技术:具备多年的自动驾驶感知与融合研发经验,熟悉 激光雷达、毫米波雷达、摄像头 等多传感器数据处理与结果级融合。精通 多目标跟踪(卡尔曼滤波、IMM、GM-PHD)、轨迹预测 及复杂场景下的目标管理。熟练掌握 ROS/ROS2、C++、Python、Matlab,能独立完成从建模、仿真
项目:曾主导和参与多个自动驾驶量产与示范项目,包括 无人小巴、港口L4卡车、高速氢能卡车、AVP 自主泊车 等。在多传感器融合与目标跟踪方面,利用 匈牙利匹配+滤波算法 提升了复杂环境下的稳定性与安全性;在高速及泊车场景中,完成了 轨迹预测与融合调试,显著优化车辆决策效果。在 VTD
案例: 无人驾驶感知系统
技术:作为一名人工智能程序员,我专注于利用前沿的机器学习和深度学习技术解决复杂问题。我熟练掌握 Python 编程语言,并精通 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,能够高效地设计、训练和优化各种神经网络模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(
项目:无人机在物流中的应用 运输与分拨: 无人机在物流中的应用主要集中在支线物流和末端配送。支线物流中,大型无人机负责区域枢纽与城市枢纽间的运输,城市内部的运输则通过小型多旋翼无人机完成。 无人机运输可以突破山区、河流等特殊地形限制,有效缩短物资运输距离。例如,牡丹江市到延边市的
案例: 无人机在物流中的应用地理信息分析