负责小型多旋翼无人机导航算法的开发与优化，支撑室内外场景自主飞行任务，聚焦解决GNSS信号遮挡下的定位漂移及高速机动时的姿态解算延迟问题

• 主导设计改进型扩展卡尔曼滤波（EKF）组合导航算法，针对城市园区场景GNSS信号遮挡导致的定位漂移（原误差1.2米），引入视觉里程计横向位置修正项——通过OpenCV提取路牌边缘特征并基于SAD算法匹配，将定位误差压缩至0.3米以内，支撑了园区电力塔巡检任务的98%完成率
• 优化INS误差状态模型，解决无人机急转时姿态解算延迟问题：采用四元数-欧拉角混合更新策略，结合Mahony互补滤波修正陀螺仪零偏（原零偏0.05°/s降至0.01°/s），姿态角误差从0.5°缩小至0.15°，急转场景下的飞行轨迹平滑度提升40%
• 搭建导航算法实时性测试框架，基于ROS2 DDS通信机制重构算法模块数据交互逻辑，将导航解算周期从50ms缩短至30ms，满足大机动飞行任务对实时性的严格要求，通过了某工业客户的实时性验收标准
• 参与室外复杂环境联调，解决磁罗盘受电机电磁干扰导致的航向偏差（原误差10°）：设计自适应磁罗盘校准算法，基于飞行数据的统计特性动态调整硬铁/软铁补偿参数，航向误差降至2°以内，保障了户外航线规划的准确性

负责垂直起降固定翼无人机导航算法研发，支撑长航时跨区域自主飞行任务，重点突破GNSS拒止场景下的定位连续性及多源融合鲁棒性问题

• 核心参与联邦卡尔曼滤波多源融合导航系统设计，整合GNSS、INS、激光雷达SLAM及视觉惯性导航（VINS）数据，建立异质传感器误差协方差传递模型，解决单一传感器故障时的导航中断问题——在GNSS拒止的山岭电力巡检场景中，定位精度保持在0.5米以内，任务完成率从75%提升至92%
• 优化VINS前端特征跟踪算法，针对固定翼高速飞行（80m/s）导致的图像模糊问题：采用Lucas-Kanade光流法结合稀疏光束平差法（Sparse BA）提升特征点跟踪鲁棒性，特征丢失率从15%降至5%，视觉导航输出的位姿方差缩小30%
• 设计导航系统故障诊断与容错机制，基于残差χ²检验和贝叶斯网络识别传感器故障——当GNSS信号异常时，自动切换至激光雷达SLAM主导模式，切换时间小于200ms，避免了3次因导航中断导致的坠机风险
• 主导算法嵌入式移植，基于ARM Cortex-A9处理器进行定点数优化（将浮点运算转换为Q15定点格式），将导航算法CPU占用率从45%降至20%，功耗降低25%，满足机载设备的长航时要求

负责大型无人机集群导航协同算法研发，支撑集群化自主作业任务，聚焦解决集群导航一致性、抗电磁干扰及多节点兼容性问题

• 主导设计基于一致性算法的集群导航协同框架，通过分布式EKF实现各节点导航信息共享——针对集群飞行时个体定位误差累积导致的队形散乱问题（原队形误差1.5米），引入节点间位置/速度信息加权融合，队形保持误差降至0.3米以内，支撑了100架农业植保集群的大规模喷洒任务
• 优化集群导航抗干扰能力，针对敌方电磁欺骗场景：采用自适应抗欺骗算法，结合INS预测信息与视觉导航辅助定位，构建GNSS信号可信度评估模型，欺骗信号识别准确率提升至98%，保障了集群在复杂电磁环境下的安全飞行
• 开发集群导航实时仿真测试平台，基于Gazebo+MATLAB/Simulink联合仿真，模拟电磁干扰、传感器故障等12类场景，将算法测试周期从2周缩短至3天，迭代效率提升50%，支撑了3代集群导航算法的快速验证
• 带领3人团队完成集群导航算法落地，解决老旧无人机节点（搭载STM32H4处理器）与新算法的兼容性问题——设计轻量化适配层接口，将算法计算量压缩40%，适配5种不同型号无人机，支撑了客户500架集群的交付项目，客户满意度达95%以上

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。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。