JH 胡锦程 简历

Robotics / AI / Smart Manufacturing

胡锦程 / Jincheng Hu

面向机器人、AI 工程、智能制造与技术项目管理岗位，我的优势是把机电系统、控制算法、嵌入式感知、机器学习和工程协同落到可验证的硬件/软件系统中。

查看项目 GitHub LinkedIn
胡锦程职业头像

Profile

面向机器人与智能制造的工程系统背景

我希望进入技术产品型团队，承担机器人/AI 相关工程师、智能制造硬件工程师或技术项目管理角色。我的项目经历横跨神经网络最优控制、ROS 2 移动机器人、机械臂运动控制、机电系统原型、医学影像 AI、计算机视觉和 Ansys 有限元仿真；硕士 capstone 项目获得 University of Melbourne Endeavour Awards Merit Award。

目标方向
Robotics, AI engineering, intelligent manufacturing
目标岗位
Robotics / AI engineer, hardware engineer, technical project manager
核心能力
Control, perception, prototyping, simulation, cross-functional delivery
Endeavour Awards Merit University of Melbourne capstone
DP terminal error 0.0022 m best 5-second rollout result
Optimal control 12D quadcopter state-space model
ASC mission 49.26 m integrated robot trajectory

Selected Work

精选项目

项目顺序优先展示获奖 capstone 与最新机器人系统，再展示机电原型、研究型 AI 与本科阶段工程积累。

神经网络最优控制项目的 offline training 与 online closed-loop control 工作流程图
5 秒四旋翼轨迹规划中 neural feedback 与 direct shooting 的 3D 轨迹对比 30 秒多段 chained trajectory 的四旋翼路径规划结果

01 / Award-winning capstone

Exploiting Neural Network Approximations in Optimal Control

墨尔本大学 ENGR90038 硕士毕业设计，项目获得 Endeavour Awards Merit Award。我和队友围绕 12 维四旋翼轨迹规划复现并扩展 neural HJB / PMP 最优控制框架，用神经网络近似 value function，再通过 value gradient 恢复实时 closed-loop feedback control。

  • 研究问题：传统 direct shooting / collocation 对单一初始状态可求高精度解，但状态扰动后需要重新优化；grid-based HJB 又会遇到维度灾难。
  • 工程实现：搭建 Python 训练 pipeline，包含 12D quadcopter dynamics、RK4 rollout、HJB residual penalty、learning-rate schedule、采样分布诊断和自动化实验记录。
  • 扩展结果：完成 1 秒复现、5 秒 neural feedback 与 direct shooting 对比、10 秒/30 秒 chained trajectory，并提出 state-ball DP handoff 来稳定长时域分解。
  • Optimal Control
  • Neural HJB
  • PMP
  • Dynamic Programming
  • Quadcopter
  • Python
Endeavour Merit Award 12D nonlinear dynamics 0.0022 m terminal error
ASC 自主巡检机器人在 final-demo 场地中面向植物目标执行巡检任务 ASC 自主巡检机器人 YOLO 运行检测示例

02 / Latest robotics

Autonomous Systems Clinic：ROS 2 自主巡检机器人

基于 ROS 2 的自主移动机器人系统，集成 RoboClaw 电机驱动、编码器里程计、ArUco/LiDAR 融合定位、动态路径规划、路径跟踪、YOLO 感知、Jetson 运行监控和 live map 可视化。

  • ROS 2
  • Localisation
  • Path Planning
  • YOLO Perception
  • Jetson
49.26 m trajectory 0.095 m avg error 100 detection boxes
五电机国际象棋机械臂在棋盘上执行 pick-and-place 的实物演示图

03

Robotic Systems Design：五电机国际象棋机械臂

将 26 步国际象棋棋步转换为真实 pick-and-place 动作，结合棋盘标定、Jacobian 任务空间速度控制、末端姿态约束和摇杆辅助合法棋子移动。

  • MATLAB
  • Kinematics
  • Task-space Control
  • Trajectory
Mechatronic System Design 机构三维概念草图，包含 metal plates、rubber track、rollers 和 sand testbed Mechatronic System Design 机构侧视草图，展示 active wheels、passive rollers、support frame 和 lifting handles

04

Mechatronic System Design：钻探/插板机构原型设计

面向地下铺缆/挖掘场景，设计金属板入土/沙土穿透机构，围绕 support frame、rubber track、active wheels、passive rollers 和 lifting handles 完成概念结构、尺寸约束、制造文件与测试方案。

  • SolidWorks
  • Gear Design
  • Prototyping
  • Testing
牙种植体 multimodal detection 示例，展示 CBCT 与 Pex-ray 中的 implant bounding box 牙种植体 nnU-Net 分割示例，展示 ground truth 与 prediction 以及 pseudo Dice 结果

05

Dental Implant Detection with Multimodal Data

基于 CBCT 与 Pex-ray 的牙种植体检测与分割研究，使用 3D nnU-Net v2 完成 implant segmentation pilot study，并探索面向自动 STL、implant location、dimension 和诊疗辅助的软件流程。

  • Medical Imaging AI
  • nnUNet
  • Segmentation
  • CBCT
非侵入式皮肤癌成像平台，包含 FLIR Boson thermal camera、偏振相机和相机控制界面 皮肤癌分类模型性能图，比较 ResNet 与 EfficientNet precision、recall、F1-score 和 accuracy

06

Non-invasive Skin Cancer Imaging Platform

在研究助理工作中开发相机控制与 GUI 系统，连接 polarization camera 与 FLIR Boson thermal camera；同时整理 lesion crop、224x224 preprocessing 与 ResNet / EfficientNet 二分类实验流程。

  • Python
  • Tkinter
  • PySpin
  • Camera Integration

Engineering Evidence

用结果和系统结构说话

第一版网站把获奖 capstone 与 ASC 作为主线：前者展示最优控制、神经网络和实验诊断深度，后者展示真实机器人系统的完整链路，包括硬件驱动、定位、规划、控制、感知、部署和运行诊断。

ASC final demo live global map，包括路径、定位轨迹、LiDAR 障碍物和 YOLO 植物目标
Final demo live global map：路径、定位、LiDAR 与 YOLO 巡检结果。
ASC integrated run cross-track error 曲线
Integrated mission cross-track error trace。

Capabilities

技术能力

Robotics / Control

ROS 2, optimal control, HJB/PMP, robot kinematics, task-space velocity control, autonomous navigation, Jetson runtime

AI / Vision

YOLO, CNN, ResNet, EfficientNet, nnUNet, medical imaging segmentation, object detection workflows

Manufacturing / Hardware

SolidWorks, Ansys Mechanical, additive manufacturing simulation, mechanism prototyping, motor and gear selection

Delivery / Programming

Python, MATLAB, C++, Java, Tkinter, PySpin, data processing, technical documentation, project coordination

Background

教育与经历

  1. University of Melbourne 机电工程硕士方向，硕士 capstone 获 Endeavour Awards Merit Award；项目与研究经历服务于机器人、AI 工程、智能制造和技术项目管理方向。
  2. University of Bristol 工程与机器人相关项目积累，覆盖计算机视觉、增材制造仿真和机器人系统设计。
  3. Hisense Electronics, Qingdao 全职企业实习，参与工程招投标、技术方案、客户沟通和跨职能协作。

Contact

让项目先替我开口。

这个网站会逐步补齐中英文切换、项目详情页和可公开代码链接。当前版本先用中文呈现我的目标岗位、工程能力和可验证项目。

下载简历 GitHub LinkedIn