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大型火电锅炉封闭炉膛水冷壁无人机自动巡检系统

基于指标要求完成激光雷达、电机电调等元器件选型和无人机机体设计。基于ROS框架，改良三维激光SLAM算法，建立锅炉炉膛模型并实现炉内精确定位；设计路径规划算法，根据总控平台要求自主巡检。编写图传服务端，实现检测图像和飞行状态的时空绑定与远程回传。 GitHub链接 视频链接

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XIO_SLAM: 三维激光IMU紧耦合里程计

高性能的三维激光雷达-IMU紧耦合里程计系统。该系统在DLO（Direct Lidar Odometry）算法框架的基础上进行了深度扩展，集成了IMU预积分模块和点云运动畸变校正算法，并通过多传感器联合优化实现了更高精度的状态估计。系统采用图优化工具g2o构建了统一的目标函数，将激光雷达特征点约束、IMU预积分约束以及时间同步约束进行深度融合，最终输出高频率、低延迟的六自由度位姿估计结果。该实现充分考虑了传感器特性，在保证计算效率的同时显著提升了系统的鲁棒性和精度。

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YYYDS: 智能平衡单车

基于英飞凌双核MCU的平衡单车系统，使用RT-thread，实现多线程平衡控制和视觉巡线的功能。平衡线程使用卡尔曼滤波与串级PID进行车辆控制，调试线程通过SPI接口和fatfs库操作TF卡，可视化线程在屏幕显示电池电压和采集图像等消息，图像处理利用DMA中断和双核同步信号处理摄像头图像。

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二维激光SLAM

一个二维纯激光里程计系统，采用Ceres作为优化器，并独立实现了核心功能模块，不依赖依赖点云处理库PCL，包；例如自定义的点云数据结构、高效的kd-tree索引以及轻量级的帧间匹配算法。充分运用了现代C++特性，包括智能指针管理内存资源，同时结合OpenMP并行计算技术，显著提升了计算效率。

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二维轨迹规划

基于安全飞行走廊的二维轨迹规划器。使用分段多项式生成平滑且动态可行的轨迹，优化目标包括最小化轨迹的高阶导数。系统实现了完整的传感器仿真模块，能够实时处理感知数据：当检测到可视范围内出现新增障碍物点云时，系统会动态更新环境地图，并基于更新后的空间信息触发重规划机制，确保飞行器始终在安全走廊内执行避障导航。

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手搓AR: 只依赖opencv基础库的AR实现

一个基于姿态估计的增强现实（AR）实现项目，旨在使用最少的OpenCV函数实现手搓AR效果。该项目通过在真实空间中检测和估计目标物体的姿态（位置和方向），将虚拟模型或图片叠加到现实场景中，从而实现简单的增强现实效果。

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EdgeDigits: 嵌入式手写数字识别

基于STM32H7微控制器的手写数字识别项目，展示了在嵌入式设备上运行深度学习模型的能力。通过串口发送手写数字图片，STM32H7利用轻量级模型（TensorFlow Lite）进行实时推理并在LCD屏幕上显示图片与推理结果。

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PuzzleSolver: 强化学习解八数码

一个基于强化学习解决八数码难题的项目。八数码难题的目标是通过移动滑块将乱序的数字排列恢复到正确顺序。本项目先分割识别问题再通过实现强化学习算法，训练智能体自动学习解决八数码难题的策略。

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ScreenMotion: 跳一跳“外挂”

一个结合计算机视觉和硬件交互项目。通过捕捉用户手机屏幕获取当前游戏状态，并利用串口通信（如UART）发送给下位机，控制舵机执行相应动作，模拟用户手指按压释放动作进行游戏。项目结合了图像处理、动作分析和硬件控制，展示了从软件到硬件的完整交互流程。

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P2PChat: 基于WebRTC的点对点通信

一个基于WebRTC技术的点对点（P2P）通信实现项目，展示了如何利用WebRTC在浏览器之间建立直接的数据、音频和视频传输通道，无需依赖中间服务器。

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