负责公司全系列工业级无人机导航系统核心算法设计与工程化落地，覆盖多传感器融合定位、复杂环境鲁棒导航、动态场景路径跟踪三大方向，主导解决城市峡谷、森林遮蔽、电磁干扰等极端场景下的导航失效问题，支撑测绘、巡检、应急三类主力产品的导航性能指标达成。

• 主导研发基于紧耦合架构的多源异构传感器融合算法（GNSS/INS/视觉/激光雷达），针对城市峡谷场景GNSS多径效应导致的定位漂移问题，提出基于ORB-SLAM3的视觉重定位与INS误差状态卡尔曼滤波（ESKF）的协同修正方案：通过GTSAM库构建非线性优化框架，融合视觉特征点深度信息与IMU预积分结果，将定位精度从0.5m（纯GNSS/INS）提升至0.15m（RMS），漂移率降低72%；同步完成算法在x86嵌入式平台的ARM NEON指令集优化，实时性从100ms/帧压缩至35ms/帧。
• 牵头解决森林遮蔽场景下的导航失效问题，创新设计‘视觉语义辅助+INS长期误差补偿’混合导航策略：利用YOLOv8提取树木轮廓特征作为视觉路标，结合DSO（Direct Sparse Odometry）稀疏建图实现相对位姿估计，配合INS的零偏温度漂移模型（通过多项式拟合补偿），在树冠覆盖率85%以上的区域将定位可用率从68%提升至92%，支撑某省林业防火巡检项目落地。
• 负责RTK差分定位的工程化调优，针对高动态场景（如50m/s飞行速度）下的周跳检测延迟问题，改进TurboEdit周跳探测算法，引入IMU加速度计辅助判断载波相位突变，将周跳修复耗时从80ms缩短至25ms；联合硬件团队定制抗干扰GNSS天线阵列，结合自适应调零技术，在电磁干扰强度-80dBm环境下仍保持RTK固定解，满足电力巡检航线穿越高压塔场景需求。
• 建立导航系统全场景测试验证体系，设计基于数字孪生的仿真测试平台（融合CARLA交通场景与ROS Gazebo无人机模型），覆盖12类典型故障注入（如GNSS欺骗、视觉遮挡），累计完成500+小时虚拟测试与120+架次外场实测，将导航算法量产故障率从0.8次/千小时降至0.15次/千小时。

聚焦中低空多旋翼无人机导航系统开发，主攻惯性导航（INS）误差补偿、视觉辅助定位及低成本传感器融合技术，支撑消费级及行业入门级产品的导航性能迭代，解决初始对准耗时长、动态响应滞后等工程痛点。

• 优化INS初始对准算法，针对无人机快速启动需求，提出基于梯度下降法的改进型AHRS（姿态航向参考系统）初始对准方案：融合三轴磁罗盘与加速度计数据，在静止状态下将对准时间从45s缩短至12s，动态启动（5m/s初速度）对准成功率从75%提升至95%，应用于公司首款便携跟拍无人机产品。
• 开发视觉-INS松耦合定位模块，解决室内无GNSS场景下的漂移问题：采用FAST角点检测与LK光流法实现特征点跟踪，结合PnP位姿估计算法输出相对位姿，通过卡尔曼滤波融合INS数据，将室内定位漂移率从0.3m/s降低至0.1m/s，支撑仓储盘点无人机的室内外无缝切换功能落地。
• 主导INS误差参数标定流程改进，基于多位置试验法与Allan方差分析，设计自动化标定脚本（Python+ROS），将陀螺零偏稳定性标定时间从8小时缩短至2小时，温度漂移系数标定精度提升40%，降低量产校准成本约35%。
• 参与某应急测绘项目导航需求攻关，针对高海拔（4500m以上）低气压环境下气压计高度测量误差问题，引入温度补偿模型与EKF融合GNSS高度，将高度误差从±3m缩小至±0.8m，满足地形扫描精度要求。

协助完成无人机导航相关算法预研与测试验证，重点参与传感器驱动调试、基础滤波算法实现及仿真环境搭建，为高精度导航系统开发提供底层数据支撑。

• 搭建无人机导航传感器测试平台，完成GNSS模块（支持GPS/北斗/GLONASS）、MEMS IMU（ADIS16470）、视觉相机（Intel Realsense D435i）的同步采集与时间戳对齐，设计基于UDP的分布式数据采集程序（C++/Boost.Asio），实现100Hz IMU、20Hz GNSS、30Hz视觉数据的微秒级同步，误码率低于1e-6。
• 实现基础卡尔曼滤波算法（EKF）用于INS/GNSS松耦合定位，完成状态方程（15维）与观测方程建模，通过MATLAB/Simulink仿真验证滤波效果，在静态场景下定位误差收敛至0.2m以内，为后续工程化开发提供算法原型。
• 参与编写导航算法测试用例库，覆盖传感器噪声、信号中断、温度跳变等15类异常场景，设计自动化测试脚本（Python），累计执行测试用例800+次，输出《导航传感器可靠性分析报告》，支撑团队定位算法鲁棒性改进。

高海拔复杂地形长航时电力巡检无人机平台开发

• 项目背景：某省级电力公司需求适配3000-5000米海拔的电力巡检无人机，要求解决现有平台“高海拔动力衰减导致续航不足（≤45分钟）、复杂地形（山脊/峡谷）自主避障失效（成功率≤72%）”的痛点，支撑高原电网线路的常态化巡检。我的核心职责是主导飞行平台的整体方案设计、关键技术攻关及量产落地。
• 关键难题与技术：1）高海拔动力适配：海拔每升高1000米，空气密度下降约12%，传统无刷电机效率降低15%-20%，锂电池放电 capacity 衰减10%；2）多障碍物场景避障：传统单传感器（如视觉）在低光照、多雾环境下误检率高，激光雷达易受粉尘干扰。技术上需融合多源感知与自适应动力控制。
• 核心行动与创新：1）动力系统优化：基于流体力学仿真（ANSYS Fluent）重新设计电机桨叶翼型，选用高海拔专用无刷电机（效率提升至88%），结合气压/温度传感器构建“海拔-电机PWM占空比-电池放电倍率”自适应控制算法，动态补偿动力衰减；2）避障方案重构：采用“激光雷达（16线，抗粉尘）+毫米波雷达（77GHz，穿透雾霭）+双目视觉”的多模态融合架构，基于扩展卡尔曼滤波（EKF）整合 sensor 数据，结合YOLOv5轻量级模型实现复杂地形目标（如塔架、树木）的实时检测与路径规划。
• 项目成果与影响：1）性能指标：续航提升至75分钟（较原平台+67%），高海拔（4500米）避障成功率提升至95%（满足电力巡检“零碰撞”要求）；2）业务价值：通过客户实地验证，拿到120台批量订单（合同额820万元），成为公司高原无人机主力机型；3）个人贡献：主导2项发明专利（“一种高海拔无人机动力自适应控制方法”“多模态融合的高原地形避障系统”），推动平台纳入公司“高原智能装备”产品线核心SKU。

小型化高可靠性模块化无人机飞控系统开发

• 项目背景：公司需拓展中小农业/测绘客户市场，但现有飞控系统存在“体积大（≥150cm³）、定制化周期长（≥8周）、成本高（≥3500元）”的问题，无法适配小型多旋翼（如农业植保机、手持测绘无人机）。我的角色是飞控硬件模块负责人，负责模块化架构设计、EMC（电磁兼容性）优化及量产导入。
• 关键难题与技术：1）模块化EMC干扰：电源模块、主控模块、通信模块近距离布局导致高频信号串扰，飞控姿态角误差达±2°（超过农业植保要求的±1°）；2）小型化散热：高集成度导致主控芯片（STM32H7）温度升至78℃（超过安全阈值70℃），影响稳定性。
• 核心行动与创新：1）模块化架构设计：采用“分层堆叠+金属屏蔽”方案——电源模块（底层，负责电压转换）、主控模块（中层，运行RT-Thread实时系统）、通信模块（顶层，支持4G/数传）通过标准接口（J30J连接器）连接，各模块加装铜箔屏蔽罩，将串扰降低至-40dBm以下（满足EMC Class B标准）；2）散热优化：选用高导热FR-4 PCB材料（导热系数1.0W/(m·K)），在主控芯片下方铺设铜箔散热层，优化芯片布局（将发热量高的GPS模块移至边缘），将温度控制在65℃以内。
• 项目成果与影响：1）产品性能：飞控体积缩小至88cm³（-41%），定制化周期缩短至3周（-62.5%），成本降至2200元（-37%）；2）业务价值：支撑公司推出“轻量级定制飞控”产品线，拿到3家中小企业订单（累计销售额510万元），覆盖农业植保、手持测绘两大场景；3）行业贡献：参与编写《小型无人机飞控系统通用规范》（T/CAAC 00XX-2022），推动模块化设计成为行业参考标准。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。