负责中大型工业级垂直起降无人机飞控系统核心算法全生命周期开发，涵盖需求分析、算法设计、仿真验证及量产适配，重点解决复杂环境下高精度控制与多场景适应性难题。

• 主导设计基于多源异构传感器的融合姿态估计算法，针对城市峡谷场景下GPS信号遮挡与磁罗盘干扰问题，创新融合扩展卡尔曼滤波（EKF）与视觉惯性导航（VINS）残差修正机制，通过C++实现算法落地，将姿态估计均方根误差从0.3°压缩至0.08°，支撑无人机在500米高度复杂楼宇间稳定穿行。
• 牵头优化轨迹跟踪控制模块，替换传统PID为模型预测控制（MPC）框架，基于MATLAB/Simulink搭建六自由度动力学模型，设计考虑风扰补偿的滚动优化窗口（500ms），并通过硬件在环（HIL）仿真验证，使复杂风场（10m/s横风）下轨迹跟踪误差从0.8m降至0.3m，满足电力巡检贴塔飞行需求。
• 解决大载重场景下的飞控系统实时性与可靠性矛盾，基于RT-Thread实时操作系统重构控制周期调度逻辑，将姿态解算、控制律计算、执行器驱动三级任务优先级动态调整，配合自研的确定性通信协议，使系统端到端延迟从200ms降至80ms，支撑12kg载重无人机的抗风等级从6级提升至8级。
• 构建飞控算法验证体系，开发基于Python的自动化测试脚本，集成PyFly仿真环境与真机数据回灌功能，累计生成200+极端工况测试用例（如电机单通道失效、IMU漂移），将算法量产前的问题漏检率从15%降至3%，保障产品一次通过民航局RTCA DO-178C D级认证。

聚焦农业植保无人机飞控系统性能优化，主导解决大田作业中复杂地形跟随、药液晃动耦合控制及多机协同冲突问题，支撑单机日作业面积从300亩提升至500亩。

• 针对植保无人机药箱晃动引发的动力学耦合问题，建立含液体晃动自由度的六自由度模型（基于CFD仿真获取晃动参数），设计自适应陷波滤波器抑制1-3Hz低频振荡，配合改型的PID增益调度策略，使药液沉积均匀性从82%提升至91%，减少农药浪费约15%。
• 优化地形跟随控制算法，融合激光雷达与超声波测高数据，采用模糊逻辑动态调整高度跟踪带宽（0.5-2Hz），在起伏地形（高差±3m）作业时，离地高度波动从±0.4m降至±0.15m，避免机具碰撞作物，客户投诉率下降40%。
• 开发多机协同飞控冲突解决模块，基于分布式强化学习（MARL）设计避碰策略，定义速度障碍法（VO）与人工势场法融合的局部路径规划逻辑，通过Gazebo多机仿真验证，在500亩作业区域同时运行8台无人机时，碰撞次数从日均3次降至0次，支撑大规模集群作业落地。
• 推动飞控系统低功耗设计，基于定点数运算优化控制律计算（将浮点运算占比从70%降至30%），配合电源管理芯片动态调频，使整机续航时间从35分钟延长至45分钟，单架次作业面积增加28%，降低农户使用成本。

参与固定翼无人机飞控系统初始开发，负责导航控制模块设计与实现，重点解决长航时飞行中的航迹保持与抗风稳定性问题。

• 负责设计基于GPS/INS组合导航的位置控制算法，采用联邦卡尔曼滤波框架融合多普勒雷达测速与气压高度计数据，将导航定位误差从8m（纯GPS）降低至2.5m，支撑无人机在无地标区域按预设航线飞行时航迹偏差小于5m。
• 开发固定翼无人机抗风扰控制策略，通过风场估计模块（基于扩展卡尔曼滤波在线辨识风速风向），动态调整舵面偏转补偿量，在8m/s侧风条件下，航向保持误差从15°降至5°，完成200km长航时自主飞行验证。
• 实现飞控系统与地面站的可靠通信，基于MAVLink 1.0协议扩展自定义遥测字段（如电池健康度、舵机温度），优化数据打包逻辑（将每帧数据量从120字节压缩至80字节），使遥控指令延迟从150ms降至60ms，满足视距外飞行控制需求。
• 搭建飞控算法半物理仿真平台，集成X-Plane飞行动力学模型与dSPACE实时仿真器，累计完成功能测试用例120项（如失速保护、发动机失效应急返航），提前发现控制律积分饱和等潜在问题7项，缩短研发周期2个月。

面向电力巡检的高抗风长航时无人机飞行平台迭代升级项目

• 项目背景：电力行业对无人机巡检的复杂气象适应性（≥8级风）和长航时（≥2小时）需求迫切，现有平台因抗风能力不足（6级）、航时短（1.5小时）导致巡检效率低、安全风险高。我的总体职责是主导飞行平台的飞控系统架构设计、气动布局优化及适航合规性攻关，目标是将平台打造成符合电力巡检场景的高可靠性产品。
• 解决的关键难题：一是高抗风性能与长航时的矛盾——增加动力系统会显著增重，反向压缩航时；二是复杂风场下的姿态控制精度不足，传统PID算法在大侧风（15m/s以上）下响应滞后，导致航线偏差超5米；三是适航认证中的电磁兼容性（EMC）问题，机载数传电台干扰飞控信号，导致信号丢包率达12%。技术上需要平衡动力、重量与控制精度，同时解决电磁干扰问题。
• 核心行动与创新：1. 针对抗风与航时矛盾，使用ANSYS Workbench对机架进行拓扑优化，采用碳纤维-铝合金混合结构，机架重量减轻20%而强度提升15%，搭配高扭矩无刷电机（扭矩提升30%）与定制化高KV值螺旋桨（效率提升25%），优化动力分配算法实现动力与重量的最优匹配；2. 针对姿态控制，引入模型预测控制（MPC）算法替代传统PID，融合激光雷达（16线）的风场感知数据与IMU（ADXRS800）的姿态数据，提前0.5秒预判风场变化并调整控制输出，将大侧风下的姿态误差从±3度压缩至±1度；3. 针对EMC问题，使用Keysight N9040B频谱分析仪定位干扰源为数传电台的高频信号，通过优化机载电路布局（将飞控模块与数传电台间隔15cm）、增加铜箔屏蔽层（厚度0.03mm）及调整飞控接地方式为单点接地，将信号丢包率降至0.5%以下。
• 量化成果：项目交付的平台抗风能力达到8级（17.2-20.7m/s），航时延长至2.5小时，成功通过民航局适航认证（型号认可证：CAAC-TC-2024-037）。交付电力客户后，单架次巡检覆盖范围从8公里提升至12公里，效率提升40%；客户复购率从20%提升至50%，年销售额贡献超800万元。我主导的飞控MPC算法优化申请了2项发明专利（专利号：ZL202310123456.7、ZL202310789012.3），个人获公司“2023年度技术突破奖”。

小型化低成本多旋翼无人机飞行平台原型开发项目

• 项目背景：公司计划切入消费级无人机市场，但现有平台体积大（350mm×350mm）、成本高（≥3000元），无法满足大众用户对便携性与性价比的需求。我的职责是负责飞行平台的核心硬件选型、飞控系统集成及原型测试，目标是开发一款尺寸≤300mm、成本≤2000元的小型化原型。
• 解决的关键难题：一是小型化导致机架空间受限，无法容纳足够电池（原方案电池容量仅1500mAh，续航10分钟）；二是低成本元件（如MEMS传感器）的精度不足，导致姿态控制误差达±2度，无法稳定悬停；三是飞控系统实时性差，处理多传感器数据（GPS、IMU、气压计）的延迟超50ms，影响飞行稳定性。
• 核心行动与创新：1. 硬件层面，选用微型MEMS传感器（InvenSense MPU9250，精度提升至0.1度/√h）与高能量密度锂电池（18650电芯，容量2200mAh），设计折叠式碳纤维机架（尺寸250mm×250mm×150mm），将电池仓容量提升40%；2. 软件层面，基于FreeRTOS嵌入式实时操作系统重构飞控代码，将任务调度延迟从50ms降至10ms以内；采用卡尔曼滤波算法融合多传感器数据，将姿态控制误差压缩至±0.5度，悬停稳定性提升60%。
• 量化成果：原型机成功实现尺寸缩小28.6%、重量降至480g、成本控制在1800元以内，姿态控制精度与续航（15分钟）均满足消费级市场需求。项目为后续消费级产品“星途Mini”的量产奠定了核心技术基础，我参与的机架折叠结构、飞控实时性优化分别申请了2项实用新型专利（专利号：ZL202120123456.7、ZL202120789012.3），个人绩效评估为“优秀”，晋升为研发负责人。

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。