版本 469bd507e6073c4883f0297e2ccdee697d77d428
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title: 鄭聖文
categories: User
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簡介
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<img src="https://shengwen-tw.github.io/profile.png"
style="float:right; width:15%;">
- 德州大學奧斯汀分校 - 電腦科學碩士 (2025-2027)
- 國立臺灣大學 - 電機所博士生 (2022-2024)
- 國立陽明交通大學 - 機器人碩士 (2019-2021)
- 靜宜大學 - 資訊工程系 (2015-2019)
- 個人網頁: [shengwen-tw.github.io](https://shengwen-tw.github.io/)
2013-2018 期間於成大航太/資工/工科參與課程/專題/論文研究
專長
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- 機器人系統 / 無人飛行載具 / 無人地面載具
- 動態系統及控制 / 最佳化理論 / 數值計算方法
- 嵌入式系統 / 即時系統 / 機器視覺
近期研究
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- 四旋翼飛行器的非線性控制, 最佳控制 (LQR, NMPC), 強健控制 (H∞ control), 及強化學習 (RL) 的系統性分析
- RISC-V 32-bit 系統模擬器上的 GPU 虛擬化 (VirtIO)
工作經驗
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- [NVIDIA](https://www.nvidia.com/zh-tw/) (2024-Now)
- [新馳科技](https://www.gallopwave.com/) (2023-2024)
- [奧榮科技](https://www.avilon.co/?lang=zh) (2018-2021)
主要作品
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- [多旋翼飛控全系統設計](https://www.youtube.com/watch?v=hBBe1Kj82B4): 碩班期間成果，包含非線性控制、多感測器慣性導航、即時定位與地圖建構 (SLAM)、及最佳軌跡規劃等。曾經學術合作計畫授權予[國家太空中心 (TASA)](https://www.tasa.org.tw/)
- [UrsusPilot](https://www.youtube.com/watch?v=_DsNQWP7UXo): 2013-2015年期間參與之四軸飛行器專案 (由成大航太-林清一教授之研究生主導)。原為開放原始碼專案，目前已轉為非公開
- [Tenok](https://github.com/tenok-rtos/tenok): 一個 Linux 風格、適用於機器人及物聯網應用的即時作業系統 [[共筆]](https://hackmd.io/@shengwen/tenok) [[影片]](https://www.youtube.com/watch?v=byWihWcMP00)
- [Puyuma](https://github.com/Puyuma/puyuma-core): 基於 Linux 和電腦視覺、透過 Xenomai 達到 Real-time 的微型自駕車實驗系統 [[技術報告]](https://drive.google.com/file/d/1rKgdAhpr7M2tiiu-zpXKDYbxuNX_QqWz/view?usp=share_link) [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/1D9Cp7_kDHw4EDSdKVgKMuRb3Ri0mA4bN/view?usp=sharing)
- [PU-01](https://www.youtube.com/watch?v=vZy3Hgsk0nU): 包含機構設計、參數規劃、穩定性分析的雙尾桿後推式定翼機設計 [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/1hEJ8q8cbePwxY358UeMr3Z0nmIqtdnKo/view)
開放原始碼參與
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- [semu](https://github.com/sysprog21/semu): 輕量級 RV32IMA 虛擬機，可執行 Linux。貢獻 virtio-blk、virtio-gpu、virtio-input、virtio-rng 等虛擬化基礎建設。
- [DirectFB2](https://github.com/directfb2/DirectFB2): 輕量級的 Linux/Nuttx 視窗系統，修正 RV32 及 DRM 相關問題。
- [Mado](https://github.com/sysprog21/mado): 用於資源受限硬體的視窗系統，貢獻 Linux framebuffer device 實做。
- [linenoise](https://github.com/antirez/linenoise): 小型列編輯函式庫 (line editing library), 改進按鍵處理之程式架構。
- [Rust 程式語言電子書](https://rust-lang.tw/book-tw/): 修正錯別字。
數值模擬專案
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四軸飛行器:
- [rotor-bench](https://github.com/shengwen-tw/rotor-bench): 基於 Python 開發可利用 GPU 平行化加速的多旋翼無人機模擬器。用於系統性驗證無人機的先進控制演算法如非線性控制、最佳控制、強健控制, 及強化學習
- [四軸飛行器幾何追蹤控制](https://github.com/shengwen-tw/qaudrotor_geometry_ctrl_simulator): 一個基於非線性動力學模型, 可達到敏捷飛行的控制器模擬 [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/1ZyqSpjSTDKI8-ypz8bvnjUU6N7ipMHDt/view?usp=sharing)
- [四軸飛行器 LQR 控制](https://github.com/shengwen-tw/quadrotor_lqr_simulator): 一個經典的最佳控制設計，使用優於 MATLAB 工具包的保結構加倍收斂法，收斂速度為平方收斂 [[技術報告]](https://drive.google.com/file/d/1u0T5Wb_mH0NUBVetOBdvIHdeCOP8Wde6/view?usp=sharing)
- [四軸飛行器 H∞ 強健控制](https://github.com/shengwen-tw/quadrotor-h-infty-ctrl-simulator): 一個將擾動輸入對輸出之增益做最小化的最佳控制設計，基於二分法結合保結構加倍收斂法 [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/1573Td07_vohtVan2gHrCwDmQyY9ihr_w/view?usp=drivesdk)
馬達控制:
- [三相馬達速度控制](https://github.com/shengwen-tw/bldc-control-simulator): 用於研究 Field-Oriented Control 和方波控制
路徑規劃:
- [Minimum-snap trajectory generation](https://github.com/shengwen-tw/minimum-snap-traj-matlab): 最小化位置四次微分以達到平滑軌跡規劃
- [Rapidly-Exploring Random Tree (RRT)](https://github.com/shengwen-tw/rrt-matlab): 給定起始點和終點，規劃一條避開所有障礙物到達終點的路徑
論文發表
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- [Data-Driven Estimation of Quadrotor Motor Efficiency via Residual Minimization](https://arxiv.org/abs/2510.11388)
- [A Computationally Efficient GNSS/INS Design of Multirotor based on Error-state Kalman Filter](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10354209)
- [Robust State-Feedback H-infinity Control of Quadrotor](https://ieeexplore.ieee.org/document/9969787)
- [Puyuma: Linux-based RTOS Experimental Platform for Constructing Self-Driving Miniature
Vehicles](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-01174-1_75)
公開演講
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- Embedded Open Source Summit (EOSS) 2026: ["Crafting a Vision-Aided Software Stack for UAV"](https://eoss24.sched.com/event/1aBF7) [[簡報]](https://static.sched.com/hosted_files/eoss24/df/Crafting%20a%20Vision-Aided%20Software%20Stack%20for%20UAV.pdf)
- OpenTechConf 2025: ["Building a Quadrotor Simulator with Python - Modeling, Simulation, and Control"](https://drive.google.com/file/d/1Oc-OfTaBOS4-Ut4LMXkFd4vc9sJBr5s8/view?fbclid=IwY2xjawM0sS9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFQS240alZ0d0pCS0hXRXN3AR4c9Y9pQykGagwCiAT0a84OlyRuoPozOFF2ng8ZyYwwvKGd4m7W91oPA3xw9A_aem_5FYP7iKGktVP1OJBBpa-mA)
- COSCUP 2024: ["Creating a Linux-like real-time operating system for quadrotor drones"](https://coscup.org/2024/zh-TW/session/AVPXW9) [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/16S8ZRC-lhT15CXwWIy-RIIWXl5Ertqo5/view)
- COSCUP 2023: ["Tenok: Build a real-time operating system for Robotics"](https://coscup.org/2023/zh-TW/session/XA9XJC) [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/1p8YJVPVwFAEknMXPbXzjj0y0p5qcqT2T/view)
- Embedded Open Source Summit (EOSS) 2026: [Crafting a Vision-Aided Software Stack for UAV](https://static.sched.com/hosted_files/eoss24/df/Crafting%20a%20Vision-Aided%20Software%20Stack%20for%20UAV.pdf)
- OpenTechConf 2025: [Building a Quadrotor Simulator with Python - Modeling, Simulation, and Control](https://drive.google.com/file/d/1Oc-OfTaBOS4-Ut4LMXkFd4vc9sJBr5s8/view?fbclid=IwY2xjawM0sS9leHRuA2FlbQIxMABicmlkETFQS240alZ0d0pCS0hXRXN3AR4c9Y9pQykGagwCiAT0a84OlyRuoPozOFF2ng8ZyYwwvKGd4m7W91oPA3xw9A_aem_5FYP7iKGktVP1OJBBpa-mA)
- COSCUP 2024: [Creating a Linux-like real-time operating system for quadrotor drones](https://drive.google.com/file/d/16S8ZRC-lhT15CXwWIy-RIIWXl5Ertqo5/view)
- COSCUP 2023: [Tenok: Build a real-time operating system for Robotics](https://drive.google.com/file/d/1p8YJVPVwFAEknMXPbXzjj0y0p5qcqT2T/view)
受邀演講
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- MOPCON 2024 Keynote Speech: ["Trends in Machine Learning for Unmanned Aerial Vehicle Applications"](https://mopcon.org/2024/speaker/?id=2024018) [[簡報]](https://drive.google.com/file/d/1UmSeU8Y63s4cASBFNWM_zi5ll2J9EIJx/view?fbclid=IwY2xjawGLSe9leHRuA2FlbQIxMAABHX9AjWq_vX6WXNQYPfsQp-BUFIM44uh6MBCdLFP4OAEdUsAF8zQptxDcdQ_aem_uvY1jloybOcTQEWV687_BA)
- 和碩科技 (2024): "Trends and lessons learned in deep learning and generative AI applications for UAV"
- MOPCON 2024 Keynote Speech: [Trends in Machine Learning for Unmanned Aerial Vehicle Applications](https://drive.google.com/file/d/1UmSeU8Y63s4cASBFNWM_zi5ll2J9EIJx/view?fbclid=IwY2xjawGLSe9leHRuA2FlbQIxMAABHX9AjWq_vX6WXNQYPfsQp-BUFIM44uh6MBCdLFP4OAEdUsAF8zQptxDcdQ_aem_uvY1jloybOcTQEWV687_BA)
- 和碩科技 (2024): Trends and lessons learned in deep learning and generative AI applications for UAV
競賽經歷
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- 2018 放視大賞 - 銀獎
- 2014 軟體創作達人暑期成長營 - 特優
