负责大型无人机集群的分布式导航与协同定位算法研发，支撑物流配送场景下10+架集群的自主航迹同步、避障及精准降落，覆盖从算法设计到实飞验证的全流程。

• 主导设计基于一致性哈希优化的分布式导航算法，针对集群通信延迟（≤50ms）与丢包（≤10%）问题，融合GNSS绝对定位与机间视觉相对测量，通过滑动窗口共识协议修正各机状态偏差，解决传统一致性算法在动态拓扑下的同步滞后问题——集群位置同步误差从0.6m降至0.15m，支持15架无人机的密集编队飞行。
• 开发集群避障的分层决策算法，上层采用改进A*算法生成全局无碰撞路径（考虑障碍物运动预测），下层基于人工势场法结合各机导航状态调整局部轨迹，解决单机动态避障导致的集群分散问题——在障碍物密度0.3个/㎡的城市场景下，避障成功率从75%提升至92%，且编队形状保持率≥90%。
• 搭建多物理场耦合的导航仿真平台，基于Gazebo+MATLAB联合仿真，注入GNSS多径效应（延迟10-50ns）、IMU零偏漂移（0.01°/h）等真实噪声，实现算法在极端场景下的鲁棒性测试——仿真覆盖率从60%提升至85%，减少40%实飞测试成本。
• 解决低温环境（-10℃）下IMU零偏不稳定问题，优化预热策略（将IMU启动预热时间从5min延长至8min）并引入温度补偿模型（基于多项式拟合校准零偏系数），实飞测试中低温场景定位精度从0.5m提升至0.2m以内，满足物流无人机精准降落（误差≤0.3m）的要求。

负责垂直起降固定翼无人机的多模态导航算法研发，支撑长航时（≥10h）大范围测绘场景的航迹连续、故障容错及功耗优化，衔接飞控系统实现高精度姿态与位置输出。

• 优化固定翼-多旋翼切换段的导航算法，针对两种模式动力学差异（固定翼升力依赖气流、多旋翼靠桨距）导致的航迹跳变问题，设计基于模型预测控制（MPC）的过渡轨迹规划，融合气压计与GNSS高度约束INS误差积累——切换时高度误差从0.8m降至0.2m，航迹连续性提升40%，满足测绘对航线偏差≤0.5m的要求。
• 主导开发联邦卡尔曼滤波（FKF）容错架构，融合GNSS、INS、视觉SLAM及激光雷达数据，设计残差检验模块（阈值设为3σ）实现传感器失效自动切换——当GNSS信号遮挡10秒时，视觉SLAM权重从20%提升至60%，定位误差控制在0.5m以内，避免测绘数据丢失。
• 降低导航算法功耗以延长续航，通过ARM CMSIS-DSP库将EKF滤波环节从浮点运算转为定点数（Q15格式），并优化任务调度（将滤波更新频率从100Hz降至80Hz，保留关键状态更新）——嵌入式平台运算负载从70%降至45%，续航从8h延长至10h，满足长航时测绘需求。
• 定义与飞控系统的ROS2通信协议（基于UDP的nav_msgs/Odometry话题，QoS设置为Reliable+Durability），优化数据打包方式（去除冗余时间戳字段）——数据传输延迟从20ms降至5ms，提升飞控对导航指令的响应速度，减少姿态震荡。

负责小型多旋翼无人机的GNSS/INS/VIO组合导航算法开发，支撑消费级无人机自主悬停、航点飞行场景，覆盖算法原型设计、嵌入式移植及测试校准。

• 主导替换原有互补滤波方案，设计基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的GNSS/INS组合导航算法，融合IMU（100Hz）高频数据与GNSS（1Hz）低频数据，加入磁罗盘辅助航向校正（剔除大于20°的突变值）——动态场景下定位漂移率从0.5m/s降至0.1m/s，悬停精度从±0.3m提升至±0.1m，满足消费级无人机精准悬停需求。
• 参与视觉惯性里程计（VIO）集成，基于ORB-SLAM3前端与IMU预积分优化，解决仓库场景（纹理缺失）下VIO发散问题——引入IMU预积分约束特征点跟踪，优化回环检测阈值（从0.3m降至0.15m）——仓库定位误差从1.2m降至0.3m，支持自主绕障飞行。
• 完成算法嵌入式移植，将MATLAB原型转为STM32H7平台代码，用定点数运算替代浮点（Q31格式处理姿态矩阵），调整FreeRTOS任务优先级（将导航任务设为高优先级）——滤波运算时间从12ms缩短至5ms，满足100Hz实时更新要求。
• 设计激光跟踪仪静态校准流程，校准IMU零偏（误差从0.05°/h降至0.01°/h）与刻度因子（误差从0.5%降至0.1%）——静态定位精度从0.3m提升至0.1m，通过客户工业巡检场景的精度验收。

• 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。

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。