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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX机器人是专注于智能移动机器人研发与制造的高科技企业，团队规模约XXX人，核心业务是提供自主导航机器人底盘及行业解决方案，产品服务于物流、巡检、商业服务等多个领域，累计部署机器人超过XXX台，与多家知名系统集成商建立战略合作。
工作概述：
1.多传感器标定：为提升机器人定位精度，主导激光雷达、IMU、轮速计与相机间的联合标定流程优化；设计自动化标定工具与验证脚本，建立标定质量评估标准；通过流程固化与文档沉淀，将单台机器人标定耗时缩短XXX%，标定一致性提升XXX%。
2.地图构建与维护：负责大规模场景下的SLAM建图与长期维护工作；针对动态环境干扰，引入多时段地图融合与关键帧过滤技术；构建地图自动质量检查与增量更新管道，支持超过XXX万平方米场景地图的稳定运行，地图更新效率提升XXX%。
3.算法移植与部署：主导视觉惯性SLAM（VIO）算法从研发平台向嵌入式机器人的移植与优化；针对算力瓶颈，进行算子融合与内存访问优化，并利用NEON指令集加速；实现算法在XXX系列主控芯片上的稳定运行，帧处理耗时降低XXX%，内存占用减少XXX%。
4.定位精度优化：分析复杂场景（如长走廊、玻璃幕墙）下的定位失效案例，融合粒子滤波与优化方法改进定位鲁棒性；设计回环检测与全局位姿图优化策略，在XXX小时连续运行测试中，将绝对位置误差均值控制在XXX米以内，定位丢失率下降XXX%。
5.系统集成与测试：牵头新导航算法模块与机器人底盘控制、上层任务系统的集成联调；制定模块接口规范与数据流协议，搭建自动化回归测试环境；完成XXX个主要版本的集成测试，核心模块一次集成通过率从XXX%提升至XXX%。
6.性能分析与调优：构建系统级性能 profiling 工具链，常态化监控CPU、内存及传感器数据流；定位并解决关键路径上的计算瓶颈与线程锁竞争问题，通过算法参数自适应调整，在保证精度的前提下，将导航系统整体CPU占用率降低XXX个百分点。
7.技术规划与评审：参与部门技术路线图制定，负责SLAM相关技术预研与选型评估；主导代码评审与架构设计评审，制定团队编码规范与算法验证标准；指导初级工程师解决技术难题，季度内完成XXX项关键技术方案的评审与落地。
工作业绩：
1.完成XXX类传感器标定体系搭建，保障了每年超过XXX台机器人的出厂质量与精度一致性。
2.构建并维护超过XXX个大型商业项目的地图数据，支持项目交付周期平均缩短XXX天。
3.主导XXX个核心SLAM算法的嵌入式落地，使得机器人产品硬件成本降低约XXX%。
4.通过定位算法优化，将机器人在典型动态环境下的导航成功率提升至XXX%以上。
5.建立完整的集成测试与性能基准体系，将版本迭代中的重大导航相关缺陷数减少XXX%。
6.输出XXX份技术规范与设计文档，培养XXX名工程师熟练掌握SLAM开发与调试流程。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司主力仓储搬运机器人产品的核心导航系统升级项目，原有基于单一激光雷达的导航方案在货架密集、人机混场环境下存在定位漂移、通行效率低下问题，高峰期单机任务失败率高达X%，无法满足客户仓库XXX小时连续作业的需求。新方案需融合多线激光与视觉传感器，在保证XXX毫米级重复定位精度的前提下，将动态避障响应速度提升X倍，并适应超过XXX种差异化的仓库布局。
项目职责：
1.算法选型与设计：负责多传感器融合SLAM算法方案选型与核心架构设计，确定以图优化为主框架，融合激光里程计、视觉特征与IMU预积分的技术路线。
2.核心模块开发：主导前端里程计与后端位姿图优化模块的开发，实现传感器数据的时间同步与空间对准，并开发鲁棒的回环检测模块。
3.性能优化与调试：针对实时性要求，对优化问题的求解器与稀疏矩阵运算进行针对性优化，将后端优化单次计算时间从XXX毫秒降至XXX毫秒。
4.系统集成与测试：将新算法模块集成至机器人操作系统，并与运动控制、任务调度模块联调，主导在仿真环境与XXX个真实客户仓库的实地测试验证。
项目业绩：
1.新导航系统在典型仓库环境下的绝对定位精度达到XXX毫米，满足客户高精度堆垛需求。
2.机器人动态避障响应时间缩短至XXX秒，在混场作业中的任务失败率从X%降至X%。
3.系统支持单仓XXX台机器人同时高效运行，整体仓储运营效率提升XXX%。
4.项目成果成功应用于XXX家重点客户，带动机器人单品销售额增长约XXX%。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数字图像处理、机器人学导论等核心课程，课程设计完成基于激光雷达的室内机器人定位项目（使用C++/ROS），在团队中负责SLAM前端里程计部分开发与实现，完成百平米场景下的建图与定位测试，熟悉Linux开发环境与CMake构建工具，掌握多线程编程基础。
自我评价
培训经历
系统学习了ROS2架构设计与高级编程技巧，并将分布式通信、生命周期管理等最佳实践应用于新一代机器人导航框架中，通过重构节点通信与数据管理逻辑，将导航系统各模块间通信延迟降低XXX%，框架稳定性显著提升，相关设计模式在团队内部推广。
资深SLAM算法简洁简历模板
632人使用适用人群: #SLAM算法 #资深[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机器人是专注于智能移动机器人研发与制造的高科技企业，团队规模约XXX人，核心业务是提供自主导航机器人底盘及行业解决方案，产品服务于物流、巡检、商业服务等多个领域，累计部署机器人超过XXX台，与多家知名系统集成商建立战略合作。
工作概述：
1.多传感器标定：为提升机器人定位精度，主导激光雷达、IMU、轮速计与相机间的联合标定流程优化；设计自动化标定工具与验证脚本，建立标定质量评估标准；通过流程固化与文档沉淀，将单台机器人标定耗时缩短XXX%，标定一致性提升XXX%。
2.地图构建与维护：负责大规模场景下的SLAM建图与长期维护工作；针对动态环境干扰，引入多时段地图融合与关键帧过滤技术；构建地图自动质量检查与增量更新管道，支持超过XXX万平方米场景地图的稳定运行，地图更新效率提升XXX%。
3.算法移植与部署：主导视觉惯性SLAM（VIO）算法从研发平台向嵌入式机器人的移植与优化；针对算力瓶颈，进行算子融合与内存访问优化，并利用NEON指令集加速；实现算法在XXX系列主控芯片上的稳定运行，帧处理耗时降低XXX%，内存占用减少XXX%。
4.定位精度优化：分析复杂场景（如长走廊、玻璃幕墙）下的定位失效案例，融合粒子滤波与优化方法改进定位鲁棒性；设计回环检测与全局位姿图优化策略，在XXX小时连续运行测试中，将绝对位置误差均值控制在XXX米以内，定位丢失率下降XXX%。
5.系统集成与测试：牵头新导航算法模块与机器人底盘控制、上层任务系统的集成联调；制定模块接口规范与数据流协议，搭建自动化回归测试环境；完成XXX个主要版本的集成测试，核心模块一次集成通过率从XXX%提升至XXX%。
6.性能分析与调优：构建系统级性能 profiling 工具链，常态化监控CPU、内存及传感器数据流；定位并解决关键路径上的计算瓶颈与线程锁竞争问题，通过算法参数自适应调整，在保证精度的前提下，将导航系统整体CPU占用率降低XXX个百分点。
7.技术规划与评审：参与部门技术路线图制定，负责SLAM相关技术预研与选型评估；主导代码评审与架构设计评审，制定团队编码规范与算法验证标准；指导初级工程师解决技术难题，季度内完成XXX项关键技术方案的评审与落地。
工作业绩：
1.完成XXX类传感器标定体系搭建，保障了每年超过XXX台机器人的出厂质量与精度一致性。
2.构建并维护超过XXX个大型商业项目的地图数据，支持项目交付周期平均缩短XXX天。
3.主导XXX个核心SLAM算法的嵌入式落地，使得机器人产品硬件成本降低约XXX%。
4.通过定位算法优化，将机器人在典型动态环境下的导航成功率提升至XXX%以上。
5.建立完整的集成测试与性能基准体系，将版本迭代中的重大导航相关缺陷数减少XXX%。
6.输出XXX份技术规范与设计文档，培养XXX名工程师熟练掌握SLAM开发与调试流程。
[项目经历]
项目名称：智能仓储机器人导航系统升级
担任角色：项目负责人
公司主力仓储搬运机器人产品的核心导航系统升级项目，原有基于单一激光雷达的导航方案在货架密集、人机混场环境下存在定位漂移、通行效率低下问题，高峰期单机任务失败率高达X%，无法满足客户仓库XXX小时连续作业的需求。新方案需融合多线激光与视觉传感器，在保证XXX毫米级重复定位精度的前提下，将动态避障响应速度提升X倍，并适应超过XXX种差异化的仓库布局。
项目业绩：
1.新导航系统在典型仓库环境下的绝对定位精度达到XXX毫米，满足客户高精度堆垛需求。
2.机器人动态避障响应时间缩短至XXX秒，在混场作业中的任务失败率从X%降至X%。
3.系统支持单仓XXX台机器人同时高效运行，整体仓储运营效率提升XXX%。
4.项目成果成功应用于XXX家重点客户，带动机器人单品销售额增长约XXX%。
[教育背景]
浙江工业大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数字图像处理、机器人学导论等核心课程，课程设计完成基于激光雷达的室内机器人定位项目（使用C++/ROS），在团队中负责SLAM前端里程计部分开发与实现，完成百平米场景下的建图与定位测试，熟悉Linux开发环境与CMake构建工具，掌握多线程编程基础。