负责公司全系列工业级无人机（含垂直起降固定翼及多旋翼）飞控核心算法的设计、优化与工程化落地，覆盖从单平台稳定控制到集群协同的基础控制层技术攻关，支撑电力巡检、应急救援等场景下高可靠性飞行任务需求。

• 主导某型垂直起降固定翼无人机飞控系统全流程开发，基于模型预测控制（MPC）理论重构姿态控制律，针对高速飞行下气动耦合抖振问题，引入变权值滑模观测器补偿舵面非线性，结合dSPACE HIL仿真器完成200+工况验证，最终飞行测试中滚转/俯仰姿态角误差从±1.2°降至±0.5°，抗风能力从6级提升至8级（17.2m/s）。
• 牵头解决多传感器融合时效性问题：针对IMU（ADIS16470）、GNSS（u-blox ZED-F9P）与视觉里程计数据同步延迟导致的定位漂移，设计基于时间戳线性插值+联邦卡尔曼滤波的融合框架，将位置更新频率从100Hz提升至200Hz，静态定位精度从0.3m（RMS）优化至0.15m，动态场景下漂移率降低40%。
• 构建飞控系统故障诊断与容错机制：基于残差分析理论开发传感器失效检测模块，集成贝叶斯网络评估IMU、气压计等关键部件健康状态，在某应急物资运输项目中成功识别并切换冗余IMU，避免因单传感器故障导致的坠机风险，任务完成率从92%提升至98.5%。
• 推动算法工程化落地：主导飞控代码从MATLAB/Simulink模型向C++的自动代码生成（基于Embedded Coder），优化实时操作系统（FreeRTOS）任务调度策略，将控制周期从10ms缩短至5ms，系统资源占用率降低25%，支撑量产机型年出货量超500台。

聚焦多旋翼无人机飞控算法迭代，重点突破复杂环境下的稳定控制与精准作业问题，支撑测绘、消防等场景对悬停精度、轨迹跟踪准确性的需求。

• 核心参与油电混合多旋翼无人机飞控系统升级：针对大载重（15kg）下动力响应滞后问题，采用改进型PID-前馈复合控制策略，结合拉格朗日动力学模型补偿旋翼反扭矩干扰，悬停时高度波动从±0.4m缩小至±0.15m，抗风悬停能力从5级（8.0m/s）提升至6级（13.8m/s）。
• 解决视距外（BVLOS）飞行定位偏差问题：基于扩展卡尔曼滤波（EKF）融合RTK-GNSS与惯性导航（INS）数据，设计动态噪声协方差自适应调整机制，将长航时（2h+）飞行后的位置累积误差从5m控制至1.2m，满足电力巡检航线偏差≤2m的严格要求。
• 开发仿地飞行控制模块：针对山地场景地形起伏导致的撞机风险，集成激光雷达（Livox Horizon）点云数据与IMU预积分结果，实现地形跟随高度误差≤0.3m，在西南山区电力塔巡检项目中累计安全飞行1200+架次。
• 搭建飞控算法验证体系：基于Gazebo+ROS构建半物理仿真平台，开发自动化测试脚本（Python）覆盖10类典型故障场景（如电机失效、通信中断），将算法验证周期从2周缩短至5天，测试用例覆盖率从75%提升至92%。

协助完成消费级多旋翼无人机基础飞控算法开发与调试，重点参与姿态解算、PID参数整定及基础故障检测功能实现，为后续产品迭代积累底层技术经验。

• 独立完成四轴无人机姿态解算算法移植：基于Mahony互补滤波改进版，融合三轴加速度计（MPU6050）与陀螺仪数据，通过实验标定磁罗盘（HMC5883L）安装误差，将航向角漂移率从2°/min降低至0.5°/min，支撑消费级产品的稳定悬停需求。
• 参与PID参数自整定工具开发：基于Ziegler-Nichols方法设计参数寻优逻辑，编写MATLAB脚本实现阶跃响应数据采集与参数计算，将人工调参时间从3天/机型缩短至6小时/机型，支撑3款消费级无人机快速上市。
• 解决低电量下失控问题：分析电池电压骤降对电调信号的影响，设计基于阈值检测+平滑降落的应急控制逻辑，在100+次模拟测试中成功避免因电量不足导致的坠机，该功能被纳入公司所有机型标配。
• 协助完成CE认证测试：针对电磁兼容（EMC）干扰导致的飞控信号异常，优化PWM输出滤波电路参数，配合实验室完成辐射发射（RE）测试，最终产品辐射骚扰强度低于Class B限值3dB，顺利通过认证。

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。