负责公司工业级中大型固定翼-多旋翼复合无人机飞控系统核心算法设计与全生命周期迭代，聚焦复杂环境（强风、电磁干扰、高原）下的飞行稳定性、抗干扰能力及任务执行精度提升，支撑电力巡检、应急救援等场景落地。

• 主导设计基于自适应增益调参的PID-MPC混合控制架构，针对传统PID在10m/s以上突风扰动下姿态角均方根误差超0.8°的问题，引入风速估计器实时修正MPC预测模型，结合EKF融合IMU/气压计/激光测距数据优化状态估计，将强风下滚转/俯仰角抖动幅度降低62%（实测从±1.2°收敛至±0.45°），支撑了广东海上风电巡检场景的常态化作业。
• 牵头解决跨模态切换（多旋翼垂直起降→固定翼巡航）的冲击问题，基于李雅普诺夫稳定性理论重构切换逻辑，设计速度/高度双阈值平滑过渡策略，通过X-Plane仿真验证后落地实测，切换过程姿态超调量从8°降至2°以内，切换耗时由0.5s压缩至0.2s，满足适航认证对动态稳定性的严格要求。
• 搭建硬件在环（HIL）测试平台，集成dSPACE DS1007控制器与Xsens IMU/GNSS模拟器，开发故障注入脚本（涵盖传感器失效、通信延迟、计算单元过载），累计完成200+小时极限工况测试，提前暴露飞控软件在GPS信号丢失30s时的航迹偏移超50m问题，通过优化视觉SLAM短期定位补盲策略，将偏移量控制在8m内。
• 主导飞控软件DO-178C DAL-B级合规性改造，梳理需求追溯矩阵（RTM）覆盖127项功能点，完善单元测试用例至580条（覆盖率95%），协同第三方机构完成第三方评测，助力公司获取民航局颁发的无人机系统型号认可证（TC）。

承担垂直起降固定翼无人机的飞控算法开发与外场验证，重点突破长航时飞行中的气动耦合干扰、大空域机动时的轨迹跟踪精度不足问题，支撑测绘、环保监测等中低空长航时任务。

• 针对固定翼平飞阶段因气流扰动导致的航迹跟踪误差超15m问题，基于扩张状态观测器（ESO）估计风扰力矩，设计前馈补偿环节嵌入经典PID控制律，结合地面站实时下传的气象数据修正模型参数，将1000m高度、5m/s风速下的横向跟踪误差降低至5m内（实测提升67%）。
• 完成气动力模型参数辨识与优化，通过风洞试验获取翼型升阻比曲线，结合遗传算法优化模型中的阻尼系数与力矩系数，解决高速巡航时俯仰通道响应滞后问题，使升降舵阶跃输入下的超调量从12%降至5%，调节时间缩短30%。
• 开发飞控-载荷协同控制模块，针对光电吊舱变焦时重心偏移导致的姿态波动，设计基于力矩补偿的预瞄控制策略，通过CAN总线实时获取吊舱运动状态，提前50ms调整副翼偏角，将变焦过程中的横滚角波动从±3°抑制至±0.8°，保障高清影像采集质量。
• 主导外场试飞验证，累计完成80+架次测试（涵盖平原、山地、沿海场景），定位并解决高原环境（海拔3500m）下气压高度表滞后导致的定高偏差问题——通过融合雷达高度计数据重构高度控制回路，将定高精度从±1.5m提升至±0.3m，满足山区电力塔精细化巡检需求。

协助完成消费级多旋翼无人机的飞控基础算法实现与测试，支撑产品从原型机到量产的迭代，重点解决基础飞行稳定性、量产一致性校准等问题。

• 独立完成四元数姿态解算模块开发，基于Mahony互补滤波融合三轴加速度计、陀螺仪与磁罗盘数据，在10Hz采样频率下将姿态解算延迟控制在20ms内，替代原供应商提供的简化算法，实验室台架测试显示阶跃旋转时的姿态跟踪误差降低40%。
• 参与GNSS拒止场景下的航迹跟踪预研，基于光流传感器与超声波测距构建局部地图，设计基于A*算法的避障路径规划与PID轨迹跟踪结合的控制策略，在室内无GPS环境下实现0.5m/s速度下的墙壁贴边飞行，验证了复杂环境下自主飞行的可行性。
• 搭建飞控软件单元测试框架（基于Google Test），编写200+条测试用例覆盖姿态解算、控制律计算等核心函数，发现并修复浮点运算溢出、传感器数据越界等潜在bug 17处，将代码缺陷密度从0.8个/千行降至0.3个/千行。
• 协助解决量产机型的飞控参数校准一致性问题，设计自动化校准工装（集成温湿度传感器与转台），通过统计过程控制（SPC）分析校准数据，优化磁罗盘硬磁/软磁校准流程，使量产机型的航向角一致性误差从±5°降至±1.2°，良率提升15%。

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。

• 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。