自评等级：熟练（具备 8 年 C++ 工业级项目开发经验，深耕矿山无人驾驶定位与地图领域，擅长高性能、高可靠性的嵌入式与车云协同 C++ 开发）

一、 核心语法与编程能力基础语法：精通 C++11/14/17 核心特性，熟练运用智能指针（unique_ptr/shared_ptr）、Lambda 表达式、STL 容器（vector/map/unordered_map/deque）、算法库（sort/find/transform）等，能够写出简洁、高效的模块化代码。内存管理：深刻理解堆 / 栈内存分配机制，熟练处理内存泄漏、野指针等问题，掌握 new/delete 优化、内存池技术，适配矿山无人车嵌入式平台（如 NVIDIA Jetson、ARM 工控机）的内存资源限制。面向对象与设计模式：熟练运用封装、继承、多态设计思想，在项目中落地单例模式（地图引擎实例管理）、工厂模式（传感器数据解析器）、观察者模式（车云数据同步）、策略模式（多传感器融合算法切换）等，提升代码可维护性与扩展性。二、 项目开发与工程实践ROS 生态 C++ 开发熟练基于 ROS Melodic/Noetic 开发功能包，掌握 roscpp 核心 API（节点创建、话题 / 服务 / 动作通信、参数服务器），实现传感器数据订阅、定位算法节点、地图引擎节点的开发与集成。精通 ROS 消息定义（.msg/.srv）、动态参数配置（dynamic_reconfigure）、日志系统（ROS_INFO/ROS_ERROR），能够快速排查节点通信、数据延迟等问题。高性能算法实现基于 C++ 实现多源传感器融合定位算法（EKF/UKF 滤波）、激光 SLAM 关键模块（点云配准、特征提取）、外参标定求解器（LM 算法），通过代码优化（循环展开、数据预取）提升算法运行效率，满足矿山无人车实时性要求（定位频率 ≥ 50Hz）。熟练使用 PCL（点云库） 进行矿山点云数据处理，封装点云去噪、降采样、语义分割等功能模块，支持大规模点云（百万级点）的高效处理。车云协同开发车端：开发嵌入式 C++ 程序，适配 Linux 实时内核，实现传感器数据采集、本地地图加载、定位结果输出，保障恶劣环境下的稳定性。云端：开发地图管理引擎 C++ 服务，支持多线程并发处理（std::thread/std::mutex）、网络通信（TCP/IP 协议），实现地图增量数据的接收、融合与存储。编译与调试熟练使用 CMake 构建项目，编写复杂 CMakeLists.txt 文件，处理第三方库依赖（如 PCL、Eigen、Boost），解决跨平台编译（x86/ARM）问题。精通 GDB 调试工具，能够排查段错误、内存越界、死锁等疑难问题；熟练使用 valgrind 进行内存泄漏检测，保障程序长期稳定运行。三、 领域相关技术融合硬件与驱动适配：通过 C++ 调用传感器驱动 SDK（激光雷达、GNSS/IMU），实现硬件数据的解析与校准，适配矿山粉尘、震动等恶劣工况下的硬件兼容性。高精地图引擎开发：基于 C++ 实现地图分块加载、内存映射（mmap）、空间索引（R 树）等核心功能，支撑超大矿区地图（10km² 以上）的低内存占用与高速查询。