上海苦芽科技有限公司
开源软件开发及维护 · 线上远程
工作内容包括代码提交、测试验证、文档与教程编写，以及公开技术分享。
Experience
在上海苦芽科技有限公司参与开源软件开发及维护。实习工作以环境搭建、实验验证、代码提交和技术文档为主，目标是把调研过程整理成可阅读、可运行、可继续修改的材料。
ROS 2 激光 SLAM 调研与复现实验
使用 TurtleBot3 在仿真室内环境中完成从在线建图到导航验证的基本闭环，并整理环境、地图、路径和实验日志。
完成内容
- 搭建 TurtleBot3 仿真与自定义室内环境。
- 完成在线二维激光建图、占据栅格地图保存和 RViz2 可视化。
- 验证 Nav2 导航目标，记录路径、覆盖率和运行日志。
- 比较不同场景结果，保留扫描畸变和路线差异等限制。
项目边界：该项目聚焦 2D LiDAR SLAM 与导航复现，不将其描述为三维 SLAM 或真实机器人部署结果。
Pixi RISC-V 支持验证与计算机视觉应用
项目验证 Pixi 在 RISC-V 环境中的安装与任务编排能力，并使用 Lucas–Kanade 光流和 ONNX CNN 检查计算机视觉推理管线。
环境与方法
- 在 linux-riscv64 软件生态限制下采用 APT + Pixi 任务系统。
- 将预处理、训练、评估、光流、DNN 推理和基准测试组织为可重复任务。
- 记录模拟环境下的运行时间与吞吐，不将其外推为真实硬件性能。
| 验证项目 | 记录结果 | 说明 |
|---|---|---|
| Lucas–Kanade 光流 | 平均 3.39 ms/帧，约 279 FPS | 120 帧，640×480，12 个角点 |
| ONNX CNN 推理 | 稳态中位数 1.08 ms/张，约 880 张/秒 | 20 次预热后测试，模型约 37 KB |
解读边界：数据来自 QEMU 模拟环境。DNN 演示验证的是推理管线和算子执行，不等同于模型分类精度，也不代表真实 RISC-V 硬件性能。
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