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授权发明专利《多约束条件下的动态路径优化方法及系统》,通过引入代价地图实时更新机制,使算法在动态环境中的响应速度提升35%;《自适应参数调整的控制算法》,解决传统PID在非线性系统中的调节滞后问题,相关技术已应用于3款量产产品。
在GitHub维护开源路径规划库'FastPlanner',实现A*、Dijkstra等10种经典算法的C++高性能实现,获得2.1k星标,被多所院校采用为算法教学案例,持续参与社区讨论并优化核心模块。

对规划控制算法充满热忱,坚信算法设计需结合工程实践与数学美感。具备扎实的动态规划与优化理论功底,擅长将复杂控制问题拆解为可落地的算法模块。持续追踪强化学习在实时决策中的前沿应用,习惯通过代码实现验证理论假设。在物流与自动驾驶领域积累了从算法原型到产线部署的全流程经验,注重算法鲁棒性与计算效率的平衡,期待在无人系统赛道持续深耕。
授权发明专利《多约束条件下的动态路径优化方法及系统》,通过引入代价地图实时更新机制,使算法在动态环境中的响应速度提升35%;《自适应参数调整的控制算法》,解决传统PID在非线性系统中的调节滞后问题,相关技术已应用于3款量产产品。
在GitHub维护开源路径规划库'FastPlanner',实现A*、Dijkstra等10种经典算法的C++高性能实现,获得2.1k星标,被多所院校采用为算法教学案例,持续参与社区讨论并优化核心模块。
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