配套视频课程体系
（分课版·全栈实训）
从零基础安全飞行 → Python开发 → MAVProxy自动化 → YOLO目标识别跟随
真正让无人机“飞起来、看得懂、自主决策”
4大核心课程
38节实训课时
4个结业项目
支持ROS2/MAVLink/YOLOv8
一、基础操作课程 － 从零到安全飞行
学习目标：掌握无人机安全操作规程，能够独立完成手动飞行、自动任务及室内定位飞行。
第1课
无人机安全规范
通过 电池管理（充电/存储/电压报警）、螺旋桨安装与检查、GPS信号确认流程、紧急情况处理（丢星、低电量、失控保护）。
课后产出：能独立完成一份飞行前检查清单
第2课
遥控器(FS-i6)设置与对频
通过 遥控器按键功能讲解、接收机对频、通道映射设置、摇杆校准。
课后产出：成功对频并校准遥控器
第3课
飞行模式详解与切换
通过 姿态模式(Stabilize)、悬停模式(Loiter)、定高模式(AltHold)、自动航线模式(Auto)的使用场景与切换方法。
课后产出：能在飞行中熟练切换4种模式
第4课
第一次手动飞行
通过 解锁(arm)、起飞、悬停、方向控制（俯仰/横滚/偏航）、降落、上锁(disarm)。
课后产出：完成一次安全的手动起降飞行
第5课
地面站使用(网页版/Mission Planner)
通过 连接飞控、查看遥测数据、规划航线（航点设置）、上传任务。
课后产出：能规划一条3个航点的简单航线
结业项目（基础操作）
完成一次 「室外自动航线飞行 + 室内定位悬停」 的综合考核飞行，安全规范评分≥90分。
二、Python编程开发课程 － 用代码控制无人机
学习目标：使用Python通过MAVLink协议与飞控通信，实现数据读取与自主控制。
第1课
开发环境搭建
树莓派Ubuntu 22.04环境检查、安装pymavlink/serial库、测试串口通信。
产出：成功运行第一个MAVLink连接脚本
第2课
MAVLink协议基础
MAVLink消息框架、常用消息ID（HEARTBEAT, ATTITUDE, GPS_RAW_INT, BATTERY_STATUS）。
产出：能说出3种以上常用消息的作用
第3课
读取飞控遥测数据（一）
读取姿态角(roll/pitch/yaw)、电池电压、电流、剩余百分比。
产出：打印出实时姿态与电量数据
第4课
读取飞控遥测数据（二）
读取GPS坐标（经纬度）、相对高度、气压计高度、速度信息。
产出：打印出实时位置与速度信息
第5课
Python控制无人机基础
解锁(arm)、起飞(takeoff)、降落(land)、紧急上锁(disarm)指令。
产出：编写脚本实现“解锁→起飞1米→降落”
第6课
位置移动控制
使用MAVLink的SET_POSITION_TARGET_GLOBAL_INT，控制无人机飞到指定GPS坐标。
产出：脚本控制无人机飞到指定点(精度<2米)
第7课
姿态与速度控制
SET_ATTITUDE_TARGET控制偏航角，SET_POSITION_TARGET_LOCAL_NED控制本地速度。
产出：实现无人机原地旋转360°和前后移动
第8课
摄像头视频流获取
使用OpenCV读取树莓派摄像头(USB/CSI)，实时显示画面。
产出：在屏幕上看到实时无人机视角
第9课
视频画面叠加遥测数据
将姿态角、电量、高度等以文字形式叠加到视频画面，生成HUD效果。
产出：录制一段带飞行数据的视频回放
第10课
综合实战：全自动航线飞行脚本
完整Python脚本：起飞→依次飞向3个航点→自动返航→降落，全自动任务。
产出：完成一次无需人工干预的自动任务
Python结业项目
提交Python脚本：实现「起飞 → 飞到目标点（操场中心）→ 悬停10秒 → 返航降落」，并输出带HUD的飞行视频。
三、MAVProxy 课程 － 高级命令行地面站与自动化
学习目标：掌握轻量级地面站MAVProxy，实现脚本化自动任务和多设备桥接。
第1课
MAVProxy 安装与连接
树莓派上安装MAVProxy、通过串口连接飞控、验证通信。
产出：成功启动MAVProxy并看到心跳包
第2课
核心模块(一)：map / console
map模块(显示无人机位置轨迹)、console模块(查看完整MAVLink消息)。
产出：能在地图上看到无人机实时位置
第3课
核心模块(二)：log / param
log模块(记录飞行日志)、param模块(读取/修改飞控参数)。
产出：保存一次飞行日志并修改一个参数
第4课
命令行控制飞行
使用module load、arm takeoff、mode、rc等命令控制无人机。
产出：完全用命令行完成一次起降
第5课
MAVProxy Python模块接口
编写简单.py模块，在MAVProxy中加载并调用自定义模块。
产出：打印“Hello Drone”
第6课
自动巡逻脚本开发
巡逻模块：无人机按航点列表循环飞行，每到一个航点拍照。
产出：实现自动巡逻并拍照功能
第7课
电量保护脚本开发
监听BATTERY_STATUS消息，电量低于阈值时自动触发返航。
产出：实现低电量自动返航保护
第8课
多设备桥接(一) 服务器模式
机载树莓派作为MAVProxy服务器，地面站通过UDP连接，成功接收转发的遥测数据。
产出：地面站成功接收机载转发数据
第9课
多设备桥接(二) 三方协同
遥控器、地面站、机载脚本三方同时连接，实现冗余+远程控制。
产出：搭建三方同时监控的通信链路
第10课
综合实战：全命令行任务部署
使用MAVProxy完成：起飞→自动巡逻3个点→低电量返航→降落，全程无鼠标操作。
产出：一个脚本+命令行完成完整任务
MAVProxy结业项目
提交一个自定义MAVProxy模块，实现“巡逻 + 拍照 + 低电量返航”一体化功能。
四、目标识别与跟踪实战 － 让无人机“看见”并“跟随”
学习目标：基于YOLOv8+OpenCV实现实时目标检测，并开发无人机自动跟随功能。
第1课
YOLOv8环境搭建
树莓派4B上安装Ultralytics YOLOv8、下载预训练权重(COCO 80类)。
产出：成功运行YOLOv8检测示例图片
第2课
实时摄像头检测
YOLOv8+OpenCV结合，对摄像头每一帧进行检测并标注检测框。
产出：实时画面中看到人和物体的检测框
第3课
性能优化与帧率测试
调整推理尺寸(img_size)、半精度(FP16)、关闭增强，实测FPS达到15-18 FPS稳定检测。
产出：稳定运行YOLOv8实时推理
第4课
目标锁定算法(一) 多目标选定
在多目标中选定一个目标(如特定颜色衣服的人)，计算其检测框中心点。
产出：能输出选定目标的中心坐标
第5课
目标锁定算法(二) 偏差计算
计算中心点与画面中心(图像中心)的像素偏差(dx, dy)。
产出：输出水平偏差和垂直偏差值
第6课
偏差转飞控指令
将dx映射为偏航角速度(yaw rate)，将dy映射为俯仰或高度微调指令，无人机水平跟随目标移动。
产出：无人机水平方向跟随目标左右移动
目标识别结业项目
提交完整跟随脚本 + 一段跟随飞行视频（无人机视角），视频中显示检测框和实时偏差数据，实现“看见即跟随”。
课程总览（快速查阅版）
| 课程名称 | 总课时 | 结业项目/核心产出 |
|---|---|---|
| 基础操作课程 | 8课 | 室外自动航线 + 室内定位悬停综合考核 |
| Python编程开发课程 | 10课 | 全自动航线飞行脚本 + 带HUD的视频回放 |
| MAVProxy高级课程 | 10课 | 自定义巡逻模块(巡逻+拍照+低电量返航) |
| 目标识别与跟踪实战 | 6课 | 自主跟随脚本 + 跟随飞行视频 |
通过 全套课程适配平台：F450-4B / Pixhawk + 树莓派4B / Ubuntu + ROS2 + MAVProxy + YOLOv8。支持无人机二次开发、科研与竞赛。