多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，包括系統(tǒng)配置模塊、ADS?B數(shù)據(jù)模塊、無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊和感知與規(guī)避算法模塊，上述各個(gè)模塊均連接至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。本發(fā)明還公開了對(duì)應(yīng)的仿真方法，解決了現(xiàn)有的無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法成本高、測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)大、效率低等問題。
【專利說明】
多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明屬于無人機(jī)導(dǎo)航與控制技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種多傳感器融合無人機(jī)感知 與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著無人機(jī)在軍用、民用領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，未來空域?qū)⑷遮吤芗罅繜o 人機(jī)的空域密集飛行將使得空中交通碰撞概率急劇增加，給現(xiàn)有的空中交通安全帶來重大 威脅。感知與規(guī)避技術(shù)通過給無人機(jī)加載空域感知傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)空中目標(biāo)的有效監(jiān)測(cè)、跟 蹤，并通過規(guī)避路徑規(guī)劃與應(yīng)急機(jī)動(dòng)控制完成對(duì)威脅目標(biāo)的有效規(guī)避，從而保證無人機(jī)的 空域飛行安全。
[0003] 無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)的設(shè)計(jì)涉及無人機(jī)傳感器配置、空域感知算法、碰撞評(píng)估 邏輯、無人機(jī)規(guī)避機(jī)動(dòng)控制等方面，是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)級(jí)工程。無人機(jī)的傳感器配置需充分 考慮無人機(jī)的任務(wù)屬性、載荷能力、氣動(dòng)性能等，同時(shí)也要符合空中交通管理系統(tǒng)的相關(guān)規(guī) 則和配置要求;無人機(jī)空域感知算法基于傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的有效檢測(cè)和狀態(tài)估計(jì)； 碰撞評(píng)估邏輯根據(jù)航空條例的規(guī)定進(jìn)行，基于空中感知結(jié)果進(jìn)行威脅評(píng)估與碰撞告警;規(guī) 避路徑規(guī)劃與機(jī)動(dòng)控制要在無人機(jī)機(jī)動(dòng)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)最安全、經(jīng)濟(jì)的規(guī)避路徑設(shè)計(jì)和穩(wěn)定的 規(guī)避機(jī)動(dòng)控制輸出。基于上述功能的感知與規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜，基于實(shí)際硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 方式需要進(jìn)行多種傳感器的購置和多次配置安裝，過程繁瑣、經(jīng)濟(jì)性較差。進(jìn)行算法設(shè)計(jì)需 要經(jīng)過多次的參數(shù)調(diào)試，進(jìn)行真實(shí)的空中碰撞場(chǎng)景的系統(tǒng)試驗(yàn)測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)較大，事故損失巨 大。相比于硬件實(shí)際系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式，基于軟件仿真平臺(tái)的無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)能 夠輕易的實(shí)現(xiàn)傳感器選型、參數(shù)配置等功能，仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)低、設(shè)計(jì)效率高，適用于無 人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)的初期選型與算法設(shè)計(jì)開發(fā)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方 法，以解決現(xiàn)有的無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法成本高、測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)大、效率低等問 題。
[0005] 本發(fā)明所采用的第一種技術(shù)方案是，多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)， 包括系統(tǒng)配置模塊、ADS-B數(shù)據(jù)模塊、無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊和感知與 規(guī)避算法模塊，上述各個(gè)模塊均連接至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池進(jìn)行數(shù)據(jù)交互；
[0006] 其中，系統(tǒng)配置模塊，用于完成仿真系統(tǒng)的參數(shù)配置和系統(tǒng)初始化，并將參數(shù)和初 始化信息發(fā)送至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池，參數(shù)包括SAA場(chǎng)景設(shè)置，傳感器的參數(shù)配置文件，算法參數(shù)配 置，無人機(jī)平臺(tái)配置信息和飛行任務(wù)；
[0007] ADS-B數(shù)據(jù)模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池獲取初始化信息，并采集空域目標(biāo)的真實(shí)空 中交通數(shù)據(jù)，再將真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池；
[0008] 傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊、感知與規(guī)避算法模塊和無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊之間依次形成 數(shù)據(jù)回路，無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊將其仿真飛行狀態(tài)信息發(fā)送至傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊，傳感 器數(shù)據(jù)仿真模塊再根據(jù)真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生相應(yīng)的感知數(shù)據(jù)并發(fā)送至感知與規(guī)避算法 模塊，感知與規(guī)避算法模塊計(jì)算得到最優(yōu)規(guī)避路徑并反饋至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊，使得無 人機(jī)平臺(tái)仿真模塊動(dòng)態(tài)調(diào)整以保證其始終處于最優(yōu)規(guī)避路徑。
[0009]進(jìn)一步的，無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊，用于模擬無人機(jī)，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池獲取仿真系 統(tǒng)的初始化信息、航點(diǎn)信息、和最優(yōu)規(guī)避路徑，以控制無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊的仿真飛行，并 將仿真飛行狀態(tài)信息存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池；
[0010]傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池獲取:仿真系統(tǒng)的初始化信息、真實(shí)空 中交通數(shù)據(jù)、以及由無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊輸出的仿真飛行狀態(tài)信息，然后產(chǎn)生相應(yīng)的感知 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池；
[0011]感知與規(guī)避算法模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池獲取感知數(shù)據(jù)，并根據(jù)感知數(shù)據(jù)對(duì)空 域目標(biāo)進(jìn)行威脅評(píng)估和規(guī)避路徑規(guī)劃，從而得到最優(yōu)規(guī)避路徑，并將最優(yōu)規(guī)避路徑存儲(chǔ)至 系統(tǒng)數(shù)據(jù)池。
[0012] 進(jìn)一步的，無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊，包括與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池依次連接的任務(wù)規(guī)劃模塊、飛 行控制模塊和飛行器平臺(tái)仿真模塊；
[0013] 任務(wù)規(guī)劃模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池來加載無人機(jī)的初始航點(diǎn)、無人機(jī)平臺(tái)的配 置信息和飛行任務(wù)；
[0014] 飛行控制模塊，用于跟蹤無人機(jī)的航點(diǎn)；
[0015] 飛行器平臺(tái)仿真模塊，用于輸出無人機(jī)的仿真飛行狀態(tài)信息。
[0016] 進(jìn)一步的，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊包括雷達(dá)仿真器、紅外仿真器和/或光電仿真器；
[0017] 雷達(dá)仿真器，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池讀取真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)和仿真飛行狀態(tài)信息， 并生成雷達(dá)仿真數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池，再傳輸至感知與規(guī)避算法模塊；
[0018] 紅外仿真器，用于仿真生成場(chǎng)景中的空域目標(biāo)和背景的紅外輻射強(qiáng)度，并將紅外 圖像存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池，再傳輸至感知與規(guī)避算法模塊；
[0019] 光電仿真器，用于仿真生成含有空域目標(biāo)的可見光實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，并將實(shí)時(shí)圖像 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池，再傳輸至感知與規(guī)避算法模塊。
[0020] 進(jìn)一步的，感知與規(guī)避算法模塊包括與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池依次連接的環(huán)境感知模塊、威 脅評(píng)估模塊和規(guī)避算法模塊；
[0021] 環(huán)境感知模塊，通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池讀取傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊中各個(gè)傳感器的參數(shù)配 置文件，并讀取感知數(shù)據(jù)，再根據(jù)傳感器的參數(shù)配置文件和感知數(shù)，據(jù)得到空域目標(biāo)的狀態(tài) 估計(jì)；
[0022] 威脅評(píng)估模塊，通過讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)池中的算法參數(shù)設(shè)置，并通過讀取環(huán)境感知算 法模塊的數(shù)據(jù)和無人機(jī)的仿真飛行狀態(tài)信息來進(jìn)行威脅等級(jí)評(píng)估，對(duì)超過一定威脅等級(jí)的 空域目標(biāo)進(jìn)行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送空域目標(biāo)的位置和速度狀態(tài)估計(jì)數(shù) 據(jù)至感知與規(guī)避算法模塊；
[0023] 規(guī)避算法模塊，用于進(jìn)行無人機(jī)最優(yōu)規(guī)避路徑解算，并將解算結(jié)果以航點(diǎn)的形式 通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池發(fā)送至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊。
[0024]進(jìn)一步的，ADS-B數(shù)據(jù)模塊包括ADS-B IN模塊，ADS-B IN模塊通過解析得到空域目 標(biāo)的交通位置、高度和航線信息，再將交通位置、高度和航線信息存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池。
[0025]進(jìn)一步的，系統(tǒng)數(shù)據(jù)池還數(shù)據(jù)連接有系統(tǒng)評(píng)估模塊，系統(tǒng)評(píng)估模塊，用于從系統(tǒng)數(shù) 據(jù)池中獲取:仿真飛行狀態(tài)信息、真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、仿真飛行狀態(tài)信息、感知數(shù)據(jù)和最優(yōu) 規(guī)避路徑，以對(duì)仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預(yù)留時(shí)間進(jìn)行性能評(píng)估。
[0026]進(jìn)一步的，系統(tǒng)數(shù)據(jù)池還數(shù)據(jù)連接有3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊，3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景 顯示模塊，用于根據(jù)SAA場(chǎng)景設(shè)置，仿真飛行狀態(tài)信息和真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)來對(duì)場(chǎng)景環(huán)境實(shí) 時(shí)建模，對(duì)空中遭遇場(chǎng)景進(jìn)行建模。
[0027] 本發(fā)明采用的第二種技術(shù)方案是，上述仿真系統(tǒng)的仿真方法，包括以下具體步驟：
[0028] 步驟1、通過系統(tǒng)配置模塊完成仿真系統(tǒng)的主要參數(shù)配置和系統(tǒng)初始化，并將配置 的參數(shù)通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池發(fā)送至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊和感知與規(guī)避算 法模塊，完成參數(shù)初始化；
[0029]步驟2、通過ADS-B數(shù)據(jù)模塊接收空中交通的ADS-B數(shù)據(jù)，包括空域目標(biāo)的位置、高 度和航線信息，并將其發(fā)送至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池作為仿真空中交通場(chǎng)景中的目標(biāo)機(jī)數(shù)據(jù)；
[0030] 步驟3、由無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊來加載無人機(jī)初始和無人機(jī)平臺(tái)配置，并對(duì)航點(diǎn)進(jìn) 行跟蹤，然后將無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊的仿真飛行狀態(tài)信息輸出至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池；
[0031] 步驟4、通過傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊獲取各個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù)；
[0032] 步驟5、由感知與規(guī)避算法模塊，根據(jù)步驟4中獲取的感知數(shù)據(jù)計(jì)算得到最優(yōu)規(guī)避 路徑，并反饋至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊來指導(dǎo)無人機(jī)在最優(yōu)規(guī)避路徑飛行。
[0033] 進(jìn)一步的，仿真方法還包括以下步驟：
[0034]步驟6、由3D實(shí)時(shí)場(chǎng)景顯示模塊，根據(jù)SAA場(chǎng)景設(shè)置，仿真飛行狀態(tài)信息和真實(shí)空中 交通數(shù)據(jù)來對(duì)場(chǎng)景環(huán)境實(shí)時(shí)建模，對(duì)空中遭遇場(chǎng)景進(jìn)行建模，以對(duì)本機(jī)飛行場(chǎng)景中的態(tài)勢(shì) 進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示；
[0035] 步驟7、由系統(tǒng)評(píng)估模塊讀取仿真飛行狀態(tài)信息、真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、仿真飛行狀 態(tài)信息、感知數(shù)據(jù)和最優(yōu)規(guī)避路徑，以對(duì)仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預(yù)留時(shí)間進(jìn)行性 能評(píng)估。
[0036] 本發(fā)明的有益效果是，大大簡(jiǎn)化了無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜度，提高效 率;該系統(tǒng)能夠有效的仿真空中交通環(huán)境，并基于實(shí)時(shí)空域數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器配置、感知與規(guī) 避算法功能、平臺(tái)屬性配置的仿真;相比于基于硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，具有成本低、可靠性 高、測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)低等特點(diǎn);適用于對(duì)多種類型無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和仿真。
【附圖說明】
[0037] 圖1是本發(fā)明多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0038] 圖2是本發(fā)明多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)的仿真系統(tǒng)軟件流程圖；
[0039] 圖3是本發(fā)明多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)雷達(dá)測(cè)量示意圖；
[0040] 圖4是本發(fā)明多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)光電數(shù)據(jù)仿真流程；
[0041 ]圖5是本發(fā)明多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)紅外仿真模塊流程圖。 [0042]圖中，1.系統(tǒng)配置模塊，2. ADS-B數(shù)據(jù)模塊，3.無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊，4.傳感器數(shù)據(jù) 仿真模塊，5.感知與規(guī)避算法模塊，6.3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊，7 .系統(tǒng)評(píng)估模塊，8.系統(tǒng) 數(shù)據(jù)池。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0044] 本發(fā)明提供了多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，參見圖1，采用分布式模 塊化仿真結(jié)構(gòu)，包括:系統(tǒng)配置模塊1，ADS-B數(shù)據(jù)模塊2，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4，感知與規(guī)避 算法模塊5,3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊6,和系統(tǒng)評(píng)估模塊7,上述各個(gè)模塊通過固定IP與 TCP/IP協(xié)議實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8的數(shù)據(jù)交互。其中，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4具體包括光電傳 感器、紅外傳感器、雷達(dá)傳感器和其他傳感器等。
[0045] 1、系統(tǒng)配置模塊1，用于完成仿真系統(tǒng)的參數(shù)配置和系統(tǒng)初始化，并將參數(shù)和初始 化信息發(fā)送至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8，參數(shù)包括SAA場(chǎng)景設(shè)置，傳感器的參數(shù)配置文件，算法參數(shù)配 置，無人機(jī)平臺(tái)配置信息和飛行任務(wù);其中，SAA場(chǎng)景即是感知與規(guī)避場(chǎng)景；
[0046] 2、ADS-B數(shù)據(jù)模塊2，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8獲取初始化信息，并采集空域目標(biāo)的真 實(shí)空中交通數(shù)據(jù)，再將真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8;
[0047]具體的，ADS-B數(shù)據(jù)模塊2包括ADS-B IN模塊，ADS-B IN模塊通過解析得到空域目 標(biāo)的交通位置、高度和航線信息，再將交通位置、高度和航線信息存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8,并通 過UI界面顯示。
[0048] 3、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4、感知與規(guī)避算法模塊5和無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3之間依 次形成數(shù)據(jù)循環(huán)回路，無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3將其仿真飛行狀態(tài)信息發(fā)送至傳感器數(shù)據(jù)仿 真模塊4，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4再根據(jù)真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生相應(yīng)的感知數(shù)據(jù)并發(fā)送至感 知與規(guī)避算法模塊5,感知與規(guī)避算法模塊5計(jì)算得到最優(yōu)規(guī)避路徑并反饋至無人機(jī)平臺(tái)仿 真模塊3,使得無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3動(dòng)態(tài)調(diào)整以保證其始終處于最優(yōu)規(guī)避路徑。
[0049] 3.1、無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3,用于模擬無人機(jī)，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8獲取:仿真系統(tǒng) 的初始化信息、航點(diǎn)信息、和最優(yōu)規(guī)避路徑，以控制無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3的仿真飛行，并將 仿真飛行狀態(tài)信息存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8。
[0050] 具體的，無人機(jī)機(jī)平臺(tái)仿真模塊3,包括與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8依次連接的任務(wù)規(guī)劃模塊、 飛行控制模塊和飛行器平臺(tái)仿真模塊；
[0051] 任務(wù)規(guī)劃模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8來加載無人機(jī)的初始航點(diǎn)、無人機(jī)平臺(tái)的配 置信息和飛行任務(wù);飛行任務(wù)包括飛行起始點(diǎn)、終點(diǎn)和飛行路徑；
[0052] 飛行控制模塊，用于跟蹤無人機(jī)的航點(diǎn)；
[0053]飛行器平臺(tái)仿真模塊，用于輸出無人機(jī)的仿真飛行狀態(tài)信息。
[0054] 3.2、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4,用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8獲取:仿真系統(tǒng)的初始化信息、 真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、以及由無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3輸出的仿真飛行狀態(tài)信息，然后產(chǎn)生相應(yīng) 的感知數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8。
[0055] 具體的，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4包括雷達(dá)仿真器、紅外仿真器和/或光電仿真器；
[0056] 雷達(dá)仿真器，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8讀取真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)和仿真飛行狀態(tài)信息， 并生成雷達(dá)仿真數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8,再傳輸至感知與規(guī)避算法模塊5;
[0057]紅外仿真器，用于仿真生成場(chǎng)景中的空域目標(biāo)和背景的紅外輻射強(qiáng)度，并將紅外 圖像存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8，再傳輸至感知與規(guī)避算法模塊5;
[0058]光電仿真器，用于仿真生成含有空域目標(biāo)的可見光實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，并將實(shí)時(shí)圖像 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8,再傳輸至感知與規(guī)避算法模塊5。
[0059] 3.3、感知與避算法模塊5,用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8獲取感知數(shù)據(jù)，并根據(jù)感知數(shù)據(jù) 對(duì)空域目標(biāo)進(jìn)行威脅評(píng)估和規(guī)避路徑規(guī)劃，從而得到最優(yōu)規(guī)避路徑，并將最優(yōu)規(guī)避路徑存 儲(chǔ)至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8。
[0060] 具體的，感知與規(guī)避算法模塊5包括與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8依次連接的環(huán)境感知模塊、威 脅評(píng)估模塊和規(guī)避算法模塊；
[0061] 環(huán)境感知模塊，通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8讀取傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4中各個(gè)傳感器的參數(shù) 配置文件，在傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊的系統(tǒng)配置和參數(shù)設(shè)定確定的前提下，并讀取感知數(shù)據(jù)， 再根據(jù)傳感器的參數(shù)配置文件和感知數(shù)，據(jù)得到空域目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì);其中，環(huán)境感知模塊 狀態(tài)估計(jì)的方法為:對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理算法設(shè)計(jì)、多傳感器信息融合、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤 等功能，最終輸出在無人機(jī)坐標(biāo)系下的空域目標(biāo)的位置和速度等狀態(tài)估計(jì)。
[0062] 威脅評(píng)估模塊，通過讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8中的算法參數(shù)設(shè)置，對(duì)碰撞威脅進(jìn)行定義， 即當(dāng)本機(jī)與目標(biāo)機(jī)之間的最小分離距離小于預(yù)定閾值時(shí)，認(rèn)為碰撞威脅醋在，并通過讀取 環(huán)境感知算法模塊的數(shù)據(jù)和無人機(jī)的仿真飛行狀態(tài)信息來進(jìn)行威脅等級(jí)評(píng)估，對(duì)超過一定 威脅等級(jí)的空域目標(biāo)進(jìn)行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送空域目標(biāo)的位置和速度 狀態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)至感知與規(guī)避算法模塊5;
[0063] 規(guī)避算法模塊，用于進(jìn)行無人機(jī)最優(yōu)規(guī)避路徑解算，并將解算結(jié)果以航點(diǎn)的形式 通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8發(fā)送至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3。其中，在進(jìn)行算法設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)充分考慮本無 人機(jī)的機(jī)動(dòng)特性、機(jī)動(dòng)消耗、感知性能等指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的規(guī)避機(jī)動(dòng)。
[0064] 4、系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8還數(shù)據(jù)連接有系統(tǒng)評(píng)估模塊7，系統(tǒng)評(píng)估模塊7，用于從系統(tǒng)數(shù)據(jù)池 8中獲取:仿真飛行狀態(tài)信息、真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、仿真飛行狀態(tài)信息、感知數(shù)據(jù)和最優(yōu)規(guī)避 路徑，以對(duì)仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預(yù)留時(shí)間進(jìn)行性能評(píng)估，并輸出評(píng)估結(jié)果。 [0065] 5、系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8還數(shù)據(jù)連接有3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊6,3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模 塊6,用于根據(jù)SAA場(chǎng)景設(shè)置，仿真飛行狀態(tài)信息和真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)來對(duì)場(chǎng)景環(huán)境實(shí)時(shí)建 模，對(duì)空中遭遇場(chǎng)景進(jìn)行建模。
[0066] 本發(fā)明多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)的具體仿真步驟如圖2所示：
[0067] (1)仿真系統(tǒng)通過系統(tǒng)配置模塊1完成系統(tǒng)主要參數(shù)配置和系統(tǒng)初始化，并將配置 參數(shù)通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8發(fā)送至其他文件，完成參數(shù)初始化。
[0068] A.飛行場(chǎng)景初始化：
[0069] 飛行場(chǎng)景初始化中，包括飛行高度，飛行氣象，飛行時(shí)間。飛行場(chǎng)景按照空域的不 同，分為高空?qǐng)鼍埃达w行高度>6600米，中空?qǐng)鼍埃w行高度1000~6600米，低空?qǐng)鼍?，飛行 高度〈1000米。根據(jù)航空法規(guī)規(guī)定，不同的飛行控層要有針對(duì)性的安裝相應(yīng)的感知設(shè)備和通 訊鏈路。飛行氣象條件分為晴朗、多云、薄霧、雨雪等。飛行時(shí)間分為白天和晚上。氣象條件 和飛行時(shí)間將作用在圖像傳感器的仿真結(jié)果上。
[0070] B.飛行平臺(tái)初始化
[0071]根據(jù)飛行場(chǎng)景進(jìn)行飛行器選型，包括高空長(zhǎng)航時(shí)無人機(jī)（以全球鷹RQ-4A為例，飛 行速度170~200m/s，載荷<908kg)，中空無人機(jī)（以捕食者為例，飛行速度36~60m/s，載荷〈 1020kg)，低空小型無人機(jī)(飛行速度<50m/s，載荷<50kg)。
[0072] C.傳感器初始化
[0073]根據(jù)飛行器類型和飛行場(chǎng)景進(jìn)行傳感器選型，并對(duì)傳感器的性能參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。 可選傳感器包括光電、紅外、雷達(dá)，并可自行開發(fā)其他類型傳感器供選擇。光電仿真器基于 Vega Prime相機(jī)模型進(jìn)行仿真，可根據(jù)常見的記載光電傳感器性能參數(shù)對(duì)焦距、分辨率等 進(jìn)行設(shè)置、數(shù)據(jù)速率;紅外仿真器基于Vega Prime紅外成像模型進(jìn)行仿真，可對(duì)成像波段、 分辨率、焦距、數(shù)據(jù)速率等進(jìn)行設(shè)置。雷達(dá)傳感器可對(duì)波段、作用范圍、角度分辨率、距離分 辨率、角度誤差、距離誤差等進(jìn)行仿真設(shè)置。
[0074] D.算法參數(shù)配置
[0075] 算法參數(shù)配置包括對(duì)無人機(jī)感知與規(guī)避中的功能中的碰撞概率閾值、規(guī)避預(yù)留時(shí) 間、最小分離距離等進(jìn)行設(shè)置。
[0076] 碰撞概率閾值:根據(jù)感知算法判定目標(biāo)為威脅目標(biāo)的最低置信度。
[0077] 規(guī)避預(yù)留時(shí)間：定義為針對(duì)碰撞威脅目標(biāo)的最短規(guī)避用時(shí)。
[0078]最小分離距離：本機(jī)與目標(biāo)機(jī)在飛行過程中的相距最短距離應(yīng)大于最小分離距 離。
[0079] E.任務(wù)屬性配置
[0080] 任務(wù)屬性配置針對(duì)無人機(jī)本機(jī)的飛行起始航點(diǎn)、任務(wù)航點(diǎn)、初始狀態(tài)(位置、速度、 姿態(tài)等)進(jìn)行設(shè)置。
[0081] (2)ADS-B模塊接收ADS-B數(shù)據(jù)，并解析得到空中交通的位置、高度、航線等信息，并 通過UI界面顯示。
[0082] 為提高仿真系統(tǒng)的真實(shí)性，本發(fā)明的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)引 入ADS-B IN設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)空域數(shù)據(jù)的采集，作為仿真環(huán)境中的目標(biāo)機(jī)模擬真實(shí)的空中飛行場(chǎng) 景，并通過UI界面將空中交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的顯示。ADS-B數(shù)據(jù)具有精度高，合作式，信息完 善等的特點(diǎn)，包含目標(biāo)的位置、速度、姿態(tài)、航線等信息。ADS-B數(shù)據(jù)模塊將目標(biāo)數(shù)據(jù)通過數(shù) 據(jù)池發(fā)送至各個(gè)傳感器模塊，用于仿真產(chǎn)生感知數(shù)據(jù)。
[0083] (3)無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3通過加載航點(diǎn)和平臺(tái)配置，并通過飛行器控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 對(duì)航點(diǎn)的跟蹤，和飛行器狀態(tài)輸出。
[0084]在無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊3中，采用JSBSim軟件，基于平臺(tái)屬性配置信息，對(duì)飛行器 進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模，基于無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃，進(jìn)行平臺(tái)位置、速度和姿態(tài)控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)航點(diǎn) 或規(guī)避航點(diǎn)的跟蹤，和平臺(tái)位置、速度、姿態(tài)狀態(tài)的輸出。平臺(tái)狀態(tài)信息通過數(shù)據(jù)池發(fā)送至 各個(gè)傳感器模塊和算法功能模塊，用于產(chǎn)生感知數(shù)據(jù)和SAA算法。
[0085] (4)傳感器仿真
[0086] A.雷達(dá)傳感器仿真。雷達(dá)仿真模塊通過讀取系統(tǒng)配置模塊針對(duì)雷達(dá)傳感器的參數(shù) 配置進(jìn)行初始化，并通過數(shù)據(jù)池讀取空中交通數(shù)據(jù)和本機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成雷達(dá)仿真數(shù)據(jù) 璁=pi 其中i表示檢測(cè)到的目標(biāo)標(biāo)識(shí)符，ri為目標(biāo)與本機(jī)的徑向距離，αΑ表目標(biāo) 與本機(jī)的水平角，隊(duì)為目標(biāo)在本機(jī)坐標(biāo)系下的垂直角度，（〇r，〇a，〇e)為雷達(dá)在徑向，方位角 和仰角的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差。如圖3所示，生成方式如下：
[0087]通過目標(biāo)在世界坐標(biāo)系下的位置X。和本機(jī)在世界坐標(biāo)系下的位置Xh以及本機(jī)相對(duì) 世界坐標(biāo)系的姿態(tài)Ω得到目標(biāo)在在本機(jī)坐標(biāo)系下的位置Xj，X; = -&)
[0088] 通過X〗加入噪聲得
[0092]其中nr，％，ne雷達(dá)量測(cè)噪聲，均服從正態(tài)分布。
[0093]雷達(dá)仿真數(shù)據(jù)傳送至數(shù)據(jù)池保存，并傳送至感知與規(guī)避算法模塊5,用于空域感知 算法。
[0094] B.光電傳感器。其仿真過程如圖4所示，光電傳感器通過MultiGen creator和Vega Prime4.1實(shí)現(xiàn)。通過讀取飛行空間的交通信息和平臺(tái)型號(hào)，基于MultiGen creator進(jìn)行空 中目標(biāo)3D建模，通過讀取本機(jī)狀態(tài)信息和傳感器配置參數(shù)，采用Vega Prime的Camera模塊 實(shí)現(xiàn)對(duì)含有空中交通目標(biāo)的實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)獲取。光電傳感器仿真模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送至系統(tǒng)數(shù) 據(jù)池8保存，并傳送用于感知與規(guī)避算法模塊5。
[0095] C.紅外傳感器。其仿真過程如圖5所示，通過Vega的API庫函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外傳感器 的有效仿真。Vega仿真的內(nèi)部過程是Sensor Vision模塊利用Texture Mapping Mapper (TMM)設(shè)定物體的紋理和材料物理特性，然后利用MAT設(shè)定大氣傳輸模型，計(jì)算大氣透射率、 大氣背景輻射、太陽或月亮的直接輻射等，考慮該計(jì)算量較大，難以實(shí)時(shí)完成，采用預(yù)先定 義并保存為.mat文件的方式，在實(shí)際仿真中，Sensor Vision模塊讀取.mat文件，直接使用 預(yù)先計(jì)算參數(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真;最后通過Sensor Vision調(diào)用已經(jīng)計(jì)算的各種參數(shù)，采用輻射 度計(jì)算公式，計(jì)算場(chǎng)景中的紅外輻射強(qiáng)度，并完成從輻射強(qiáng)度到灰度值的轉(zhuǎn)換，生成紅外圖 像。光電傳感器仿真模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8保存，并傳送至感知與規(guī)避算法模塊5。
[0096] (5)感知與規(guī)避算法模塊5。感知與規(guī)避算法模塊5按照感知與規(guī)避順序流程可分 為環(huán)境感知模塊、威脅評(píng)估模塊和規(guī)避算法模塊。用戶需在該框架下進(jìn)行算法設(shè)計(jì)和測(cè)試。
[0097] A.環(huán)境感知模塊。環(huán)境感知模塊通過數(shù)據(jù)池讀取傳感器配置文件，在確定的感知 系統(tǒng)配置和參數(shù)設(shè)定的前提下，讀取數(shù)據(jù)池中的傳感器數(shù)據(jù)。并基于該傳感器完成傳感器 數(shù)據(jù)管理，預(yù)處理算法設(shè)計(jì)、多傳感器信息融合、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤等功能。該模塊最終輸出 在本機(jī)坐標(biāo)系下的空域目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)(如位置、速度等）。
[0098] B.威脅評(píng)估模塊。威脅評(píng)估模塊通過讀取數(shù)據(jù)池的算法參數(shù)設(shè)置，對(duì)碰撞威脅進(jìn) 行定義，并通過讀取環(huán)境感知模塊數(shù)據(jù)和本機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行威脅等級(jí)評(píng)估，對(duì)超過一定威 脅等級(jí)的目標(biāo)進(jìn)行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送目標(biāo)數(shù)據(jù)到規(guī)避算法模塊。
[0099] C.規(guī)避算法模塊。規(guī)避算法模塊通過基于本機(jī)的性能設(shè)置和威脅目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行最 優(yōu)規(guī)避路徑解算，根據(jù)解算結(jié)果以航路點(diǎn)的形式通過數(shù)據(jù)池發(fā)送至平臺(tái)仿真模塊。在進(jìn)行 算法設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)充分考慮本機(jī)的機(jī)動(dòng)特性、機(jī)動(dòng)消耗、感知性能等指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的規(guī)避機(jī) 動(dòng)。
[0100] (6)3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊6。
[0101] 3D實(shí)時(shí)場(chǎng)景顯示模炔基于Vega Prime和MFC框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，首先模塊讀取場(chǎng)景設(shè) 置參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真場(chǎng)景下的氣象、明暗的設(shè)定。通過讀取本機(jī)狀態(tài)和目標(biāo)機(jī)的ADS-B數(shù)據(jù) 信息，實(shí)現(xiàn)本機(jī)角度下、可拖拽角度等多個(gè)角度下的實(shí)時(shí)空中遭遇場(chǎng)景下的本機(jī)和目標(biāo)機(jī) 的飛行狀態(tài)、飛行軌跡的顯示。
[0102] (7)系統(tǒng)評(píng)估模塊7。
[0103] 系統(tǒng)評(píng)估模塊完成對(duì)感知與規(guī)避數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示，如傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)、本機(jī)狀態(tài)、 目標(biāo)感知狀態(tài)、目標(biāo)真實(shí)狀態(tài)、目標(biāo)威脅程度、本機(jī)規(guī)避路徑與本機(jī)機(jī)動(dòng)等。
[0104] 系統(tǒng)評(píng)估模塊還完成對(duì)感知與規(guī)避系統(tǒng)配置和算法的評(píng)估結(jié)果，主要通過如下方 面評(píng)估：
[0105] A.空域感知范圍，空域感知范圍定義為基于傳感器屬性配置下，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo) 有效信息獲取的最大范圍，表示為水平有效感知角度、垂直有效感知角度和目標(biāo)有效感知 距離。該指標(biāo)通過讀取傳感器配置參數(shù)計(jì)算得到。
[0106] B.碰撞預(yù)留時(shí)間，碰撞預(yù)留時(shí)間定義為產(chǎn)生碰撞告警的時(shí)刻到預(yù)測(cè)碰撞發(fā)生點(diǎn)需 要的時(shí)間，該時(shí)間是對(duì)空域感知傳感器配置、空域感知算法和威脅評(píng)估邏輯的一種綜合有 效判斷。該指標(biāo)通過讀取規(guī)避算法中的狀態(tài)數(shù)據(jù)獲得。
[0107] C.目標(biāo)最小分離距離
[0108] 目標(biāo)最小分離距離定義為在整個(gè)規(guī)避過程中，本機(jī)與威脅目標(biāo)之間的最小徑向距 離，該距離是對(duì)感知與規(guī)避系統(tǒng)的規(guī)避性能和機(jī)動(dòng)性能的一種綜合評(píng)估。該指標(biāo)通過讀取 本機(jī)與目標(biāo)機(jī)的飛行軌跡獲得。
[0109] 本發(fā)明利用多種傳感器的組合，相比于現(xiàn)有技術(shù)中多使用單一傳感器的情況而 言，能夠適應(yīng)于高空復(fù)雜環(huán)境，提高在云霧、雨雪等惡劣其氣象條件下，光照、夜晚等光照條 件下以及電磁干擾環(huán)境中的空域感知。且基于多種傳感器組合，能夠顯著提高感知精度，降 低漏檢和虛警概率。同時(shí)，在進(jìn)行傳感器配置時(shí)，應(yīng)根據(jù)無人機(jī)的工作任務(wù)、工作環(huán)境進(jìn)行 有針對(duì)性的設(shè)計(jì)和配置。
[0110] 現(xiàn)有技術(shù)中，多采用自定義的形式來模擬空域數(shù)據(jù)，而本發(fā)明中采用ADS-B數(shù)據(jù)模 塊2可以獲取更加真實(shí)的空域數(shù)據(jù)，并將空域數(shù)據(jù)發(fā)送至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池 8ADS-B IN能夠 獲取一定范圍內(nèi)的真實(shí)空域數(shù)據(jù)。相比于自定義的方式模擬空域數(shù)據(jù)，采用這種方式能夠 更加真實(shí)、有效的還原空中飛行器的飛行狀態(tài)，對(duì)空中航路狀況、空域交通密度、空中交通 動(dòng)態(tài)特性能夠有效的模擬。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，包括系統(tǒng)配置模塊（1)、 ADS-B數(shù)據(jù)模塊(2)、無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)和感知與規(guī)避算法 模塊(5)，上述各個(gè)模塊均連接至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池（8)，并通過所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)進(jìn)行數(shù)據(jù)交 互； 其中，所述系統(tǒng)配置模塊（1)，用于完成所述仿真系統(tǒng)的參數(shù)配置和系統(tǒng)初始化，并將 參數(shù)和初始化信息發(fā)送至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)，所述參數(shù)包括SAA場(chǎng)景設(shè)置，傳感器的參數(shù) 配置文件，算法參數(shù)配置，無人機(jī)平臺(tái)配置信息和飛行任務(wù)； 所述的ADS-B數(shù)據(jù)模塊(2)，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)獲取所述初始化信息，并采集空域 目標(biāo)的真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)，再將所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8); 所述傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)、感知與規(guī)避算法模塊(5)和無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)之 間依次形成數(shù)據(jù)回路，所述無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)將其仿真飛行狀態(tài)信息發(fā)送至所述傳 感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)，所述傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)再根據(jù)所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生相 應(yīng)的感知數(shù)據(jù)并發(fā)送至所述感知與規(guī)避算法模塊(5)，所述感知與規(guī)避算法模塊(5)計(jì)算得 到最優(yōu)規(guī)避路徑并反饋至所述無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)，使得無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)動(dòng)態(tài) 調(diào)整以保證其始終處于最優(yōu)規(guī)避路徑。2. 如權(quán)利要求1所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述無 人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)，用于模擬無人機(jī)，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)獲取所述仿真系統(tǒng)的初始 化信息、所述航點(diǎn)信息、和所述最優(yōu)規(guī)避路徑，以控制所述無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)的仿真 飛行，并將所述仿真飛行狀態(tài)信息存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8); 所述的傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)獲取:所述仿真系統(tǒng)的初始 化信息、所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、以及由所述無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)輸出的仿真飛行狀態(tài) 信息，然后產(chǎn)生相應(yīng)的感知數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8); 所述感知與規(guī)避算法模塊(5)，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)獲取所述的感知數(shù)據(jù)，并根據(jù) 所述感知數(shù)據(jù)對(duì)空域目標(biāo)進(jìn)行威脅評(píng)估和規(guī)避路徑規(guī)劃，從而得到最優(yōu)規(guī)避路徑，并將所 述最優(yōu)規(guī)避路徑存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)。3. 如權(quán)利要求2所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述無 人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)，包括與所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)依次連接的任務(wù)規(guī)劃模塊、飛行控制模 塊和飛行器平臺(tái)仿真模塊； 所述任務(wù)規(guī)劃模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)來加載無人機(jī)的初始航點(diǎn)、無人機(jī)平臺(tái)的 配置信息和飛行任務(wù)； 所述飛行控制模塊，用于跟蹤所述無人機(jī)的航點(diǎn)； 所述飛行器平臺(tái)仿真模塊，用于輸出所述無人機(jī)的仿真飛行狀態(tài)信息。4. 如權(quán)利要求2所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述的 傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)包括雷達(dá)仿真器、紅外仿真器和/或光電仿真器； 所述雷達(dá)仿真器，用于通過所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)讀取所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)和所述仿 真飛行狀態(tài)信息，并生成雷達(dá)仿真數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)，再傳輸至所述感知與規(guī) 避算法模塊(5); 所述紅外仿真器，用于仿真生成場(chǎng)景中的空域目標(biāo)和背景的紅外輻射強(qiáng)度，并將所述 紅外圖像存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)，再傳輸至所述感知與規(guī)避算法模塊(5); 所述光電仿真器，用于仿真生成含有空域目標(biāo)的可見光實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，并將所述實(shí)時(shí) 圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)，再傳輸至所述感知與規(guī)避算法模塊(5)。5. 如權(quán)利要求2所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述感 知與規(guī)避算法模塊(5)包括與所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)依次連接的環(huán)境感知模塊、威脅評(píng)估模塊 和規(guī)避算法模塊； 所述環(huán)境感知模塊，通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)讀取所述傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)中各個(gè)傳感 器的參數(shù)配置文件，并讀取所述感知數(shù)據(jù)，再根據(jù)所述傳感器的參數(shù)配置文件和所述感知 數(shù)，據(jù)得到空域目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)； 所述威脅評(píng)估模塊，通過讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)中的算法參數(shù)設(shè)置，并通過讀取所述環(huán)境 感知算法模塊的數(shù)據(jù)和無人機(jī)的仿真飛行狀態(tài)信息來進(jìn)行威脅等級(jí)評(píng)估，對(duì)超過一定威脅 等級(jí)的空域目標(biāo)進(jìn)行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送空域目標(biāo)的位置和速度狀態(tài) 估計(jì)數(shù)據(jù)至所述感知與規(guī)避算法模塊(5); 所述規(guī)避算法模塊，用于進(jìn)行無人機(jī)最優(yōu)規(guī)避路徑解算，并將解算結(jié)果以航點(diǎn)的形式 通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)發(fā)送至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)。6. 如權(quán)利要求1所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述 ADS-B數(shù)據(jù)模塊(2)包括ADS-B IN模塊，所述ADS-B IN模塊通過解析得到空域目標(biāo)的交通位 置、高度和航線信息，再將所述交通位置、高度和航線信息存儲(chǔ)至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)。7. 如權(quán)利要求1所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述的 系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)還數(shù)據(jù)連接有系統(tǒng)評(píng)估模塊(7)，所述系統(tǒng)評(píng)估模塊(7)，用于從系統(tǒng)數(shù)據(jù)池 (8)中獲取:所述仿真飛行狀態(tài)信息、所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、所述仿真飛行狀態(tài)信息、所述 感知數(shù)據(jù)和所述最優(yōu)規(guī)避路徑，以對(duì)所述仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預(yù)留時(shí)間進(jìn)行性 能評(píng)估。8. 如權(quán)利要求1所述的多傳感器融合無人機(jī)感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述的 系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)還數(shù)據(jù)連接有3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊(6)，所述3D實(shí)時(shí)仿真場(chǎng)景顯示模塊 (6)，用于根據(jù)所述SAA場(chǎng)景設(shè)置，所述仿真飛行狀態(tài)信息和所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)來對(duì)場(chǎng) 景環(huán)境實(shí)時(shí)建模，對(duì)空中遭遇場(chǎng)景進(jìn)行建模。9. 如權(quán)利要求1-8所述仿真系統(tǒng)的仿真方法，其特征在于，包括以下具體步驟： 步驟1、通過系統(tǒng)配置模塊（1)完成所述仿真系統(tǒng)的主要參數(shù)配置和系統(tǒng)初始化，并將 配置的參數(shù)通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)發(fā)送至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)、傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4) 和感知與規(guī)避算法模塊(5)，完成參數(shù)初始化； 步驟2、通過ADS-B數(shù)據(jù)模塊(2)接收空中交通的ADS-B數(shù)據(jù)，包括空域目標(biāo)的位置、高度 和航線信息，并將其發(fā)送至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)作為仿真空中交通場(chǎng)景中的目標(biāo)機(jī)數(shù)據(jù)； 步驟3、由無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)來加載無人機(jī)初始和無人機(jī)平臺(tái)配置，并對(duì)航點(diǎn)進(jìn) 行跟蹤，然后將無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)的仿真飛行狀態(tài)信息輸出至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8); 步驟4、通過傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊(4)獲取各個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù)； 步驟5、由感知與規(guī)避算法模塊(5)，根據(jù)所述步驟4中獲取的所述感知數(shù)據(jù)計(jì)算得到最 優(yōu)規(guī)避路徑，并反饋至無人機(jī)平臺(tái)仿真模塊(3)來指導(dǎo)所述無人機(jī)在最優(yōu)規(guī)避路徑飛行。10. 如權(quán)利要求9所述仿真系統(tǒng)的仿真方法，其特征在于，所述仿真方法還包括以下步 驟： 步驟6、由3D實(shí)時(shí)場(chǎng)景顯示模塊(6)，根據(jù)所述SAA場(chǎng)景設(shè)置，所述仿真飛行狀態(tài)信息和 所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)來對(duì)場(chǎng)景環(huán)境實(shí)時(shí)建模，對(duì)空中遭遇場(chǎng)景進(jìn)行建模，以對(duì)本機(jī)飛行 場(chǎng)景中的態(tài)勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示； 步驟7、由系統(tǒng)評(píng)估模塊(7)讀取所述仿真飛行狀態(tài)信息、所述真實(shí)空中交通數(shù)據(jù)、所述 仿真飛行狀態(tài)信息、所述感知數(shù)據(jù)和所述最優(yōu)規(guī)避路徑，以對(duì)所述仿真系統(tǒng)的空域感知范 圍和碰撞預(yù)留時(shí)間進(jìn)行性能評(píng)估。
【文檔編號(hào)】G05B17/02GK106094569SQ201610530449
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年7月6日
【發(fā)明人】呂洋, 潘泉, 趙春暉, 胡勁文, 朱海峰, 唐統(tǒng)國, 張慶春, 祝凱旋
【申請(qǐng)人】西北工業(yè)大學(xué)