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专业成绩：GPA 3.8/4.0（专业前5%）

主修课程：自动控制原理、传感器原理与应用、汽车电子、车辆动力学、智能驾驶导论、嵌入式系统、机器人操作系统（ROS）、机器学习、深度学习、传感器融合技术、计算机视觉、C++程序设计、Python数据分析等。

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独立设计并实现基于ROS的小型无人车自动驾驶系统，集成激光雷达、毫米波雷达和摄像头多传感器数据融合。
使用C++实现点云预处理（滤波、聚类），Python完成目标检测模型（YOLOv5）训练与部署，优化算法精度至92%。
设计路径规划算法（A*算法改进版），实现动态避障功能，在ROS Gazebo仿真环境中完成500米自主导航测试，成功率95%。
项目成果获校级“智能车创新大赛”一等奖，相关技术论文入选《中国大学生科技创新成果集》。

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参与激光雷达点云数据预处理模块开发，使用C++实现Voxel滤波、统计滤波算法，点云处理效率提升30%。
协助完成传感器标定项目，基于Python开发标定参数计算工具，实现激光雷达与摄像头的外参标定，误差控制在0.5°内。
参与仿真测试平台搭建，使用CARLA模拟器构建城市道路场景，完成100+组自动驾驶场景测试，输出性能优化报告。
学习并实践特斯拉FSD算法框架，在仿真环境中验证路径规划算法鲁棒性，获部门“最佳新人贡献奖”。

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编程语言：熟练使用C++（3年）、Python（2年），掌握ROS开发环境与Gazebo仿真工具；
自动驾驶技术：激光雷达数据处理、传感器融合（PCL库）、路径规划（A*/RRT*）、目标检测（YOLOv5/TensorRT）；
开发工具：熟悉Git版本控制、CMake构建系统、Docker容器化部署，使用PyTorch/TensorFlow完成模型训练；
其他：汽车电子基础、车辆动力学建模、Python数据分析（Pandas/Matplotlib）、激光雷达标定工具开发。

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以专业第一成绩获“国家奖学金”，连续三年保持GPA 3.8+，专业排名前5%；
带领团队获“全国大学生智能车竞赛”一等奖，完成多传感器融合组技术报告；
参与《中国大学生科技创新成果集》论文发表，入选“智能驾驶前沿技术青年学者论坛”。

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专注智能驾驶领域3年，系统掌握传感器融合、算法开发、仿真测试全流程技术，有ROS无人车项目实战经验；
具备扎实的数学基础（线性代数/概率统计）和工程实践能力，能独立解决复杂技术问题；
学习能力强，快速掌握新工具与算法（如Transformer在视觉感知中的应用），注重技术文档规范与代码可读性；
团队协作意识佳，抗压能力强，愿深度参与智能驾驶技术研发，追求在自动驾驶领域实现技术突破。

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