负责超视距无人机复杂任务全流程操作与风险评估，推动通信链路与任务载荷协同优化，保障高价值场景（如海上风电、远距巡检）的执行质量与安全性

• 主导某海上风电场叶片巡检项目，操作自研SK-UV-500垂直起降固定翼（续航8小时、视距150公里），搭载毫米波雷达+4K光电吊舱。针对海上高湿度、8级阵风导致的雷达回波噪声高问题，提前导入气象数据用X-Plane模拟姿态，调整飞行速度至35m/s，将噪声从15dB降至8dB，累计完成5座风电塔检测，发现≥0.5mm裂纹18条，成本较直升机巡检降低70%
• 牵头超视距通信链路优化，使用Anritsu MS2720T频谱分析仪测试2.4/5.8/1.4GHz频段穿透性，针对海面反射 multipath 干扰，引入OFDM调制+空间分集接收方案，将通信误码率从10^-4压至10^-6，保障10小时连续实时视频回传无中断
• 制定超视距任务应急处理SOP，覆盖链路中断（自动切中继）、动力失效（启备用电池）、恶劣天气（预判返航）等8类场景，对10名操作员开展模拟训练，将应急响应时间从3分钟缩至45秒，团队零超视距事故
• 参与AI辅助决策系统测试，用Python编写脚本联动热成像与历史缺陷库，实现裂纹/腐蚀自动识别，将单架次数据处理时间从2小时压至15分钟，巡检报告生成效率提升87.5%

负责中大型固定翼无人机常规/专项任务操作，牵头航电系统与通信链路集成测试，推动任务效率与安全性双提升

• 主导某省级电网输电线路巡检，操作SK-FX-200固定翼（翼展3.5米、续航4小时），搭载FLIR Tau 640热成像+ADS-B接收机。针对山区地形信号遮挡，采集DEM数据用Mission Planner规划“之字形”航线，结合ADS-B实时避民航，累计巡检120公里线路，发现绝缘子破损/导线断股32处，效率较人工提升6倍
• 负责通信链路抗干扰测试，用Keysight E7515B矢量信号分析仪测工频电磁干扰（50Hz谐波），优化SK-MESH-02中继节点跳频策略，将干扰环境下通信可靠性从90%提至98.5%，保障72小时连续巡检无中断
• 依据CCAR-91部制定固定翼年度适航检查流程，涵盖IMU校准、磁罗盘标定、动力系统测试（油耗/桨叶动平衡）等11项，完成15架次检查，确保所有无人机符合民航局适航要求
• 指导3名初级飞手，通过“影子跟飞+案例复盘”传教复杂地形操作与应急处置，团队任务完成率从85%提至95%，零安全事故

负责小型多旋翼/固定翼无人机操作，配合研发测试，制定基础操作流程，保障任务精准执行与新手培养

• 主导某园区安防巡检，用DJI Matrice 300 RTK+P1相机，结合RTK差分定位解决高楼信号漂移，预规划航线时用Pix4Dmapper生成点云地图，调整飞行高度至120米，将定位误差从±5cm压至±1.2cm，累计飞行180小时完成12个园区巡检，零坠机
• 配合飞控迭代测试，用QGroundControl监控姿态角/角速度/GPS星数，提出“阶梯式扰动测试法”（3-8m/s风速+0.5-2kg载荷下定点悬停），收集200组数据协助定位磁罗盘干扰，姿态稳定时间从1.5秒缩至0.8秒
• 负责数据链路测试，用YAESU FT-8900R搭2.4/5.8GHz视距链路，针对仓库金属遮挡丢包问题，引入自研SK-MESH-01中继，丢包率从8%降至1.5%，保障仓储盘点实时回传
• 编写《初级操作员培训手册》，梳理起飞检查清单（电池/ GPS/链路）、应急流程（失控返航/低电量迫降）等12项标准，培训5名新员工将独立操作达标时间从7天缩至4天

大型工业无人机全场景多模态融合避障系统研发

• 工业无人机向大型化（起飞重量＞100kg）、复杂环境作业（山区电力巡检、城市应急救援）渗透，现有单模态避障（视觉/雷达）存在“视觉受光照干扰、雷达难辨小目标”的痛点，需研发覆盖0-500米范围、支持细电线/移动车辆等复杂障碍物的多模态融合避障系统，目标误报率＜1%、响应时间＜100ms，通过民航局适航认证。
• 项目核心挑战有三：一是多传感器（16线LiDAR、77GHz毫米波雷达、双目视觉）数据同步与空间校准，初始时间戳偏差达50ms、坐标误差超10cm；二是复杂背景下小目标检测，如直径5cm的电力线在植被遮挡下漏检率高达20%；三是动态障碍物（如路口移动货车）轨迹预测滞后，导致避障决策延迟。
• 针对数据同步，设计“硬件触发+软件补偿”双冗余机制：用FPGA实现传感器硬件触发同步，再用卡尔曼滤波补偿剩余时间偏差，将时间同步精度压至5ms内，空间校准采用基于SIFT特征的PnP算法，误差控制在2cm以内；针对小目标检测，优化YOLOv7颈部网络，加入CBAM注意力机制聚焦小目标区域，并用Blender合成10万张含电力线/树枝的复杂场景数据增强，将小目标漏检率降至3%；针对动态预测，融合LSTM长时记忆与卡尔曼滤波实时性，构建“历史轨迹+速度矢量”的双维度预测模型，将轨迹预测准确率从75%提升至92%。
• 系统最终实现0-500米全场景覆盖，误报率0.8%、响应时间85ms，通过民航局RTCA DO-365适航测试；应用于公司M300大型工业无人机，在南方电网电力巡检、郑州暴雨应急救援中落地，累计完成1200+架次任务，避免3起无人机撞线/撞车事故。个人主导系统架构设计与核心算法优化，申请2项发明专利（“一种多模态传感器数据校准方法”“基于注意力机制的小目标避障检测模型”），获公司年度技术创新奖。

中近程物流无人机集群管控平台开发

• 电商物流亟需无人机集群配送降本，但现有管控平台存在“集群路径冲突率高（＞10%）、载荷分配不合理（电池续航浪费约20%）、应急响应慢（指令延迟＞500ms）”问题，目标是开发支持10-50架集群的管控平台，将路径冲突率压至5%以下、载荷利用率提升20%、应急响应时间＜2分钟。
• 项目难点集中在三方面：一是动态环境下的集群路径重规划，突发障碍物（如飞鸟、临时搭建物）会导致原路径失效；二是多目标载荷分配，需平衡货物重量、电池健康度、配送时效三个维度；三是4G网络下集群通信延迟，指令传输慢导致协同误差。
• 路径规划方面，改进传统A*算法，加入PPO强化学习模块，让无人机实时感知环境并自主调整路径，将冲突率从12%降至4%；载荷分配上，构建混合整数规划（MIP）模型，引入电池SOH（健康状态）作为约束条件，优化货物与无人机的匹配策略，将载荷利用率从75%提升至90%；通信层面，采用MQTT协议的QoS 1等级+数据分片传输，将指令延迟从500ms压缩至150ms以内。
• 平台支撑公司“无人机+快递”试点项目，实现50架集群的稳定管控，累计完成8000+单农村末端配送，节省燃油成本15%、减少配送时长25%。个人负责集群路径规划与载荷分配模块开发，撰写3篇技术文档，参与制定《物流无人机集群管控系统企业标准》，获部门季度优秀员工。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。