UP简历 小U

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个人总结

资深自动驾驶仿真工程师,精通自动驾驶仿真系统搭建与测试,具备深厚的C++、Python开发功底和大规模仿真平台开发经验。擅长多传感器融合、场景生成与测试验证,致力于通过高效仿真提升自动驾驶系统研发效率与安全性。在仿真平台性能优化、测试覆盖率提升方面取得显著成果,期望在自动驾驶领域持续深耕,迎接技术挑战。

工作经历

高级自动驾驶仿真工程师

某头部自动驾驶公司

2021-07 - 2024-05
  • 主导自动驾驶仿真系统的架构设计与开发,支持L4级自动驾驶功能验证,有效支撑20+个核心模块的迭代测试
  • 负责高精度地图环境感知决策规划等模块的仿真测试策略制定与实施,将测试覆盖率提升25%,缺陷发现率提高15%
  • 开发基于C++Python的仿真场景生成工具,实现10000+种复杂交通场景的自动化生成,加速测试周期30%
  • 优化仿真平台性能,通过并行计算与资源调度,将单次仿真耗时降低40%,支持每日运行100000+仿真任务
  • 参与多传感器融合仿真模块开发,确保雷达、激光雷达、摄像头等传感器数据在仿真环境中的高保真度,提升系统鲁棒性20%
  • 与算法团队紧密协作,提供专业仿真支持,协助完成5+个核心算法模块的功能验证和性能优化

项目经历

自动驾驶感知模块仿真验证平台

公司内部项目

2023-01 - 2023-12
  • 项目背景: 为解决自动驾驶感知算法在真实路测中成本高、效率低的问题,急需一个高保真的仿真验证平台
  • 个人角色: 项目负责人兼核心开发工程师
  • 项目执行:
    • 设计并实现了基于Unreal Engine的感知仿真环境,集成了高精度3D模型物理引擎,模拟真实光照、天气条件
    • 开发了传感器模型库,包含摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器,并支持参数化配置,模拟传感器噪声与误差,仿真数据与真实数据偏差控制在5%以内
    • 构建了自动化测试流程,支持批量导入测试场景并自动评估感知算法性能,将测试效率提升80%
  • 项目成果: 成功为公司L4级自动驾驶感知算法提供可靠验证平台,累计发现并修复50+个潜在缺陷,加速算法迭代周期40%

基于强化学习的自动驾驶决策规划仿真

硕士毕业设计项目

2020-03 - 2021-06
  • 项目背景: 研究复杂交通场景下自动驾驶车辆的智能决策与路径规划策略
  • 个人角色: 独立项目开发者与研究员
  • 项目执行:
    • 搭建基于ROSGazebo的仿真环境,模拟城市道路、高速公路等多种交通场景
    • 设计并实现了基于深度强化学习(DRL)的决策规划算法,利用Proximal Policy Optimization (PPO)算法进行模型训练
    • 通过大量仿真实验进行算法验证与性能评估,对比传统规划算法,在复杂工况下的决策成功率提升15%,平均行驶时间缩短10%
  • 项目成果: 成功验证了强化学习在自动驾驶决策规划中的潜力,为后续研究提供了基础,相关成果发表于IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

教育背景

上海交通大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-06

技能专长

编程语言

C++ · Python · Lua · Shell

仿真工具

Carla · Apollo V2X · Gazebo · Unreal Engine · Unity3D · Simulink

自动驾驶技术

传感器融合 · 高精度地图 · 感知算法 · 决策规划 · 控制算法

开发与部署

ROS · Docker · Git · Jenkins · Linux

数据处理与分析

OpenCV · PCL · NumPy · Pandas · Matplotlib

软件工程

单元测试 · 集成测试 · 性能优化 · 代码审查

技术开发专家2025/12/4

自动驾驶仿真工程师简历范文

自动驾驶仿真工程师 AI人工智能 3-5年经验

本简历范文专为自动驾驶仿真工程师设计,突出建立自动驾驶仿真系统的核心能力,助力您在智能出行领域脱颖而出。

核心亮点

深入展示自动驾驶仿真系统搭建经验
突出算法开发与模型验证能力
强调跨学科协作与问题解决能力
优化简历结构,精准匹配自动驾驶行业需求

适用人群

本范文特别适合自动驾驶仿真工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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