负责中大型工业级多旋翼无人机飞控系统核心算法（姿态解算、轨迹跟踪、故障容错）的设计、迭代与场景落地，支撑农业植保、电力巡检等刚需场景的精准作业需求

• 主导设计基于改进型扩展卡尔曼滤波（EKF）的姿态解算算法，针对农业植保场景高振动、农田磁场畸变导致的IMU数据漂移问题，融合RTK-GPS与单目视觉里程计数据构建多源融合框架，将姿态角（滚转/俯仰）稳态误差从±1.2°压缩至±0.3°，支撑植保无人机在坡地、垄沟等复杂地形的精准悬停，单架次作业覆盖率提升15%，客户复购率增加8%
• 负责轨迹跟踪控制律的混合架构设计，采用滑模控制（SMC）抑制大机动（如急转、爬升）下的抖振问题，叠加模型预测控制（MPC）优化轨迹跟随精度，将电力巡检贴塔飞行的轨迹跟踪误差从±0.5m降低至±0.15m，满足塔架精细化巡检±0.2m的安全距离要求，巡检漏检率下降22%
• 搭建飞控系统硬件冗余容错模块，基于残差分析与阈值判据实现IMU、GPS、气压计的实时健康监测，当某类传感器故障（如IMU零偏突变）时，50ms内切换至备份传感器并重构控制律，系统容错能力达到DO-178C标准的A级要求，支撑无人机在无GPS信号（如隧道、密林）下的自主返航成功率从92%提升至99.6%
• 基于PX4开源飞控框架完成算法移植与硬件适配，针对公司自研STM32H7+InvenSense ICM42688+HMC5983硬件平台，优化浮点运算与中断优先级调度，将飞控主循环周期从10ms缩短至8ms，系统实时性提升20%，通过了GJB 150.16A-2009振动环境试验

参与小型消费级及行业级无人机飞控算法开发，聚焦姿态控制、基础导航与量产适配，推动产品从原型到量产的转化

• 核心参与消费级无人机PID姿态控制算法的调参与优化，针对户外风扰（5-8m/s）下的机身震荡问题，采用频域响应分析（Bode图）调整PID参数，将抗风等级从4级提升至5级（10-12m/s），产品户外飞行故障投诉率下降20%，助力该型号成为年度销量TOP3机型
• 负责IMU在线校准算法的工程化实现，使用递推最小二乘法（RLS）对加速度计零偏、陀螺仪比例因子误差进行实时校准，将量产线单台IMU标定时间从30分钟缩短至5分钟，生产效率提升83%，同时将校准后姿态估计误差从±0.8°降低至±0.2°
• 协助开发飞控地面站调试工具，基于MATLAB GUI实现飞控参数（如PID增益、滤波系数）的实时监控与远程修改，配合研发团队将算法迭代周期从2周缩短至1周，支撑了3个版本的快速迭代
• 参与室内外定位切换算法设计，融合气压计高度与视觉SLAM平面定位数据，解决GPS信号进出建筑物时的定位跳变问题，定位精度从±2m提升至±0.5m，支撑产品在商场室内导航、仓库盘点等场景的落地

负责工业机器人嵌入式运动控制算法开发，积累硬件底层驱动、实时控制与传感器融合经验，为转向飞控算法奠定基础

• 主导设计六轴工业机器人关节位置控制算法，针对负载变化（5-20kg）导致的轨迹偏差问题，采用模型参考自适应控制（MRAC）在线调整控制器参数，将机器人重复定位精度从±0.1mm提升至±0.05mm，满足手机屏幕电子元件的精密装配要求
• 实现嵌入式系统中的卡尔曼滤波算法，融合伺服电机编码器与MEMS IMU数据，实时估计机器人末端执行器的姿态，将姿态估计误差从±0.5°降低至±0.1°，提升了装配过程中的角度对准精度
• 优化控制算法的实时性，将关节控制周期从200μs缩短至100μs，支撑机器人高速运动（最大线速度1.5m/s）下的稳定跟踪，生产节拍提升18%
• 参与机器人与上位机的CAN总线通信协议设计，实现控制指令与状态数据的实时传输，通信延迟从50ms降低至10ms，确保控制指令的及时响应，系统可靠性提升15%

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%。

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。