负责垂直起降固定翼与多旋翼复合无人机全自主飞控系统核心算法设计、嵌入式落地及工业场景适配，支撑长航时巡检、应急投送等任务的高稳定性与动态适应性

• 主导设计复合翼混合控制架构，针对垂直起降与固定翼巡航模式切换时的姿态抖振问题，基于MATLAB/Simulink搭建多模态控制模型，引入模糊自适应阈值优化切换逻辑，结合硬件在环（HIL）测试调整增益参数，最终将切换过程中的姿态误差从±5°压缩至±1°以内，实飞中模式切换成功率从92%提升至99.6%
• 针对GPS拒止场景下的定位需求，融合IMU、激光雷达与视觉里程计数据，优化扩展卡尔曼滤波（EKF）的状态方程与观测方程，加入视觉特征点重投影误差修正项，将定位精度从0.3m（RTK失效后）提升至0.1m，支撑复杂山区巡检任务的路径跟踪稳定性
• 开发基于残差分析的IMU故障诊断模块，采用ROS框架实现实时数据处理，通过滑动窗口计算加速度计与陀螺仪的零偏残差，设定3σ置信区间触发故障报警，将IMU异常识别率从90%提升至98%，累计减少实飞炸机事故12起
• 完成飞控核心算法从Simulink到STM32H7芯片的嵌入式移植，采用定点数运算优化与查表法简化三角函数计算，将姿态解算帧率从100Hz提升至200Hz，满足固定翼高速巡航时的实时控制要求

聚焦多旋翼无人机工业级飞控算法优化，解决复杂环境下的姿态稳定、轨迹跟踪及负载适配问题，支撑电力巡检、消防侦察等场景的落地

• 针对大风环境下多旋翼姿态震荡问题，优化PID+滑模复合控制算法，采用遗传算法整定滑模面的切换增益与PID的比例系数，将姿态角超调从±15°降至±5°，抗风等级从6级提升至8级（17m/s风速下仍能保持悬停精度±0.2m）
• 设计视觉辅助轨迹跟踪方案，融合ORB-SLAM的特征点地图与模型预测控制（MPC），通过光流法实时修正视觉定位偏差，将轨迹跟踪误差从±0.5m降至±0.2m，支撑电力线巡检中‘沿导线±10cm’的精准作业要求
• 开发在线参数自学习模块，基于贝叶斯优化算法自动调整控制增益，适配不同负载场景（如挂载1kg/3kg/5kg相机），任务完成率从85%提升至95%，减少人工调参时间60%以上
• 搭建Gazebo+ROS的硬件在环仿真平台，模拟10种极端场景（如突风、传感器失效、电池电压下降），提前发现积分饱和、控制指令延迟等3个潜在问题，将实飞测试次数减少30%，加速产品迭代周期

参与固定翼无人机原型机飞控系统开发，负责基础控制算法实现、仿真验证及实飞问题定位，支撑原型机的功能完善与性能测试

• 独立实现经典PID姿态控制算法（滚转/俯仰/偏航通道），采用C语言编写并移植至STM32F4芯片，完成悬停测试验证，将姿态稳定时间从8秒缩短至3秒，满足原型机基本飞行要求
• 参与设计油门-姿态耦合控制器，针对起飞时抬头过冲问题，采用根轨迹法调整控制器参数，将最大抬头角度从±10°降至±3°，起飞滑跑距离缩短20%
• 搭建基于Python的飞控算法仿真平台，模拟风速（0-15m/s）、气压（800-1000hPa）变化，测试算法鲁棒性，输出《不同环境下的姿态控制性能报告》，为后续算法优化提供数据支撑
• 协助定位实飞中的机翼抖振问题，通过FFT频谱分析识别出12Hz的共振频率，调整俯仰通道控制带宽从5Hz提升至8Hz，抖振幅度从±0.2g降至±0.05g，提升飞行舒适性与结构安全性

高可靠性工业级无人机飞行平台研发及民航适航验证项目

• 项目背景：工业级无人机在电力巡检、应急救援等场景中，常因强电磁干扰、低温高海拔等极端环境导致飞控失效、动力中断，客户投诉率达22%；核心目标是研发一款满足民航局CCAR-21部适航要求的工业级飞行平台，实现“环境适应性≥95%、故障间隔时间（MTBF）≥500小时”的关键指标，我作为研发负责人统筹硬件设计、软件算法及适航验证全流程。
• 关键难题：①电磁兼容性（EMC）不达标——第三方预测试中飞控系统受基站、雷达干扰的误报率达12%；②低温高海拔动力衰减——-30℃环境下无刷电机扭矩下降28%，无法维持悬停；③适航认证路径模糊——缺乏工业级无人机DO-160G标准的落地经验。
• 核心行动与创新：①EMC攻关：主导PCB分层屏蔽设计（电源层+地平面+信号层三重隔离），选用军规级SMA接插件，通过HFSS仿真优化天线布局，将干扰抑制率提升至92%；②动力系统优化：重新设计电机风冷散热鳍片（增大散热面积40%），搭配耐低温三元锂电池（工作温度-40℃~60℃），结合自适应PID算法动态调整油门响应曲线，解决低温扭矩衰减问题；③适航落地：牵头梳理DO-160G Class B标准条款，协调第三方机构完成振动、冲击、雷击等11项试验，输出200+页认证报告。
• 项目成果：①技术指标：EMC误报率降至0.8%，-40℃环境下连续飞行2小时无故障，MTBF达到580小时；②业务价值：完成民航局适航受理函，获取国家电网、中石油2个头部客户订单（合计800万元）；③团队成长：培养3名硬件/算法骨干，形成《工业级无人机EMC设计规范》《低温动力系统调试手册》2份标准文档。

小型化多旋翼无人机室内外复合导航与动态避障算法研发项目

• 项目背景：公司主打的小型多旋翼无人机（载重≤2kg）在仓储盘点、室内消防巡检中，因GPS信号遮挡导致定位漂移（误差达15cm），且动态障碍物（如货架、人员）避障响应慢（200ms），无法满足客户“厘米级定位、实时避障”的需求；我的角色是算法核心设计者，负责导航与避障算法的重构与验证。
• 关键难题：①多传感器融合延迟——视觉SLAM与IMU的数据同步误差导致定位跳变；②动态场景适应不足——传统A*算法无法应对仓储中移动的货架、工作人员；③计算资源受限——嵌入式平台（STM32H7）算力不足，实时性无法保证。
• 核心行动与创新：①融合算法优化：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）融合光流传感器、激光雷达与IMU数据，将定位更新频率从10Hz提升至50Hz，漂移误差降至3cm；②动态避障设计：引入强化学习（DQN）训练障碍物预测模型，提前500ms识别移动目标，结合ROS框架实现实时路径重规划；③算力优化：对激光雷达点云进行体素滤波（减少70%数据量），将避障算法运行时间压缩至40ms以内。
• 项目成果：①性能提升：定位精度从15cm降至3cm，动态避障响应时间缩至50ms，支持10人/秒的移动目标识别；②业务落地：算法应用于公司“仓储巡检无人机”产品，获取京东物流、顺丰供应链3个客户订单，帮助客户降低35%的人工巡检成本；③个人成长：因算法贡献突出晋升为研发负责人，主导后续飞行平台的全栈研发。

• 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。