现代无人机故障诊断不仅仅需要记录飞控日志。要理解推进系统故障如何影响飞行器，研究人员需要观察完整的链路：

在 DROBOTICS，我们正在开发一套可复用的无人机电机故障诊断与容错控制研究平台，专为高校实验室、研究团队、教学项目以及从事故障诊断和容错控制的开发者设计。

许多无人机数据集包含 PWM 指令、姿态、IMU 测量、GPS 或电池信息。

例如，在电机退化实验中，控制器可能持续请求某个输出，而实际电机转速却在下降。

飞控使用 DShot 与 ESC 通信，而双向 DShot 允许电机转速遥测返回 PX4。Raspberry Pi 随后接收无人机遥测流并使用我们自己的模块化 C++ 软件进行处理。

首批工程里程碑之一是验证能够可靠地获得每个电机的实际转速。

我们不是为单个实验开发一次性脚本，而是将系统构建为可复用的 DROBOTICS 研究模块。

长期目标是使同一软件框架可复用于不同的 DROBOTICS 无人机平台，这些平台可能具有不同的：

Raspberry Pi 作为机载计算机，负责数据采集以及后续的故障管理功能。

在开发和实验室测试中，我们还希望在运行机载研究软件时保留正常的 QGroundControl 操作。

平台正在围绕几种受控的电机故障场景进行开发。

目标不仅仅是制造故障。平台必须记录故障前、故障中和故障后发生的情况。

大学或研究小组可以将同一无人机平台用于许多不同的研究课题。

对许多研究团队来说，拥有自己的数据集非常有价值。私有实验数据集允许研究人员控制：

客户或大学可以生成并保留自己的研究数据，而不是完全依赖其他组织提供的数据。

虽然该平台专注于推进系统故障，但许多工程内容与更广泛的自主机器人研究重叠。

该平台目前正在积极进行工程开发。

长期目标是为研究人员提供完整的实验环境，而不是黑盒无人机。