负责中大型工业级无人机（载重5-20kg）全生命周期测试，覆盖飞控系统级验证、通信链路可靠性评估、多传感器融合性能及量产前极限工况测试，工作边界从需求拆解到故障根因分析，串联研发、生产、质量全链路。

• 主导飞控系统HIL（硬件在环）测试体系建设，基于PX4开源飞控与dSPACE SCALEXIO仿真平台，搭建包含大气扰动、电机失效等23类故障注入场景的测试环境；针对前期电磁干扰导致的姿态控制发散问题，通过频谱分析仪（Keysight N9040B）定位PCB电源层谐振点，优化接地设计与去耦电容布局，将飞控抗干扰测试通过率从72%提升至95%，支撑3款机型通过民航局CTSO-P认证。
• 设计多模态通信链路测试方案，覆盖LTE-V2X数传与MAVLink协议双链路，开发Python自动化测试脚本（集成Scapy抓包与Pytest断言），模拟-100dBm弱网、50ms延迟等极端场景；发现MAVLink心跳包重传机制缺陷导致断链问题，优化协议栈超时阈值与重传策略，链路丢包率从15%降至3%，保障100+小时长航时任务稳定性。
• 统筹多传感器融合测试，搭建暗室+温箱复合环境，针对激光雷达（Livox Horizon）与视觉IMU（VI-Sensor）融合失效问题，设计动态靶标（移动速度0-15m/s）与温度梯度（-20℃~60℃）双变量测试用例；通过卡尔曼滤波参数调优（Q矩阵噪声协方差矩阵修正），将定位漂移率从0.5m/分钟降至0.15m/分钟，满足电力巡检场景厘米级精度需求。
• 推动测试左移，在飞控固件开发阶段介入，建立基于GitLab CI的单元测试流水线，强制要求核心算法（如PID控制器、轨迹规划）覆盖率≥85%；联合研发团队优化测试用例优先级，将单轮次系统测试周期从21天压缩至16天，支撑年度6款新机型并行开发。

聚焦消费级/行业级无人机（载重<5kg）功能验证与合规认证，负责性能测试（续航、抗风）、安全测试（失控保护、低电量返航）及EMC/射频认证测试，工作边界为测试方案落地到认证报告输出。

• 执行飞控极限工况测试，基于QGroundControl地面站设计-20℃低温启动、12m/s突风抗扰、电池过放（3.2V）等17项极端场景用例；发现低温下锂电池内阻增大导致电压骤降（10秒内跌落0.8V）引发炸机问题，协调硬件团队增加电池预热电路，同类故障发生率从12%降至1.5%，支撑主力机型通过UL 3030安全认证。
• 主导EMC全项测试（依据RTCA DO-160G Section 21/22），搭建半电波暗室完成辐射发射（RE）、静电抗扰（ESD）测试；针对GPS模块（u-blox M8N）在1GHz频段辐射超标问题，调整天线馈线走向并增加铁氧体磁珠滤波，最终RE测试值从43dBμV/m降至30dBμV/m（限值36dBμV/m），顺利通过FCC Part 15C认证。
• 优化测试流程，引入TestRail管理2000+条测试用例，开发Python脚本自动解析日志并生成缺陷热力图；推动测试报告模板标准化（含测试结论、风险等级、改进建议），将认证周期从14周缩短至10周，年度支持5款机型完成CE/ROHS认证。

负责4G/5G、Wi-Fi/蓝牙模块的功能与可靠性测试，覆盖射频性能（灵敏度、发射功率）、协议一致性（3GPP/IEEE标准）及环境适应性验证，工作边界为模块选型测试到量产导入的质量把关。

• 执行4G Cat.4模块射频测试，使用Keysight E5071C网络分析仪与CMW500综合测试仪，验证-40℃~85℃温循下的发射功率（误差≤±0.5dBm）、邻道泄漏比（ACLR≤-45dBc）；发现某批次模块在2.6GHz频段增益不足（实测-10dBm vs 标称-5dBm），推动供应商优化PA匹配电路，批次合格率从78%提升至95%，支撑客户订单交付。
• 设计LTE协议一致性测试方案，基于TTCN-3工具集验证RRC连接建立、PDCP重传等32项协议流程；发现某模块在切换（Handover）场景下RRC连接失败率高达18%，定位原因为切换定时器配置与基站不匹配，协助厂商修正参数后通过GCF认证，客户退货率下降60%。
• 搭建可靠性测试平台，模拟85℃/85%RH高温高湿、10-500Hz随机振动环境，完成模块加速老化测试（MTBF≥10万小时）；输出《通信模块环境适应性白皮书》，为客户选型提供失效率预测模型，支撑3个千万级项目模块选型决策。

工业级固定翼无人机高可靠性飞控系统研发及产业化

• 项目背景是工业级固定翼无人机在电力巡检、应急救援等场景中，常因复杂电磁环境（如高压输电线塔高频干扰、山区地形信号遮挡）导致姿态解算误差大，且关键传感器单节点故障时系统易失控，无法满足高端工业场景对飞行可靠性的要求。项目目标是研发一套姿态精度≤0.1°、关键传感器故障恢复时间＜100ms的高可靠性飞控系统，支撑公司产品切入国家电网、南方电网等高端客户市场。我的总体职责是主导飞控系统架构设计、核心算法研发及量产验证，协调硬件、软件、测试团队完成全流程落地。
• 解决的关键难题有两点：一是复杂电磁环境下IMU原始数据噪声大，传统EKF卡尔曼滤波姿态解算误差高达0.5°，远超工业场景要求；二是单IMU/GPS模块故障时，系统切换备用传感器会出现姿态震荡，恢复时间超2秒，存在坠机风险。使用的技术包括多源传感器融合算法（EKF结合自适应噪声协方差调整）、双IMU热备份架构，以及基于Scikit-learn随机森林模型的传感器故障检测。
• 我的核心行动和创新点：1. 针对姿态解算误差，重新推导卡尔曼滤波状态/观测方程，引入磁罗盘、气压计数据融合，并根据环境噪声动态优化过程噪声矩阵Q和观测噪声矩阵R，通过100+小时实测数据迭代，将姿态误差从0.5°压降至0.1°；2. 针对故障恢复问题，设计双IMU同步采集+一致性校验机制，通过随机森林模型（准确率98%）实时识别主IMU异常，无缝切换至备用IMU，并调整控制增益参数抑制姿态震荡，将故障恢复时间缩短至50ms内。
• 项目成果：飞控系统通过DO-178C软件认证与ISO 26262功能安全认证，搭载该系统的工业无人机量产交付超2000套，占公司当年工业线营收的45%（年均3000万元增量）。我的贡献是主导核心算法设计与可靠性验证，推动产品从原型到量产的关键跨越，成为公司工业无人机进入高端市场的核心竞争力。

多模态无人机集群通信链路优化及产业化应用

• 项目背景是公司原有无人机集群产品在执行10+架次协同任务时，存在通信延迟高（150ms）、丢包率高（8%）的问题，无法支持大规模测绘、灾害搜救等场景。项目目标是构建低延迟（≤50ms）、高可靠（丢包率≤1%）的集群通信链路，支撑100架无人机实时协同。我的总体职责是负责集群通信架构设计、调制解调算法研发及复杂环境测试，协调射频、算法、产品团队完成方案落地。
• 解决的关键难题：一是传统FDMA频分多址导致频谱资源浪费，相邻无人机频谱冲突引发丢包；二是远距离（＞10km）传输时信噪比下降，OFDM信号误码率升高。使用的技术包括认知无线电（CR）频谱感知、OFDM+LDPC前向纠错编码，以及分布式AODV路由算法。
• 我的核心行动和创新点：1. 针对频谱冲突，引入USRP软件无线电平台实现实时频谱感知，动态分配空闲频段，将频谱利用率提升40%，丢包率下降30%；2. 针对远距离传输，优化OFDM子载波为QPSK+LDPC编码组合，误码率从10^-3降至10^-5，同时在路由算法中加入分布式节点切换机制，链路中断时自动选择最优备用路径，进一步降低丢包。此外，搭建100架无人机集群测试平台，在郊区、山区验证性能。
• 项目成果：通信延迟降至45ms、丢包率0.8%，成功支持某省自然资源厅120架无人机国土调查任务。项目让公司集群产品进入应急管理部、省级测绘局采购目录，带来1.2亿元订单。我的贡献是整合认知无线电与OFDM+FEC技术，解决集群通信核心瓶颈，推动公司集群产品技术升级，奠定在无人机集群通信领域的领先地位。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。