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精通激光雷达点云处理算法开发，擅长SLAM系统设计与优化。熟练掌握C++/Python编程语言，精通PCL、OpenCV、ROS框架，具备CUDA加速开发经验。熟悉深度学习框架PyTorch，具备多模态感知融合算法开发能力。熟悉定位建图（LOAM）算法，具备路径规划算法开发经验。熟悉点云滤波、聚类、目标检测等核心算法，具备算法性能调优经验。

主导某科技公司飞行器感知系统开发，完成激光雷达点云滤波、聚类及目标检测模块开发，构建完整的感知框架体系。设计多模态感知融合架构，通过时间/空间/语义信息融合提升算法鲁棒性，实现SLAM前端模块性能提升。完成传统几何算法CUDA移植，将算法运行频率提升至20Hz，误差控制在10cm以内。主导深度学习语义分割模型在SLAM系统中的集成，通过TensorRT优化推理速度，实现多模态感知融合方案落地。

2021.03-2021.09：某科技公司飞行器感知系统开发，负责点云滤波、聚类及目标检测模块开发，构建感知框架体系，定义算法应用场景。设计多模态感知融合架构，通过时空语义信息融合提升算法鲁棒性，作为SLAM前端模块提升系统稳定性。完成传统几何算法CUDA移植，实现算法实时性提升，满足20Hz运行需求。

2021.09-2022.06：某科技公司SLAM系统升级项目，主导深度学习语义分割模型集成，完成TensorRT模型优化，推理速度提升40%。设计语义信息融合方案，将传统几何算法与深度学习模型结合，实现SLAM前端模块性能提升。开发目标轨迹预测算法，支持目标丢失后10秒内预测并快速重跟踪，提升系统可靠性。