负责公司全系列工业级无人机多源融合导航算法设计与迭代，聚焦复杂环境（城市峡谷、森林遮挡、电磁干扰）下的高精度定位与动态路径规划，支撑电力巡检、应急救援等场景的落地应用，需打通算法仿真验证到真机部署的全链路。

• 主导设计基于视觉-惯性-卫星-激光雷达的四源融合导航框架，针对城市峡谷场景GNSS信号遮挡导致的定位漂移问题，提出自适应联邦卡尔曼滤波架构，动态调整各传感器权重（视觉SLAM提供短时间高精度位姿、激光雷达补全全局结构特征、INS维持高频姿态输出），将定位误差从传统方案的1.2米压缩至0.3米（实测数据，100组城市楼宇绕飞测试均值）。
• 为解决动态障碍物（如突发飞鸟、移动车辆）引发的路径规划失效问题，开发基于点云语义分割与时序轨迹预测的避障模块：利用PointPillars网络实现30Hz实时点云障碍物检测，结合LSTM网络预测障碍物运动轨迹，将避障响应时间从80ms缩短至45ms，成功通过工信部「复杂环境下无人机自主避障」专项测试。
• 优化多传感器时间同步与空间标定算法，针对惯导与视觉传感器采样频率差异（INS 1kHz vs 相机30Hz），设计基于互相关的亚像素级时间对齐方法，消除因时间不同步导致的位姿估计误差，使融合后姿态角标准差从0.15°降至0.08°（实验室转台测试数据）。
• 搭建基于Gazebo+ROS的导航算法仿真平台，集成真实地理环境数字孪生（覆盖山地、平原、城市场景），支持注入电磁干扰、传感器故障等极端条件，累计完成功能测试用例200+，提前暴露并修复3类因温度漂移导致的INS长期误差累积问题，真机部署一次通过率提升至92%。

承担车载与无人机组合导航系统的核心算法开发，重点解决动态场景下（高速移动、遮挡环境）的定位稳定性问题，支撑自动驾驶与无人装备的客户定制化需求。

• 负责GNSS/INS紧耦合组合导航算法优化，针对高速移动场景（车速120km/h）下GNSS多普勒频移误差放大问题，引入载波相位差分（RTK）辅助的预测模型，修正INS速度积分漂移，将水平定位精度从0.8米提升至0.4米（高速路实测，连续1小时无RTK修正场景下误差仍低于0.6米）。
• 开发基于机器学习的传感器故障诊断模块，采集惯导温度漂移、磁罗盘受干扰等20类异常样本，训练XGBoost分类器实现95%以上的故障识别准确率，配合冗余传感器切换策略，使系统在单传感器失效时的定位中断时间从5秒缩短至0.3秒。
• 主导完成某军工客户的车载导航定制项目，针对车载平台强振动环境，优化IMU误差补偿模型：通过采集200小时振动台测试数据，建立包含线加速度计零偏温度系数、陀螺仪随机游走的非线性误差模型，将姿态解算精度提升30%，项目最终通过GJB 548B-2005军标可靠性测试。
• 搭建导航算法验证平台，集成HIL（硬件在环）仿真模块，支持注入GNSS欺骗信号、IMU噪声异常等干扰，累计完成150+小时仿真测试，输出《复杂环境下导航算法鲁棒性分析报告》，为客户产品选型提供关键数据支撑。

聚焦卫星导航信号处理与抗干扰技术，服务于应急通信与无人装备的基础导航需求，重点提升弱信号环境下的定位可靠性与抗人为干扰能力。

• 设计基于STAP（空时自适应处理）的GNSS抗干扰算法，针对窄带压制式干扰（如非法无人机反制设备），通过时空二维滤波抑制干扰信号，将载噪比（C/N0）损失从15dB降低至8dB，在-145dBm弱信号强度下仍能保持定位（传统方案需-140dBm以上）。
• 优化北斗B1C/B2a双频信号捕获跟踪算法，改进相干积分时间动态调整策略（根据信号强度自动切换1ms/10ms积分模式），将首次定位时间（TTFF）从35秒缩短至22秒（冷启动场景），相关成果应用于公司北斗车载终端，获2020年卫星导航定位科技进步三等奖。
• 参与某应急通信项目的导航模块开发，针对野外无GNSS场景需求，设计基于手机基站定位（Cell ID）与惯性导航的融合定位方案，通过基站RSSI指纹库匹配实现初始粗定位（误差50-200米），再用INS维持动态位姿，使系统在城市无GNSS区域定位可用率从60%提升至85%。
• 搭建GNSS信号仿真平台，基于SPM（信号传播模型）模拟多径效应、电离层延迟等误差，生成200+组典型场景测试用例，支撑导航芯片厂商的接收机性能测试，合作项目被列入省级「卫星导航应用示范工程」。

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。

• 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。