负责工业级无人机在电力巡检、应急救援场景的复杂环境操控，主导任务规划、数据采集及异常处置，保障作业安全性与数据有效性，支撑客户侧高精度需求落地。

• 主导某省级电网500kV输电线路年度巡检项目，基于大疆Matrice 300 RTK+禅思H20T载荷，结合RTK差分定位与激光雷达点云建模，解决山区强电磁干扰（场强≥80dBμV/m）导致的图传丢包问题——通过动态切换2.4G/5.8G双频段、调整高增益定向天线角度，将信号丢包率从12%降至2%，单架次巡检效率提升35%，累计完成1200公里线路检测，缺陷识别准确率达98.7%。
• 牵头应急救援场景实战演练，针对森林火灾火源定位需求，集成热成像双光吊舱与ADS-B广播式自动监视系统，开发“热斑追踪+坐标反演”操作流程：通过FLIR Boson热像仪（分辨率640×512，灵敏度≤50mK）捕捉0.5㎡以上热源，结合飞控日志解析飞行姿态偏差，配合地面站实时校准，将火源定位耗时从8分钟压缩至2分钟，支撑消防指挥中心快速部署灭火方案。
• 攻克城市高楼群环境下无人机超视距（BVLOS）飞行难题，运用UTM（无人机空中交通管理）系统预规划航线，结合GNSS多星融合定位（北斗+GPS+GLONASS）与视觉避障传感器（探测距离15m，精度±2cm），在300米高度、建筑密度85%区域完成5次全自主飞行测试，未发生碰撞或失控，获民航局UOM（无人机运行管理）临时豁免资质。
• 编制《工业无人机极端天气操作规范》，基于100+次5-7级风况实测数据（风速8-17m/s），提炼“姿态角阈值调整（滚转/俯仰≤15°）+ 动力冗余分配（电机输出功率预留20%）”操作策略，将强风环境下失控概率从18%降至3%，该规范被纳入公司行业标准库。

聚焦测绘与环保监测场景，负责多旋翼/固定翼无人机的全流程操控，优化任务规划算法，提升数据采集完整性与后处理效率，支撑自然资源调查、污染溯源等项目交付。

• 执行某地级市1:500地形图测绘项目，采用Pixhawk 4飞控+索尼A6400倾斜相机（焦距24mm，像元尺寸3.9μm），针对丘陵地形（坡度25-35°）设计“伞状航线+变高飞行”策略：通过Mission Planner软件设置航向重叠率80%、旁向重叠率70%，结合IMU（惯性测量单元）数据实时补偿地形起伏，将建模点云密度从200点/㎡提升至350点/㎡，成图精度达5cm（平面）/3cm（高程），一次性通过甲方验收。
• 参与湖泊水质监测项目，搭载多光谱相机（波段范围400-900nm，信噪比≥40dB），解决水面反光导致的NDVI（归一化植被指数）数据失真问题——通过调整飞行高度至80米（降低太阳入射角至30°）、同步记录大气透过率参数（利用MODIS卫星数据反演），结合后处理软件ENVI的辐射校正功能，将叶绿素a浓度反演误差从15%降至7%，支撑环保部门精准评估富营养化区域。
• 优化固定翼无人机长航时巡检流程，基于电池放电曲线（3S LiPo，容量5000mAh，放电倍率25C）与气动布局特性，设计“分段式续航策略”：将2小时航时拆分为“巡航段（1.5小时，高度150米）+ 降落充电段（0.5小时）”，配合地面站自动换电装置，实现单日120公里海岸线巡检覆盖，较传统单架次模式效率提升40%。
• 主导新人带教与操作标准制定，编制《多旋翼无人机日常维护SOP》，涵盖桨叶动平衡校准（误差≤0.1g）、飞控参数校验（加速度计零偏≤0.05m/s²）、电池健康度管理（循环次数≤300次后降额使用）等12项核心流程，将团队设备故障率从15%降至5%，获公司“技术传承奖”。

承担通信基站巡检、应急通信保障基础任务，学习无人机系统原理与操控技巧，协助完成测试数据记录与分析，积累一线实操经验。

• 执行4G/5G基站天馈系统巡检，使用八轴无人机（载重1.5kg，抗风6级）搭载高清图传（1080P@60fps）与激光测距仪（精度±1cm），完成200座基站天线方位角、下倾角核查：通过对比设计图纸与实测数据（误差阈值≤2°），标记12座基站天馈偏移问题，协助维护团队缩短故障定位时间50%，获“季度优秀执行奖”。
• 参与公司自研无人机通信中继模块测试，模拟灾区场景搭建“地面终端-无人机-卫星”链路，记录不同高度（50/100/150米）、距离（1/3/5km）下的信号强度（RSRP）与误码率（BER）：发现当高度100米、距离3km时，5G NR信号BER从1e-5升至1e-3，输出《中继模块高度-距离优化建议》，为后续硬件迭代提供数据支撑。
• 协助开展抗风性测试，基于风洞实验数据（风速10m/s对应蒲福风级6级），手动操控无人机完成“8字绕桩”“急停转向”等动作，记录姿态角（滚转/俯仰最大±18°）、电机电流波动（峰值±20%）等参数，整理形成《6级风况操控参考手册》，被测试部门纳入工具包。
• 负责无人机日志分析，使用DJI Log Viewer解析飞控数据（采样频率100Hz），识别“磁罗盘干扰导致航向漂移”“IMU校准不充分引发姿态震荡”等典型问题，输出《常见问题排查指南》，帮助团队将故障排查时间从30分钟缩短至10分钟。

高可靠工业级无人机全域通信与自主避障系统研发

• 工业无人机在城市场景执行巡检、应急救援任务时，普遍面临城市峡谷多径效应导致的通信延迟高（>200ms）、丢包严重（5%）及动态障碍物（无人机群、鸟类）引发的避障失效（成功率92%）问题，直接制约工业场景落地。我的总体目标是主导研发一套融合全域通信与智能避障的系统，支撑公司工业无人机产品进入高端电力、应急赛道，职责覆盖通信子系统架构设计、避障算法整合及跨硬件/软件/测试团队的协同管理。
• 核心难题有两点：一是城市多径环境下的通信可靠性，传统OFDM调制无法有效抑制路径间干扰；二是动态障碍物的实时预测，单传感器（如视觉）易受光照、遮挡影响，毫米波雷达对非金属障碍物感知弱。我针对性提出三大技术方案：1）采用软件定义无线电（SDR）平台，将LDPC信道编码与改进型OFDM调制结合，通过动态调整子载波间隔抵消多径时延；2）构建视觉-毫米波雷达-UWB三传感器融合框架，用卡尔曼滤波实现障碍物状态估计，叠加Transformer模型预测其运动轨迹；3）为平衡通信带宽与避障算力，设计了基于边缘计算的分布式处理架构，将避障决策下沉至机载终端。
• 项目推进中，我牵头搭建MATLAB+Gazebo联合仿真平台，模拟了120+种复杂电磁环境（如CBD高楼群、隧道口）与障碍物场景（速度10-30m/s的无人机群、突发鸟类），通过强化学习迭代优化Transformer模型的预测精度；协调硬件团队将天线布局从“单极化全向”改为“MIMO定向+全向补盲”，减少信号遮挡；带领5人嵌入式小组完成算法移植，针对飞控平台的ARM Cortex-A7芯片进行指令级优化，将避障算法延迟从80ms压至25ms。
• 项目成果：通信延迟降至42ms以内，丢包率<0.08%，避障成功率提升至99.7%；系统通过中国电科院《工业无人机通信与避障可靠性认证》，支撑公司拿下南方电网、某应急管理部的3个千万级订单（总金额3200万）。我个人获公司2023年度“技术突破一等奖”，并主导编写了《工业无人机全域通信技术规范》（企业标准）。

中小型无人机长航时数据链抗干扰设计及实现

• 公司主力中小型无人机（续航2-4小时）在执行电力巡检、农业植保任务时，常受工业电磁干扰（如变电站、农药喷洒设备）、非法信号占用导致数据链断开，任务中断率达18%，客户投诉率居高不下。我的目标是设计一套低成本、低功耗的长航时抗干扰数据链，提升产品在农业、电力细分市场的竞争力，职责聚焦抗干扰算法设计、FPGA实现及实测验证。
• 关键挑战在于：传统跳频（FHSS）算法对宽带干扰（如20MHz以上的扫频干扰）抗性不足，且跳频速率慢（<80次/秒）；纠错编码采用卷积码，编码增益低导致需要更高发射功率（增加功耗）。我提出“认知自适应跳频+Turbo码”方案：1）基于频谱感知模块（USRP B210采集环境数据），用模糊逻辑算法实时判断干扰类型，动态调整跳频图案与速率（提升至150次/秒）；2）用Turbo码替代卷积码，编码增益提升5dB，在相同误码率下可降低发射功率3dBm；3）针对FPGA资源限制，设计了并行频谱感知架构，用Verilog实现FFT与干扰检测的流水线处理。
• 项目实施中，我采集了全国8个省份（如河北钢铁厂周边、河南农田区）的电磁环境数据，搭建硬件在环测试平台，验证算法在不同干扰强度下的性能；优化FPGA的RTL代码，将频谱感知时间从12ms缩短至1.8ms；配合软件团队调整数据链路层协议，将抗干扰后的数据重传机制与飞控指令优先级绑定，避免数据堆积。
• 项目成果：数据链抗干扰能力提升45%，任务中断率降至2.5%以内；功耗降低28%，飞控续航时间延长1.2小时；通过民航局RTCA DO-181C《无人机数据链抗干扰性能测试》，支撑公司农业植保无人机市场占有率从10%提升至19%，成为公司当年营收增长的核心驱动力之一。

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。