iredawen / zhuye

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简历模板

个人信息

• 性 别：男             年 龄：24
• 手 机：1552803xxxx          邮 箱：[e-mail]/[e-mail]
• 专 业：电子信息           岗 位：SLAM算法工程师

工作及教育经历

• 电子科技大学     2020.9~至今      电子信息-研究生
• 电子科技大学     2016.9~2020.7     自动化-本科

专业技能

• 通过CET4、CET6，能熟练阅读和理解英文资料
• 熟练使用 C++、Python等编程语言
• 熟悉Linux 系统及其编程，熟悉常用数据结构及其基本算法
• 熟悉计算机视觉，熟悉视觉SLAM 定位建图技术
• 有扫地机器人等实际项目开发经验
• 熟悉MSCKF算法、vins_mono的回环检测和特征匹配跟踪

项目经历

1. 面向智能扫地机器人的同时定位与建图算法研究（项目成员） 2021.01-2021.12

开发工具

• Linux, ROS, OpenCV, MSCKF, vins_mono

编程语言

• C++

项目描述

本项目是联合实验室项目，开发智能扫地机器人，研究扫地机器人在家庭环境中的物体识别与定 位，自身的实时定位与建图。基于MSCKF和vins_mono算法，开发具有回环检测和重定位功能、单目顶部视觉和IMU紧耦合的轻量级定位建图算法，使机器人能够在室内低纹理场景下稳定定位与建图。

主要工作

• 调研并总结对比当前方法，最终方案为MSCKF增加回环检测和重定位功能来实现。
• 将回环检测和重定位功能加入MSCKF算法，并在数据集上测试。
• 将MSCKF算法改为单目算法，并在数据集上测试。
• 完成相机标定、IMU标定、相机和IMU联合标定，并用标定好的传感器测试算法。
• 针对低纹理场景特征跟踪不稳定、误差大的问题，调研并测试了一些匹配算法。（GMS、LoFTR、SuperGlue）。
• 用GMS匹配算法替换MSCKF的光流跟踪，并对回环检测的特征匹配也进行了替换。

demo演示地址，github地址

2. 面向低纹理场景的室内机器人鲁棒定位系统及算法（独立完成） 2021.01-2021.12

开发工具

• Linux, ROS, OpenCV, MSCKF, vins_mono

编程语言

• C++

项目描述

本项目是联合实验室项目，开发智能扫地机器人，研究扫地机器人在家庭环境中的物体识别与定 位，自身的实时定位与建图。基于MSCKF和vins_mono算法，开发具有回环检测和重定位功能、单目顶部视觉和IMU紧耦合的轻量级定位建图算法，使机器人能够在室内低纹理场景下稳定定位与建图。

主要工作

• 调研并总结对比当前方法，最终方案为MSCKF增加回环检测和重定位功能来实现。
• 将回环检测和重定位功能加入MSCKF算法，并在数据集上测试。
• 将MSCKF算法改为单目算法，并在数据集上测试。
• 完成相机标定、IMU标定、相机和IMU联合标定，并用标定好的传感器测试算法。
• 针对低纹理场景特征跟踪不稳定、误差大的问题，调研并测试了一些匹配算法。（GMS、LoFTR、SuperGlue）。
• 用GMS匹配算法替换MSCKF的光流跟踪，并对回环检测的特征匹配也进行了替换。

demo演示地址，github地址

获奖/实践情况

• 研究生二等奖学金
• 研究生入学考试专业课第一
• 扫地机器人创新方案一等奖
• 2022华为软件精英挑战赛成渝赛区32强（队长）
• 盟升杯电子设计竞赛三等奖
• 优秀班委
• 数学建模美赛S奖

个人账号

• github 地址 (https://github.com/liuqian62)

其他信息

• 喜欢钻研技术，分享技术
• 喜欢打乒乓球