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精通Qt 框架，具备丰富的桌面应用开发经验，能独立完成界面设计、业务逻辑封装及多线程交互，擅长利用 Qt 的信号与槽机制实现模块化组件，曾开发过具备数据可视化、串口通信功能的工业控制软件。熟练掌握ROS 机器人操作系统，深入理解其节点通信、话题发布订阅、服务调用等机制，可独立完成机器人感知（如激光 SLAM 建图）、决策（行为树规划）及执行层（运动控制）的开发与集成。后端技术栈扎实，精通Python（Django/Flask） 和C++（Boost/STL） ，能基于 RESTful 架构设计高并发接口，也可进行底层性能优化，同时能用 Python 快速构建原型系统，在脚本自动化、数据分析（如 Pandas 处理结构化数据）场景中表现突出。具备跨语言协作能力，可根据场景灵活选择技术栈，保障项目的高效落地。
智能仓储机器人系统
基于 ROS 开发，负责整体架构设计与运动控制模块实现。通过 C++ 编写激光 SLAM 算法完成仓储环境建图与自主导航，利用 Qt 开发人机交互界面，实现任务下发、路径可视化功能；后端采用 Python Flask 框架搭建设备管理接口，对接仓储管理系统，支撑机器人与仓库 WMS 系统的实时数据交互，最终实现机器人自主分拣、库存盘点的全流程自动化，项目上线后仓库运营效率提升 30%。
工业数据监控平台
采用 Qt+C++ 技术栈开发桌面端监控软件，实现设备数据实时采集（串口 + 网口协议解析）、多维度数据可视化（折线图、仪表盘）及报警逻辑处理；后端通过 Python Django 构建数据存储与分析服务，对接 MySQL 数据库实现历史数据查询与异常数据挖掘，该平台已在 3 家制造企业部署，有效降低了设备故障排查时间
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