负责工业级无人机全场景导航算法的全周期开发与迭代，覆盖室内外无缝定位、GNSS拒止环境适配、动态障碍物规避三大核心方向，需保障导航系统在复杂电磁干扰、高楼遮挡、快速机动等场景下的定位精度（≤5cm）、实时性（≤10ms延迟）及鲁棒性（故障恢复时间＜2s）。

• 主导设计基于紧耦合多源融合的导航架构，整合双频RTK-GNSS、视觉惯性导航（VINS-Mono改进版）及UWB超宽带定位数据，针对城市峡谷场景信号遮挡问题，提出基于联邦滤波的异质传感器权重动态分配策略，将定位精度从传统松耦合方案的15cm提升至4.2cm，实测中连续30分钟GNSS中断场景下仍保持厘米级定位，支撑电力巡检无人机在城区杆塔间的稳定作业。
• 牵头优化VINS前端视觉跟踪模块，针对高速移动场景（≥30m/s）下的特征点丢失问题，引入光流法辅助的特征预筛选机制与IMU预积分误差补偿策略，结合L-M算法在线校准相机-IMU外参漂移，使动态场景下的跟踪成功率从82%提升至95%，算法计算耗时降低28%（从45ms/帧降至32ms/帧），满足无人机高速巡检的实时性要求。
• 开发GNSS拒止场景下的协同导航框架，基于无人机集群间相对距离观测与UWB基站辅助，设计分布式卡尔曼滤波信息交互协议，解决单无人机长期无GNSS信号时的定位发散问题。在某化工园区应急测绘项目中，3台无人机编队飞行40分钟无GNSS信号，最终定位偏差仅8.7cm，优于客户要求的20cm指标。
• 构建导航算法验证体系，集成CARLA仿真平台与实飞测试，设计涵盖电磁干扰（100W功率压制）、动态遮挡（移动障碍车）、快速加减速（5m/s²）的12类极端场景测试用例，通过自动化脚本实现算法鲁棒性量化评估，将导航系统故障检测率从91%提升至98.6%，上线后半年内未发生因导航失效导致的事故。

聚焦消费级至行业级无人机的基础导航算法开发，重点突破低成本MEMS惯性器件误差补偿、多模GNSS融合定位及初始对准加速技术，支撑公司主力机型在常规场景下的导航性能达标（定位精度≤1m，初始化时间≤15s）。

• 核心参与MEMS-IMU误差建模项目，基于Allan方差分析识别陀螺漂移、加速度计零偏的温度敏感性，设计分段式温度补偿算法（-20℃~60℃），结合卡尔曼滤波在线估计器件随机噪声，使低成本IMU的姿态解算误差从0.5°/s降低至0.15°/s，支撑入门级无人机悬停精度从±0.8m提升至±0.3m。
• 优化多模GNSS融合定位模块，针对单点定位（SPP）、差分定位（DGPS）、RTK三种模式的切换逻辑，提出基于置信度的加权融合策略，替代传统硬切换方式。实测中在从郊区进入城区的过渡场景，定位跳变幅度从1.2m减小至0.4m，显著提升用户体验，该方案被纳入公司中端机型标准配置。
• 开发无人机快速初始对准算法，针对传统静基座对准耗时长的痛点，利用无人机启动前的小幅晃动（≤0.5m位移）提取地球自转角速度与重力矢量信息，结合梯度下降法优化初始姿态估计，将冷启动对准时间从12s缩短至5.8s，满足手持起飞场景的即时作业需求。
• 搭建导航算法半物理仿真平台，基于dSPACE实时仿真系统模拟IMU噪声、GNSS多径效应等干扰，实现算法在虚拟环境中的快速验证。累计完成8版算法迭代，将实飞测试次数减少40%，研发周期缩短25%。

协助完成无人机导航算法的基础开发与测试，主要负责惯性导航（INS）误差标定、GNSS数据预处理及简单场景下的定位算法验证，支撑团队完成导航模块的工程化落地。

• 负责MEMS-IMU的六位置标定与温度标定流程开发，基于MATLAB编写自动化标定脚本，替代人工操作，将单套IMU标定时间从8小时缩短至2.5小时，标定效率提升68%，标定后器件零偏重复性误差从50mg降低至15mg，为后续算法提供更可靠的原始数据。
• 参与GNSS原始观测数据预处理模块开发，实现周跳检测（TurboEdit算法）、多路径误差抑制（窄相关器技术）功能，将RTK固定解的获取时间从平均45秒缩短至28秒，固定解率从85%提升至92%，支撑公司首款RTK无人机的量产测试通过。
• 搭建基础导航算法验证环境，使用Python编写仿真脚本生成不同运动轨迹（匀速、转弯、爬升）的INS输出数据，与实际飞行数据对比分析误差特性，累计输出12份误差分析报告，为团队优化卡尔曼滤波参数提供数据支撑，助力初始版本导航算法的定位精度从2.5m提升至1.2m。

工业级长航时固定翼无人机飞行平台自主化研发项目

• 项目背景：工业级长航时固定翼无人机在电力巡检场景中需求迫切，但市场主流平台依赖进口飞控，存在自主化低、续航不足（仅8小时）、复杂地形适应差等问题。我的核心目标是主导研发完全自主的长航时固定翼飞行平台，支撑公司切入国家电网高端市场，将续航提升至10小时以上。
• 解决的关键难题：初期面临三大挑战——长航时下飞控功耗与稳定性矛盾、复杂地形自主避障精度不足、国产RK3568芯片实时性适配问题。我针对性选用MPC功耗优化框架、激光SLAM+VINS多模态感知、RTOS与RK3568底层驱动优化方案。
• 核心行动与创新：1）通过能耗建模用MPC动态调整传感器采样率（100Hz→50Hz），结合算法简化，将飞控功耗降低25%；2）搭建多地形测试平台，采集120小时数据优化VINS参数，定位精度从0.3米提升至0.15米；3）协同硬件重设PCB布局，解决RK3568 SPI总线竞争，指令响应时间从15ms缩至8ms。
• 成果与价值：推出自主固定翼平台ST-200，续航12小时（提升40%），避障成功率98.5%，获2项发明专利，支撑中标国家电网3省电力巡检项目（合同额5200万元）。作为负责人统筹12人团队，建立研发闭环流程，完成从模块开发到整体方案的跨越。

消防场景小型旋翼无人机飞控系统感知与控制迭代项目

• 项目背景：公司早期旋翼飞控依赖第三方SDK，感知弱（单目视觉）、抗风≤5级，无法满足消防高层救援需求。我的目标是迭代感知与控制模块，将抗风提至7级，实现复杂环境精准避障，支撑消防产品线落地。
• 解决的关键难题：初期存在强风姿态不稳、单目深度误差大（±15%）、SDK定制化难问题。我选择自适应PID解决姿态控制，升级双目视觉提升深度感知，自主写驱动替换SDK。
• 核心行动与突破：1）采集6/7级风数据优化自适应PID参数（比例系数0.8→1.2，积分时间0.5s→0.3s），抗风提至7级，姿态误差±2°内；2）升级双目视觉（基线12cm），用SGBM替代BM算法，深度误差降至±5%；3）自主编写IMU、电机等底层驱动，机身减重120g至2kg，续航保持30分钟。
• 成果与价值：迭代后的SF-100飞控应用于3个消防支队，高层救援障碍物规避率95%，效率提升30%。为公司年省80万元SDK授权费，助力获2个消防采购项目（1200万元）。我从底层到算法全栈参与，积累了小型无人机飞控全流程经验，为后续大型项目奠定基础。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。