负责多旋翼与垂直起降无人机飞控系统的核心算法设计与迭代，覆盖姿态控制、轨迹跟踪、故障容错模块，支撑工业级无人机在复杂环境下的高可靠性飞行，推动算法工程化落地与性能指标提升。

• 主导设计基于模型预测控制（MPC）的多旋翼自适应姿态控制算法，针对强风扰动场景，引入扩展卡尔曼滤波（EKF）融合IMU与视觉惯性导航（VINS）数据，解决传统PID控制在大姿态角下的动态响应滞后问题。通过Python与MATLAB联合仿真验证，将抗风等级从6级（13.8-17.1m/s）提升至8级（17.2-20.7m/s），在某电力巡检项目中实测姿态角超调量降低42%，任务中断率下降37%。
• 核心参与垂直起降固定翼无人机的混控切换算法开发，解决固定翼与多旋翼模式转换时的推力衔接不平顺问题。提出基于模糊逻辑的切换触发条件优化策略，结合动力学模型在线辨识修正升力分配系数，将切换过程中的高度波动从±1.5m压缩至±0.3m，支撑某应急测绘项目实现全自主航线切换，任务完成率从89%提升至98%。
• 负责飞控系统的故障诊断与容错算法迭代，基于支持向量机（SVM）构建电机转速异常检测模型，实时监测电调信号与电流波形特征，提取12维时频域特征作为输入，提前300ms预警单电机失效风险。在某消防救援无人机测试中，成功触发冗余电机接管机制，避免3次坠机事故，系统MTBF（平均无故障时间）从120小时延长至210小时。
• 推动飞控算法的工程化落地，基于ROS 2与C++重构底层控制周期调度模块，优化任务优先级分配策略（采用EDF最早截止时间优先算法），将控制周期抖动从±5ms降低至±1ms，满足高动态飞行场景下的实时性要求。配合硬件团队完成STM32H7芯片的代码移植，飞控板卡资源占用率从75%降至58%，为后续避障、协同功能扩展预留20%计算余量。

聚焦多旋翼无人机基础飞控算法开发与调试，优化飞行稳定性与场景适应性，支撑消费级与行业级产品的功能迭代与认证落地。

• 主导开发四轴无人机PID控制参数自整定算法，基于频域响应辨识技术（FRA）建立电机-螺旋桨的动力学模型，识别出反电动势系数、转动惯量等6个关键参数，结合遗传算法优化P/I/D参数，将不同负载（0-5kg）下的悬停精度从±0.5m提升至±0.15m，支撑某植保无人机产品通过农业农村部「精准施药」精度认证。
• 设计基于互补滤波的姿态解算方案，融合三轴加速度计、陀螺仪与磁罗盘数据，解决低速机动（<5m/s）时航向角漂移问题。通过实测校准磁干扰补偿系数（迭代12次修正磁偏角），将航向角误差从±3°降低至±0.8°，在某影视跟拍项目中实现稳定环绕拍摄（半径10m，高度50m），客户满意度提升35%。
• 参与飞控地面站软件的算法调试模块开发，基于Python Qt框架实现控制律参数在线修改与实时曲线显示功能（支持滚转/俯仰/偏航三通道同步监控），支持工程师快速验证算法效果。累计协助完成12款原型机的飞控调参，将单次调参周期从3天缩短至1.5天，研发效率提升50%。

负责嵌入式系统的运动控制算法实现与优化，支撑智能设备的精准运动功能，积累底层控制算法与硬件协同经验。

• 负责工业机械臂关节伺服控制算法开发，基于TI DSP28379D芯片实现永磁同步电机（PMSM）的矢量控制（FOC），设计滑模观测器估计转子位置（观测误差<2°电角度），解决低速运行（<1rpm）时的抖振问题。将定位精度从±0.05°提升至±0.01°，满足半导体封装机的高精密定位需求，设备良率提升22%。
• 优化机器人轨迹规划算法，采用五次多项式插值替代传统梯形速度规划，减少加减速阶段的冲击振动（加速度变化率从2m/s³降至0.5m/s³）。在某物流分拣机器人测试中，货物掉落率从2.1%降至0.3%，设备使用寿命延长18%。
• 参与嵌入式实时操作系统（RT-Thread）的任务调度优化，调整控制任务优先级（将伺服控制任务设为最高优先级）与时间片分配（从10ms缩短至5ms），将关键控制回路的响应时间从10ms缩短至5ms，支撑设备通过ISO 13849功能安全认证（PL d级）。

高可靠全自主工业级无人机飞行平台研制项目

• 项目背景是工业级无人机在山区、高压电磁干扰等复杂场景下常因导航失效或飞控受扰导致失控，客户对“全场景可靠作业”的需求迫切。项目目标是研制一款支持多模态融合导航、抗强电磁干扰的高可靠飞行平台，我作为研发负责人，主导飞控系统架构设计、关键技术攻关及民航级认证全流程。
• 关键难题有二：一是传统单GPS/INS组合导航在卫星信号遮挡（如隧道、密林）时定位误差超5米，无法满足电力巡检的路径精度要求；二是强电磁干扰（如±50V/m场强）会导致飞控姿态解算发散，失控概率达12%。技术上需解决“多传感器融合的实时性与精度平衡”及“电磁干扰下的飞控鲁棒性”两大核心问题。
• 核心行动：1）导航架构设计：通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型，对比松耦合、紧耦合在不同遮挡场景下的性能，最终选择“GPS+视觉SLAM+光纤惯导”的松耦合转紧耦合方案——卫星数≥5颗时用松耦合降低成本，≤4颗时切紧耦合提升精度；2）抗干扰设计：引入基于LMS算法的自适应陷波滤波器，实时识别干扰频率并调整滤波参数，抑制100-500Hz的强电磁噪声；3）冗余保障：设计双IMU（ADIS16470）、双GPS（NEO-M9N）的热备份机制，单传感器故障时系统可在50ms内切换。
• 项目成果：1）组合导航精度在复杂环境下提升至1.2米以内（较之前提升76%），抗电磁干扰能力使失控概率降至1%以下；2）平台通过民航局RTCA DO-178C DAL-B级认证，支撑公司拿下南方电网、中石油3个工业巡检项目，总金额1200万元；3）我主导了从需求分析到量产的全流程，申请2项发明专利（“一种无人机紧耦合组合导航方法”“基于LMS的自适应抗干扰飞控系统”），个人贡献占比约60%。

小型化高动态无人机飞行控制平台优化项目

• 背景是公司消费级无人机在高速机动（如俯冲、急转）时频繁出现姿态震荡，客户反馈“竞技航拍时画面抖动严重”，且限制了产品在专业场景的应用。目标是优化飞控算法与硬件架构，提升动态响应性能，我担任飞控系统高级工程师，负责算法改进与硬件适配。
• 核心难题：1）传统PID控制器因滞后性，在高动态下姿态超调达15度，恢复时间超2秒；2）现有STM32F4芯片算力不足（峰值168MHz），数据处理延迟超20ms，加剧震荡。需解决“动态场景下的控制精度”与“硬件算力瓶颈”的矛盾。
• 核心行动：1）算法替换：建立无人机六自由度动力学模型，用Simulink设计模型预测控制（MPC）控制器——通过仿真对比30ms、50ms、70ms预测时域，确定50ms时兼顾响应速度与稳定性，超调降至3度以内；2）硬件升级：选型STM32H7芯片（峰值480MHz），优化PCB布局减少信号串扰，设计“铜箔+微型风扇”散热方案，解决H7高算力下的发热问题；3）适配调优：将MPC算法移植至新硬件，调整控制参数匹配电机（T-Motor F60 Pro）的响应特性，将数据处理延迟降至8ms。
• 项目成果：1）姿态震荡幅度降至3度以内，最大机动过载从3g提升至5g，产品迭代后“竞速航拍”场景销量增长30%；2）输出《MPC在无人机飞控中的应用白皮书》《STM32H7飞控硬件设计指南》2份标准文档，成为公司后续项目的参考规范；3）我主导了算法优化与硬件适配，个人贡献占比约50%。

• 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。