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简历编号：1234032
最后更新日期：270天前
一月前来过
求职期望
- 工作性质全职
- 期望工资6~12K/月（税前）
- 期望区域徐州市区(市中心)、鼓楼区(鼓楼区)、泉山区(泉山区)
- 期望职位嵌入式软件开发(Linux/单片机/DLC/DSP…)、软件工程师
自我评价
①个人喜欢算法，有较强的自主学习能力。
②大学期间参加两届ROBOCON全国机器人大赛 ，具有良好的协作能力和抗压能力，接受加班。
③ROBOCON比赛期间担任感知组成员 ，容易沟通，责任心强。求力所能及的最好。有一定的组织带队和时间规划能力。
④整体编程风格良好，具有良好的代码阅读能力。
②大学期间参加两届ROBOCON全国机器人大赛 ，具有良好的协作能力和抗压能力，接受加班。
③ROBOCON比赛期间担任感知组成员 ，容易沟通，责任心强。求力所能及的最好。有一定的组织带队和时间规划能力。
④整体编程风格良好，具有良好的代码阅读能力。
教育经历
2021 ~ 2025
[4年]
[4年]
河北工程大学|本科
所学专业：计算机科学与技术
工作经历(TA共做了1份工作)
2025-07 ~ 至今
苏州苏映视图像软件科技有限公司 |
视觉工程师
工作描述：
①·负责上位机软件开发（C#/WPF/Qt），实现相机图像采集、算法调用、结果显示、数据存储与报表导出等功能；针对工业现场需求，参与设计可配置化、模块化软件架构，支持多相机、多工位并行检测。
②参与现场项目调试，根据甲方需求定制化工业视觉解决方案，确保方案满足甲方产线节拍和精度要求。
①·负责上位机软件开发（C#/WPF/Qt），实现相机图像采集、算法调用、结果显示、数据存储与报表导出等功能；针对工业现场需求，参与设计可配置化、模块化软件架构，支持多相机、多工位并行检测。
②参与现场项目调试，根据甲方需求定制化工业视觉解决方案，确保方案满足甲方产线节拍和精度要求。
项目经历
2022-06 ~ 2022-07
[1月]
[1月]
实验室借用物品管理系统
项目描述：开发一套实验室借用物品管理系统，实现用户登录、物品借用归还、库存实时更新、记录追踪与数据统计，支持报表导出，提升物品管理效率与准确性。
责任描述：①使用WPF+Prism框架搭建MVVM架构，提升系统的模块化与可维护性。 ②设计并实现用户登录、物品借用归还、库存更新、借用记录追踪等核心功能模块，Prism完成服务注册。 ③使用泛型设计数据库操作仓库接口，基于SQLite完成数据库设计与实现，支持轻量化部署和数据持久化存储。
责任描述：①使用WPF+Prism框架搭建MVVM架构，提升系统的模块化与可维护性。 ②设计并实现用户登录、物品借用归还、库存更新、借用记录追踪等核心功能模块，Prism完成服务注册。 ③使用泛型设计数据库操作仓库接口，基于SQLite完成数据库设计与实现，支持轻量化部署和数据持久化存储。
2022-11 ~ 2023-07
[8月]
[8月]
2023ROBOCON比赛机器人
项目描述：激光雷达感知的机器人台上自身定位与瞄准系统
责任描述：①激光雷达感知与目标识别： 驱动2D激光雷达，并实时订阅其/scan话题，获取原始扫描数据。 使用PCL点云库对原始数据进行预处理，包括滤波去噪和点云分割，以分离出环境点云与关键目标（投环圆柱）的点云簇。 基于几何特征分析从点云簇中精确计算出投环圆柱相对于机器人的距离和方位角。 ②姿态解算与全局定位： 根据计算出的相对位置信息，结合云台的物理模型，实时得出云台需要偏转的精确瞄准角度。 利用已知的、在全局坐标系中位置固定的投环圆柱作为自然路标，反向推算出机器人自身在比赛场地全局坐标系中的精确位姿。
责任描述：①激光雷达感知与目标识别： 驱动2D激光雷达，并实时订阅其/scan话题，获取原始扫描数据。 使用PCL点云库对原始数据进行预处理，包括滤波去噪和点云分割，以分离出环境点云与关键目标（投环圆柱）的点云簇。 基于几何特征分析从点云簇中精确计算出投环圆柱相对于机器人的距离和方位角。 ②姿态解算与全局定位： 根据计算出的相对位置信息，结合云台的物理模型，实时得出云台需要偏转的精确瞄准角度。 利用已知的、在全局坐标系中位置固定的投环圆柱作为自然路标，反向推算出机器人自身在比赛场地全局坐标系中的精确位姿。
2023-11 ~ 2024-07
[8月]
[8月]
2024年ROBOCON比赛R2机器人
项目描述：开发一套基于ROS2的自主移动机器人系统，实现复杂环境下对多颜色目标的智能识别、定位、决策与抓取。系统深度融合视觉感知、机器人定位与任务决策
责任描述：①视觉感知系统构建： 在NVIDIA Jetson平台上，基于Linux与ROS2Humble构建了机器人软件开发环境。 集成深度相机（如Intel RealSense/奥比中光），编写高性能ROS2驱动节点，同步发布高帧率的彩色图像与注册后的深度点云数据。 ②目标检测与定位： 采用YOLOv8模型进行红/蓝球的实时目标检测，并使用TensorRT进行模型部署与推理加速，显著提升检测帧率。 将检测算法封装为独立的ROS2节点，订阅图像话题，并发布包含目标类别与边界框的检测结果。 ③环境感知与最优决策： 基于机器人底盘码盘进行实时自定位，将任务目标点（谷仓）的位置精确映射到相机图像的2D坐标系中。 根据实时感知的”谷仓状态“与”目标球位置“，动态计算最优策略，在ROS2框架下进行无缝集成，通过话题/服务进行通信。
责任描述：①视觉感知系统构建： 在NVIDIA Jetson平台上，基于Linux与ROS2Humble构建了机器人软件开发环境。 集成深度相机（如Intel RealSense/奥比中光），编写高性能ROS2驱动节点，同步发布高帧率的彩色图像与注册后的深度点云数据。 ②目标检测与定位： 采用YOLOv8模型进行红/蓝球的实时目标检测，并使用TensorRT进行模型部署与推理加速，显著提升检测帧率。 将检测算法封装为独立的ROS2节点，订阅图像话题，并发布包含目标类别与边界框的检测结果。 ③环境感知与最优决策： 基于机器人底盘码盘进行实时自定位，将任务目标点（谷仓）的位置精确映射到相机图像的2D坐标系中。 根据实时感知的”谷仓状态“与”目标球位置“，动态计算最优策略，在ROS2框架下进行无缝集成，通过话题/服务进行通信。
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