负责电力巡检场景下工业级无人机的精准作业执行、全生命周期系统健康管理及飞行数据赋能研发迭代，支撑电网设备缺陷识别的效率与准确性提升

• 主导某省级电网110kV输电线路年度巡检项目，使用大疆Matrice 300 RTK搭配Zenmuse H20T多光谱载荷，结合大疆智图航线规划工具，针对山区杆塔绝缘子串裂纹、金具锈蚀等隐蔽缺陷，设计“低空盘旋（高度50m）+变焦追踪（4倍光学变焦）”复合航线，解决传统固定高度航线易漏检的问题，单线路（约30km）巡检时间从8小时缩短至4.8小时，缺陷识别准确率从92%提升至98.2%，支撑电网检修计划精准落地
• 搭建无人机系统状态实时监控体系，基于PX4飞控的Telemetry协议开发Python日志分析脚本（集成MQTT消息推送），实时解析电机温度、GPS卫星数、电池电压等12项关键参数，设定“电机温度超75℃”“GPS卫星数少于8颗”等预警阈值，累计提前处置12起空中险情（如电机过热导致的动力下降），项目执行期间保持零坠机率
• 配合研发团队开展变电站周边强电磁干扰环境下的抗扰飞行测试，使用Keysight N9000A频谱分析仪定位500kV高压线路的电磁辐射源（频率150MHz-300MHz），调整无人机通信链路为“2.4GHz主链路+5.8GHz备用链路”冗余模式，修改飞控参数降低信号丢包率，测试通过率从75%提升至95%，为后续抗电磁干扰机型研发提供数据支撑
• 沉淀电力巡检场景标准化操作SOP，涵盖起飞前设备校验（电池循环寿命检测、磁罗盘校准误差≤0.5°）、空中应急操作（一键返航高度设置为杆塔顶部以上20m、手动接管时姿态角控制在±10°内）等12个关键环节，将新飞行员培训周期从4周缩短至3周，团队整体作业一致性提升35%

负责国土调查与地形测绘场景的无人机高精度数据采集，推动飞行系统与后处理软件的协同优化，保障测绘成果满足国家规范要求

• 主导某地级市1:500地形图测绘项目，使用飞马D2000固定翼无人机搭载PPK后差分模块，结合ContextCapture软件处理倾斜摄影数据（共采集12万张影像），解决传统全站仪测绘效率低、复杂地形（丘陵地带）覆盖难的问题，30平方公里测区数据采集耗时从15天缩短至7天，成图平面精度±5cm、高程精度±3cm，完全满足《第三次全国国土调查技术规程》要求
• 优化无人机航测航线规划策略，针对丘陵地形的起伏特征，使用大疆智图进行三维航线仿真，调整航高至120m（兼顾覆盖范围与分辨率）、前向重叠率80%、侧向重叠率70%，避免因地形遮挡导致的影像缺失，项目数据完整率从97%提升至99.6%，减少补飞次数3次，节省人力成本约1.2万元
• 排查飞马无人机惯导系统漂移问题，通过分析UAVCAN协议飞行日志，发现磁传感器受周边移动基站电磁干扰（干扰强度达-60dBm），更换为NovAtel SPAN-IGM-A1高精度光纤惯导模块，将定位误差从±15cm降至±5cm，数据合格率从92%提升至98%，支撑国土调查成果的准确性
• 参与公司无人机测绘数据处理流程标准化，编写《PPK航测操作指南》，涵盖基站架设（选点要求：视野开阔、远离高压线≥50m；对中整平误差≤2mm）、数据下载（格式转换为TIFF、清理冗余的RAW文件）等7个环节，使数据处理效率（从原始影像到成图）从2天/平方公里提升至1.4天/平方公里，提升团队产能

负责消费级无人机的客户演示与操作培训，及基础飞行系统故障排查，支撑公司新品推广与客户体验提升

• 负责公司新品Mavic 3 Pro的行业客户演示，针对房地产（建筑全景拍摄）、文旅（景区慢动作跟拍）等客户需求，设计“Litchi脚本自动环绕拍摄（半径10m、高度20m）+手动切换焦段（24mm-100mm）”演示方案，累计完成50场客户演示，直观展示产品的高画质与智能功能，助力签单率从15%提升至35%
• 排查消费级无人机高频炸机问题，针对客户反馈的“低电量返航失败”问题，通过分析DJI Fly app的飞控日志，发现GPS信号弱（卫星数少于6颗）导致返航点定位偏差（误差达10m），优化演示前准备流程（提前10分钟开机获取GPS信号、确认返航点坐标与起飞点一致、预留20%电量冗余），将炸机率从8%降至1%，提升客户对公司产品的信任度
• 编写《消费级无人机操作入门手册》，涵盖基础操控（油门推杆力度、航向杆灵敏度调节）、常见问题处理（信号丢失时切换至姿态模式、电池过放前的返航提醒）等10个章节，作为公司客户培训教材，使新客户独立操作时间从3小时缩短至1小时，客户满意度提升25%
• 参与公司无人机产品飞行稳定性测试，使用Phantom Flex高速摄像机（帧率120fps）记录悬停时机身抖动情况，发现电机PWM信号波动导致桨叶转速不一致，反馈至研发团队优化PID控制参数（比例项从0.15调整至0.12、积分项从0.02调整至0.015），使悬停精度从±0.5m提升至±0.2m，产品竞争力增强

应急救援场景下高可靠低延迟无人机指控系统研发项目

• 某省级应急管理部门面临森林火灾、防汛救灾等场景下，现有无人机指控系统存在端到端延迟高（≥200ms）、丢包率高（≥1.2%）、多机协同稳定性差等问题，导致现场画面卡顿、管控指令滞后，严重影响救援效率。项目目标是从链路层到算法层重构指控系统，实现100架以上无人机集群的端到端延迟≤50ms、丢包率<0.1%，支持跨地域、多地形的高可靠管控。
• 关键难题包括：①复杂环境下多模态通信链路的动态融合——单一4G/卫星通信无法应对山区遮挡、电磁干扰等场景；②超低延迟下的链路预判与纠错——传统FEC/ARQ算法在50ms内无法完成重传，缺乏链路中断的提前预警机制。我提出“空天地一体化指控链路”方案，融合5G专网、改进型Ad Hoc自组网和卫星短报文，并引入LSTM神经网络实现链路质量预测。
• 核心行动：1. 牵头与应急管理部门对接，梳理12类救援场景需求，输出《指控系统性能指标规范》；2. 改进Ad Hoc协议的路由发现机制，加入链路质量（RSSI、误码率）实时预判模块，将路由重构时间缩短30%；3. 开发基于LSTM的链路中断预测引擎，用历史10万条链路数据训练模型，实现提前1秒预警故障并触发动态链路切换；4. 用C+++MATLAB协同优化FEC+ARQ混合纠错算法，将重传时延从50ms压缩至15ms，适配超低延迟需求。
• 项目成果：①端到端延迟降至38ms，丢包率0.05%，支持120架无人机集群管控，通过应急管理部“应急救援装备认证”；②在浙江、福建、江西3省试点应用，处置5起森林火灾时，指令传达时间从3分钟缩短至15秒，帮助减少因管控滞后导致的林火蔓延面积约200亩；③项目带来2000万订单，本人主导的“多模态指控链路动态融合技术”申请发明专利2项（ZL202310XXXXXX、ZL202310XXXXXX），成为公司应急救援领域的核心技术壁垒。

电力巡检工业级无人机厘米级定位与实时避障系统研发项目

• 南方电网某分公司反馈，现有电力巡检无人机依赖GPS，遇到输电线路走廊树木遮挡、城市高楼干扰时，定位误差达5-10米，无法满足杆塔精细化巡检（需厘米级定位）和避开高压线、鸟类等实时避障需求，曾多次发生无人机撞线事故。项目目标是开发融合RTK、视觉SLAM和激光雷达的多源感知系统，实现厘米级定位（≤2cm）、实时避障（响应时间≤100ms）。
• 关键难题：①多源数据同步——RTK（10Hz）、视觉（20fps）、激光雷达（1M点频）的时间戳不一致，导致融合数据偏差达30cm；②复杂障碍物识别——输电线路小直径导线（约2cm）和远处鸟类易被传统算法漏检，避障决策滞后。我采用“硬件同步+算法融合”方案，解决数据对齐问题，同时用深度学习优化障碍物识别。
• 核心行动：1. 牵头测试5款激光雷达和3款工业相机，最终选用禾赛Pandar40（点频1M）和Basler acA1300-200uc（帧率20fps），平衡性能与功耗；2. 开发基于FPGA的PTP同步模块，将多传感器时间戳同步误差控制在10us以内，解决数据对齐问题；3. 用ROS框架集成RTK、ORB-SLAM3视觉定位和激光雷达点云数据，通过扩展卡尔曼滤波输出稳定位姿，定位精度提升至2cm；4. 优化避障算法：用YOLOv5检测动态障碍物（鸟类、无人机），用激光雷达点云DBSCAN聚类识别静态导线/杆塔，结合Constant Velocity Model预测障碍物轨迹，生成RRT*安全路径。
• 项目成果：①定位精度从分米级提升至2cm，避障响应时间从150ms降至70ms，通过南方电网“电力巡检装备技术认证”；②在广东、广西10条输电线路应用，替代80%人工登塔巡检，巡检效率提升5倍，累计发现线路隐患120起（如导线断股、绝缘子破损）；③项目带来1500万收入，本人主导的“多源感知融合定位技术”获公司年度技术创新奖，发表EI论文《基于多源融合的无人机电力巡检定位方法》（ISSN：1000-XXXX），奠定了公司在工业无人机感知领域的领先地位。

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。