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专业技能
精通机器学习与深度学习算法开发，掌握C++/Python多语言开发能力，熟悉PyTorch深度学习框架。熟练应用动态贝叶斯网络、LSTM/MLP神经网络模型，具备自动驾驶系统算法设计经验。精通自动驾驶感知-决策-控制全流程算法开发，熟悉高精度地图处理、时间同步技术，掌握路径规划、轨迹预测、行为预测等核心算法。具备复杂场景下的运动学建模与控制算法实现能力，熟悉自动驾驶系统架构设计与模块化开发。
工作履历（脱敏处理）
专注于自动驾驶系统算法研发与系统集成，主导完成Apollo平台自动驾驶框架搭建，实现时间同步、高精度地图格式处理及PNC模块开发。设计并实现基于MLP的道路行为预测算法，结合多项式路径拟合技术完成障碍物与行人预测。开发车辆运动学模型驱动的预测控制算法，实现复杂场景下的U型转弯、绕障避障及高速巡航功能，系统定位精度达15cm以内。独立完成园区清扫车自动驾驶规划控制模块开发，采用PID控制与轨迹规划算法实现低速车避障、路径跟踪及自动化清扫任务，实现园区场景的无人化智能作业。
项目经验（脱敏处理）
1. 自动驾驶系统架构开发：基于Apollo平台构建完整的自动驾驶系统框架，实现时间同步机制、高精度地图数据解析及PNC模块开发。设计多传感器数据融合算法，完成系统级时间戳对齐与数据同步，提升系统响应精度。2. 行为预测算法研发：开发基于MLP的车辆行为预测模型，结合多项式路径拟合技术实现道路轨迹预测。通过动态贝叶斯网络建模，提升复杂场景下的行人行为预测准确率。3. 控制算法实现：设计基于车辆运动学模型的预测控制算法，完成U型转弯、绕障避障及高速巡航功能开发。采用LSTM网络优化轨迹预测，实现15cm级定位精度。4. 园区清扫车智能控制：开发PID控制与轨迹规划算法，实现低速车避障、路径跟踪及自动化清扫任务。通过多传感器融合实现环境感知，完成园区场景的无人化智能作业。
驻场外包优势
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