O usłudze
PrzetłumaczoneJestem inżynierem robotyki i tworzę oprogramowanie mózgowe dla maszyn autonomicznych. Każdego dnia pracuję w ROS i ROS 2: projektując grafy węzłów, pisząc publikatory i subskrybentów, dostosowując parametry oraz łącząc percepcję, planowanie i kontrolę w spójną całość robota. Niezależnie od tego, czy to platforma mobilna, ramię robotyczne, AMR w magazynie, czy prototyp badawczy, przekształcam strumienie danych z czujników i sprzęt mechaniczny w maszynę, która rozumie swoje otoczenie, podejmuje decyzje i bezpiecznie porusza się w przestrzeni. Dla pętli krytycznych pod względem prędkości piszę czysty i testowalny kod w C++, a do orkiestracji, narzędzi i szybkich eksperymentów używam Pythona, aby system pozostał zarówno wydajny, jak i łatwy w utrzymaniu.
Moją główną siłą jest kompletny pipeline autonomii. Implementuję SLAM i lokalizację, aby robot zawsze wiedział, gdzie się znajduje, łączę dane z lidarów, kamer, IMU i odometrii kół za pomocą filtrów Kalman i cząsteczkowych, buduję planowanie ruchu i nawigację, które omijają przeszkody i uwzględniają rzeczywistą kinematykę robota. Po stronie kontroli dostosowuję kontrolery PID i oparte na modelu, śledzenie trajektorii oraz kinematykę manipulatorów, aby ruch był płynny i precyzyjny, a nie szarpany. Pracuję równie pewnie w symulacji Gazebo i RViz, co pozwala mi weryfikować zachowanie przed każdym obrotem silnika i skracać drogę do działającego robota.
Poza algorytmami, zależy mi na projekcie, który przetrwa kontakt z rzeczywistością. Integruję rzeczywisty sprzęt przez port szeregowy, CAN i standardowe sterowniki robotów, organizuję kod w pakiety wielokrotnego użytku, dodaję pliki uruchamiające, diagnostykę i logowanie oraz dokumentuję system, aby Twój zespół mógł go dalej rozwijać. Opowiedz mi o swojej platformie, czujnikach i zadaniu automatyzacji — zaprojektuję architekturę, zbuduję prototyp symulacji i przekażę oprogramowanie, które działa na prawdziwym robocie.
— Architektura ROS i ROS 2: węzły, tematy, usługi i akcje
— SLAM, lokalizacja i fuzja sensorów (lidar, kamera, IMU, odometria)
— Planowanie ruchu, nawigacja i unikanie przeszkód
— Kontrola robota: PID, śledzenie trajektorii, kinematyka manipulatora
— Rozwój w C++ i Pythonie dla warstw czasu rzeczywistego i orkiestracji
— Symulacja w Gazebo i RViz oraz integracja rzeczywistego sprzętu
Moją główną siłą jest kompletny pipeline autonomii. Implementuję SLAM i lokalizację, aby robot zawsze wiedział, gdzie się znajduje, łączę dane z lidarów, kamer, IMU i odometrii kół za pomocą filtrów Kalman i cząsteczkowych, buduję planowanie ruchu i nawigację, które omijają przeszkody i uwzględniają rzeczywistą kinematykę robota. Po stronie kontroli dostosowuję kontrolery PID i oparte na modelu, śledzenie trajektorii oraz kinematykę manipulatorów, aby ruch był płynny i precyzyjny, a nie szarpany. Pracuję równie pewnie w symulacji Gazebo i RViz, co pozwala mi weryfikować zachowanie przed każdym obrotem silnika i skracać drogę do działającego robota.
Poza algorytmami, zależy mi na projekcie, który przetrwa kontakt z rzeczywistością. Integruję rzeczywisty sprzęt przez port szeregowy, CAN i standardowe sterowniki robotów, organizuję kod w pakiety wielokrotnego użytku, dodaję pliki uruchamiające, diagnostykę i logowanie oraz dokumentuję system, aby Twój zespół mógł go dalej rozwijać. Opowiedz mi o swojej platformie, czujnikach i zadaniu automatyzacji — zaprojektuję architekturę, zbuduję prototyp symulacji i przekażę oprogramowanie, które działa na prawdziwym robocie.
— Architektura ROS i ROS 2: węzły, tematy, usługi i akcje
— SLAM, lokalizacja i fuzja sensorów (lidar, kamera, IMU, odometria)
— Planowanie ruchu, nawigacja i unikanie przeszkód
— Kontrola robota: PID, śledzenie trajektorii, kinematyka manipulatora
— Rozwój w C++ i Pythonie dla warstw czasu rzeczywistego i orkiestracji
— Symulacja w Gazebo i RViz oraz integracja rzeczywistego sprzętu