多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法

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多傳感器融合無人機感知與規(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、無人機平臺仿真模塊、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)池進行數(shù)據(jù)交互。本發(fā)明還公開了對應的仿真方法，解決了現(xiàn)有的無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)設計方法成本高、測試風險系數(shù)大、效率低等問題。
【專利說明】
多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明屬于無人機導航與控制技術技術領域，涉及一種多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法。
【背景技術】
[0002] 隨著無人機在軍用、民用領域的應用范圍不斷擴大，未來空域將日趨密集，大量無人機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)避技術通過給無人機加載空域感知傳感器實現(xiàn)對空中目標的有效監(jiān)測、跟蹤，并通過規(guī)避路徑規(guī)劃與應急機動控制完成對威脅目標的有效規(guī)避，從而保證無人機的空域飛行安全。
[0003] 無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)的設計涉及無人機傳感器配置、空域感知算法、碰撞評估邏輯、無人機規(guī)避機動控制等方面，是一項復雜的系統(tǒng)級工程。無人機的傳感器配置需充分考慮無人機的任務屬性、載荷能力、氣動性能等，同時也要符合空中交通管理系統(tǒng)的相關規(guī) 則和配置要求;無人機空域感知算法基于傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對目標的有效檢測和狀態(tài)估計；碰撞評估邏輯根據(jù)航空條例的規(guī)定進行，基于空中感知結果進行威脅評估與碰撞告警;規(guī) 避路徑規(guī)劃與機動控制要在無人機機動范圍內實現(xiàn)最安全、經(jīng)濟的規(guī)避路徑設計和穩(wěn)定的規(guī)避機動控制輸出?；谏鲜龉δ艿母兄c規(guī)避系統(tǒng)設計復雜，基于實際硬件系統(tǒng)的設計方式需要進行多種傳感器的購置和多次配置安裝，過程繁瑣、經(jīng)濟性較差。進行算法設計需要經(jīng)過多次的參數(shù)調試，進行真實的空中碰撞場景的系統(tǒng)試驗測試風險較大，事故損失巨大。相比于硬件實際系統(tǒng)的設計方式，基于軟件仿真平臺的無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)設計能夠輕易的實現(xiàn)傳感器選型、參數(shù)配置等功能，仿真實驗測試風險低、設計效率高，適用于無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)設計的初期選型與算法設計開發(fā)。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)及其仿真方法，以解決現(xiàn)有的無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)設計方法成本高、測試風險系數(shù)大、效率低等問題。
[0005] 本發(fā)明所采用的第一種技術方案是，多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，包括系統(tǒng)配置模塊、ADS-B數(shù)據(jù)模塊、無人機平臺仿真模塊、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場景設置，傳感器的參數(shù)配置文件，算法參數(shù)配置，無人機平臺配置信息和飛行任務；
[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，并采集空域目標的真實空中交通數(shù)據(jù)，再將真實空中交通數(shù)據(jù)存儲至系統(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平臺仿真模塊之間依次形成數(shù)據(jù)回路，無人機平臺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)真實空中交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生相應的感知數(shù)據(jù)并發(fā)送至感知與規(guī)避算法模塊，感知與規(guī)避算法模塊計算得到最優(yōu)規(guī)避路徑并反饋至無人機平臺仿真模塊，使得無人機平臺仿真模塊動態(tài)調整以保證其始終處于最優(yōu)規(guī)避路徑。
[0009]進一步的，無人機平臺仿真模塊，用于模擬無人機，并通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池獲取仿真系統(tǒng)的初始化信息、航點信息、和最優(yōu)規(guī)避路徑，以控制無人機平臺仿真模塊的仿真飛行，并將仿真飛行狀態(tài)信息存儲至系統(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、真實空中交通數(shù)據(jù)、以及由無人機平臺仿真模塊輸出的仿真飛行狀態(tài)信息，然后產(chǎn)生相應的感知數(shù)據(jù)存儲至系統(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)對空域目標進行威脅評估和規(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)避路徑存儲至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池。
[0012] 進一步的，無人機平臺仿真模塊，包括與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池依次連接的任務規(guī)劃模塊、飛行控制模塊和飛行器平臺仿真模塊；
[0013] 任務規(guī)劃模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池來加載無人機的初始航點、無人機平臺的配置信息和飛行任務；
[0014] 飛行控制模塊，用于跟蹤無人機的航點；
[0015] 飛行器平臺仿真模塊，用于輸出無人機的仿真飛行狀態(tài)信息。
[0016] 進一步的，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊包括雷達仿真器、紅外仿真器和/或光電仿真器；
[0017] 雷達仿真器，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池讀取真實空中交通數(shù)據(jù)和仿真飛行狀態(tài)信息，并生成雷達仿真數(shù)據(jù)存儲至系統(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，用于仿真生成場景中的空域目標和背景的紅外輻射強度，并將紅外圖像存儲至系統(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的可見光實時圖像數(shù)據(jù)，并將實時圖像數(shù)據(jù)存儲至系統(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)得到空域目標的狀態(tài) 估計；
[0022] 威脅評估模塊，通過讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)池中的算法參數(shù)設置，并通過讀取環(huán)境感知算法模塊的數(shù)據(jù)和無人機的仿真飛行狀態(tài)信息來進行威脅等級評估，對超過一定威脅等級的空域目標進行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送空域目標的位置和速度狀態(tài)估計數(shù) 據(jù)至感知與規(guī)避算法模塊；
[0023] 規(guī)避算法模塊，用于進行無人機最優(yōu)規(guī)避路徑解算，并將解算結果以航點的形式通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池發(fā)送至無人機平臺仿真模塊。
[0024]進一步的，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至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池。
[0025]進一步的，系統(tǒng)數(shù)據(jù)池還數(shù)據(jù)連接有系統(tǒng)評估模塊，系統(tǒng)評估模塊，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，以對仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預留時間進行性能評估。
[0026]進一步的，系統(tǒng)數(shù)據(jù)池還數(shù)據(jù)連接有3D實時仿真場景顯示模塊，3D實時仿真場景顯示模塊，用于根據(jù)SAA場景設置，仿真飛行狀態(tài)信息和真實空中交通數(shù)據(jù)來對場景環(huán)境實時建模，對空中遭遇場景進行建模。
[0027] 本發(fā)明采用的第二種技術方案是，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)送至無人機平臺仿真模塊、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景中的目標機數(shù)據(jù)；
[0030] 步驟3、由無人機平臺仿真模塊來加載無人機初始和無人機平臺配置，并對航點進行跟蹤，然后將無人機平臺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)計算得到最優(yōu)規(guī)避路徑，并反饋至無人機平臺仿真模塊來指導無人機在最優(yōu)規(guī)避路徑飛行。
[0033] 進一步的，仿真方法還包括以下步驟：
[0034]步驟6、由3D實時場景顯示模塊，根據(jù)SAA場景設置，仿真飛行狀態(tài)信息和真實空中交通數(shù)據(jù)來對場景環(huán)境實時建模，對空中遭遇場景進行建模，以對本機飛行場景中的態(tài)勢進行實時顯示；
[0035] 步驟7、由系統(tǒng)評估模塊讀取仿真飛行狀態(tài)信息、真實空中交通數(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，以對仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預留時間進行性能評估。
[0036] 本發(fā)明的有益效果是，大大簡化了無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)設計的復雜度，提高效率;該系統(tǒng)能夠有效的仿真空中交通環(huán)境，并基于實時空域數(shù)據(jù)進行傳感器配置、感知與規(guī) 避算法功能、平臺屬性配置的仿真;相比于基于硬件系統(tǒng)的設計方法，具有成本低、可靠性高、測試風險低等特點;適用于對多種類型無人機感知與規(guī)避系統(tǒng)的設計和仿真。
【附圖說明】
[0037] 圖1是本發(fā)明多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)的結構示意圖；
[0038] 圖2是本發(fā)明多傳感器融合無人機感知與規(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感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)雷達測量示意圖；
[0040] 圖4是本發(fā)明多傳感器融合無人機感知與規(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.無人機平臺仿真模塊，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實時仿真場景顯示模塊，7 .系統(tǒng)評估模塊，8.系統(tǒng) 數(shù)據(jù)池。
【具體實施方式】
[0043] 下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明。
[0044] 本發(fā)明提供了多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，參見圖1，采用分布式模塊化仿真結構，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實時仿真場景顯示模塊6,和系統(tǒng)評估模塊7,上述各個模塊通過固定IP與 TCP/IP協(xié)議實現(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場景設置，傳感器的參數(shù)配置文件，算法參數(shù)配置，無人機平臺配置信息和飛行任務;其中，SAA場景即是感知與規(guī)避場景；
[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，并采集空域目標的真實空中交通數(shù)據(jù)，再將真實空中交通數(shù)據(jù)存儲至系統(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和無人機平臺仿真模塊3之間依次形成數(shù)據(jù)循環(huán)回路，無人機平臺仿真模塊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)真實空中交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生相應的感知數(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計算得到最優(yōu)規(guī)避路徑并反饋至無人機平臺仿真模塊3,使得無人機平臺仿真模塊3動態(tài)調整以保證其始終處于最優(yōu)規(guī)避路徑。
[0049] 3.1、無人機平臺仿真模塊3,用于模擬無人機，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、航點信息、和最優(yōu)規(guī)避路徑，以控制無人機平臺仿真模塊3的仿真飛行，并將仿真飛行狀態(tài)信息存儲至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8。
[0050] 具體的，無人機機平臺仿真模塊3,包括與系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8依次連接的任務規(guī)劃模塊、飛行控制模塊和飛行器平臺仿真模塊；
[0051] 任務規(guī)劃模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8來加載無人機的初始航點、無人機平臺的配置信息和飛行任務;飛行任務包括飛行起始點、終點和飛行路徑；
[0052] 飛行控制模塊，用于跟蹤無人機的航點；
[0053]飛行器平臺仿真模塊，用于輸出無人機的仿真飛行狀態(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、真實空中交通數(shù)據(jù)、以及由無人機平臺仿真模塊3輸出的仿真飛行狀態(tài)信息，然后產(chǎn)生相應的感知數(shù)據(jù)存儲至系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8。
[0055] 具體的，傳感器數(shù)據(jù)仿真模塊4包括雷達仿真器、紅外仿真器和/或光電仿真器；
[0056] 雷達仿真器，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8讀取真實空中交通數(shù)據(jù)和仿真飛行狀態(tài)信息，并生成雷達仿真數(shù)據(jù)存儲至系統(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，用于仿真生成場景中的空域目標和背景的紅外輻射強度，并將紅外圖像存儲至系統(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的可見光實時圖像數(shù)據(jù)，并將實時圖像數(shù)據(jù)存儲至系統(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) 對空域目標進行威脅評估和規(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)得到空域目標的狀態(tài)估計;其中，環(huán)境感知模塊狀態(tài)估計的方法為:對感知數(shù)據(jù)進行預處理算法設計、多傳感器信息融合、目標檢測與跟蹤等功能，最終輸出在無人機坐標系下的空域目標的位置和速度等狀態(tài)估計。
[0062] 威脅評估模塊，通過讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8中的算法參數(shù)設置，對碰撞威脅進行定義，即當本機與目標機之間的最小分離距離小于預定閾值時，認為碰撞威脅醋在，并通過讀取環(huán)境感知算法模塊的數(shù)據(jù)和無人機的仿真飛行狀態(tài)信息來進行威脅等級評估，對超過一定威脅等級的空域目標進行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送空域目標的位置和速度狀態(tài)估計數(shù)據(jù)至感知與規(guī)避算法模塊5;
[0063] 規(guī)避算法模塊，用于進行無人機最優(yōu)規(guī)避路徑解算，并將解算結果以航點的形式通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8發(fā)送至無人機平臺仿真模塊3。其中，在進行算法設計時應充分考慮本無人機的機動特性、機動消耗、感知性能等指標，實現(xiàn)最優(yōu)的規(guī)避機動。
[0064] 4、系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8還數(shù)據(jù)連接有系統(tǒng)評估模塊7，系統(tǒng)評估模塊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，以對仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預留時間進行性能評估，并輸出評估結果。 [0065] 5、系統(tǒng)數(shù)據(jù)池8還數(shù)據(jù)連接有3D實時仿真場景顯示模塊6,3D實時仿真場景顯示模塊6,用于根據(jù)SAA場景設置，仿真飛行狀態(tài)信息和真實空中交通數(shù)據(jù)來對場景環(huán)境實時建模，對空中遭遇場景進行建模。
[0066] 本發(fā)明多傳感器融合無人機感知與規(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.飛行場景初始化：
[0069] 飛行場景初始化中，包括飛行高度，飛行氣象，飛行時間。飛行場景按照空域的不同，分為高空場景，即飛行高度>6600米，中空場景，飛行高度1000~6600米，低空場景，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性的安裝相應的感知設備和通訊鏈路。飛行氣象條件分為晴朗、多云、薄霧、雨雪等。飛行時間分為白天和晚上。氣象條件和飛行時間將作用在圖像傳感器的仿真結果上。
[0070] B.飛行平臺初始化
[0071]根據(jù)飛行場景進行飛行器選型，包括高空長航時無人機（以全球鷹RQ-4A為例，飛行速度170~200m/s，載荷<908kg)，中空無人機（以捕食者為例，飛行速度36~60m/s，載荷〈 1020kg)，低空小型無人機(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景進行傳感器選型，并對傳感器的性能參數(shù)進行設置。可選傳感器包括光電、紅外、雷達，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相機模型進行仿真，可根據(jù)常見的記載光電傳感器性能參數(shù)對焦距、分辨率等進行設置、數(shù)據(jù)速率;紅外仿真器基于Vega Prime紅外成像模型進行仿真，可對成像波段、分辨率、焦距、數(shù)據(jù)速率等進行設置。雷達傳感器可對波段、作用范圍、角度分辨率、距離分辨率、角度誤差、距離誤差等進行仿真設置。
[0074] D.算法參數(shù)配置
[0075] 算法參數(shù)配置包括對無人機感知與規(guī)避中的功能中的碰撞概率閾值、規(guī)避預留時間、最小分離距離等進行設置。
[0076] 碰撞概率閾值:根據(jù)感知算法判定目標為威脅目標的最低置信度。
[0077] 規(guī)避預留時間：定義為針對碰撞威脅目標的最短規(guī)避用時。
[0078]最小分離距離：本機與目標機在飛行過程中的相距最短距離應大于最小分離距離。
[0079] E.任務屬性配置
[0080] 任務屬性配置針對無人機本機的飛行起始航點、任務航點、初始狀態(tài)(位置、速度、姿態(tài)等)進行設置。
[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)的真實性，本發(fā)明的多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)引入ADS-B IN設備實現(xiàn)對空域數(shù)據(jù)的采集，作為仿真環(huán)境中的目標機模擬真實的空中飛行場景，并通過UI界面將空中交通狀態(tài)進行實時的顯示。ADS-B數(shù)據(jù)具有精度高，合作式，信息完善等的特點，包含目標的位置、速度、姿態(tài)、航線等信息。ADS-B數(shù)據(jù)模塊將目標數(shù)據(jù)通過數(shù) 據(jù)池發(fā)送至各個傳感器模塊，用于仿真產(chǎn)生感知數(shù)據(jù)。
[0083] (3)無人機平臺仿真模塊3通過加載航點和平臺配置，并通過飛行器控制系統(tǒng)實現(xiàn) 對航點的跟蹤，和飛行器狀態(tài)輸出。
[0084]在無人機平臺仿真模塊3中，采用JSBSim軟件，基于平臺屬性配置信息，對飛行器進行運動學建模，基于無人機任務規(guī)劃，進行平臺位置、速度和姿態(tài)控制，實現(xiàn)對任務航點或規(guī)避航點的跟蹤，和平臺位置、速度、姿態(tài)狀態(tài)的輸出。平臺狀態(tài)信息通過數(shù)據(jù)池發(fā)送至各個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.雷達傳感器仿真。雷達仿真模塊通過讀取系統(tǒng)配置模塊針對雷達傳感器的參數(shù) 配置進行初始化，并通過數(shù)據(jù)池讀取空中交通數(shù)據(jù)和本機狀態(tài)數(shù)據(jù)，生成雷達仿真數(shù)據(jù) 璁=pi 其中i表示檢測到的目標標識符，ri為目標與本機的徑向距離，αΑ表目標與本機的水平角，隊為目標在本機坐標系下的垂直角度，（〇r，〇a，〇e)為雷達在徑向，方位角和仰角的統(tǒng)計標準差。如圖3所示，生成方式如下：
[0087]通過目標在世界坐標系下的位置X。和本機在世界坐標系下的位置Xh以及本機相對世界坐標系的姿態(tài)Ω得到目標在在本機坐標系下的位置Xj，X; = -&)
[0088] 通過X〗加入噪聲得
[0092]其中nr，％，ne雷達量測噪聲，均服從正態(tài)分布。
[0093]雷達仿真數(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實現(xiàn)。通過讀取飛行空間的交通信息和平臺型號，基于MultiGen creator進行空中目標3D建模，通過讀取本機狀態(tài)信息和傳感器配置參數(shù)，采用Vega Prime的Camera模塊實現(xiàn)對含有空中交通目標的實時圖像數(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)實現(xiàn)對紅外傳感器的有效仿真。Vega仿真的內部過程是Sensor Vision模塊利用Texture Mapping Mapper (TMM)設定物體的紋理和材料物理特性，然后利用MAT設定大氣傳輸模型，計算大氣透射率、大氣背景輻射、太陽或月亮的直接輻射等，考慮該計算量較大，難以實時完成，采用預先定義并保存為.mat文件的方式，在實際仿真中，Sensor Vision模塊讀取.mat文件，直接使用預先計算參數(shù)實現(xiàn)實時仿真;最后通過Sensor Vision調用已經(jīng)計算的各種參數(shù)，采用輻射度計算公式，計算場景中的紅外輻射強度，并完成從輻射強度到灰度值的轉換，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、威脅評估模塊和規(guī)避算法模塊。用戶需在該框架下進行算法設計和測試。
[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，預處理算法設計、多傳感器信息融合、目標檢測與跟蹤等功能。該模塊最終輸出在本機坐標系下的空域目標的狀態(tài)估計(如位置、速度等）。
[0098] B.威脅評估模塊。威脅評估模塊通過讀取數(shù)據(jù)池的算法參數(shù)設置，對碰撞威脅進行定義，并通過讀取環(huán)境感知模塊數(shù)據(jù)和本機狀態(tài)數(shù)據(jù)進行威脅等級評估，對超過一定威脅等級的目標進行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送目標數(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的性能設置和威脅目標狀態(tài)進行最優(yōu)規(guī)避路徑解算，根據(jù)解算結果以航路點的形式通過數(shù)據(jù)池發(fā)送至平臺仿真模塊。在進行算法設計時應充分考慮本機的機動特性、機動消耗、感知性能等指標，實現(xiàn)最優(yōu)的規(guī)避機動。
[0100] (6)3D實時仿真場景顯示模塊6。
[0101] 3D實時場景顯示模炔基于Vega Prime和MFC框架進行設計，首先模塊讀取場景設置參數(shù)，實現(xiàn)對仿真場景下的氣象、明暗的設定。通過讀取本機狀態(tài)和目標機的ADS-B數(shù)據(jù) 信息，實現(xiàn)本機角度下、可拖拽角度等多個角度下的實時空中遭遇場景下的本機和目標機的飛行狀態(tài)、飛行軌跡的顯示。
[0102] (7)系統(tǒng)評估模塊7。
[0103] 系統(tǒng)評估模塊完成對感知與規(guī)避數(shù)據(jù)的實時顯示，如傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)、本機狀態(tài)、目標感知狀態(tài)、目標真實狀態(tài)、目標威脅程度、本機規(guī)避路徑與本機機動等。
[0104] 系統(tǒng)評估模塊還完成對感知與規(guī)避系統(tǒng)配置和算法的評估結果，主要通過如下方面評估：
[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，能夠實現(xiàn)對目標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有效感知距離。該指標通過讀取傳感器配置參數(shù)計算得到。
[0106] B.碰撞預留時間，碰撞預留時間定義為產(chǎn)生碰撞告警的時刻到預測碰撞發(fā)生點需要的時間，該時間是對空域感知傳感器配置、空域感知算法和威脅評估邏輯的一種綜合有效判斷。該指標通過讀取規(guī)避算法中的狀態(tài)數(shù)據(jù)獲得。
[0107] C.目標最小分離距離
[0108] 目標最小分離距離定義為在整個規(guī)避過程中，本機與威脅目標之間的最小徑向距離，該距離是對感知與規(guī)避系統(tǒng)的規(guī)避性能和機動性能的一種綜合評估。該指標通過讀取本機與目標機的飛行軌跡獲得。
[0109] 本發(fā)明利用多種傳感器的組合，相比于現(xiàn)有技術中多使用單一傳感器的情況而言，能夠適應于高空復雜環(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，在進行傳感器配置時，應根據(jù)無人機的工作任務、工作環(huán)境進行有針對性的設計和配置。
[0110] 現(xiàn)有技術中，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的真實空域數(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、有效的還原空中飛行器的飛行狀態(tài)，對空中航路狀況、空域交通密度、空中交通動態(tài)特性能夠有效的模擬。
【主權項】
1. 多傳感器融合無人機感知與規(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)、無人機平臺仿真模塊(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場景設置，傳感器的參數(shù) 配置文件，算法參數(shù)配置，無人機平臺配置信息和飛行任務；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，并采集空域目標的真實空中交通數(shù)據(jù)，再將所述真實空中交通數(shù)據(jù)存儲至所述系統(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)和無人機平臺仿真模塊(3)之間依次形成數(shù)據(jù)回路，所述無人機平臺仿真模塊(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)所述真實空中交通數(shù)據(jù)產(chǎn)生相應的感知數(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)計算得到最優(yōu)規(guī)避路徑并反饋至所述無人機平臺仿真模塊(3)，使得無人機平臺仿真模塊(3)動態(tài) 調整以保證其始終處于最優(yōu)規(guī)避路徑。2. 如權利要求1所述的多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述無人機平臺仿真模塊(3)，用于模擬無人機，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、所述航點信息、和所述最優(yōu)規(guī)避路徑，以控制所述無人機平臺仿真模塊(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、所述真實空中交通數(shù)據(jù)、以及由所述無人機平臺仿真模塊(3)輸出的仿真飛行狀態(tài) 信息，然后產(chǎn)生相應的感知數(shù)據(jù)存儲至所述系統(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)對空域目標進行威脅評估和規(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)避路徑存儲至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)。3. 如權利要求2所述的多傳感器融合無人機感知與規(guī)避仿真系統(tǒng)，其特征在于，所述無人機平臺仿真模塊(3)，包括與所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)依次連接的任務規(guī)劃模塊、飛行控制模塊和飛行器平臺仿真模塊；所述任務規(guī)劃模塊，用于通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)來加載無人機的初始航點、無人機平臺的配置信息和飛行任務；所述飛行控制模塊，用于跟蹤所述無人機的航點；所述飛行器平臺仿真模塊，用于輸出所述無人機的仿真飛行狀態(tài)信息。4. 如權利要求2所述的多傳感器融合無人機感知與規(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)包括雷達仿真器、紅外仿真器和/或光電仿真器；所述雷達仿真器，用于通過所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)讀取所述真實空中交通數(shù)據(jù)和所述仿真飛行狀態(tài)信息，并生成雷達仿真數(shù)據(jù)存儲至所述系統(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，用于仿真生成場景中的空域目標和背景的紅外輻射強度，并將所述紅外圖像存儲至所述系統(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的可見光實時圖像數(shù)據(jù)，并將所述實時圖像數(shù)據(jù)存儲至所述系統(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. 如權利要求2所述的多傳感器融合無人機感知與規(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)得到空域目標的狀態(tài)估計；所述威脅評估模塊，通過讀取系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)中的算法參數(shù)設置，并通過讀取所述環(huán)境感知算法模塊的數(shù)據(jù)和無人機的仿真飛行狀態(tài)信息來進行威脅等級評估，對超過一定威脅等級的空域目標進行碰撞告警，并按照威脅程度由高到低發(fā)送空域目標的位置和速度狀態(tài) 估計數(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，用于進行無人機最優(yōu)規(guī)避路徑解算，并將解算結果以航點的形式通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)發(fā)送至無人機平臺仿真模塊(3)。6. 如權利要求1所述的多傳感器融合無人機感知與規(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至所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)池(8)。7. 如權利要求1所述的多傳感器融合無人機感知與規(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)評估模塊(7)，所述系統(tǒng)評估模塊(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，以對所述仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預留時間進行性能評估。8. 如權利要求1所述的多傳感器融合無人機感知與規(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實時仿真場景顯示模塊(6)，所述3D實時仿真場景顯示模塊 (6)，用于根據(jù)所述SAA場景設置，所述仿真飛行狀態(tài)信息和所述真實空中交通數(shù)據(jù)來對場景環(huán)境實時建模，對空中遭遇場景進行建模。9. 如權利要求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)送至無人機平臺仿真模塊(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景中的目標機數(shù)據(jù)；步驟3、由無人機平臺仿真模塊(3)來加載無人機初始和無人機平臺配置，并對航點進行跟蹤，然后將無人機平臺仿真模塊(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)計算得到最優(yōu)規(guī)避路徑，并反饋至無人機平臺仿真模塊(3)來指導所述無人機在最優(yōu)規(guī)避路徑飛行。10. 如權利要求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實時場景顯示模塊(6)，根據(jù)所述SAA場景設置，所述仿真飛行狀態(tài)信息和所述真實空中交通數(shù)據(jù)來對場景環(huán)境實時建模，對空中遭遇場景進行建模，以對本機飛行場景中的態(tài)勢進行實時顯示；步驟7、由系統(tǒng)評估模塊(7)讀取所述仿真飛行狀態(tài)信息、所述真實空中交通數(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，以對所述仿真系統(tǒng)的空域感知范圍和碰撞預留時間進行性能評估。
【文檔編號】G05B17/02GK106094569SQ201610530449
【公開日】2016年11月9日
【申請日】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
【申請人】西北工業(yè)大學

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