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精通Python编程语言，熟悉PyTorch/TensorFlow深度学习框架。掌握计算机视觉领域核心算法（CLIP、VQGAN、Diffusion Policy），具备强化学习（MPC、SINDY）和控制理论（NMPC-LSTM、模糊控制）开发经验。熟悉C/C++语言，具备算法优化能力。精通MATLAB/Simulink仿真环境，熟悉图像处理（OpenCV）、路径规划（最小二乘法）、运动控制（PID、MPC）等技术。掌握Linux系统开发及部署，熟悉Git版本控制工具。

主导多模态控制算法研发，实现触觉-视觉模态对齐与Diffusion Policy控制策略，提升灵巧手操作成功率。开发基于SINDY的误差模型表征系统，结合MPC与模糊控制实现动态工况下的稳定控制。构建NMPC-LSTM控制框架，通过LSTM模型替代传统MPC实现实时控制。完成智能车竞赛系统开发，集成图像识别、路径规划与运动控制模块，实现高精度巡线与速度决策。

【多模态灵巧手控制】基于VQGAN构建通用触觉特征编码器，结合CLIP实现视触觉模态对齐，采用Diffusion Policy控制策略提升操作精度。设计FiS-VLA双系统架构平衡实时性与泛化能力，完成核心算法实现与系统集成。

【工业控制优化系统】开发SINDY误差模型表征框架，设计过渡误差矫正器解决模型不匹配问题。融合MPC与模糊控制实现动态超参数调整，提升控制精度与稳定性。

【NMPC-LSTM控制框架】构建倒立摆非线性模型，开发LSTM替代传统MPC实现实时控制，提升系统响应速度与控制精度。

【智能车竞赛系统】开发基于最小二乘法的路径拟合算法，集成传统图像处理（二值化、角点检测）与模型预测控制，实现高精度巡线与动态速度决策。