张少鹏

项目介绍：基于Issac gym、MuJoCo类人机器人仿真平台，完成类人机器人对战策略优化以及踢球、跑步等仿真动作训练开发，在2025 RoboCup人形机器人足球世界杯中国赛中获得全国一等奖。

• 基于强化学习方法（PPO），通过Body States、Root States等观测空间与多元奖励函数对机器人的关键动作进行训练。

• 通过观测空间对齐、关节 PD 控制校准及运动策略微调，将训练的动作网络迁移（Sim-to-Sim）至比赛仿真环境中。

• 基于Python开发整套比赛代码框架，涉及A*等路径规划算法优化、Debug工具优化、7人制足球攻、守策略优化等工作。

项目介绍：以擂台竞技为模拟场景，通过搭载多种传感器模块和高效算法设计，使机器人具备实时感知擂台环境、自主规划路径、快速登台、精准对抗的能力，在2025华北五省机器人大赛中获得北京市亚军。

• 利用 MPU6050 陀螺仪实时采集机器人姿态数据，并据此制定相应的对抗策略。
• 基于六轴加速度计、光电传感器、红外传感器、单片机、电机驱动等硬件模块进行PCB设计。
• 基于 STM32、ESP32单片机实现策略控制，协调多传感器与执行器之间的高效配合。

项目介绍：基于NVIDIA边缘AI计算平台AGX Thor（Thor于2025年推出，前代为AGX Orin），实现模型推理、视觉感知等多个独立项目的功能测试与开发。

• 基于 Thor、D435i 双目深度相机、四轴机械臂、ROS通信、YOLO分割模型，实现对空间中目标物体的三维识别与触碰。

• 基于vLLM框架，完成Qwen、Llama等LLM的FP16/FP8/INT8/INT4多精度本地部署和性能测试。

• 基于Thor、OpenClaw（龙虾）、四轴机械臂，通过skill开发，完成对机械臂的纯文本语义控制。

• 基于CUDA 13、Aarch64架构，完成Ubuntu系统刷机、工具链安装、Docker、TensorRT GPU推理等裸机环境配置。