运动规划算法工程师简历模板
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简小全
13800000000
zhangwei@example.com
北京
28
男
运动规划算法工程师
在职
北京
30k-40k教育经历
北京航空航天大学
双一流985
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 专业课程涵盖算法设计与分析、机器学习、计算机视觉等，为算法研发奠定坚实理论基础。
- 在校期间参与多项科研项目，锻炼了团队协作和问题解决能力。
工作经历
百度
互联网大厂
自动驾驶事业部
运动规划算法工程师
自动驾驶运动规划
2018.072021.12
北京
- 负责自动驾驶汽车运动规划算法的研发与优化，基于A*、Dijkstra等算法实现路径规划，将规划时间从平均50ms降低至30ms，提升了算法实时性。
- 参与多传感器融合定位系统开发，融合GPS、IMU、激光雷达数据，使定位精度从±1.5米提升至±0.8米。
- 主导构建运动规划算法测试平台，设计多种场景测试用例，覆盖城市道路、高速等场景，测试覆盖率达95%以上。
京东
创新科技
机器人研发部
高级运动规划算法工程师
算法优化嵌入式开发
2022.01至今
北京
- 带领团队研发机器人运动规划算法，针对仓储物流机器人，提出基于强化学习的动态避障算法，使机器人避障成功率从85%提升至95%。
- 优化路径规划算法，引入RRT*算法，在复杂仓库环境中，路径规划效率提升40%，减少机器人运行时间。
- 与硬件团队协作，完成算法在嵌入式平台的移植，降低算法运行功耗20%。
项目经历
智能配送机器人运动规划系统 - 算法负责人
2022.052023.05
京东
- 项目背景：为解决智能配送机器人在复杂园区环境中的高效、安全运动规划问题。
- 技术实现：采用混合A*算法进行全局路径规划，结合DWA算法进行局部轨迹优化，同时利用深度学习进行障碍物预测。
- 项目成果：使机器人在园区内的配送效率提升30%，碰撞事故率降低80%。
自动驾驶汽车交叉路口运动规划 - 核心算法研发
2019.032020.12
百度
- 项目背景：针对自动驾驶汽车在城市道路交叉路口的运动规划难题。
- 技术实现：提出基于博弈论的多车交互运动规划算法，建立车辆交互模型，通过蒙特卡洛树搜索进行决策。
- 项目成果：在仿真测试中，交叉路口通行效率提升25%，减少交通冲突事件90%。
个人总结
拥有[X]年运动规划算法研发经验，精通A、RRT、强化学习等算法。在自动驾驶和机器人领域均有成功项目落地，具备从算法设计到工程实现的全流程能力。善于团队协作，能快速适应新技术和新场景，致力于通过算法创新提升产品性能。
技能专长
运动规划算法
机器学习
C++编程
荣誉奖项
百度优秀员工奖
京东技术创新奖
其他信息
专利:
- 拥有《一种基于强化学习的机器人动态避障方法》发明专利，已授权。
- 参与撰写《自动驾驶运动规划算法研究进展》论文，发表于核心期刊。
