职场资讯
正在查看高级SLAM算法简约简历模板文字版
陈小湾
求职意向
工作经历
XXX机器人是一家专注于商用服务机器人研发与生产的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为自主导航配送机器人及清洁机器人，已部署于全国XXX多家酒店、办公楼及医院场景，与多家大型物业集团达成战略合作。
工作概述：
1.多传感器融合：针对机器人复杂场景定位不稳问题，分析激光雷达与视觉数据时序差异；设计紧耦合融合框架，同步标定传感器外参；实现点云与图像特征关联，通过在线标定补偿机械形变；融合方案将室外长廊场景定位失效概率降低XXX%，支撑新产品进入仓储物流场景。
2.算法优化：为提升大场景建图效率与精度，研究基于子图管理的后端优化方法；利用位姿图优化与回环检测校正累积误差；开发自动化地图质量评估工具，制定关键区域重访策略；优化后，万平米场景建图耗时缩短XXX%，地图绝对精度提升至XXX米内。
3.核心模块开发：负责视觉里程计与激光定位模块的迭代开发；基于特征点法与直接法实现视觉里程计，并集成IMU进行预积分；改进激光匹配算法，应对玻璃、动态行人干扰；模块经过XXX小时实机测试，在典型办公场景下里程计漂移率低于XXX%。
4.定位精度提升：解决机器人在重复纹理区域（如走廊）的定位丢失问题；引入语义分割网络识别门、电梯等路标；构建基于语义特征的全局描述子，增强回环检测鲁棒性；该方案使重复场景下的重定位成功率提升至XXX%，保障了医院项目的交付。
5.系统集成：将SLAM算法与机器人导航、避障、任务调度系统进行集成联调；编写算法模块接口文档与配置说明；制定传感器数据录制与回放标准流程，支持问题复现与算法评测；推动集成测试通过率从XXX%提升至XXX%。
6.算法部署：负责算法在嵌入式平台（如Jetson AGX）上的工程化部署；使用TensorRT加速神经网络推理，优化CUDA内核减少内存拷贝；进行功耗与实时性测试，确保算法帧率满足XXX Hz要求；部署后算法模块CPU占用率下降XXX%。
7.团队协作：指导初级工程师进行代码审查与问题排查；组织每周技术分享，讲解SLAM前沿论文；建立算法性能指标看板，推动团队代码规范与单元测试覆盖；带领小组成员完成XXX个关键问题的攻关，团队任务交付准时率提升XXX%。
工作业绩：
1.主导完成公司第X代机器人SLAM系统的算法升级，支撑产品进入XXX个新行业场景，助力年度销售额增长XXX%。
2.通过多轮算法优化，将核心SLAM模块在目标场景下的定位成功率稳定在X
X.X%以上，关键客户投诉率下降XXX%。
3.完成XXX个算法模块的嵌入式部署与性能优化，保障了整机量产对功耗与成本的要求。
4.建立并完善团队算法开发与测试流程，输出XXX份技术文档与工具，提升团队整体研发效率XXX%。
5.培养X名初级工程师成为模块负责人，获得公司年度优秀技术导师称号。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司旗舰配送机器人项目的核心算法升级，旧有SLAM系统在室内外过渡区域（如大楼出入口）频繁定位丢失，单一激光方案无法应对室外强光与动态障碍物，导致订单配送失败率高达X%，日频次超过XXX次，严重制约产品在园区级场景的拓展。新系统需融合多线激光、视觉、IMU与轮速计，实现厘米级定位与无缝场景切换，以支撑客户XXX万平米科技园区的无人配送合同。
项目职责：
1.方案设计：负责技术方案选型与整体架构设计，确定以激光惯性里程计为主干、视觉辅助重定位的紧耦合方案；制定多传感器时间同步与空间标定流程。
2.融合算法开发：主导开发激光-惯性里程计核心算法，实现点云去畸变与特征提取；集成优化后的VINS视觉惯性模块，作为失效冗余与辅助观测。
3.地图管理：设计分层地图管理系统，支持全局语义地图与局部高精度栅格地图的融合与在线更新；开发地图自动拼接与冲突检测工具。
4.系统测试：构建涵盖室内、半开放、室外全场景的评测数据集；设计自动化测试流水线，量化评估定位精度、鲁棒性与计算资源消耗。
项目业绩：
1.新SLAM系统在室内外混合场景下的定位成功率从XX%提升至X
X.X%，园区级长距离运行（>XXX米）的轨迹误差低于X米。
2.成功支撑机器人产品落地XXX个大型园区项目，客户现场平均无故障运行时间（MTBF）超过XXX小时，订单配送失败率下降XXX%。
3.算法模块经过优化，在Jetson AGX平台上全频运行资源占用满足要求，为核心控制器节省XXX%的算力冗余。
4.该项目形成公司级SLAM标准方案，获得年度技术创新一等奖，相关技术申请发明专利X项。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器人学、计算机视觉与自动控制原理核心课程，参与基于ROS的移动机器人课程设计，负责激光SLAM建图与导航模块开发，完成多障碍物场景下的路径规划仿真，熟练掌握C++、Python编程及Linux开发环境，课程设计获评优秀。
自我评价
培训经历
系统掌握ROS机器人操作系统的核心概念与高级功能，将标准化、模块化的开发理念应用于公司机器人软件框架重构，设计并实现了基于ROS的通用传感器驱动与算法模块接口规范，降低了算法团队与底层驱动团队的协作成本，新框架下模块复用率提升XXX%，集成调试效率提升XXX%。
高级SLAM算法简约简历模板
291人使用适用人群: #SLAM算法 #高级[5-10年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：SLAM算法
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | SLAM算法
2024-09 - 2025-12
XXX机器人是一家专注于商用服务机器人研发与生产的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为自主导航配送机器人及清洁机器人，已部署于全国XXX多家酒店、办公楼及医院场景，与多家大型物业集团达成战略合作。
工作概述：
1.多传感器融合：针对机器人复杂场景定位不稳问题，分析激光雷达与视觉数据时序差异；设计紧耦合融合框架，同步标定传感器外参；实现点云与图像特征关联，通过在线标定补偿机械形变；融合方案将室外长廊场景定位失效概率降低XXX%，支撑新产品进入仓储物流场景。
2.算法优化：为提升大场景建图效率与精度，研究基于子图管理的后端优化方法；利用位姿图优化与回环检测校正累积误差；开发自动化地图质量评估工具，制定关键区域重访策略；优化后，万平米场景建图耗时缩短XXX%，地图绝对精度提升至XXX米内。
3.核心模块开发：负责视觉里程计与激光定位模块的迭代开发；基于特征点法与直接法实现视觉里程计，并集成IMU进行预积分；改进激光匹配算法，应对玻璃、动态行人干扰；模块经过XXX小时实机测试，在典型办公场景下里程计漂移率低于XXX%。
4.定位精度提升：解决机器人在重复纹理区域（如走廊）的定位丢失问题；引入语义分割网络识别门、电梯等路标；构建基于语义特征的全局描述子，增强回环检测鲁棒性；该方案使重复场景下的重定位成功率提升至XXX%，保障了医院项目的交付。
5.系统集成：将SLAM算法与机器人导航、避障、任务调度系统进行集成联调；编写算法模块接口文档与配置说明；制定传感器数据录制与回放标准流程，支持问题复现与算法评测；推动集成测试通过率从XXX%提升至XXX%。
6.算法部署：负责算法在嵌入式平台（如Jetson AGX）上的工程化部署；使用TensorRT加速神经网络推理，优化CUDA内核减少内存拷贝；进行功耗与实时性测试，确保算法帧率满足XXX Hz要求；部署后算法模块CPU占用率下降XXX%。
7.团队协作：指导初级工程师进行代码审查与问题排查；组织每周技术分享，讲解SLAM前沿论文；建立算法性能指标看板，推动团队代码规范与单元测试覆盖；带领小组成员完成XXX个关键问题的攻关，团队任务交付准时率提升XXX%。
工作业绩：
1.主导完成公司第X代机器人SLAM系统的算法升级，支撑产品进入XXX个新行业场景，助力年度销售额增长XXX%。
2.通过多轮算法优化，将核心SLAM模块在目标场景下的定位成功率稳定在X
X.X%以上，关键客户投诉率下降XXX%。
3.完成XXX个算法模块的嵌入式部署与性能优化，保障了整机量产对功耗与成本的要求。
4.建立并完善团队算法开发与测试流程，输出XXX份技术文档与工具，提升团队整体研发效率XXX%。
5.培养X名初级工程师成为模块负责人，获得公司年度优秀技术导师称号。
[项目经历]
项目名称：高精度室内外一体化机器人导航SLAM系统升级
担任角色：项目负责人
公司旗舰配送机器人项目的核心算法升级，旧有SLAM系统在室内外过渡区域（如大楼出入口）频繁定位丢失，单一激光方案无法应对室外强光与动态障碍物，导致订单配送失败率高达X%，日频次超过XXX次，严重制约产品在园区级场景的拓展。新系统需融合多线激光、视觉、IMU与轮速计，实现厘米级定位与无缝场景切换，以支撑客户XXX万平米科技园区的无人配送合同。
项目业绩：
1.新SLAM系统在室内外混合场景下的定位成功率从XX%提升至X
X.X%，园区级长距离运行（>XXX米）的轨迹误差低于X米。
2.成功支撑机器人产品落地XXX个大型园区项目，客户现场平均无故障运行时间（MTBF）超过XXX小时，订单配送失败率下降XXX%。
3.算法模块经过优化，在Jetson AGX平台上全频运行资源占用满足要求，为核心控制器节省XXX%的算力冗余。
4.该项目形成公司级SLAM标准方案，获得年度技术创新一等奖，相关技术申请发明专利X项。
[教育背景]
南京理工大学
自动化 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器人学、计算机视觉与自动控制原理核心课程，参与基于ROS的移动机器人课程设计，负责激光SLAM建图与导航模块开发，完成多障碍物场景下的路径规划仿真，熟练掌握C++、Python编程及Linux开发环境，课程设计获评优秀。