在校期间，系统学习了信号与系统、数字信号处理、通信原理等专业课程，掌握了扎实的理论基础。通过参与学校的科研项目，锻炼了自己的实践能力和团队协作能力。

• 负责激光雷达点云数据的预处理，包括滤波、去噪、分割等算法的设计与优化，使数据处理效率提高了30%。
• 参与激光感知算法的开发，实现目标检测、跟踪和分类等功能，在复杂场景下检测准确率达到95%以上。
• 与硬件团队紧密合作，进行算法在嵌入式平台上的移植和优化，降低算法运行功耗20%。

• 主导激光雷达与摄像头融合感知算法的研发，通过多传感器数据融合，提高了目标检测的鲁棒性和准确性，在恶劣天气条件下检测准确率提升了25%。
• 负责算法团队的技术指导和项目管理，带领团队完成多个重要项目的开发，项目交付准时率100%。
• 跟踪行业前沿技术，参与公司技术规划，推动激光感知算法技术在公司产品中的应用和创新。

• 项目背景：为某自动驾驶公司开发激光雷达感知算法，实现车辆在城市道路环境下的安全行驶。
• 项目内容：负责激光雷达目标检测算法的开发，采用深度学习方法，对激光雷达点云数据进行处理，实现对车辆、行人、障碍物等目标的实时检测。通过优化网络结构和训练策略，提高了算法的检测速度和准确率。
• 项目成果：算法在实际道路测试中，检测准确率达到98%，实时性满足自动驾驶要求，为自动驾驶系统提供了可靠的感知支持。

• 项目背景：针对机器人导航需求，开发基于激光雷达的环境感知与地图构建算法。
• 项目内容：设计激光雷达数据处理流程，实现基于SLAM（同步定位与地图构建）算法的环境地图构建。通过改进算法的鲁棒性和实时性，使机器人在复杂室内环境中能够准确构建地图并实现自主导航。
• 项目成果：算法在实际机器人平台上进行测试，地图构建精度达到厘米级，机器人导航成功率99%，为机器人的自主导航提供了关键技术支持。