CN102508439A - 基于hla的多无人机分布式仿真方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及多无人机的分布式仿真平台。为提供一种能够用于多无人机系统协调控制的分布式仿真平台，为多无人机系统控制方案和算法的相关理论研究提供仿真分析环境，提高多无人机算法研究效率，本发明采用的技术方案是：基于HLA的多无人机分布式仿真方法，借助于地面控制系统计算机、平台任务管理系统计算机和若干虚拟无人机计算机实现，在地面控制系统计算机上通过RTI仿真接口将无人机的任务计划和相应的控制指令发送给平台任务管理计算机；在平台任务管理计算机上针对任务计划和指令的内容并根据多机和单机控制算法产生决策指令；最后在虚拟无人机计算机上在可视化环境中观察多无人机的实时飞行状态。本发明主要应用于无人机的分布式仿真。

Description

基于HLA的多无人机分布式仿真方法

技术领域

本发明涉及一种多无人机的分布式仿真平台问题。具体来说，是基于HLA的多无人直升机分布式仿真平台的搭建。 

背景技术

无人直升机具有的结构小巧，运动灵活等特点，是执行枯燥、恶劣或危险任务的最佳选择。但在实际情况中，由于环境的复杂性和任务的多样性，单架无人直升机很难完成规划任务，而需要多架无人直升机协作完成。不仅可以提高任务完成概率，同时也可以保证获取信息的精确度，并维持执行实际任务的鲁棒性。无人直升机在许多方面具有广阔的发展前景，如大地测量、气象观测、城市环境监测、交通监控、地球资源勘探和森林防火等。目前国内多无人机系统的研究仍侧重于单机控制，多机控制的相关研究仍处于起步阶段。并且相关的控制方案和算法缺少实际的分析环境，而实物环境在科研初期需要投入大量风险成本，因此搭建一个多无人机智能自主飞行仿真环境对多无人机系统的理论研究和方法验证是十分重要的。 

多无人机智能自主飞行仿真环境涉及到多个系统模块之间的分布式互连，其中的关键技术为分布式仿真技术。目前主要的分布式仿真技术有四种，包括仿真器网络SIMNET技术、异构型网络互联的分布式交互仿真DIS技术、聚合级仿真协议ALSP技术、高层体系结构HLA技术。但是前三种技术都是属于同类功能仿真对象互联，它们之间只有有限的互操作性，不能满足越来越高的复杂环境仿真发展的需求。而高层体系结构HLA通过提供通用、相对独立的支撑服务程序，将应用层同底层支撑环境分离，提高分布式交互仿真的通用性、交互性和重用性，减少了网络冗余数掘。在计算机网络环境下使分散分布的各仿真部件能够在一个统一的仿真时间和仿真环境下协调运行，在解决异构、分布、协同的仿真模型和仿真系统的互操作与互连方面有很好的效果，采用HLA技术将十分有利于仿真系统的集成，也有利于开发可重用的实况系统的仿真接口。 

仿真平台采用计算机模拟和视景仿真技术实现多无人机的智能自主飞行仿真，并实时显示无人机的飞行状态、任务执行状态、环境数据等。 

通过对现有技术的检索，并未发现类似专利。特别是针对多无人机自主飞行系统，没有一种有效的分布式仿真平台。 

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明的目的在于：本发明的目的在于提供一种能够用于多无人机系统协调控制的分布式仿真平台，为多无人机系统控制方案和算法的相关理论研究提供仿真分析环境，提高多无人机算法研究效率。 

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：基于HLA的多无人机分布式仿真方法，借助于地面控制系统计算机、平台任务管理系统计算机和若干虚拟无人机计算机实现，在地 面控制系统计算机上通过RTI，仿真接口将无人机的任务计划和相应的控制指令发送给平台任务管理系统计算机，其中RTI RTI为Run Time Infrastructure的缩写，是HLA接口规范的具体实现，是HLA的核心部件，为HLA的联邦成员提供服务调用接口，功能上相当于软总线；在收到相应的任务计划和指令后，在平台任务管理系统计算机上针对任务计划和指令的内容并根据多机和单机控制算法产生决策指令，具体为：通过滤波实现多数据融合，实时更新各无人机和任务目标的状态信息，分析制定各无人机的路径规划，并通过对各无人机的飞行速度和飞行姿态的实时控制实现既定任务，从而实现无人机在动态的仿真飞行环境中的任务控制和管理；最后在虚拟无人机计算机上通过无人机运动学仿真模块输出姿态信息，并将相应的状态数据实时反馈给RTI仿真接口，在可视化环境中观察多无人机的实时飞行状态。 

地面控制系统计算机将无人机的任务计划和相应的控制指令通过地面代理成员的RTI接口发布到RTI上从而发送给平台任务管理系统计算机，其中地面代理成员是HLA中的一个联邦成员，是地面控制系统的一部分；地面代理从RTI定购仿真无人机以及推演系统产生的任务状态数据、目标信息、环境信息然后发送到地面控制系统计算机。从而构成一个闭合的信息数据和控制回路。 

HLA采用面向对象的方法来设计、开发仿真系统中的对象模型，以获得仿真联邦的高层次的互操作和重用；采用面向对象的软件设计思想，把需要建模的实体看成对象，对象的参数和行为封装于对象的描述中，对象间通过消息传递来传递信息；采用联邦对象模型FOM(Federation Object Model)来描述在联邦执行过程中所有成员可共享的信息，记载运行时成员间交换数据的协议及数据交换的条件，具体包括联邦设计、对象类设计、交互类设计三部分。 

基于HLA的多无人机分布式仿真方法，在实现时采用多线程管理，运行时包括四个线程：基于仿真控制主线程、HLA/RTI网络侦听线程、无人机虚拟仿真线程和基于Vega的可视化表现线程，具体如下： 

①.在地面控制系统计算机上进行仿真系统初始化后，启动仿真控制主线程，监视用户窗口界面，并启动网络侦听线程无人机虚拟仿真线程； 

②.在平台任务管理计算机上运行网络侦听线程对所加入的联邦信息进行侦听，当接收到对象类及对象类属性、交互类及交互类参数后，将对象类及对象类属性、交互类及交互类参数数据发送给无人机虚拟仿真模块和可视化模块； 

③在虚拟无人机计算机上运行无人机虚拟仿真线程接收交互类中的具体任务信息，并根据单机和多机控制算法生成控制指令，最后通过无人机运动学仿真模块输出姿态信息，并更新交互类的姿态信息； 

④.可视化表现线程接收交互类中的具体姿态信息，每台虚拟无人机计算机通过在其上面的Vega虚拟场景模块实时显示无人机的运动状态。 

地面控制系统计算机、平台任务管理计算机和若干虚拟无人机计算机之间的通讯是基于RTI实现的，无人机计算机和平台任务管理系统计算机之间采用TCP通讯方式，虚拟无人机计算机和平台任务管理计算机之间采用UDP的方式通讯。 

本发明具有如下技术效果： 

基于HLA分布式架构充分实现仿真平台的异构性和开放性，利用软实时仿真和硬实时仿真相结合的分层仿真方式确保多无人机系统仿真环境各个系统之间的仿真数据传输实时性。多无人机智能自主飞行仿真平台的建立，能够针对不同的任务环境、任务需求，完成系统任务执行过程的可视化，为多无人机系统的理论研究提供了更加直观的验证环境，加快了系统研发的进程，有效降低平台开发成本。 

本发明中的HLA分布式架构针对多无人机系统特点进行开发，有效解决了多无人机仿真中各子系统仿真复杂，缺乏分布式实时性验证的缺点，为多无人机系统的分析与设计提供了更为可靠的仿真环境，极大的缩减了多无人机系统的初期研发成本。最终的平台仿真为未来的实物仿真验证提供了宝贵的仿真数据和逼真的仿真效果演示，具备潜在的经济价值。 

附图说明

图1分布式仿真平台总体结构图； 

图2分布式仿真平台硬件结构示意图； 

图3实时系统分层仿真结构图； 

图4地面控制系统接口代理图； 

图5基于HLA的成员调度流程图； 

图6基于MultiGen Creator软件的三维实体图； 

图7可视化模块流程图； 

图8可视化模块软件界面。 

图9为可视化模块软件界面。 

具体实施方式

基于HLA高层体系结构实现多无人机仿真环境各个系统模块之间的分布式互连，通过联邦运行时间结构RTI实现各类仿真应用之间的交互操作，使整个系统具有可扩充性。采用以太网UDP方式进行通讯，利用软实时仿真和硬实时仿真相结合的分层仿真结构，协调系统的同步，降低了HLA的时间性能对系统集成时所造成的影响。本发明的多无人机分布式仿真平台能够针对不同的任务设定，如编队飞行、多机协作跟踪，区域覆盖等，完成多无人机的任务控制和执行过程的推演仿真，直观的表现多无人机的仿真过程。同时基于分布式的设计具有优秀的可扩展性和异构性，具有良好的时间性能，为多无人机智能自主飞行系统控制的设计与分析提供了有利的条件。 

基于HLA(High Level Architecture)的多无人机分布式仿真平台，包括仿真管理模块，平台任务管理模块，无人机模型仿真模块，飞行环境仿真模块，可视化仿真模块。 

本发明基于HLA建立分布式仿真平台，通过联邦运行时间结构RTI(Run Time Infrastructure)构成一个开放性的分布式仿真系统，解决多无人机分布式仿真平台的异构、分布和协同的问题。基于RTI管理整个仿真系统，通过平台任务管理产生无人机的控制指令，建立多个无人机仿真实体的联邦对象，通过以太网UDP方式进行通讯，建立飞行环境模拟无 人机的飞行环境，并通过可视化模块观察无人机的实时飞行和任务执行情况。 

其中，仿真管理模块实现对整个推演仿真系统的运行管理和控制，包括仿真启动、初始化、暂停、结束等； 

无人机平台任务管理模块实现无人机飞行过程中的自主控制，产生相关的飞控指令和决策指令，动力学/运动学仿真模块根据飞行控制指令，解算出无人机的飞行数据和状态数据，完成无人机飞行过程的仿真，并将相应的状态数据实时反馈给地面控制系统接口； 

飞行环境对仿真过程中的环境进行模拟和仿真，生成供无人机任务执行的动态环境，要求尽量真实可信，同时采用可视化的形式，为参与仿真的操作控制人员提供可见的虚拟飞行环境，以便更加有效的熟悉和演练飞行任务。 

下面结合附图和具体实施方式进一步详细说明本发明。 

参见图1，为多无人机分布式仿真平台的总体结构图，包括以下几部分：无人机地面控制系统的仿真接口，平台飞行任务推演系统以及数据库支持系统。在进行多无人机的飞行仿真时，地面控制系统通过RTI仿真接口将无人机的任务计划和相应的控制指令发送给飞行任务推演系统；在收到相应的任务计划和指令后，平台任务管理针对任务计划和指令的内容并根据多机和单机控制算法产生决策指令，具体为：通过滤波实现多数据融合，实时更新各无人机和任务目标的状态信息，分析制定各无人机的路径规划，并通过对各无人机的飞行速度和飞行姿态的实时控制实现既定任务，从而实现无人机在动态的仿真飞行环境中的任务控制和管理；最后通过无人机运动学仿真模块输出姿态信息，在可视化环境中观察多无人机的实时飞行状态。 

参见图2，为多无人机分布式仿真平台硬件结构图，包括无人机地面控制系统、平台任务管理系统和四台虚拟无人机。无人机地面控制系统即仿真管理模块，平台任务管理系统即平台任务管理模块，每台计算机独立运行的虚拟无人机，包含：无人机运动学/动力学仿真模块、飞行环境仿真模块和可视化仿真模块。其中，无人机地面控制系统实现对整个仿真平台的运行管理和控制，包括仿真启动、初始化、暂停、结束等；平台任务管理系统包含多机和单机的控制算法，实现无人机飞行过程中的自主控制，产生相关的飞控指令和决策指令；虚拟无人机中的动力学/运动学仿真模块采用典型六自由度无人机模型，根据飞行控制指令，解算出无人机的飞行数据和状态数据，完成无人机飞行过程的仿真，并将相应的状态数据实时反馈给地面控制系统接口，飞行环境模块对仿真过程中的飞行环境进行模拟和仿真，生成供无人机任务执行的动态环境要求尽量真实可信，同时通过可视化模块，为参与仿真的研究人员提供可见的虚拟飞行环境，以便更加有效的熟悉和演练飞行任务。综上所述，分布式模块包括人机地面控制系统、平台任务管理系统和虚拟无人机。其中，各个分布式模块之间的通讯是基于RTI实现的，因为无人机地面控制系统和平台任务管理系统需要输出准确的控制指令和任务信号，所以采用TCP通讯方式，而虚拟无人机要求实时性，因此采用UDP通讯的方式和平台任务管理系统通讯。 

参见图3，为硬实时和软实时仿真相结合的分层仿真结构。在目前的网络环境和操作系统环境下，当成员个数过多时(如大于10个以上时)，采用HLA/RTI实现分布式系统的互联，系统运行的实时性能将无法保证。为了降低HLA对系统时间性能的负面影响，对系统的集成 结构进行优化的设计。将系统中对实时性要求高的模块从基于HAL的直接互连中脱离出来，以间接的方式联入RTI联邦，为此我们引入了软实时和硬实时仿真相结合的分层仿真结构。 

(1)软实时仿真结构。因为地面控制仿真系统是有人在回路的系统，在仿真过程中，模块之间的交互是任务层次的指令，它的仿真时间要求较为宽松，采用软实时仿真，其时间步长为200ms，实现的是无人机系统任务层面上的协调和控制，主要是地面控制系统接口与其他对实时性要求不同的系统模块之间互连，采用RTI的集成方式实现信息交互和数据交换。 

(2)硬实时仿真结构。硬实时仿真部分实现的是实体层次的仿真，包括无人机飞行动力学和运动学仿真、以及可视化仿真，这些模块对系统的实时性要求比较严格，通常的飞行控制率的更新频率为5ms，可视化的刷新频率为30ms，这样的时间步长在目前非实时的操作系统环境和网络环境下，针对10几个以上的成员规模的仿真来说，采用RTI进行协调和数据传输难以实现。因此，这一部分的底层数据交互不通过RTI的互连方式实现。而是直接采用网络UDP通信的方式。这时需要保证RTI的仿真时间步长具有一定的时间裕量。 

参见图4，为无人机地面控制系统基于HLA的接口代理。为了实现地面控制系统与无人机任务推演环境的互连互通，我们设计了如图2所示的接口方式。地面控制系统需要参与任务推演循环的任务数据和控制指令通过地面代理成员的RTI接口发布到RTI上，主要包括地面对无人机平台的控制指令，以及地面发送的任务计划数据，地面实况系统以这样的方式实现对仿真无人机的任务控制；地面代理从RTI定购仿真无人机以及推演系统产生的任务状态数据、目标信息、环境信息然后发送到实际的地面控制系统。从而构成一个闭合的信息数据和控制回路。 

HLA采用面向对象的方法来设计、开发仿真系统中的对象模型，以获得仿真联邦的高层次的互操作和重用。采用面向对象的软件设计思想，把需要建模的实体看成对象，对象的参数和行为封装于对象的描述中，对象间通过消息传递来传递信息。采用联邦对象模型FOM(Federation Object Model)来描述在联邦执行过程中所有成员可共享的信息，记载运行时成员间交换数据的协议及数据交换的条件，具体包括联邦设计、对象类设计、交互类设计三部分。 

(1)联邦设计 

根据设计的多无人机仿真平台的集成结构，同时考虑到综合仿真系统的时间性能要求，无人机任务推演仿真联邦的成员划分如下表1所示： 

表1 

成员名	成员数量
		地面控制系统接口成员	1
无人机成员	4
		仿真管理成员	1
任务环境成员	1
		可视化代理成员	1

按照上述划分方式，整个无人机任务推演系统联邦包含8个仿真成员。 

(2)对象类设计 

在HLA中，对象类是对具有公共特性或属性的一组对象的抽象，HLA对象模型的对象类结构则明确了联邦或成员范围内各个对象类之间的关系集合。按照面向对象的原则，设计仿真系统的FOM模型的对象类。整个FOM模型中有一个基类对象类Entity，它的属性由一般实体所具有的通用属性组成，包括实体编号、实体类型、实体角色、实体重要度、实体位置、速度、加速度、姿态角、航向、活动半径和当前时间。其他实体类型都是Entity类的子类，上述通用属性可以从Entity类继承获得，而各自实体对象的专有特性可以根据其自身物理模型的定义自己属性来实现。同时，为了仿真的方便，将无人机的状态单独定义了一个复合数据结构。Entity对象类包含的属性如下表2所示： 

表2 

其中Position类型等符合类型，在HLA中由专门的复合数据类型表描述。 

(3)交互类设计 

在HLA中，交互是指一个成员中的某个或某些对象产生的，能够对其他成员中的对象产生影响的动作。通过交互类结构表及其交互参数可以清晰地描述交互类之间的层次关系，详细地记录交互实例之间通讯的各种信息。在本仿真系统中，交互类描述了成员之间的短暂的数据交互行为。多无人机仿真平台在运行过程中包括交互类型主要有以下几种： 

仿真运行控制类交互：包括系统初始化(初始化仿真设定)、初始化完毕、启动，暂停，停止，子系统请求、子系统状态查询，子系统状态报告等交互类型。 

数据通信类交互：分为上行数据指令类和下行数据指令类。上行数据指令类主要包括初始配置、任务计划、平台控制指令等；下行的数据和指令类主要包括无人机任务请求、无人机任务执行情况、目标确认/引导情况、无人机状态信息等。 

飞行环境信息交互：主要包括自然条件数据。 

在交互类的设计中，设计了一个基本交互类BasicInteraction，它包含基本的参数有发送者标识，接受者标识和交互数据内容，其中交互的内容为采用XML格式描述字符串，方便分析和解读。其他的交互类型从基类继承，交互类结构表如下表3所示： 

表3 

参见图5，为基于HLA的成员调度流程图。平台在基于Windows的程序的设计和实现时，采用的是多线程的技术，参与RTI交互的线程为仿真处理线程，负责处理成员与其他成员之间的属性和交互的数据定购发布，以及协调自身的时间推进；其他的线程负责处理内部模块之间的数据交互、可视化的帧刷新以及成员界面的更新。 

参见图6，本发明所述的仿真系统在实现时采用多线程管理，运行时包括四个线程：控制主线程、网络侦听线程、无人机虚拟仿真线程和可视化表现线程。具体如下：①.仿真系统初始化后，启动仿真控制主线程，监视用户窗口界面，并启动网络侦听线程无人机虚拟仿真线程； 

②.网络侦听线程对所加入的联邦信息进行侦听，当网络接口模块接收到对象类及对象类属性、交互类及交互类参数后，将对象类及对象类属性、交互类及交互类参数数据发送给无人机虚拟仿真模块和可视化模块； 

③无人机虚拟仿真线程接收交互类中的具体任务信息，并根据单机和多机控制算法生成控制指令，最后通过无人机运动学仿真模块输出姿态信息，并更新交互类的姿态信息； 

④.可视化表现线程接收交互类中的具体姿态信息，通过Vega虚拟场景实时显示无人机的运动状态。 

采用Multigen Creator结合Vega的方法模拟无人机的虚拟场景，首先通过Multigen Creator构建旋翼无人机和地形模型，然后在Vega环境下完成场景配置和碰撞检测，最后在MFC环境中通过调用Vega的API驱动无人机飞行，完成帧同步。 

参见图7，为MultiGen Creator软件建立地形和无人机三维对象实体图。MultiGen Creator软件平台建立实时三维数字模型库，建模方式通常有两种：“直接建模法”和“导入修改建模法”。 

(1)通过“直接建模法”搭建地形模型，即利用MultiGen Creator软件所提供各种方法直接制作模型，适合于在制作大规模地景模型，先将原始地貌数据转化为DED格式，然后选择地形转换算法，进行批处理操作，生成高级地形表面；为使模型部件产生自由运动的特技效果，采用DOF(Degrees of Freedom)技术，增强模型真实感，同时为在场景中实现该功能需调用相应函数完成这一过程；给模型添加材质、纹理映射以及光照；为了使场景变化更加流畅，应尽量使用细节层次模型LOD(Level of Detail)技术，提高系统运行效率。 

(2)通过“导入修改建模法”搭建旋翼无人机模型。因为MultiGen Creator直接进行曲面造型比较困难，但它具有良好的兼容性，支持多种数据格式模型，所以采用导入修改建模法建立旋翼无人机模型。我们采用3D Studio.3ds文件格式，在3D Max中完成无人机曲线曲面以及材质贴图设定；然后将非实时模型体导入，并对模型结构进行必要的重组等，例如：删减、合并多边形，去处多余的属性数据，降低模型精度以及尽量使用优化后的图像作为纹理，删除不必要的纹理、材质和光照等，提高仿真运行的效率。 

参见图8，为Vega可视化模块流程图。首先启动Vega线程进行帧刷新，初始化Vega系统，设置初始化标志，刷新初始场景；然后载入场景文件，获取场景中基本元素，包括光照、纹理对象等，获取地形和无人机对象，并关联无人机对象，驱动对象在三维环境中运动；配置场景中特效，包括无人机的旋翼、LOD地形技术等。 

参见图9，为可视化模块软件界面。可视化软件在VC6.0环境中建立，采用主流的分割窗口模式，左侧窗口实时刷新视景画面，右侧窗口为数据可视化。视景窗口通过载入Vega实现，流程如上所述。数据可视化，是通过曲线、列表和虚拟仪表的方式反应数据，包括曲线显示、数字列表、虚拟仪表，通过列表中的单选框可以选择所要拟合的曲线。其中列表和虚拟仪表可以实时更新飞行过程中的参数信息。 

仿真过程中的实时数据是通过到数据库中来实现的。数据库采用MySQL，为每架虚拟无人机建立一个表单，用来保存仿真运行中虚拟无人机的实时参数信息。通过对数据库的读取，可以实现对飞行数据的重绘从而实现数据的重载，满足操作者对数据分析的要求。 

为了使仿真平台具有扩展性，将每个模拟计算机设计成通用接口模块，内部嵌入控制算法。通过将控制算法制作成动态链接库(dll)格式，独立于仿真平台，实现算法载入的模块化，在对控制算法进行研究和升级的过程中，不需要对仿真平台进行改进。当出现错误时，也可以通过检查各个模块的输入输出，迅速的进行排错。 

Claims (5)

1.一种基于HLA的多无人机分布式仿真方法，其特征是，借助于地面控制系统计算机、平台任务管理系统计算机和若干虚拟无人机计算机实现，在地面控制系统计算机上通过RTI仿真接口将无人机的任务计划和相应的控制指令发送给平台任务管理系统计算机，其中RTI为Run Time Infrastructure的缩写，是HLA接口规范的具体实现，是HLA的核心部件，为HLA的联邦成员提供服务调用接口，功能上相当于软总线；在收到相应的任务计划和指令后，在平台任务管理系统计算机上针对任务计划和指令的内容并根据多机和单机控制算法产生决策指令，具体为：通过滤波实现多数据融合，实时更新各无人机和任务目标的状态信息，分析制定各无人机的路径规划，并通过对各无人机的飞行速度和飞行姿态的实时控制实现既定任务，从而实现无人机在动态的仿真飞行环境中的任务控制和管理；最后在虚拟无人机计算机上通过无人机运动学仿真模块输出姿态信息，并将相应的状态数据实时反馈给RTI仿真接口，在可视化环境中观察多无人机的实时飞行状态。

2.如权利要求1所述方法，其特征是，地面控制系统计算机将无人机的任务计划和相应的控制指令通过地面代理成员的RTI接口发布到RTI上从而发送给平台任务管理计算机，其中地面代理成员是HLA中的一个联邦成员，是地面控制系统的一部分；地面代理从RTI定购仿真无人机以及推演系统产生的任务状态数据、目标信息、环境信息然后发送到地面控制系统计算机。从而构成一个闭合的信息数据和控制回路。

3.如权利要求1所述方法，其特征是，HLA采用面向对象的方法来设计、开发仿真系统中的对象模型，以获得仿真联邦的高层次的互操作和重用；采用面向对象的软件设计思想，把需要建模的实体看成对象，对象的参数和行为封装于对象的描述中，对象间通过消息传递来传递信息；采用联邦对象模型FOM(Federation Object Model)来描述在联邦执行过程中所有成员可共享的信息，记载运行时成员间交换数据的协议及数据交换的条件，具体包括联邦设计、对象类设计、交互类设计三部分。

4.如权利要求1所述方法，其特征是，基于HLA的多无人机分布式仿真方法，在实现时采用多线程管理，运行时包括四个线程：基于仿真控制主线程、HLA/RTI网络侦听线程、无人机虚拟仿真线程和基于Vega的可视化表现线程，具体如下：

①.在地面控制系统计算机上进行仿真系统初始化后，启动仿真控制主线程，监视用户窗口界面，并启动网络侦听线程无人机虚拟仿真线程；

②.在平台任务管理计算机上运行网络侦听线程对所加入的联邦信息进行侦听，当接收到对象类及对象类属性、交互类及交互类参数后，将对象类及对象类属性、交互类及交互类参数数据发送给无人机虚拟仿真模块和可视化模块；

③在虚拟无人机计算机上运行无人机虚拟仿真线程接收交互类中的具体任务信息，并根据单机和多机控制算法生成控制指令，最后通过无人机运动学仿真模块输出姿态信息，并更新交互类的姿态信息；

④.可视化表现线程接收交互类中的具体姿态信息，每台虚拟无人机计算机通过在其上面的Vega虚拟场景模块实时显示无人机的运动状态。

5.如权利要求1所述方法，其特征是，地面控制系统计算机、平台任务管理系统计算机和若干虚拟无人机计算机之间的通讯是基于RTI实现的，无人机计算机和平台任务管理计算机之间采用TCP通讯方式，虚拟无人机计算机和平台任务管理计算机之间采用UDP的方式通讯。

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