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工作經(jīng)歷（案例一）

工作時(shí)間：2017-02 - 至今

公司名稱：錘子簡歷信息互動(dòng)有限公司 | 所在部門： | 所在崗位：飛控算法工程師

工作描述：

該工作主要負(fù)責(zé)飛行器控制算法的設(shè)計(jì)及仿真。具體職能包括無人機(jī)地面站的調(diào)試，包括mission planner， Qgroundcontrol 和horizon。以及對于V尾固定翼，無人直升機(jī)的上電調(diào)試和四軸飛行器的試飛。此外，分別在windows及l(fā)inux系統(tǒng)下搭建ardupilot仿真環(huán)境并對控制系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，并通過Airsim搭建半實(shí)物仿真環(huán)境。工作中還會(huì)接觸并學(xué)習(xí)APM，PIXHAWK等飛控開發(fā)環(huán)境。

工作經(jīng)歷（案例二）

工作時(shí)間：2014-08 - 2017-08

公司名稱：錘子簡歷網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 | 所在部門： | 所在崗位：計(jì)算機(jī)培訓(xùn)教師

工作描述：

在單位主要負(fù)責(zé)國家級計(jì)算機(jī)相關(guān)的競賽項(xiàng)目培訓(xùn)，培訓(xùn)的國賽項(xiàng)目主要有《物聯(lián)網(wǎng)-智能家居國賽項(xiàng)目》、《互聯(lián)網(wǎng)+項(xiàng)目》、《智能高鐵項(xiàng)目》。培訓(xùn)的智能家居項(xiàng)目的學(xué)員在吉林省職業(yè)技能大賽中取得第一名，在京津冀大比武中取得三等獎(jiǎng)、在國賽中榮獲團(tuán)體三等獎(jiǎng)，互聯(lián)網(wǎng)+學(xué)員在省級賽項(xiàng)中取得第二名、智能高鐵項(xiàng)目學(xué)員在省賽中取得第三名成績，在上述項(xiàng)目中本人主要負(fù)責(zé)java、c#、android、ubuntu系統(tǒng)等技術(shù)的相關(guān)培訓(xùn)和指導(dǎo)。

另外本人在單位還負(fù)責(zé)校園網(wǎng)站的開發(fā)于維護(hù)、微信公眾賬號的開發(fā)與維護(hù)。

工作經(jīng)歷（案例三）

工作時(shí)間：2014-07 - 2017-01

公司名稱：錘子簡歷人才咨詢有限公司 | 所在部門： | 所在崗位：研發(fā)工程師

工作描述：

工作描述：

1、洗衣機(jī)新平臺(tái)的脫水控制方案的制定；

2、測試方案設(shè)計(jì)，Labview測試系統(tǒng)的搭建，和后期的數(shù)據(jù)分析；

3、結(jié)構(gòu)優(yōu)化，由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，對吊裝參數(shù)和部分結(jié)構(gòu)給予修改建議；

4、整機(jī)的共振頻率分析、模態(tài)分析；

5、通過遺傳算法對控制方案的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；

項(xiàng)目介紹和行業(yè)設(shè)想：

1、滾筒和波輪多個(gè)平臺(tái)的洗衣機(jī)脫水振動(dòng)性能優(yōu)化方案；

2、Radiant項(xiàng)目脫水方案制定和底座振動(dòng)性能優(yōu)化；

3、通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建一個(gè)自學(xué)習(xí)和判斷模型、智能地調(diào)整各項(xiàng)控制參數(shù)；

4、重視智能家電的發(fā)展，智能化的技術(shù)將是提升產(chǎn)品性能瓶頸的突破口，如通過圖像處理，判斷衣服體積和織物材質(zhì)，更好的提高產(chǎn)品性能和用戶體驗(yàn)感。

發(fā)明專利：

《滾筒洗衣機(jī)多重模糊稱重檢測的方法》，第一發(fā)明人

《波輪洗衣機(jī)雙行程安全開關(guān)及控制方案》，第一發(fā)明人

論文期刊：

《波輪洗衣機(jī)脫水過程的運(yùn)動(dòng)軌跡的研究》，第三作者

工作經(jīng)歷（案例四）

工作時(shí)間：2015-04 - 至今

公司名稱：錘子簡歷管理咨詢有限公司 | 所在部門： | 所在崗位：圖像算法工程師

工作描述：

立體視覺系統(tǒng)：立體視覺系統(tǒng)由兩個(gè)相機(jī)組成，靠左右相機(jī)采集圖像，然后通過物體定位和雙目匹配算法，計(jì)算物體的視角，得出相對位置。此系統(tǒng)用于輔助機(jī)器人抓取和放置物體。工作主要包括雙目相機(jī)標(biāo)定，機(jī)器人相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定，物體檢測與定位算法。完成了標(biāo)定算法由手動(dòng)到自動(dòng)的升級，標(biāo)定精度影響因素判定與優(yōu)化，雙目立體定位算法程序?qū)崿F(xiàn)。

精度指標(biāo)：雙攝像頭相距0.4m(基線距)，可測物體最小距離0.8m。定位誤差在0.2像素以內(nèi)，對應(yīng)1m物距物體的定位精度約為1mm。

結(jié)構(gòu)光(焊縫檢測)系統(tǒng)：由線激光，相機(jī)組成結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)，可進(jìn)行3D掃描重建。使用C++，PCL完成了3D重建程序開發(fā)。同時(shí)，將此技術(shù)用于高精度焊縫點(diǎn)檢測及定位，配合焊接機(jī)器人完成拼接及T形搭接焊板焊接。

精度指標(biāo)：第二代焊縫檢測頭尺寸為50×130×120mm，重量為0.8kg，焊縫物距為120-200mm，單焊縫點(diǎn)檢測時(shí)間約68ms，總體精度0.8mm。200萬像素相機(jī)精度達(dá)0.2mm。3d掃描單線計(jì)算時(shí)間為14ms。

學(xué)習(xí)基于Tensorflow的圖像分類，場景語義分割，并將其應(yīng)用到機(jī)器人視覺系統(tǒng)中。完成Alexnet等基本深度網(wǎng)絡(luò)對cifar等數(shù)據(jù)庫的分類，測試參數(shù)優(yōu)化策略。完成Faster RCNN在VOC2012和Kitti庫上的測試，可在實(shí)時(shí)條件下正確檢測出行人，車輛等目標(biāo)。完成基于VGG和FCN的語義分割，在VOC2012，Kitti及MIT Parsing庫上的測試。在Kitti庫上完成道路，車輛分割，正確率(IOU)約95%，幀率1.3Hz。VOC上對人，貓，狗進(jìn)行分割，正確率約80%。MITParsing庫對墻進(jìn)行分割測試，精度約40%。目前針對Parsing正確率低，嘗試使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)(Augmentation)，子類分析(Sub-category)及后端概率圖優(yōu)化等算法進(jìn)行改進(jìn)。

了解人臉識別，自然語言處理等相關(guān)的實(shí)現(xiàn)原理，并借鑒相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)環(huán)境下的目標(biāo)定位及識別。

立體視覺系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)共申請實(shí)用新型專利和軟著四項(xiàng)。

獲得2016年度優(yōu)秀員工獎(jiǎng)。