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

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。