负责中大型垂直起降无人机全场景导航算法设计与迭代，覆盖GNSS拒止、复杂地形、多机协同等场景，支撑物流配送与电力巡检任务的工程化落地

• 主导设计基于紧耦合GNSS/INS/视觉里程计的多源融合导航算法，通过EKF融合联邦滤波架构处理传感器异质噪声（GNSS定位误差0.3m、IMU零偏0.01°/h、视觉特征点匹配误差5px），解决城市峡谷场景下GNSS信号丢失导致的定位漂移问题——将定位精度从0.8m RMS降至0.2m RMS，支撑某物流园区120架次无人机配送试点实现零偏航，任务成功率从88%提升至99.2%
• 针对山区巡检无人机30°以上坡度的动态姿态突变问题，优化UKF状态转移矩阵，引入加速度计与陀螺仪的交叉协方差自适应调整机制（基于Mahalanobis距离实时修正过程噪声协方差Q），将姿态估计延迟从15ms压缩至8ms，应对连续5km山地航线时姿态误差稳定在0.5°以内，任务成功率从82%提升至95%
• 搭建导航系统故障诊断模块，基于残差卡方检验（阈值设为95%置信区间）与IMU bias漂移检测（滑动窗口方差超过0.005°/s²触发）实现传感器失效实时识别，设计fallback策略切换至纯INS+气压计备份——将系统故障恢复时间从2s缩短至500ms，通过民航局RTCA DO-178C标准A级认证测试
• 参与多机协同导航时统方案设计，采用NTP协议结合硬件时间戳（PX4飞控的PPS信号同步）实现10台无人机导航数据同步误差小于10ms，支撑集群巡检任务的路径规划一致性，集群间碰撞风险降低30%

负责小型多旋翼无人机导航算法优化，聚焦室内外过渡场景与低功耗需求，支撑消费级与行业级产品的功能迭代

• 核心参与基于ROS的导航栈开发，优化AMCL算法的自适应粒子重采样策略——根据定位方差动态调整粒子数（100-500粒），将室内定位初始化时间从12s缩短至4s，支撑某教育机器人品牌室内导航功能落地，对应产品季度销量提升20%
• 针对低功耗场景设计稀疏点云视觉SLAM算法，融合ORB-SLAM3回环检测与IMU预积分（预积分时间窗口设为0.5s），将SLAM计算功耗从1.2W降至0.6W，延长无人机无GPS环境下续航时间从30min至55min，通过某电力巡检公司续航测试要求（需连续飞行50min覆盖10km线路）
• 解决玻璃幕墙环境下视觉定位失效问题，引入77GHz毫米波雷达点云与视觉特征点融合（基于ICP算法配准，最大对应点距离阈值设为0.2m），将定位成功率从65%提升至90%，支撑某商业综合体无人机巡检任务，单架次巡检效率提升40%

协助导航算法开发与测试，聚焦传感器标定、基础滤波实现与仿真验证，积累无人机导航底层能力

• 协助完成GNSS/INS组合导航系统标定，使用MATLAB Kalibr工具包实现IMU与GPS外参标定（优化平移误差、旋转误差与时间偏移），将航向角标定误差从0.15°降至0.05°，提升组合导航初始对准精度（初始对准时间从5min缩短至2min）
• 用MATLAB实现EKF导航滤波算法仿真，模拟无人机匀速、加速、转弯三种运动状态下的导航误差（位置误差、速度误差、姿态误差），输出误差分布报告，为后续算法优化提供数据支撑，减少实飞测试次数15次
• 参与视觉里程计ground truth生成，使用CARLA仿真平台构建城市道路场景（包含建筑物、树木遮挡），生成100组带真值的图像序列，用于验证视觉SLAM算法绝对定位精度，将算法评估误差从0.3m降至0.1m

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。

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。