负责中大型工业级垂直起降无人机飞控系统核心算法设计与全生命周期迭代，覆盖姿态解算、高动态轨迹跟踪、故障容错三大模块，支撑农业植保、电力巡检等场景的落地交付，对接硬件与机载设备集成需求

• 主导设计基于改进无迹卡尔曼滤波（UKF）与梯度下降法的融合姿态解算算法，针对农业植保无人机急转、避障时的IMU高频漂移问题，引入磁罗盘与视觉里程计的松耦合修正机制，结合STM32H7芯片的硬件浮点运算单元优化计算 latency，将姿态角误差从0.5°压缩至0.15°以内，复杂地形下飞行稳定性提升40%，支撑了10万亩农田的精准植保作业
• 核心开发基于滑模变结构控制（SMC）的轨迹跟踪模块，针对电力巡检杆塔绕飞的“近距贴边+快速转向”需求，设计自适应切换律平衡跟踪精度与抗干扰性，通过Gazebo+PX4联合仿真验证，将横向跟踪误差从1.2m降至0.3m，满足杆塔绝缘子、线夹的毫米级拍照要求，客户验收通过率提升30%
• 负责桨叶失效故障的容错控制算法落地，基于冗余IMU与电机转速传感器的实时状态估计，构建故障特征库并通过模型参考自适应控制（MRAC）动态调整控制律权重，将单桨失效后的坠机率从15%降至2%以内，累计避免5起重大设备损失事故
• 推动飞控系统与激光雷达、药箱重量传感器的集成优化，采用CAN FD总线替代传统CAN2.0，结合DMA数据传输模式，将传感器数据延迟从50ms降至10ms以内，支撑实时避障与药量精准分配，植保作业效率提升25%

负责小型多旋翼/垂直起降无人机飞控算法优化，聚焦室内外定位融合、自主起降控制及功耗管理，支撑消费级与行业级产品的性能迭代与量产落地

• 重点优化视觉+IMU的室内定位方案，采用ORB-SLAM3构建稀疏地图，结合扩展卡尔曼滤波（EKF）融合激光雷达点云数据，解决GPS拒止环境下定位漂移问题，将定位精度从0.3m提升至0.1m以内，支撑室内穿越机的精准航线执行，产品在中高端消费级市场占比提升18%
• 主导自主起降控制模块开发，针对小型无人机在草地、砂石等复杂地面的触地冲击问题，设计基于力觉传感器的自适应PID控制，动态调整起降阶段的电机推力曲线，将起降成功率从92%提升至98.5%，用户投诉率下降22%
• 参与飞控系统功耗优化项目，通过模型预测控制（MPC）算法调整电机输出策略，在保持悬停精度的前提下，将续航时间从25分钟延长至32分钟，支撑消费级产品“长航时”卖点落地，销量环比增长15%
• 搭建自动化算法验证平台，用Python编写故障注入脚本，覆盖电机失效、传感器噪声、通信中断等10类典型场景，将算法验证周期从2周缩短至5天，研发效率提升60%

负责无人机飞控系统底层算法实现与硬件适配，聚焦STM32平台代码优化、传感器驱动开发及量产调试，支撑飞控硬件从原型到量产的转化

• 完成MATLAB/Simulink设计的PID控制律向嵌入式C代码的移植，针对STM32F4芯片的定点数运算特性，优化姿态解算循环的代码结构，将单帧数据处理时间从10ms缩短至3ms，满足飞控系统1kHz的控制频率要求
• 开发IMU传感器在线校准算法，基于最小二乘法拟合温度漂移曲线，实时修正加速度计与陀螺仪的零偏与 scale factor 误差，将传感器静态误差从0.05°/s降至0.01°/s以内，姿态解算稳定性提升35%
• 配合硬件团队解决SPI总线通信干扰问题，通过增加RC低通滤波器、调整传输速率为1MHz，将数据错误率从1%降至0.01%以下，确保IMU与飞控板的可靠通信，量产良率提升20%
• 编写飞控算法技术文档，涵盖设计逻辑、参数调优指南及常见故障排查流程，帮助量产团队将单台设备调试时间从1周缩短至2天，支撑年度5000台飞控板的量产交付

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。