01
飞控系统概述
飞控系统的基本组成、工作原理、核心传感器（IMU、GPS、磁力计、气压计）介绍。
基础传感器
02
仿真环境搭建
基于PX4/ArduPilot的SITL仿真环境搭建，Gazebo/JSBSim物理引擎配置。
环境SITL
03
故障注入基础
故障注入的概念、分类（硬件/软件/通信故障）、注入方法（修改参数、模拟信号、篡改数据包）。
概念方法论
04
传感器故障注入（一）
IMU（加速度计/陀螺仪）故障注入——偏置、漂移、卡死、噪声增大。
IMU偏置
05
传感器故障注入（二）
GPS故障注入——丢星、跳变、多路径效应、假星注入。
GPS跳变
06
传感器故障注入（三）
磁力计与气压计故障注入——磁干扰、气压突变、高度冻结。
磁力计气压计
07
执行器故障注入
电机/舵机故障注入——单电机失效、桨叶断裂、舵面卡滞、响应延迟。
执行器电机
08
通信链路故障注入
遥控器信号丢失、数传链路中断、数据包延迟/丢包/篡改。
通信丢包
09
飞控软件故障注入
任务调度异常、内存泄漏、参数配置错误、状态机跳转异常。
软件状态机
10
电源系统故障注入
电池电压跌落、瞬间断电、供电纹波干扰。
电源电压
11
故障注入测试框架设计
基于Python的自动化测试框架搭建，测试用例管理，测试报告生成。
框架Python
12
故障注入脚本编写（一）
使用MAVSDK/MAVLink协议注入传感器故障。
MAVSDK脚本
13
故障注入脚本编写（二）
使用Gazebo插件/API注入物理故障。
Gazebo插件
14
故障注入脚本编写（三）
修改PX4/ArduPilot参数实现软件故障注入。
PX4参数
15
故障注入脚本编写（四）
模拟通信链路故障的脚本实现。
通信模拟
16
故障注入测试执行
单故障注入测试、多故障组合注入测试、时序故障注入测试。
执行组合
17
故障注入结果分析
日志分析（ULog/CSV）、关键性能指标（位置误差、姿态角偏差、高度保持精度）提取。
分析ULog
18
故障注入可视化
使用Matplotlib/Plotly绘制故障注入前后的传感器数据对比图、轨迹对比图。
可视化Matplotlib
19
故障注入测试报告生成
自动化生成HTML/PDF测试报告，包含故障描述、注入参数、测试结果、结论。
报告自动化
20
测试案例（一）
GPS丢星后飞控的应急行为测试（悬停、返航、降落）。
案例GPS
21
测试案例（二）
IMU偏置故障下姿态估计的鲁棒性测试。
案例IMU
22
测试案例（三）
单电机失效后多旋翼的容错控制测试。
案例电机
23
测试案例（四）
遥控器信号丢失后飞控的失控保护行为测试。
案例遥控
24
测试案例（五）
组合故障（GPS丢星+IMU噪声）下飞控的综合性能测试。
组合综合
25
自动化与持续集成
将故障注入测试集成到CI/CD流水线（Jenkins/GitHub Actions）。
CI/CDJenkins
26
评估指标
故障检测率、故障隔离率、系统恢复时间、安全等级评估。
指标评估
27
局限性
仿真与实飞差异、故障模型简化、实时性影响。
局限差异
28
最佳实践
测试用例设计原则、故障注入优先级、测试数据管理。
实践管理
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工具链总结
常用工具（MAVSDK、Gazebo、PX4/ArduPilot、MATLAB/Simulink）对比与选型。
工具对比
30
综合实战项目
设计并执行一个完整的飞控故障注入测试项目，从需求分析到测试报告输出。
实战项目