本作品基于开源方案制作，采用 ESP32-C3 主控。机器小狗支持语音交互、屏幕表情显示和舵机运动，能够通过语音与用户互动，并配合表情和动作进行反馈。 本人独立完成电路焊接、结构件 3D 打印、整机组装、固件烧录、舵机校准及故障排查，并进行整机软硬件联调。目前作品各项功能均可正常运行。

面向扫地机器人售后与使用咨询的智能客服，将产品知识问答、使用记录查询和月度报告整合到同一聊天入口。用户可咨询清洁模式、耗材维护和常见故障，按用户及月份查询清洁表现与耗材状态，并生成使用报告和保养建议。知识回答可附参考资料，未查询到记录时会明确提示。 本人负责该个人项目的知识库处理、Agent 工具衔接及交互页面开发与调试。项目采用 Python、LangChain/LangGraph 构建智能体流程，以 RAG（检索增强生成）实现基于产品资料的问答，结合 Chroma 完成知识向量存储与检索，包含文档导入、文本分片、文档去重与回答来源引用。交互页面采用 Streamlit，Agent 通

本作品面向非遗展厅的真实导览场景，设计并实现了一套具身智能导览机器人系统：机器人以实体形态在展厅内自主移动，完成「接待 — 导览 — 讲解 — 问答 — 避障 — 异常处理 — 人机协同」的完整服务闭环，让游客在 780 平方米、五个展区的非遗展厅中，获得自然、沉浸、可交互的参观体验。 作品不是孤立的一台机器人，而是一套「端 + 边 + 云 + 运营后台」一体化的导览服务方案：机器人本体负责感知、移动与人机交互；本地知识库与大模型问答负责内容服务；后台系统负责展区路线、讲解词与问答知识的配置化更新。整套方案既可用于当前展厅，也能快速适配不同布局与内容的非遗展厅。

基于Linux Qt5/C++独立开发移动机器人车载控制系统VCU，采用UI、业务、数据、服务分层架构，支持ARM aarch64与x86双平台编译。集成VDA5050、RCS、LDM等多协议中间件，实现路径规划（直线/圆弧/贝塞尔）、SQLite地图存储、跨楼层管理及远程升级等功能。累计支撑120+个项目落地，支持多车型且版本向前兼容，大幅降低了现场升级与维护成本。

面向企业内部数字化提效需求，打造私有化 AI 数字员工平台。基于 SpringBoot 微服务、Vue3 前端搭建，整合 RAG 知识库、向量检索、提示词引擎、Function Calling 与 Multi-Agent 多智能体编排能力。支持企业内部文档、制度、业务资料入库，实现智能问答、工单辅助处理、报表自动生成、业务咨询应答；基于 Ollama 完成私有化大模型部署，使用 PGVector 存储向量数据，设计评测数据集持续优化回答准确率、降低幻觉。平台支持智能体角色配置、SSE 流式对话、接口限流熔断，保障高并发访问与企业内部数据安全隔离。

生成稿件进入 Agent 独立内容管理；已发布正文已实质覆盖核心问题或创作任务时跳过，同题待审稿关联处理。

本项目为自主设计开发的六自由度轮足机器人，采用4个关节电机与2个轮毂电机的混合驱动方案，具备轮式运动与腿部姿态调整能力，可适应不同地形及运动工况。 1. 嵌入式控制系统开发 采用大疆 RoboMaster C 型开发板作为主控制器，负责机器人底层控制软件开发、电机通信及多电机协同控制，实现关节电机与轮毂电机的运动控制和指令执行。 2. 电机驱动与运动控制 机器人共配置6个电机，均采用自研 SG6010 单编码器电机。完成电机控制参数配置、运动控制逻辑开发及整机联调，优化不同运动状态下的控制响应与运行稳定性。 3. 机械结构与硬件集成 独立完成机器人机械结构设

基于 ROS Noetic 自研小车，完成里程计 EKF 融合（odom_ekf）、视觉定位与自主避障；配套 Qt 上位机调度软件，通过 TCP 与车载端通信，实时下发目标点、线速度/角速度与导航阶段参数，并回传车辆状态。仿真中验证过的方案可直接在实车上复现

全程参与开发一套智能无人系统仿真与实车验证平台：基于 ROS Noetic 自研智能小车，实现里程计 EKF 融合、视觉定位与自主避障，并配套 Qt 上位机完成目标下发与状态监控；搭建九类路径规划与避障算法对比平台，在静态/动态/混合场景下实时对比 Pure Pursuit、DWA、人工势场、ORCA、TEB、MPPI、EM Planner、S-T 走廊、CBF-QP 等算法，输出横向偏差、最小净距与规划耗时等指标；另完成无人机集群灾害应急仿真，支持多机任务分配、组网通信与灾情回传。全程参与开发，主要负责整体架构、核心算法与界面。

【项目背景】针对工业机械臂轴孔装配技能参数搜索中“单次评估即一次昂贵试错、跨任务经验无法复用”的核心痛点，目标是以尽可能少的在线评估次数高效搜索到可靠的装配技能参数。 【个人贡献】作为课题核心研究者，独立完成问题建模与整体框架设计，主导算法实现及仿真—真机双通道实验验证。 【技术方案】构建“任务条件化神经代理 + 成本感知主动采样”框架：利用跨任务先验迁移，使新任务冷启动不再从零开始；引入预算感知采集决策，在评估预算约束下主动选择信息量最大的试验参数点。 【项目成果】实现新任务在更少评估次数内快速收敛、跨任务冷启动成本显著下降的效果；经仿真与真机双通道验证物理可行性。成果整理中，拟形成学