面试一家智能硬件公司时，我曾精心“包装”过一个无人机飞控项目，其中最大的“亮点”是一个我称之为传感器数据融合的量子抗干扰算法。我描述说，传统无人机在强电磁环境下姿态解算会严重漂移，而我的项目难点就在于需要同时处理陀螺仪、加速度计和磁力计的冲突数据，还要应对电机运转带来的电磁干扰。我声称，为了解决这个核心难点，我没有直接用常见的卡尔曼滤波，而是“大胆”借鉴了某种量子观测的思想（面试官听到这里通常会抬头看我一眼），设计了一套动态加权自适应融合机制。我进一步阐述，这套算法的精髓在于能根据无人机的实时运动状态和电磁环境特征，动态调整不同传感器的置信度权重。比如，在电机高转速、电磁干扰强的阶段，自动降低磁力计数据的权重，更多地依赖陀螺仪和加速度计进行短期姿态估计；在平稳飞行阶段，则恢复磁力计数据以修正长期漂移。为了让故事更逼真，我还会提到在调试阶段，如何通过高级示波器捕获SPI总线上的异常数据包，并“手写”一个异常数据过滤算法，最终将姿态解的稳定性“提升了300%”（这个数字当然是重点润色过的）。