飞行控制算法工程师简历模板
《飞行控制算法工程师简历模板》
一、基本信息
姓名：张明阳
性别：男
年龄：32岁
学历：博士（控制科学与工程）
毕业院校：清华大学航空航天学院
毕业时间：2020年6月
联系电话：+86-138-XXXX-XXXX
电子邮箱：zhangmy@flightcontrol.com
求职意向：飞行控制算法工程师
期望薪资：40-60万/年
工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2015.09-2020.06 清华大学 航空航天学院 控制科学与工程专业 博士
研究方向：无人机自主飞行控制算法设计、多机协同控制策略
博士论文：《基于强化学习的四旋翼无人机抗扰动控制算法研究》
主要成果：提出改进型DDPG算法，使无人机在6级风速下姿态保持误差降低42%
2011.09-2015.06 北京航空航天大学 自动化学院 自动化专业 学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
校级优秀毕业生、国家奖学金获得者
三、专业技能
1. 飞行控制算法开发
精通PID控制、LQR控制、滑模控制等经典控制方法
熟练应用模型预测控制（MPC）、自适应控制等现代控制理论
深入理解无人机六自由度动力学建模与仿真
2. 软件开发能力
MATLAB/Simulink（5年+经验）：完成10+个飞行控制系统建模项目
C/C++（4年+经验）：开发嵌入式飞控系统核心算法模块
Python（3年+经验）：实现算法验证与数据分析脚本
3. 工具与平台
熟悉PX4、ArduPilot开源飞控架构
掌握Gazebo、FlightGear等飞行仿真平台
熟练使用JMAVSim进行硬件在环（HIL）测试
4. 数学基础
精通线性代数、最优控制理论
熟悉随机过程、卡尔曼滤波及其变种算法
具备凸优化、非线性优化问题求解能力
四、工作经历
2020.07-至今 某航空科技公司 高级飞行控制算法工程师
职责与成果：
1. 主导某型垂直起降固定翼无人机飞控系统开发
设计基于反步法的过渡段控制算法，使模式切换成功率从82%提升至97%
开发抗风扰控制模块，在12m/s侧风条件下保持航迹跟踪误差
2. 构建多机协同控制框架
实现基于一致性算法的编队保持，队形重构时间缩短至3.2秒
开发分布式避障算法，使10机编队在复杂环境中的碰撞风险降低76%
3. 优化算法工程化实现
将控制周期从50ms压缩至20ms，系统响应延迟降低60%
设计故障诊断与容错控制机制，关键传感器失效时仍能保持稳定飞行
2018.06-2018.12 中国航天科技集团 飞行控制部 实习工程师
参与某型运载火箭制导控制系统仿真
协助完成蒙特卡洛打靶分析，验证系统鲁棒性
开发姿态解算算法，计算精度提升18%
五、项目经验
1. 城市环境无人机自主避障系统（2021.03-2022.06）
项目角色：算法负责人
技术要点：
融合激光雷达与视觉传感器的多模态感知方案
设计基于动态窗口法的局部路径规划算法
实现全局路径与局部避障的动态协调机制
项目成果：
在复杂城市环境中实现98.7%的避障成功率
系统响应时间
相关技术申请发明专利2项
2. 高速无人机敏捷机动控制（2020.09-2021.02）
项目角色：核心算法开发者
技术要点：
建立考虑气动弹性的高精度动力学模型
设计基于输入整形的前馈补偿控制
开发时变参数的自适应控制律
项目成果：
实现12g过载条件下的稳定跟踪
机动过程中姿态角误差
3. 分布式无人机集群编队控制（2019.07-2020.05）
项目角色：算法设计负责人
技术要点：
构建基于虚拟结构的编队控制框架
设计分布式一致性协议实现队形保持
开发动态拓扑下的编队重构算法
项目成果：
实现20机编队的稳定飞行与队形变换
编队保持误差
相关成果发表于IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
六、学术成果
1. 发表论文
[1] Zhang M, Li X, Wang H. "Adaptive Robust Control for Quadrotor UAVs under Wind Disturbances" in IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2022. (SCI一区, IF=8.2)
[2] Zhang M, et al. "Distributed Formation Control of Multi-UAV Systems with Communication Delays" in Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2021. (AIAA期刊, IF=3.8)
[3] 张明阳等. "基于深度强化学习的无人机避障算法研究" 《航空学报》2020年第41卷第8期. (EI核心)
2. 专利申请
[1] 一种基于模型预测控制的无人机轨迹跟踪方法（申请号：202210XXXXXX.X）
[2] 多无人机协同避障的分布式决策系统及方法（申请号：202110XXXXXX.7）
3. 国际会议
2022年AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference (美国奥兰多) 作专题报告
2021年IEEE International Conference on Robotics and Automation (中国西安) 主持分会场
七、专业技能认证
2022年 获得DO-178C航空软件开发生命周期认证
2021年 通过ASPICE过程能力3级评估
2020年 取得FAA无人机系统（UAS）认证工程师资格
2019年 获得MathWorks认证的MATLAB专业工程师资格
八、自我评价
1. 技术能力
具备从算法设计到工程实现的全流程开发经验，熟悉军用/民用无人机飞控系统开发规范
对飞行控制领域的前沿技术（如基于学习的控制、分布式协同）有深入研究和实践
2. 解决问题能力
在多个项目中成功解决高动态环境下的控制稳定性问题
擅长将复杂理论转化为可实现的工程解决方案
3. 团队协作
具有跨学科团队领导经验，能有效协调机械、电子、软件等多专业团队
良好的英语沟通能力，曾与欧美研发团队进行技术对接
4. 职业态度
对飞行控制技术充满热情，持续关注行业最新发展
注重代码质量和系统可靠性，坚持严格的测试验证流程
九、附加信息
语言能力：英语（CET-6 623分，IELTS 7.5），可熟练阅读英文技术文献并进行学术交流
计算机能力：全国计算机等级考试四级（网络工程师），熟悉Linux系统开发环境
兴趣爱好：无人机航拍、开源社区贡献（GitHub累计获得300+星标）
社会活动：清华大学无人机协会创始人，组织过3次全国大学生无人机创新大赛
关键词：飞行控制算法工程师、无人机控制、PID控制、模型预测控制、自适应控制、ROS、MATLAB、C++、多机协同、抗风扰控制、故障诊断、专利申请、学术论文、DO-178C认证
简介：本文是一份针对飞行控制算法工程师岗位的专业简历模板，申请人具有清华大学控制科学与工程博士学历，5年+飞行控制算法开发经验，精通经典与现代控制理论，熟悉PX4/ArduPilot等开源飞控架构，具备从算法设计到工程实现的全流程开发能力，在无人机自主控制、多机协同、抗扰动控制等领域有深入研究和多项技术成果，持有相关专利2项，发表SCI/EI论文3篇，获得DO-178C等专业认证，期望在北京/上海/深圳从事飞行控制算法研发工作。
