AI · 算法工程
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基于 tensorRT_Pro 扩展的 TensorRT C++ 推理库，集成 YOLO、RT-DETR、PPOCR、车道线检测、深度估计等多类视觉模型，提供高性能部署方案。
面向动态足式机器人的多传感器里程计，融合腿部运动学、IMU 与激光雷达，在剧烈运动和高动态场景下提供稳健的定位与建图。
封装 MeshFix 的 Python 库，能自动修补三角网格表面的孔洞和缺陷，适合 3D 重建后处理。
异步多激光雷达惯性里程计，通过逐点跨雷达不确定性传播，融合多个不同步的 LiDAR 数据，实现更鲁棒的 SLAM 定位与建图。
给 GTSAM 补上点云 SLAM 所需的因子和优化器，涵盖配准、建图、定位与连续时间轨迹估计，支持 CUDA 加速。
面向户外机器人的 ROS 2 定位模块，用 23 状态 UKF 以 100 Hz 融合 IMU、轮速计和 GPS；定位出错时能指出是哪个传感器、为什么出错，而不是悄悄漂移。
用 ArUco 标记做视觉 SLAM 的 C++ 实现，通过扩展卡尔曼滤波融合观测来估计相机位姿和路标位置，适合移动机器人定位与导航。
A LoRa based APRS tracker for ESP32 boards.
把 LLM 推理中的 KV Cache 持久化到 DRAM、SSD 或 NFS 并跨请求复用，减少重复计算，加快推理速度，兼容昇腾 NPU 和 CUDA GPU。
基于 3D LiDAR 扫描的图表示，把地面和地面上可通行区域与障碍物分割开，用于机器人导航中的可通行性判断。
面向动态环境的视觉 SLAM 框架，能同时估计相机里程计、静态地图以及场景中运动物体的位姿与结构，解决传统 SLAM 在动态场景下定位漂移的问题。
把 YOLO11 的检测、姿态估计、分割和跟踪模型用 TensorRT v8.0+ 部署到 C++ 和 Python 接口，省去自己写推理代码的麻烦。
把 ZED 立体相机接入 ROS 2 的官方封装包，提供深度、点云、视觉里程计、SLAM 和人体骨骼跟踪等话题与节点，方便机器人项目直接调用。
基于动态高斯泼溅的高保真导航仿真器，为具身导航和视觉语言导航研究提供逼真的三维场景与动态人体渲染。
轻量跨平台的 CPU/GPU 实时监控命令行工具，直接调用厂商 API 获取准确硬件数据，并用 ASCII 图表直观展示。
把 YOLOX 目标检测封装成 ROS2 节点，支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、TFLite 等多种推理后端，方便机器人项目直接接入实时检测。
Pronto 是面向足式机器人的状态估计库，提供核心算法、ROS 封装和消息定义，帮助四足、双足机器人在行走中实时估计自身位姿与运动状态。
港大开源的基于事件相机的视觉里程计、视觉惯性里程计与SLAM数据集，为事件相机在机器人和SLAM研究中的算法评测提供标准化数据。
基于 GStreamer 和 TensorRT 的 GPU 加速实时视频与多传感器分析 SDK，可在边缘、本地和云端搭建多路视频 AI 推理流水线。
为 LoRa 节点实现距离向量路由协议的 C++ 库，让 ESP32、Arduino 设备组成自组网，在无蜂窝网络环境下多跳转发消息。
基于 llama.cpp 的推理分支，针对 Ampere 架构 Nvidia 显卡（尤其 RTX 3090/3090 Ti）深度优化，在长上下文场景下显著提升生成速度，并支持低显存配置跑 200K 以上上下文。
MIT-Princeton 开源的 Amazon Picking Challenge 2016 视觉工具箱，用 RGB-D 卷积网络做物体分割和 6D 位姿估计，帮机器人完成抓取任务。
RaBitQ 官方向量量化与近似最近邻检索库，提供 C++ 和 Python 接口，用 SIMD 加速高维向量的相似度搜索。
基于 llama.cpp 和 GGUF 的 VLA 模型统一推理运行时，用 C++ 实现，支持量化部署，让机器人视觉-语言-动作模型能在本地高效跑起来。