• 系统学习了车辆动力学、控制理论等专业课程，GPA 3.8/4.0，专业排名前10% • 参与校级科研项目，负责车辆模型搭建与仿真测试，发表学术论文1篇

• 负责自动驾驶仿真测试平台的搭建与维护，优化测试流程，使测试效率提升30% • 参与制定仿真测试用例，覆盖场景达200+，发现并协助解决系统缺陷50+个 • 与研发团队紧密协作，进行算法在环（SIL）、软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）测试，保障系统功能安全 • 主导搭建仿真测试数据管理系统，实现测试数据的高效存储与分析，数据查询效率提升50%

• 带领团队（5人）完成某量产车型自动驾驶系统的仿真测试工作，提前2个月完成项目交付 • 主导建立仿真测试场景库，包含复杂城市道路、高速、恶劣天气等场景300+，被公司内部广泛复用 • 引入AI技术优化仿真测试用例生成，使测试覆盖率提升至95%以上 • 负责与供应商（如百度Apollo）对接，集成其高精地图与定位模块到仿真测试平台，保障系统兼容性

• 项目背景：为某L4级自动驾驶出租车开发仿真测试方案，应对复杂城市交通场景 • 项目职责：作为核心成员，负责搭建基于 Carla 与 SUMO 的联合仿真平台 • 技术实现：集成高精度地图数据（100+平方公里城市道路），开发交通流生成算法（支持1000+车辆实时交互） • 项目成果：通过仿真测试发现并解决感知模块误识别问题15个，决策规划模块逻辑错误8个，为实车测试节省成本300+万元

• 项目背景：上汽集团新一代智能驾驶系统研发，需验证其在高速场景的性能 • 项目职责：主导高速场景仿真测试平台建设，设计测试用例（包含超车、变道、跟车等20+典型场景） • 技术实现：基于 Prescan 软件，开发车辆动力学模型（精度误差＜5%），集成传感器模型（摄像头、毫米波雷达、激光雷达） • 项目成果：通过仿真测试优化了自适应巡航（ACC）算法，使跟车距离控制精度提升20%，车道保持（LKA）系统在80-120km/h速度区间成功率达99%