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专业技能
精通C++/Python开发，熟悉Linux系统编程及ROS通信机制，掌握点云处理算法（RANSAC/NDT）、目标检测（Second/PointRCNN）、多传感器融合（卡尔曼滤波/粒子滤波）等。熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）在点云目标检测中的应用，具备复杂嵌入式系统开发经验，擅长算法优化与系统集成，熟悉汽车电子总线协议（CAN/LIN）及车载传感器接口开发。
工作履历（脱敏处理）
专注于无人车感知系统开发，主导多传感器数据融合架构设计，实现激光雷达点云拼接、地面分割及目标检测算法开发。完成多线激光雷达与毫米波雷达的异构数据融合系统，提升目标检测准确率30%。移植Apollo感知模块至嵌入式平台，优化跟踪算法在复杂路况下的鲁棒性。开发基于深度学习的点云目标检测系统，支持Second/PointRCNN等主流模型，实现200+FPS实时推理。设计车载传感器通信协议栈，完成CAN总线驱动开发及多传感器同步方案。
项目经验（脱敏处理）
1. 多激光雷达点云拼接与地面分割系统开发：基于RANSAC算法实现多线激光雷达点云配准，采用NDT算法完成地面平面分割，提升点云数据质量。2. 多传感器融合系统构建：设计卡尔曼滤波与粒子滤波融合框架，实现激光雷达、毫米波雷达与相机数据的时空对齐，提升目标检测准确率。3. 深度学习目标检测系统移植：完成PointRCNN模型在嵌入式平台的部署，优化内存占用与推理速度，支持实时目标跟踪。4. 车载通信协议开发：设计CAN总线驱动方案，实现多传感器数据同步采集，满足车载系统实时性要求。5. 传感器标定与校准：开发多传感器标定工具链，完成激光雷达与相机的外参标定，提升融合数据精度。
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