面向桌面物品的三维感知与抓取姿态估计，集成RGB-D相机、GraspNet与Open3D，完成图像和深度数据接入、点云重建、候选抓取生成及可视化。负责视觉模块与ROS系统对接、坐标转换、候选姿态显示及联调，支持查看候选抓取方向、开口宽度与评分，为机械臂规划提供输入。图片来自真实深度相机采集：一张展示三维点云与候选抓取，另一张展示二维图像上的抓取投影。当前案例展示感知与姿态估计结果，适用于机器人抓取、分拣及视觉原型验证。

面向桌面物品分拣，搭建机械臂、灵巧手与深度相机协同的机器人原型。负责系统集成、ROS 2节点对接、运动规划和抓取流程调试，使用Gazebo、MoveIt 2与RViz组织感知、接近、抓取、搬运及释放流程，并同步展示机器人模型、规划场景与相机画面。图片为项目仿真演示，展示机械臂与灵巧手协同搬运至目标容器的过程，可用于抓取方案验证与算法联调。当前展示阶段为仿真验证与原型联调。

面向无人装载机在工业场站中的自主作业需求，完成导航决策与任务调度系统开发。系统基于 ROS 架构，实现自动导航、任务状态管理、行为树决策、异常恢复、人工接管、安全避障及作业流程控制等功能，并与激光雷达、定位、规划和车辆执行系统完成联调。 项目中主要负责决策系统及导航流程设计，包括铲料、运输、卸料、停车等完整任务链路，以及导航失败、超时、到达误差、人工接管等异常处理机制。系统最终完成实际场站部署与连续运行测试，并通过项目验收，可用于工程机械自动化、机器人导航和工业无人系统等场景。

基于 RK3588S 与 STM32 的视觉追踪二自由度云台。使用 YOLOv5 训练目标检测模型并转换为 RKNN 格式，在 NPU 端完成推理；通过 Python 串口传输目标位置，结合位置标定与 PID 控制算法驱动双轴云台，实现目标检测、位置偏差计算和云台联动控制。

本项目为从0到1独立手搓的企业级 AI Agent 底座，摒弃了常规的简单套壳方案，具备高可用与高扩展性。 核心架构设计： 1. 多模态通讯层：底层基于 WebSocket 长连接，深度攻克了跨 Docker 容器的图片与语音 Base64 无损实时双向发送死结。 2. 缓存与状态机：利用 Redis 构建高频并发状态机与分布式限流拦截器，解决了大模型响应延迟与防刷屏痛点。 3. 记忆分层存储：采用 MySQL 实现上下文长期记忆冷热分离，配合 Prompt 动态注入，实现千人千面的业务定制能力。该架构可无缝平移至企业级客服与知识库检索场景。

移动充电机器人项目，完成设备运动、卷线收放、传感器采集、电源管理及后台通信等功能的软件开发与联调，实现任务指令接收、动作执行、运行状态上报和故障信息反馈。 围绕业务流程划分设备控制、数据采集、协议处理和网络通信模块，通过状态管理与任务调度组织各模块协同运行。 开发过程中，结合运行日志、通信报文和实物测试，定位指令响应异常、状态不同步及动作时序冲突等问题，完善通信校验、超时处理和异常恢复逻辑，支持后续功能扩展与维护。

双圆轨智能巡检机器人项目，围绕机器人运行控制与设备协同，完成嵌软固件、外设驱动及通信模块的开发与联调。 我主要负责嵌入式软件部分，包括程序架构设计、功能模块划分、运行状态管理和通信协议对接。通过模块化设计组织运动控制、传感器数据采集、指令处理及状态反馈，使各功能按业务流程协同运行，并完善超时检测、异常处理和故障恢复逻辑。

项目名称：基于 STM32H743 与 Jetson Xavier NX 的高空玻璃幕墙清洗机器人 项目背景： 面向高层建筑玻璃幕墙清洗场景，开发自动化清洗机器人，旨在减少人工高空作业，提高设备作业的自动化程度。系统采用 STM32H743 负责底层设备控制，Jetson Xavier NX 负责视觉识别与上层计算。 个人职责： 机器视觉： 负责摄像头标定、图像采集及数据集制作，使用 YOLOv6 训练玻璃幕墙目标检测模型，并部署至 Jetson Xavier NX。 模型优化与部署： 使用 TensorRT 对模型进行 INT8 量化，部署后推理速度约 30 FPS。

通过大语言模型来操控机械臂实现对环境物体的夹取，以及对机械臂的位置在环境中的实时更新，同时对步骤会进行清晰规划

测试平台，探索以基础模型作为动作专家控制机械臂的可能性，需要用户提供api key。模型会控制机械臂画出指定图案。前几次画的一团糟？没事，他在探索中不断学习、沉淀，形成专属技能，越来越稳，越来越快！