负责公司中大型垂直起降固定翼无人机飞控系统核心算法设计与迭代，覆盖姿态控制、导航解算、故障容错模块，支撑产品在高海拔、强风扰等复杂场景下的稳定飞行与适航要求

• 主导改进型滑模控制姿态算法设计，针对垂直起降阶段大迎角、强耦合问题，引入自适应增益调度机制并结合EKF融合IMU与激光雷达高度数据，解决传统PID扰动下超调量高（原15%降至5%）的痛点；通过FreeRTOS实现1kHz实时控制调度，支撑某型号无人机在海拔4500米高原环境垂直起降成功率从82%提升至98%，满足电力架线场景的严苛要求
• 核心参与多传感器融合导航系统开发，选用Mahony互补滤波融合MPU9250 IMU、BN055罗盘与GPS/RTK数据，针对磁干扰设计梯度下降罗盘校准算法，将航向角漂移率从0.5°/s压至0.1°/s以内；通过Simulink模型验证后移植至STM32H7芯片，实现导航位置误差小于0.3米（RTK修正后），契合电网巡检高精度定位需求
• 负责飞控故障诊断与冗余设计，基于MPC实现动力系统故障检测——实时对比期望推力与实际输出，结合卡尔曼滤波估计故障程度，设计30ms内主备电机切换逻辑；完成100+小时故障注入测试，使单电机失效场景生存率从60%提升至90%，支撑产品通过民航局适航认证前置测试
• 搭建PX4 SITL+Gazebo联合仿真平台，构建含5-15m/s随机风场、山地地形的虚拟测试场景，编写Python脚本自动化运行1000+次仿真（覆盖姿态失控、传感器失效等极端情况），将算法迭代周期从2周缩短至5天，团队开发效率提升40%

负责小型多旋翼无人机飞控算法优化与嵌入式实现，聚焦悬停稳定性、轨迹跟踪精度及低功耗设计，支撑消费级与行业级产品市场交付

• 优化多旋翼悬停控制算法，将传统PID升级为自抗扰控制（ADRC）——通过扩张状态观测器（ESO）估计风扰与模型不确定性，解决无GPS环境漂移问题，使水平悬停误差从0.8米降至0.2米；完成50+台原型机户外测试，客户漂移投诉率下降75%
• 主导STM32F4芯片嵌入式代码移植与优化，将MATLAB/Simulink生成的PID代码转为定点数运算，优化数据结构与中断延迟，将控制周期从500Hz提至1kHz，CPU占用率降至30%以下，使无人机续航从25分钟延长至32分钟，满足航拍长时作业需求
• 设计飞控-云端MQTT通信协议，加入CRC校验与自动重传机制，解决弱网环境丢包问题（丢包率从12%降至1%以下）；支撑公司云平台实现设备远程监控，用户运维效率提升30%
• 参与动力系统匹配算法开发，基于Blade Element Momentum理论建立电机-螺旋桨推力模型，通过实验拟合效率曲线优化动力分配，使1kg载重多旋翼续航提升15%，支撑“长航时行业级多旋翼”产品线推出（销量占比20%）

负责无人机导航与控制基础算法研究，包括姿态估计、传感器标定及简单控制策略实现，为产品开发提供理论储备

• 研究视觉-IMU紧耦合姿态估计，采用扩展卡尔曼滤波融合单目光流与IMU角速度数据，解决纯IMU积分漂移问题，实现室内无GPS姿态误差小于1°；完成算法原型验证，为后续多旋翼视觉导航奠定基础
• 开发MATLAB传感器标定工具链，编写IMU非线性标定程序（覆盖零偏、比例因子、轴间非正交性），通过6面体转台多姿态实验，将IMU零偏稳定性标定精度提至0.1°/h，减少飞控系统补偿工作量
• 实现基础PID控制嵌入式移植（Arduino平台），编写多旋翼高度与姿态控制代码，通过串口调试优化参数，使原型机实现稳定悬停；完成10+次户外试飞，验证算法可行性，积累首飞数据
• 参与撰写《飞控算法设计规范》《传感器标定指南》等技术文档，整理实验数据与原理，作为新人培训核心材料，减少新员工入门时间约2周

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。

• 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。