曾家豪 Zeng Jiahao
机器人感知 / SLAM / 导航
北京航空航天大学 机器人工程 硕士研究生。
研究方向为机器人感知与导航，包括 SLAM、自主探索、路径规划与嵌入式系统部署。
📍 北京📧 3083448680@qq.com📱 191-1889-2896
教育经历
GPA 3.66/4.0 | 深度学习及应用 (94)、空间机构与现代机器人学 (90)、单片机系统 (95)、矩阵理论 (94)
Y709-1 研究生党支部书记，2026 年校级优秀学生干部
GPA 前 30% | 机器人学、机器视觉及应用、微机原理、C++ 程序设计、控制工程基础、机电装备设计
实习经历
- 复现 UMI 数据采集与处理管线，完成 zarr / LeRobot 等多格式数据集转换，满足不同模型训练需求
- 基于 Pinocchio 刚体动力学库搭建天机双臂机器人运动学与动力学模型，并使用 OCS2 最优控制框架，通过 NMPC 求解双臂协调运动的关节力矩，实现轨迹跟踪与柔顺控制
- 参与开源 VLA 模型微调，预计实现双臂机器人长时间序列的精细操作
项目经历
灭火、救援机器人共性关键技术研究（国家重点研发计划）2024.10 – 至今
SLAM 定位
基于 FAST-LIO 和 FAST-LIO2 算法，引入 OctVox 紧凑地图结构与 HKNN 启发式 KNN 搜索策略，在保证 LIO 系统定位精度的前提下减少计算开销，避免在 ARM 平台（Jetson 系列）上抢占过多用于导航和视觉检测的算力。在无回环检测情况下，实现长距离（>100m）定位精度 <15cm。
障碍物识别与避障
基于 Nav2 开源导航框架改进 TEB 避障算法，引入路径平滑度与曲率约束作为 g2o 图的边（edge），同时采用 时空体素层（STVL, Spatio Temporal Voxel Layer）作为 Nav2 的局部代价地图，引导障碍物识别、避障与穿越规划。使用 Livox-mid70 小视场角激光雷达与 USB 工业广角相机，实现了实机动态避障、越障和穿越。
自主探索
基于 动态维诺图并在 Nav2 导航框架上开发自主探索器：实时构建二维栅格地图，并在其上构建动态维诺骨架图，针对 Livox-mid70 小视场角激光雷达优化前沿点和导航点的选取，融合 YOLO 目标检测算法寻找目标物体。成功实现 30m×30m 未知室内环境下的 物体目标导航（Object-Goal Nav），预计产出论文一篇。
视频传输
基于 FFmpeg 实现 USB 工业相机实时视频流编码，编码格式为 H.265，传输所需带宽相比原始 MJPEG 格式仅为约 5%，相比 H.264 可再压缩约 50%，即一路 1280×720 @30fps 的视频流可压缩至 1Mbps 以内。实现了长距离、窄带宽、高波动的无线 mesh 组网下的多路视频流收发。已申请软著一项。
聚变堆遥操作维护重载臂底盘系统（国家重大科技基础设施项目）2024.11 – 2026.06
面向聚变反应堆内部操作维护需求，研发遥操作重载机械臂底盘运动系统，实现超重型机械臂的平稳运动行进与位置锁定。
- 采用倍福 PLC 作为主控，基于 TwinCAT 3 + ST 结构化文本开发，设计多层状态机
- 采用 PLCopen 运动控制规范实现 8 轴 EtherCAT 伺服同步控制与安全联锁
- 设计并搭建 ADS 上位机通信 UI 界面，与倍福 PLC 之间实现并发同步通信
视频图像去模糊 2024.11 – 2025.06
面向存在高频抖动下的场景（无人机或其他高速运动场景），开发图像模糊评价体系和去模糊算法，解决画面模糊导致的识别检测失效问题。
- 基于 DeblurGANv2 改进开发，针对高频真实抖动产生的运动模糊图像，设计对抗生成网络去模糊算法
- SSIM/PSNR 等传统指标平均提升 10%，总体评价指标提升近 40%，YOLO 目标检测成功率显著提升
- 使用 TensorRT 进行模型加速，在 Jetson Orin NX 上实现实时视频流去模糊（>30fps）
移动作业机器人运动控制研究（本科毕业设计）2023.11 – 2024.05
针对移动机器人运动规划需求，设计整体运动规划方法，编写 ROS 控制程序，完成仿真与实机实验。
- 对经典 RRT 算法及其改进算法进行原理分析，将 Informed-RRT* 算法编写为 ROS 导航全局规划插件
- 搭建 Gazebo 仿真环境测试全局路径规划算法，实机使用 Gmapping / Cartographer 建图并实现运动规划导航
- 设计 Rviz 上位机控制机械臂进行抓取作业