负责高压电网、新能源电站等工业场景下多旋翼/固定翼无人机全流程操作，涵盖复杂环境任务规划、飞控系统动态调试、突发故障应急处理及巡检数据实时验证，支撑电网设备缺陷识别与运维决策，工作边界聚焦操作层技术实现，不涉及飞控底层算法开发。

• 主导某省级电网500kV输电线路年度巡检项目，针对山区强电磁干扰（场强≥120dBμV/m）与复杂地形（坡度＞45°）场景，基于PX4飞控开源框架二次开发抗干扰参数集，结合双频（2.4G+5.8G）图传模块与RTK差分定位，将单基塔巡检耗时从8分钟压缩至4.5分钟，全年累计完成1200公里线路巡检，缺陷识别准确率从88%提升至97%（漏检率＜3%）。
• 应对夏季台风季突发任务，操作固定翼无人机执行受灾变电站周边灾情侦查，面对10级阵风（风速25m/s）与低能见度（＜500m），通过QGroundControl实时调整气动参数（增大迎角补偿+降低巡航速度至18m/s），配合热成像相机（分辨率640×512，帧率30Hz）穿透薄雾，2小时内完成5平方公里区域影像采集，为抢险方案提供关键地理数据。
• 牵头优化多机协同巡检流程，基于Mission Planner编写Python脚本自动生成交错航线，解决传统单架次覆盖盲区问题，将3人机组日作业量从80基塔提升至150基塔，项目获客户“年度高效协作奖”。
• 建立无人机操作风险分级机制，梳理电磁干扰、链路中断、动力失效等8类高频故障场景，编制《工业无人机应急处置SOP》，年内成功处置17起飞行异常（含3次链路中断后自动返航），全年零安全事故。

承担农业植保、应急救援及城市测绘等场景无人机操作，负责飞行前环境评估、航线规划校准、载荷设备（多光谱/激光雷达）调试及作业数据初步分析，支撑客户降本增效需求，边界为按技术规范执行操作，不涉及系统级故障维修。

• 主导春耕季10万亩农田植保项目，操作大疆T40无人机搭载多光谱相机，针对南方丘陵地形（海拔落差±80m）优化航线重叠率（前后80%→75%，左右70%→65%），结合变量喷洒系统（流量误差＜±2%），将农药使用量减少15%，单日作业面积从300亩提升至650亩，客户成本降低22万元/季。
• 参与森林火灾应急响应，操作M300 RTK搭载热成像双光吊舱，面对夜间高温（地表温度＞60℃）与烟雾遮挡，通过调整红外增益（+3档）与调色板模式（白热→铁红），精准识别3处隐蔽火源（温度＞500℃），引导地面消防2小时内扑灭，获应急管理局书面表扬。
• 负责城市三维建模项目，使用Phantom 4 RTK配合L1激光雷达，针对高楼群（高度＞100m）场景解决点云漂移问题，通过布设12个像控点（间距≤200m）与启用IMU校准功能，将建模精度从±15cm提升至±8cm，交付成果一次性通过甲方验收。
• 编制《新手飞行员训练手册》，提炼“环境扫描-设备自检-模拟预演”三步法，带教6名新员工通过民航局UTC认证，团队操作失误率从12%降至3%。

配合研发团队完成无人机原型机测试，负责基础飞行性能验证（悬停精度、续航时间）、载荷功能测试（相机曝光/图传延迟）及测试数据记录，为飞控算法优化提供现场反馈，边界限于执行测试用例，不参与算法设计。

• 参与某型垂直起降固定翼原型机首飞保障，执行低速滑跑（速度≤15m/s）、爬升（梯度3m/s）、盘旋（半径50m）等基础科目测试，记录悬停误差（水平±0.3m，垂直±0.2m）与续航数据（标称120min，实测112min），输出《首飞问题清单》含7项改进建议（如加强尾翼阻尼），被研发团队采纳5项。
• 负责多传感器融合测试，操作原型机搭载GPS/视觉SLAM双定位模块，在GPS拒止环境（模拟地下车库）验证定位稳定性，通过对比两种定位数据（偏差＜0.5m），协助团队优化融合权重算法，最终定位误差从1.2m降至0.4m。
• 搭建测试数据采集系统，使用LabVIEW编写脚本同步记录飞控日志（.ulg格式）、图传信号强度（dBm）及环境参数（温度/湿度），累计采集200+小时测试数据，建立“环境-性能”关联数据库，为后续测试方案设计提供参考。
• 协助完成民航局适航认证准备，整理300+页飞行测试报告（含抗风性、应急返航等专项），确保符合CCAR-91部要求，助力原型机通过局方目击测试。

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。