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熊帅帅
phone13800000000
emailzhangwei@example.com
city北京
birth28
gender
job运动规划算法工程师
job_status在职
intended_city北京
max_salary30k-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。

运动规划算法工程师简历模板

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