产品：delight 室外机器人
解决问题：解决最后 500m 物流配送痛点
项目：双雷达标定和数据融合
解决的问题：实现双雷达 x y theta 三个变量的整定，并且通过三个标定变量融合两个雷达之间点云。
解决原理：标定:通过雷达观测三个高反点，求解方程得到三个变量 点云数据融合 通过三个参数构建 T，转换一个雷达数据到另一个雷达坐标上，实现两片点云数据拼接。
项目状态：落地

项目：cartographer 单线建图
解决问题： 通过单独一辆车来构建地图效果 解决原理集成 cartographer 算法到建图车里面，实现大面积建图，要点是提高雷达的量程
项目状态：落地

项目：amcl 算法增加 icp 开机初始化定位和集成 PNP 算法的二维码初始设计
解决的问题: 在 amcl 基础改善 init position 开机定位
解决的原理： 通过 scan match 匹配 map 尝试取得开机的的全局定位目的
项目状态：预言但是算法实现

项目：研发自然导航 AGV 反光板定位导航 AGV
解决问题：替换 sick Nav350 雷达，预言实现自然导航 AGV 搬运小车。

工作内容：
项目： 反光板定位算法（算法独立完成）
1. 负责反光板在 40 M * 76M 厂区建图，获取反光板在绝对世界坐标系的位置
2. 负责叉车定位算法，在厂区内连续定位 定位精度+-1-+3cm,在凸轮廓环境精度可以在 m 级别
3. 负责现场布置反光板，算法测试，分别推出版本 1.0（三角定位）和版本 2.0（三点定位）

项目：自然导航 AGV 算法验证和对称环境建图失效问题
1 解决对称环境下建图出现误匹配问题 Cartographer
2 搭建 AGV 自然导航小车， 验证一些功能
3 到合肥总部讲解 cartographer 和基于 ros 的开源自然导航 AGV

项目：多线雷达建图预言尝试多线定位并构建地图 Velodyne 实现大环境点云建图，并且项目落地