负责中大型工业级无人机（载重10-20kg多旋翼/固定翼）全生命周期飞行操作、复杂场景（电力巡检/应急测绘/环保监测）任务执行，及团队飞行标准制定与新人带教，衔接研发端性能验证与客户端需求落地

• 主导某省级电网输电线路年度巡检项目，选用大疆M300 RTK+禅思H20T组合，结合电力行业差分GNSS（RTK-Diff）定位技术与自研Python航线优化脚本（整合SRTM地形数据与杆塔坐标），解决山区基站信号遮挡导致的航线偏移问题——将单基塔巡检时间从12分钟压缩至8分钟，绝缘子裂纹/金具松动等缺陷识别率提升15%，累计覆盖1200基塔、200公里线路，实现零安全事故与客户续签率100%
• 应对夏季暴雨后某地50平方公里应急测绘任务，操作飞马D2000倾斜摄影无人机搭载五镜头相机，使用ContextCapture软件处理点云数据时，针对水域淹没区雷达反射干扰问题，手动将避障系统阈值从默认80%下调至65%，同时开启RTK实时差分修正定位，3天内交付精度±2cm的DOM/DSM成果，直接用于当地政府灾后重建选址规划，客户满意度达98%
• 搭建“三阶新人带教体系”：1）基础层用小楷智航FlightSim仿真平台训练悬停/航线规划/应急返航；2）场景层模拟电力巡检/环保监测等真实任务；3）实战层跟随执行任务并复盘。通过该体系带教3名新飞行员，团队独立执行任务周期从2个月缩短至1个月，季度任务完成率从85%提升至95%
• 参与公司新型20kg载重多旋翼无人机试飞，负责飞控性能与稳定性验证——用CANoe工具监测飞控系统CAN总线数据（姿态角、电机转速、电池电压），发现高速飞行时桨叶动平衡导致的振动值超标（0.15g→阈值0.1g），协同研发部调整桨叶配重（每片增加2g）并优化动平衡算法，最终振动值降至0.04g以内，试飞成功率从70%提升至92%

聚焦测绘与环保监测场景，负责无人机飞行操作、高精度数据采集及初步质量校验，保障数据满足GIS分析与客户报告需求，同时承担航测系统日常维护

• 主导某地级市生态环境局大气污染溯源项目，选用八旋翼无人机搭载PID气体检测仪+电化学传感器，结合GIS地理信息系统规划500m×500m网格化航线，针对化工园区复杂风场（平均风速4m/s）导致的气体扩散偏差问题，调整飞行高度至150m（原计划100m）并降低航速至3m/s，累计采集10万条VOCs/NOx浓度数据，成功定位3个隐藏污染源，相关结论被纳入当地大气治理白皮书
• 负责公司飞马A3航测无人机系统的校准与维护，每月用Emlid Reach RS2 GNSS接收机对地面站进行静态差分校准，全年保持定位精度在±2cm以内，直接降低航测数据返工率——从之前的10%降至2%，节省客户重新补飞成本约30万元
• 参与市级森林火灾应急演练，操作穿越机（DJI FPV）搭载FLIR热成像相机，使用FLIR Tools软件实时分析热源特征，制定“低空侦查（50m高度）+定点投送灭火弹”方案，演练中成功定位模拟火源点时间从5分钟缩短至2分钟，助力团队获得演练第一名，后续该方案被纳入公司应急服务标准流程
• 优化飞行数据预处理流程：用Pix4Dmapper软件设置“航向重叠度80%/旁向重叠度70%”的自动拼接参数，替代之前人工筛选冗余影像的方式，单项目数据预处理时间从4小时压缩至1.5小时，支撑后续三维建模效率提升40%

负责基础测绘与产品演示任务的无人机飞行，学习行业操作规范与飞控系统基础，协助资深飞行员完成任务并积累场景经验

• 参与公司首次电力塔精细化测绘项目，使用大疆悟2+X5相机，跟随资深飞行员学习Pix4Dcapture航线规划工具，完成20基110kV输电线路杆塔的影像采集（分辨率0.05m），数据经处理后用于三维建模，模型合格率90%，首次接触工业级无人机场景应用
• 承担公司无人机产品演示任务，针对测绘/环保行业客户展示飞行稳定性与影像质量——用大疆Phantom 4 Pro调试参数（ISO 100、快门速度1/1000s、光圈f/2.8），累计演示15次零失误，助力签下3个客户（合计金额50万元），获得“季度最佳演示员”称号
• 自学PX4开源飞控基础，掌握参数调优方法：协助解决演示机偶尔的GPS漂移问题（漂移量50cm→调整PID增益与磁罗盘校准后降至10cm以内），提升演示时的定位精准度，获得研发团队认可
• 参与编写《初级无人机操作手册》，整理10类常见故障处理方案（如信号丢失时的手动接管、电池过放的前期预警），成为公司新员工培训核心资料，将新手故障处理时间缩短30%

复杂环境下无人机集群高可靠通信与智能协同控制系统研发项目

• 某省应急管理厅需解决森林火灾救援中无人机集群“通信易中断、协同效率低”的痛点——传统集群在电力线路、基站等复杂电磁环境下误码率高达10^-3，且多机决策依赖中心节点导致延迟超200ms，无法满足快速侦察需求。我的总体职责是主导集群通信协议设计、强化学习协同算法开发及系统集成，确保支持30架以上无人机在强干扰下稳定作业。
• 关键难题有两点：一是复杂电磁环境下MIMO+OFDM通信波形易受干扰，误码率居高不下；二是传统集中式协同决策导致延迟大，无法应对火灾动态变化。针对通信问题，我调研了10个森林场景的电磁环境数据，引入认知无线电技术实现频谱动态感知与波形参数自适应调整；针对协同延迟，设计分层分布式架构，边缘节点负责本地避障与路径微调，中心节点聚焦全局任务分配，并用强化学习优化决策逻辑。
• 核心行动包括：1）基于MATLAB/Simulink仿真认知无线电的频谱切换策略，结合实时电磁环境数据优化子载波数量与功率分配；2）用ROS系统开发边缘计算节点，实现本地决策与中心控制的低延迟交互（<10ms）；3）通过迁移学习训练强化学习模型，适配5-30架不同规模的集群。创新点在于将认知无线电的动态频谱利用与强化学习的分布式决策结合，打破“重通信轻协同”的传统设计局限。
• 项目成果：通信误码率降至10^-5以内，协同决策延迟缩短至50ms内，支持30架无人机连续作业4小时。系统交付后，应急厅森林火灾侦察覆盖面积提升40%，故障点定位时间从30分钟缩至18分钟。我主导算法设计与系统集成，申请2项发明专利（“一种基于认知无线电的无人机集群通信方法”“基于强化学习的无人机集群协同决策系统”），获公司“年度技术突破奖”。

小型化无人机载高精度雷达与数据链一体化设计项目

• 传统无人机雷达载荷与数据链独立设计，导致体积超2kg、功耗>150W，无法适配地质勘探、边境巡逻等小型化无人机需求（需载荷体积<1.5L、功耗<120W）。我的职责是负责雷达与数据链的一体化架构设计，解决频谱冲突与低功耗问题，实现“功能融合、体积减半”目标。
• 关键难题一是OFDM体制雷达与数据链的频谱重叠导致干扰，二是小型化带来的FPGA功耗与散热挑战。针对频谱问题，我提出正交子载波分配方案，将雷达与数据链子载波间隔设为10kHz，通过循环前缀区分信号；针对功耗，采用低功耗Artix-7 FPGA作为主控，优化电源管理电路，降低待机功耗。
• 核心行动包括：1）用ADS仿真雷达射频电路，调整天线布局减少相互干扰；2）基于Vivado开发FPGA程序，实现雷达信号处理与数据链传输的并行运算；3）用CST仿真整机电磁兼容，调整载荷舱内设备间距降低串扰。创新点在于首次在同一平台上实现OFDM雷达与数据链的频谱共享，解决“功能割裂”问题。
• 项目成果：一体化载荷体积从2.1L降至1.2L，功耗从160W降至104W，数据传输速率从100Mbps提至300Mbps，雷达分辨率保持0.5m。应用于地质勘探公司的无人机后，单架次勘探面积从5km²扩至6.25km²，效率提升25%。我负责架构设计与关键模块开发，获公司“技术创新三等奖”，成果纳入公司小型无人机载荷标准库。

• 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。