作为核心成员参加“中国大学生无人驾驶方程式大赛”，负责感知系统与多传感器融合定位模块的开发，提出基于卡尔曼滤波的激光雷达-惯导紧耦合方案，在直线加速与八字绕环项目中成绩突出，获全国总决赛季军

主导小鹏P7车型L2++级智能驾驶系统决策规划模块开发，重构了多场景行为决策状态机，使城市拥堵路段跟车平顺性提升25%，驾驶员接管意愿降低18%

带领4人团队完成与大陆集团4D成像雷达的接口适配及软件联调，从硬件在环到整车集成仅用7个月，提前2个月交付，节省研发成本约60万元

建立智能驾驶闭环仿真测试体系，构建1000+危险场景回归库，接入CI/CD流水线后，算法迭代验证周期缩短40%

负责华为自动驾驶平台激光雷达感知算法优化，针对雾天、扬尘等恶劣天气下点云稀疏与噪声问题，提出基于图神经网络的点云补全与去噪方案，将车辆、行人检测召回率从78%提升至95%

参与高精度地图更新模块开发，设计基于众包数据的增量更新算法，仅传输差异特征而非完整点云，使单次更新数据量减少55%，同时保证全局定位精度误差小于0.4米

协助团队完成园区自动驾驶接驳车路测3000+小时，搭建自动化场景标注与数据挖掘工具，累计分析12TB路测数据，提炼出200个高频长尾场景用于算法迭代

作为核心成员参与小鹏P7的NGP系统开发，负责环境感知与车道级定位算法设计，通过多帧时序融合与注意力机制，在夜间、雨天等低可视度场景下，车道线检测准确率达98.5%

主导与智能驾驶域控制器（ADC）的通信协议制定，设计横纵向控制接口，使车辆在匝道、大曲率弯道及隧道等复杂路段实现平滑通过，用户横向控制舒适度评分提升30%

项目量产车型上市后，通过OTA持续迭代算法，收集用户主动脱离与满意度数据1.5万条，针对汇入主路场景优化决策逻辑，使该场景用户满意度从3.8/5分升至4.6/5分

参与华为园区自动驾驶通勤车项目，承担多传感器融合感知模块开发，设计基于扩展卡尔曼滤波的异步融合框架，在目标交叉遮挡、鬼影等场景下，稳定跟踪成功率保持95%以上

负责与规划模块协同优化，通过输出目标未来3秒轨迹预测，使规划层提前生成避障路径，园区场景下平均百公里紧急制动次数从2.1次降至1.0次

项目在深圳坂田、东莞松山湖等园区常态化运行，累计安全行驶里程8万公里，收集的数据用于构建高质量仿真场景库，支撑后续算法迭代

已授权发明专利：《一种结合激光雷达与视觉的泊车场景三维重建与车位检测方法》

实质审查中发明专利：《基于强化学习的自动驾驶车辆换道决策规划方法》

作为专家组成员参与起草《自动驾驶高精度地图动态更新技术要求》（团体标准）