面向自动化立体库的仓储管理系统（WMS）与控制系统（WCS）中台。WMS 负责库存账务、库位管理、出入 库任务调度及与 ERP/MES 对接；WCS 将业务任务拆解为堆垛机、输送线、AGV、提升机、四向车等设备的 可执行指令并实时调度，实现订单下达、设备执行、状态回传、库存更新的全链路闭环。支持虚拟库、人工 库、堆高/堆垛机立体库、STU/CTU 料箱立体库、回转立体库、四向车立体库等多种库型。 - 主导设备接口协议设计、任务链设计与驱动编写，覆盖堆垛机、提升机、输送线、光电、机械臂、AGV、 RGV、CTU、STU、Q1P、Q7、堆高叉车、四向车等设备。 - 攻坚核心算法：库位分

包含地图可视化、实时状态监控、报警信息管理、手动交互、本地单机调度、任务链管理、定时任务管理、导 航运行控制、多机集群调度、通信日志、设备 IO 管理等功能。 - 负责整体架构设计；数据库设计；编写 PRD 文档，利用 AI 辅助完成功能模块开发，并进行功能调整与 Bug 修复（接口、展示页面）。 - 负责测试、部署、调试与现场培训。

本作品是面向竞赛场景的多智能体调度系统，基于 Dify 与本地 LM Studio 部署的 Qwen 大模型搭建。系统包含意图判断、岗位规划、学习规划三个智能体，支持用户输入自动识别意图，路由分发至对应智能体，结合私有知识库完成 RAG 检索回答。我独立完成模型本地部署、智能体提示词配置、Python 调度代码编写、API 对接与版本代码管理，实现同时支持 Dify 工作流调用和 Python 代码调用两种接入方式。

基于langchain搭建的智能体聊天网站，支持多轮对话、知识库检索问答，可自定义智能体角色，前端交互简洁流畅，后端使用SpringBoot开发，稳定响应对话请求。

二、计量智能作业机器人产品解决方案 时间：2026.01-07 项目背景：新一轮科技革命下，大模型等 AI 技术推动能源电力行业向智能化、自主化发展，新型电力系统建设对电网计量等业务提 出更高标准。AI 已拓展至物理作业闭环。本项目立足计量专业，打造落地型 “物理 AI” 智能装备，依托多类技术在安全范围内完 成实体作业，面向三相组合互感器柔性自动接线，以及退运低压互感器清洁、分拣与报废破拆场景，解决人工接线节拍不稳定、识 别定位依赖经验、压接质量一致性不足、破拆危险性高、资产核验与过程证据链不完整等问题。 方案架构：机器人本体+机器视觉+运动控制+末端执行器+安全联锁+数字员工+业

OpenArm 双臂机器人「仿真—现实」同步系统，本人硕士研究生阶段科研实践项目的核心开发者。项目围绕开源 OpenArm 双臂机器人平台，搭建从仿真验证到实机执行的完整工作流：基于 Python 与物理仿真引擎开发网页端仿真控制台，支持关节空间控制、轨迹规划与回放，可接入外部指令流直接驱动真实双臂，实现仿真策略到真机的无缝迁移。在双臂纸杯接力任务中，将仿真中验证的双臂协同操作策略部署到真机执行；设计「纯摩擦双臂接力」benchmark，自动化运行 100 组评测并统计数据分布，系统化记录与回放策略 rollout 的成功与失败案例，支撑策略迭代。进一步接入 openpi 框架的 π0.5 V

项目负责人，负责实现yolov8模型的训练部署，异核通信处理，机械臂控制逻辑处理，底层通讯搭建，基于qt的上位机控制并实现本地部署，实现从视觉识别到机械臂抓取传送带缺陷金属件的完整流程分拣。

完成可运行的机器人整机与 VR 遥操作演示系统，打通从 VR 输入、运动指令处理到真实机器人执行的完整控制链路，积累了机器人软硬件协同开发及真机调试经验。

个人视觉识别项目，基于 C++、OpenCV 和 YOLO，实现画面采集、目标检测及识别结果处理，并将目标位置、类别等信息传递给后续业务模块。本人主要负责业务逻辑、识别结果处理与模块集成调试，模型训练及部分推理代码在 AI 辅助下完成。项目实践涉及多线程数据通信、识别状态防抖和异常处理，积累了视觉识别模块与自动化流程结合的开发经验。

面向人形机器人双手推车任务，基于Isaac Sim与Isaac Lab构建仿真训练和回放流程，覆盖平地直线、斜坡、S弯及颠簸路面。负责场景搭建、任务观测与奖励设计、PPO强化学习训练、控制联调和部署脚本整理；结合已有步行策略与上层任务策略，处理双手保持、身体平衡、方向控制及路线跟随。图片展示平地和S弯的仿真回放，项目包含模型、场景配置及批量评估流程，便于复现与迭代。当前成果为仿真训练与验证，可用于具身智能算法原型开发。