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主要从事计算机视觉、机器人感知、SLAM 与三维重建算法开发，具备较完整的算法研发和工程落地经验。熟悉 C++、Python、OpenCV、Eigen、Ceres、CUDA、ROS/ROS2 等技术栈，能够在 Windows、Linux 及 NVIDIA Jetson 平台进行开发、调试和性能优化。
熟悉视觉 SLAM、VIO、LIO、视觉里程计、特征提取与匹配、PnP/三角化、BA、位姿图优化、IMU 预积分、ZUPT、回环检测等算法；具备相机、IMU、LiDAR 多传感器标定及融合经验，可处理时间同步、外参、尺度恢复、初始化、漂移等实际工程问题。
在三维重建方面，熟悉 COLMAP、OpenMVS、SfM/MVS、深度图、点云、TSDF、Mesh、单目深度估计及稠密重建流程，可进行点云配准、尺度恢复、深度融合、网格生成和几何精度分析。
同时具备实时算法优化经验，包括 CUDA/GPU 加速、Jetson Orin 部署、特征算法优化及低内存处理。能够阅读、修改和二次开发大型开源算法工程，也可以根据实际传感器、数据和应用场景定制算法，而不是仅进行开源代码部署。
参与并独立开发过多项 SLAM、VIO/LIO、全景视觉及三维重建项目。包括基于 ORB-SLAM3 的全景视觉/视觉惯性 SLAM 改造，针对 360° 全景图像完成特征、几何模型、初始化和尺度约束等算法适配；开发相机、IMU、LiDAR 融合定位系统，完成传感器标定、IMU 预积分、ZUPT、视觉和激光约束以及滑窗优化等模块。
在三维重建项目中，完成过全景图像序列的稀疏/稠密重建、深度估计、点云生成、OpenMVS/COLMAP 流程集成，以及利用已知尺度信息恢复真实公制模型。针对低纹理、重复结构和特殊管道场景，也进行过几何约束、尺度恢复和轨迹精度优化。
此外开发过 C++/CUDA 实时视觉算法，包括特征检测与匹配算法、GPU 深度投影及点云处理，并在 Windows、Ubuntu、ROS1/ROS2、Jetson Orin 等平台完成算法部署、性能测试和工程化封装。
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