课程《机器人学基础》小组项目，目标是让移动机器人在含静态障碍的仿真地图中完成从起点到目标点的路径规划。我负责A*与RRT*的代码实现与参数对比，使用Python、ROS与Gazebo搭建测试环境，与两名组员分别负责地图建模和结果可视化。在统一随机种子与20张栅格地图上各运行50次，统计路径长度与规划耗时，A*平均路径长度较RRT*短约8%，RRT*在高障碍密度场景成功率更高。最终提交代码、实验记录与课程报告。

个人学习项目，基于公开TUM RGB-D数据集复现ORB-SLAM2的轨迹估计流程，重点分析不同帧率与特征点数量对绝对轨迹误差的影响。我独立完成环境配置、数据预处理与evo工具评测脚本编写，并用Python整理误差曲线。在单序列离线测试中，降采样至15fps后ATE上升约12%，特征点上限设为1000时运行时间下降明显但精度损失可控。项目帮助我熟悉视觉里程计、坐标变换与评测口径，代码与实验笔记已整理至个人仓库。