简历求拷打

1. 项目描述：设计并实现了一套完整基于RK芯片-低时延ROS-大模型Agent-端到端机器人系统，涵盖ROS-高带宽数据-共享内存低时延通信优化，低时延端侧大模型 Agent 离线/在线双版本交互（离线版：ASR->Qwen3-0.6B微调-量化部署->Function Call指令遵循->TTS全流式链路；在线版：Qwen全家桶ASR->qwen-plus记忆推理->Function Call指令遵循->TTS全流式响应）、完整的低时延相机视觉处理全链路（V4L2相机驱动数据采集->RK-MPP/RGA硬件加速优化数据处理->多线程NPU推理加速YOLO模型目标检测->多传感器融合实现目标跟踪）、底盘运动控制、建图导航、STM32-MCU固件开发、工业化部署（自启动、Docker容器化部署）、端侧系统性能监控等核心模块。系统采用模块化架构，支持ROS1/ROS2通信切换，实现了高性能、低延迟的实时通信与数据处理能力。1.1 功能概述1. ROS-高带宽数据-共享内存低时延通信优化2. ROS1/ROS2通信切换，ROS1 VS ROS2 机器人时延性能分析3. 端侧大模型在线/离线部署-记忆-微调-量化-部署-机器人指令遵循4. 低时延相机视觉处理全链路：V4L2相机驱动数据采集->RK-MPP/RGA硬件加速优化数据处理->多线程NPU推理加速YOLO模型目标检测->多传感器融合实现目标跟踪5. 上位机-ROS-控制模块：运动学建模、PID控制算法和里程计计算6. 下位机-STM32 MCU固件：负责实时电机控制、编码器反馈和安全保护7. 机器人导航系统模块 ：集成ROS导航栈实现机器人自主导航系统，解决机器人路径规划、障碍物避障、定位和导航控制问题。8. 雷达传感器链路：实现YDLidar激光雷达的完整驱动链路，通过适配器模式封装YDLidar SDK、工厂模式支持多雷达类型、配置管理实现参数验证。9. 端侧监控系统：设计并实现系统性能监控框架，解决机器人系统中系统级和进程级资源监控、性能分析和问题定位问题。10. 配置管理与工业化部署：设计并实现完整的Web控制界面、环境自动化配置脚本、自启动方案以及Docker容器化部署方案，解决机器人系统配置管理分散、部署复杂、运维困难等问题，确保机器人系统的工业化部署和运维管理。11. 机器人URDF模型：设计并实现完整的机器人URDF模型系统，解决机器人物理建模、多传感器坐标系定义、TF变换树构建、Gazebo仿真配置等问题。

1. 先介绍一下你简历上最核心的项目，重点说说你负责的模块参考答案：1.项目整体介绍 我做的是一个基于FreeRTOS的智能机器人控制系统项目，主要应用在工业自动化场景。系统需要实时处理多路传感器数据、执行运动控制、处理通信指令，同时还要保证系统的稳定性和实时性。整个项目历时8个月，我主要负责底层驱动开发和实时任务调度模块。2.我负责的核心模块 我负责的是传感器数据采集和电机控制两个核心模块。传感器模块需要同时处理IMU、激光雷达、编码器等多种传感器，采样频率从100Hz到1kHz不等。电机控制模块实现了PID闭环控制，要求控制周期稳定在1ms以内。这两个模块对实时性要求很高，需要精心设计任务...

是不是不知道，但知道的是现在招聘已经卷出新高度了，春节还没过，提前批已经开始了，之前看有的帖子上，大一的都开始操心实习的事了不知道为啥有这样的结果，要是公司缺人，早点开始能理解，但这几年貌似又没有多年前那么缺啊，实在是没想明白，到现在都还觉得这个挺奇怪的

作为嵌入式工程师，回顾过去的工作，AI时代带来了显著变化。以前，我的工作几乎全部依赖手写代码、调试硬件和排查问题，繁琐且耗时。每当遇到复杂的系统问题，调试、优化、查漏补缺都需要投入大量精力，工作压力大，时常加班。现在，AI工具极大提高了我的工作效率。自动代码生成、错误检测和优化建议减少了很多低价值劳动。AI帮助我快速处理硬件调试、内存泄漏、性能瓶颈等问题，节省了大量时间，让我可以更专注于系统设计和创新。虽然AI让工作变得轻松，但挑战依旧存在。嵌入式系统的复杂性要求我仍然保持扎实的专业知识和创新思维。AI为我提供了更高效的工具，但真正的创造性工作仍然依赖人类的思考。