CN102789171A

CN102789171A - 一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法及系统

Info

Publication number: CN102789171A
Application number: CN2012103263387A
Authority: CN
Inventors: 耿庆波; 张静莎; 费庆; 刘在豪
Original assignee: Beijing Institute of Technology BIT
Current assignee: Beijing Institute of Technology BIT
Priority date: 2012-09-05
Filing date: 2012-09-05
Publication date: 2012-11-21

Abstract

本发明涉及一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法及系统，属于可视化系统仿真技术领域。本发明通过建立无人机系统动力学模型并初始化，按照地面站给定的航迹飞行，将飞行的舵量信息反馈给动力学模型做更新，再用更新后的动力学模型驱动无人机的三维模型仿真，并实时输出仿真图像及数据。本发明还提供一种基于上述方法的系统，为飞行控制律的设计、实验和验证提供了有效的手段和开发环境，以其简单、灵活、快速、逼真、实时的特点，提高了飞行控制系统仿真的效率既减少无人机测试风险和试验费用又缩短了研制周期。

Description

一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法及系统

技术领域

本发明涉及一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法及系统，属于可视化系统仿真技术领域。

背景技术

半实物仿真是指在系统的仿真回路中接入控制器、执行机构或传感器等部分实物的仿真。对系统中比较简单的部分或对其规律比较清楚的部分或受条件限制无法将实物接入系统的部分建立数学模型在计算机上加以实现，而对比较复杂确又可以将实物接入系统的不见，可以采用实物进行仿真，从而可以避免某些部件建模困难的问题。

但是这种半实物仿真技术只能提供数值型态的计算数据，缺乏对仿真对象、仿真过程和仿真结果的可视性、生动性和直观性，不利于为大型决策提供支持。

随着计算机技术的发展，视景仿真已经成为飞行仿真系统一个不可或缺的重要组成部分。视景系统主要功能是视景模拟，实现人和外界环境的交互作用。视景系统产生座舱外的景象，包括机场跑道、灯光、建筑物、田野、河流、道路、地形地貌、飞行器等等。视景系统还具备模拟能见度、云、雨雪等天气条件，以及白天、黄昏、夜间的不同景象，生成包括空中和地面活动目标的图像。

现在越来越多的研究机构开发了降低成本的飞行模拟器，这些模拟器能够对飞行数据进行三维视景显示，直观、动态的再现飞行过程，有利于发现控制系统的缺陷，及时进行修正。目前存在的可视化实时飞行模拟器很多，包括X-plane、FlightGear、Simulator等，这些仿真软件都含有一个或者多个飞行动力学模型，也具有二次开发接口及配套的工具，用户可以设计新地图、飞行器三维模型、仪表系统以及动力学模型、但是，上述飞行仿真软件提供的动力学模型与飞控系统设计的接口非常有限，仅能修改其内嵌的动力学模型与飞控系统参数，这显然不能满足飞行器设计人员的要求。南京航空航天大学直升机旋翼动力学实验室开发的飞行模拟器X-plane为视景系统，而动力学模型可由用户选择使用X-plane自带的或者用户开发的，实现了较强的二次开发能力，但是用户必须将动力学模型与飞控系统转化为C++源码，并编译为动态链接库，并需要对相关接口工具进行重新编译，较为繁琐。

发明内容

本发明针对已有的飞行控制仿真系统不能实时、直观的显示飞行状态和数据的缺点，提出了一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法及系统。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的。

步骤一、建立无人机系统动力学模型。

将无人机作为被控对象，实质上是控制无人机的气流速度V、迎角α、侧滑角β、滚转角速度p、俯仰角速度q、偏航角速度r、滚转角

俯仰角θ、偏航角ψ以及方位参数x_e、y_e和高度H共12个状态量。其中副翼偏转角、方向舵偏转角、升降舵偏转角及油门开度分别用δ_a、δ_r、δ_e和δ_f来表示。

无人机的控制量U和状态量X表示为：

U=[δ_a δ_r δ_e δ_f]^T

X=[V αβp q rφθψ x_e y_e H]^T

无人机的六自由度非线性运动数学模型是由无人机的动力学方程、以及绕质心转动的运动学方程组成，在机体坐标系内建立绕质心转动的运动学方程。无人机的运动方程由12个状态量的微分方程描述。

\{\begin{matrix} \overset{\cdot}{u} = \frac{F_{x}}{m} - qw + rv \\ \overset{\cdot}{v} = \frac{F_{y}}{m} + pw - ru \\ \overset{\cdot}{w} = \frac{F_{z}}{m} - pv + qu \end{matrix}

其中，F_x、F_y、F_z表示作用在无人机上的合力在机体坐标轴上的分量，u、v、w表示速度矢量在机体坐标轴的分量，m为飞行器的质量。

同样，获得飞机机体坐标系下的角运动矩阵方程为：

\{\begin{matrix} \overset{\cdot}{p} = \frac{1}{I_{x} I_{z} - I_{xz}^{2}} [I_{z} L + I_{xz} N + (I_{x} - I_{y} + I_{z}) I_{xz} pq + (I_{y} I_{z} - I_{z}^{2} - I_{xz}^{2}) qr] \\ \overset{\cdot}{q} = \frac{1}{I_{y}} [M - I_{xz} (p^{2} - r^{2}) - (I_{x} - I_{z}) pr] \\ \overset{\cdot}{r} = \frac{1}{I_{x} I_{z} - I_{xz}^{2}} [I_{xz} L + I_{x} N + (I_{x}^{2} - I_{x} I_{y} + I_{xz}^{2}) pq - (I_{x} - I_{y} + I_{z}) qr] \end{matrix}

其中，I_x、I_y、I_z分别为无人机的转动惯量在机体坐标系下的三个分量。根据欧拉角的关系与角速率信号之间的角运动学转换矩阵得：

机体速度（u，v，w）与无人机在地面坐标系下的速度分量

通过坐标转换得到：

步骤二、建立无人机的三维模型。

根据无人机的各部分尺寸的参数，使用专业三维绘图软件，生成无人机的三维外形图，包括前视图、左视图、后视图和三维整体图形。无人机的三维可视模型按照面向对象的思路设计，实现无人机模型的可动部分进行精细化控制，实现动画效果，并且对每个对象都有独一无二的名称，便于用标记语言的方法对其各个部分进行配置。

步骤三、初始化无人机系统动力学模型。

根据飞行任务的要求，对无人机系统的航向、速度等进行初始化。

步骤四、自驾仪在初始化后的无人机系统动力学模型下，按照地面站给定的航迹飞行，将飞行的舵量信息反馈给动力学模型。

步骤五、动力学模型根据自动驾驶仪的数据更新自身的姿态、位置参数，同时调用步骤二建立的无人机三维模型，使其按照更新后的动力学模型仿真，并实时输出仿真图像及数据。

至此，就实现了无人机的半实物可视化仿真测试。

一种可视化无人机飞行控制半实物仿真系统，包括三维模型模块、动力学模型模块、xPC模块、自动驾驶仪和地面站；其中，三维模型模块包括：三维模型建立模块、三维模型配置模块、飞行数据处理模块和显示模块；动力学模型模块包括动力学模型建立模块和UDP通信模块。

系统的连接关系为：三维模型配置模块连接至三维模型建立模块，三维模型建立模块连接至飞行数据处理模块，飞行数据处理模块与显示模块相连；动力学模型建立模块分别连接至UDP通信模块、xPC模块，UDP通信模块连接至三维模型配置模块；xPC模块与自动驾驶仪互连，自动驾驶仪与地面站互连。

所述的动力学模型建立模块完成空气动力模型、大气环境模块、转动惯量模块、无人机发动机模型、地球模型的建立，并能够根据控制信息动态更新动力学模型。

所述UDP通信模块将动力学模型建立模块输出的动力学模型转换为三维模型配置模块能够接受的数据类型，并基于UDP通信协议实现数据的传输。

所述三维模型配置模块对接收到的动力学模型数据进行处理，得到三维模型的驱动参数。驱动参数包括舵量信息、飞行状态参数。

所述三维模型建立模块根据任务确定的飞机尺寸、材料，运用专业软件生成所采用飞机的真实的前视图、左视图、后视图，以及三维整体视图。并在驱动参数控制下，进行三维模拟飞行。

所述飞行数据处理模块完成对三维模型飞行数据的读取、转换处理、发送。

所述显示模块能同时以图形和数字的方式显示飞行航迹和飞行数据的实时变化，根据实际的需求增减所需要的数据的显示。

所述xPC模块对动力学模型进行解析，转变成能够运行的实时代码，并执行所生成的代码，通过以太网实现与自动驾驶仪的通信，自动驾驶仪根据地面站的任务和实时代码进行飞行控制。同时，xPC模块将接收到的自动驾驶仪飞行状态信息转化为动力学模型参数，传递给动力学模型建立模块，以更新动力学模型。

系统的工作流程为：将任务初始化参数输入动力学模型建立模块，对动力学模型进行初始化，并将初始化模型同时输出至xPC模块和UDP通信模块，进行转化后，分别传输至自动驾驶仪和三维模型；地面站根据飞行任务要求设定飞行航线，并输出至自驾仪；自动驾驶仪根据动力学模型的输出和地面站任务航线，自主飞行，并与xPC模块实时通信，通过其将飞行数据传入动力学模型，以更新动力学模型。三维模型根据实时更新的动力学模型的驱动参数，完成飞行的可视化仿真。

有益效果

本发明的半实物可视化仿真方法及系统为飞行控制律的设计、实验和验证提供了有效的手段和开发环境，以其简单、灵活、快速、逼真、实时的特点，提高了飞行控制系统仿真的效率既减少无人机测试风险和试验费用又缩短了研制周期。

附图说明

图1为本发明的无人机可视化半实物仿真流程图；

图2为本发明的无人机可视化半实物仿真系统结构图；

图3为具体实施方式中无人机飞控半实物可视化仿真平台图；

图4为具体实施方式中AC3D中yuanzheng6三维模型；

图5为具体实施方式中飞行数据处理模块流程图；

图6为具体实施方式中无人机可视化飞行仿真效果图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图，对本发明作进一步详细说明。

一种基于FlightGear的可视化飞行控制半实物仿真测试方法。

本发明主要是利用Simulink构建动力学模型和AC3D三维软件构建无人机的三维模型，并将其载入到飞行模拟器软件FlightGear中，然后通过xPC实时运行仿真模型并与自动驾驶仪构成硬件回路的实时仿真环境，同时通过动力学模型驱动飞行模拟器软件FlightGear进行可视化显示。

可视化无人机半实物飞行控制系统仿真平台是由一台PC机作为宿主计算机，其上运行Matlab/Simulink，其主要作用是在仿真前进行无人机动力模型的构建和生成目标机代码，在仿真中对控制参数进行在线调试，以执行和验证控制律，还可以对无人机运动规律和仿真飞行姿态的可视化进行输出；同时宿主计算机还可以通过Matlab/Simulink实现与xPC目标机的连接、仿真的起停控制等功能。

xPC目标机用于模型的下载，运行无人机的Simulink模型，会根据无人机动力学模型实时解算无人机当前的姿态信息，将这些信息通过串口有选择性地传送给自动驾驶仪、地面站等设备；自动驾驶仪则通过串口采集模拟的飞行数据，结合飞行任务要求，给出相应的舵机控制量。xPC目标机则通过I/O接口读取舵机控制量，实现对飞行控制系统的仿真。飞行控制计算机上主要运行地面站软件，通过串口RS232与自动驾驶仪通信，并根据飞行任务的航迹要求，设定飞行航线，并接收自动驾驶仪的给出的相应的舵量信息，实时的显示。飞行模拟器主要是接收无人机动力学模块发送的舵量信息，驱动可视化仿真，并实时的发送飞行仿真数据。

在半实物仿真过程中，自动驾驶仪主要接收来自地面站的指令，并按相应的控制律控制升降舵、副翼舵、方向舵和油门。无人机模型则做出相应的响应，将解算出的数据传输到传感器仿真模块，自驾仪根据传感器仿真模块提供的传感信息，给出控制舵量，使飞机按指令正确平稳的飞行，同时将飞行数据回传到地面站进行显示和存储以便分析，构成完整的闭环飞行系统，数据转换模块主要用于传感器和舵机量相应数据转换，以及数据传送。并且姿态仿真模块得到的计算结果通过UDP通信实时传送到飞行模拟器中，从而驱动视景仿真模块，实现动态飞行的三维实时显示。系统连接了真实舵机，更清楚地观测舵偏角的变化，使半实物的仿真更直观。

步骤一、建立基于Simulink的无人机系统模型

无人机系统模型是由无人机的动力学模型、传感器模型和连接模块组成。无人机的动力学模型包括气动数据及无人机的状态方程，主要是根据舵机量及当前飞机状态信息解算无人机各项参数，如角度、角速度、速度、高度等。传感器模块是将飞行特性仿真的飞机飞行状态信息（姿态角、角速率、线加速度、航向、高度、速度、经纬度），根据真实传感器的数据格式和接口输入到自驾仪，从而使整个仿真系统构成一个闭环系统。连接模块主要是用于连接飞行模拟器FlightGear的UDP通信模块，将无人机的舵量信息传递给飞行模拟器，驱动可视化仿真。

步骤二、建立基于AC3D的无人机三维模型，并将三维模型载入到飞行模拟器软件FlightGear中。

飞行模拟器软件FlightGear对各种格式的三维图形有良好的兼容性，可以十分便捷的导入三维飞信器模型。本设计采用三维设计软件AC3D作为无人机的绘图工具，AC3D是一个跨平台的3D模型制作软件，它提供了Linux，Windows95/NT，和SGI等各种操作系统。它具有容量小、速度快、操作相对简单并且功能强大，已经广泛应用于很多领域。因此根据无人机的尺寸和大小，在AC3D中可绘制得到无人机的三维可视化模型。

FlightGear使用XML配置文件配置三维飞行器模型，包括飞行器的动作、位置和姿态。通过大量XML文件的配置，将飞行器载入到FlightGear飞行模拟器中，一般不会与FlightGear的场景恰好吻合，往往会出现一些偏差，如飞行器倾斜、飞行器头指向的方向不对或者离地面太高。此时需要对飞行器模型进行重新定位，定位的方法仍采用XML配置文件。

飞行器模型需要在仿真飞行时完成一定的动作，如副翼、方向舵等。FlightGear允许用户控制飞行器的任意部位完成相应的工作，唯一要求的就是这一部位在三维模型中被命名过，即设置了对象名称。

在无人机动力学模型驱动FlightGear之前，首先要确保在飞机数据文件夹中存有所要用到的飞机结构、状态、启动系数等相关数据。其次要为Simulink模型指定飞行数据传到FlightGear的IP地址。

步骤三、设计Simulink无人机模块与FlightGear的通信模块。

Simulink无人机模块与FlightGear的通信模块采用C++编程并调用SocketAPI实现UDP网络通信功能，基于Socket（套接字）为不同的驱动方式编写统一的接口，实现对通信方式的模块化封装，使系统能够灵活的更改驱动方式。套接字是网络的基本构件，它是可以被命名和寻址的通信端点，使用中的每一个套接字都有其类型和一个与之相连的进程。套接字存在于通信区域（通信区域又称地址簇）中。套接字只与同一区域中的套接字交换数据（跨区域时，需要执行某和转换进程才能实现）。WINDOWS中的套接字只支持一个域——网际域。

通信模块分为客户端和服务器端，客户端与服务端进行通信至少要使用一对套接字，其中运行于客户端的成为Csocket，运行于服务器端的称之为Ssocket。客户端用于完成于服务端交互的程序，主要完成数据读取、数据处理和数据发送功能。客户端界面主要包括系统控制面板和仿真数据监控面板，其中系统控制面板包括飞行器模型、数据发送方式、飞行数据类型、度量单位转换、操作启停按钮等；仿真监控功能包括标题栏、图形显示面板（以图形的方式显示实时数据的变化）、数字显示面板（以数字的方式实时显示数据变化）。

步骤四、初始化无人机动力学模型。

根据不同的飞行任务的要求，初始化无人机系统模型的航向，速度。

步骤五、设计基于xPC Target宿主机与目标机模式的系统实现方案及基本构架，利用RS232串口与自动驾驶仪进行通信，完成了硬件在回路的半实物仿真系统的构建。

宿主计算机要是将Simulink构建的无人机系统模型转化为可以实时运行的嵌入式代码并下载到目标机xPC中，目标机则用于执行所生成的代码，通过串口RS232来现宿主机和目标机之间的通信。

自动驾驶仪实时执行地面站发给自动驾驶仪的各个指令，输出的舵面和发动机油门信息，控制飞行仿真过程，并接收由xPC模型及实时发送的飞行仿真数据。

步骤六、同时通过UDP连接FlightGear，接收无人机动力学模块传递的舵量信息，驱动可视化仿真，导出实时飞行数据。

动力学模型模块得到的舵机量信息通过UPD通信实时传送到FlightGear中，从而驱动视景仿真，得到更逼真的仿真画面，实现动态飞行数据的三维实时显示。

实例

首先，在初始设置方面：初始航向为0（正北方向）；

启动实时代码并建立宿主机与目标机的通讯之后，就要将Simulink模型转化为实时嵌入式代码并下载到xPC目标机中，这时就需要配置仿真参数和RTW生成文件类型。设置仿真参数和RTW生成文件类型时，应选择模型窗口菜单中的Real-Time Workshop/Target Selection对话框中的System target file设置为xpctarget.tlc，languages设置为C。

RTW参数设置方面：测试时只有少数参数需要修改：

（1）Solver（解算器）选用ode4Runge-Kutta（四阶龙格－库塔法）。四阶龙格－库塔法计算误差小，且能够实现自启动，在模型不是十分复杂且计算机性能较高的情况下，能够满足系统对解算速度的要求；

（2）fundamental sample time（基本步长）设为20ms，这是根据系统要求及相关硬件的性能而选取的，系统中等效飞控模块的基本步长为20ms，。经测试，20ms的仿真步长，能使仿真设备具有很好的实时计算性能。

将软盘插入宿主机的软驱，点击“Create Bootdisk”来创建启动盘，这个过程会将xPC Target的内核程序复制到软盘上，将软盘插入目标机之后，就可以使目标机进入一种实时仿真的环境。在MATLAB环境下，使用“xpcexplr”命令，可以启动xPC Target Explorer，如图3所示，对xPC Target的工作模式进行设置。“Compiler Configuration”选项用来设置编译器及其路径，这里选择“VisualC++”作为编译器。“Target PC-Configuration”选项用来设置xPC目标机中实时内核的启动模式。共有三种模式可以选择，即“BootFloopy”、“DOSLoader”和“StandAlone”模式。此处选择BootFloopy方式。

“TargetPC-Communication”选项可以设置宿主机和目标机之间的通讯方式可以选择“RS-232”。

然后通过RS-232连接无人机自动驾驶仪（ARM+FPGA），接入地面站的导航控制实现半实物仿真平台测试工作。自动驾驶仪（ARM+FPGA）实时执行地面站发给自动驾驶仪（ARM+FPGA）的各个指令，控制飞行仿真过程，并接收由xPC模型及实时发送的飞行仿真数据。

选择网络（TCP/IP）模式时，需要指定目标机的总线类型、网卡驱动类型、IP地址、TCP/IP端口号、子网掩码、网关及端口号，并且运行时目标机要与宿主机处在同一局域网中。

表1xPC目标TCP/IP配置表

飞行数据处理模块主要由FlightGear协议类、文件类、套接字以及客户端几部分组成。其中，FlightGear协议类定义了传送数据的格式规范，定义数据文件类主要完成数据文件格式的定义，数据转化部分主要完成仿真数据到FlightGear坐标系的数据变换，套接字部分则完成最重要的发送数据的功能。最后，客户端界面和示波器显示模块主要是加强仿真系统的可用性。

本设计是基于MFC框架使用VC2008开发的可视化界面，客户端和服务端的工作流程图如图5所示。

同时启动FlightGear，需要将FlightGear的主要设置如下：

Select an aitcraft:yuanzheng6yuanzheng6为任务需求所载入到FlightGear中的无人机；

FDM设为external，表示动力学模型来自外部输入；

输入输出为：--generic=socket,in,60,192.168.1.11，5500,udp，yz6.xml

“socket”设置仿真使用的数据连接方式为套接字连接，“in”表示数据传输方向，“60”为飞行器模型接收数据的频率，“192.168.1.11”为主机IP地址，“5500”为主机端口，“UDP”指定使用的通信传输协议，“yz6.xml”为本次任务设计的通信协议内容。

为了进行全航迹仿真实验，在地面站中设计了一条飞行航线，任务航线的起点是北纬39.9028°、东经116.2620°。设置好航点号之后，开始半实物可视化仿真。整个飞行过程大约持续了420秒。

表2飞行任务航点表

实验得到的三维可视化视图如图6所示。试验得到的仿真数据和航迹、高度、姿态角、姿态角速率和舵机曲线验证了系统各部分模型的正确性，完成了以下仿真要求：

（1）无人机自主飞行。无人机按照事先设定的航线，在飞控系统的指引下自主飞行，其飞行航迹、高度、三轴角运动仿真曲线，仿真曲线可以看出，所设计的飞行控制系统能够很好的实现自主导航功能；

（2）调整控制律参数。样例无人机的飞行控制系统能够按照控制律参数模块输入的参数改变相应的控制律参数值；

（3）飞行数据的显示。实现了利用Simulink与FlightGear通信，并显示飞行数据和姿态的功能；

（4）嵌入式代码的自动生成。实现了将Simulink模型转化为能够在目标机中实时运行的嵌入式代码，验证了xPC目标的I/O接口技术以及飞控系统中传感器、舵机硬件接口的可行性及正确性，从而说明了xPC目标技术的可行性。

由测试结果可以看出该仿真环境为无人机全过程飞行仿真的性能验证提供了良好的集成可视化环境。在此仿真环境中无人机非线性模型和控制律都得到了验证。Matlab仿真效果很好，能够表明模型设计的合理性，达到了系统设计要求。并且为无人机飞行控制系统设计建模和验证测试找到了一条快速、高效、低成本的实现途径。在此仿真环境中无人机的控制规律和制导规律得到了验证。Matlab模型仿真效果良好，能正确相应控制信号，通过与实际飞行的数据对比，能够证明模型设计的合理性，达到了系统设计要求。

Claims

1.一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、建立无人机系统动力学模型；

将无人机的气流速度V、迎角α、侧滑角β、滚转角速度p、俯仰角速度q、偏航角速度r、滚转角

俯仰角θ、偏航角ψ以及方位参数x_e、y_e和高度H共12个状态量作为被控对象建立动力学模型；

步骤二、建立无人机的三维模型；

根据无人机的各部分尺寸的参数，使用专业三维绘图软件，生成无人机的三维外形图，包括前视图、左视图、后视图和三维整体图形；无人机的三维可视模型按照面向对象的思路设计，实现无人机模型的可动部分进行精细化控制，实现动画效果，且对每个对象有独一无二的名称；

步骤三、初始化无人机系统动力学模型；

根据飞行任务的要求，对无人机系统的航向、速度等进行初始化；

步骤四、自驾仪在初始化后的无人机系统动力学模型下，按照地面站给定的航迹飞行，将飞行的舵量信息反馈给动力学模型；

步骤五、动力学模型根据自动驾驶仪的数据更新自身的姿态、位置参数，同时调用步骤二建立的无人机三维模型，使其按照更新后的动力学模型仿真，并实时输出仿真图像及数据；

至此，实现无人机的半实物可视化仿真测试。

2.根据权利要求1所述的一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试方法，其特征在于：所述动力学模型包括：

无人机的控制量U和状态量X：

U=[δ_a δ_r δ_e δ_f]^T

X=[Vαβp q rφθψ x_e y_e H]^T

δ_a、δ_r、δ_e和δ_f分别表示副翼偏转角、方向舵偏转角、升降舵偏转角及油门开度；

无人机的运动方程由12个状态量的微分方程描述：

\{\begin{matrix} \overset{\cdot}{u} = \frac{F_{x}}{m} - qw + rv \\ \overset{\cdot}{v} = \frac{F_{y}}{m} + pw - ru \\ \overset{\cdot}{w} = \frac{F_{z}}{m} - pv + qu \end{matrix}

其中，F_x、F_y、F_z表示作用在无人机上的合力在机体坐标轴上的分量，u、v、w表示速度矢量在机体坐标轴的分量，m为飞行器的质量；

飞机机体坐标系下的角运动矩阵方程为：

\{\begin{matrix} \overset{\cdot}{p} = \frac{1}{I_{x} I_{z} - I_{xz}^{2}} [I_{z} L + I_{xz} N + (I_{x} - I_{y} + I_{z}) I_{xz} pq + (I_{y} I_{z} - I_{z}^{2} - I_{xz}^{2}) qr] \\ \overset{\cdot}{q} = \frac{1}{I_{y}} [M - I_{xz} (p^{2} - r^{2}) - (I_{x} - I_{z}) pr] \\ \overset{\cdot}{r} = \frac{1}{I_{x} I_{z} - I_{xz}^{2}} [I_{xz} L + I_{x} N + (I_{x}^{2} - I_{x} I_{y} + I_{xz}^{2}) pq - (I_{x} - I_{y} + I_{z}) qr] \end{matrix}

其中，I_x、I_y、I_z分别为无人机的转动惯量在机体坐标系下的三个分量；根据欧拉角的关系与角速率信号之间的角运动学转换矩阵得：

机体速度（u，v，w）与无人机在地面坐标系下的速度分量通过坐标转换得到：

3.一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试系统，其特征在于：包括三维模型模块、动力学模型模块、xPC模块、自动驾驶仪和地面站；其中，三维模型模块包括三维模型建立模块、三维模型配置模块、飞行数据处理模块和显示模块；动力学模型模块包括动力学模型建立模块和UDP通信模块；

系统的连接关系为：三维模型配置模块连接至三维模型建立模块，三维模型建立模块连接至飞行数据处理模块，飞行数据处理模块与显示模块相连；动力学模型建立模块分别连接至UDP通信模块、xPC模块，UDP通信模块连接至三维模型配置模块；xPC模块与自动驾驶仪互连，自动驾驶仪与地面站互连；

所述的动力学模型建立模块完成空气动力模型、大气环境模块、转动惯量模块、无人机发动机模型、地球模型的建立，并能够根据控制信息动态更新动力学模型；

所述UDP通信模块将动力学模型建立模块输出的动力学模型转换为三维模型配置模块能够接受的数据类型，并基于UDP通信协议实现数据的传输；

所述三维模型配置模块对接收到的动力学模型数据进行处理，得到三维模型的驱动参数；驱动参数包括舵量信息、飞行状态参数；

所述三维模型建立模块根据任务确定的飞机尺寸、材料，运用专业软件生成所采用飞机的真实的前视图、左视图、后视图，以及三维整体视图；并在驱动参数控制下，进行三维模拟飞行；

所述飞行数据处理模块完成对三维模型飞行数据的读取、转换处理、发送；

所述显示模块能同时以图形和数字的方式显示飞行航迹和飞行数据的实时变化，根据实际的需求增减所需要的数据的显示；

所述xPC模块对动力学模型进行解析，转变成能够运行的实时代码，并执行所生成的代码，通过以太网实现与自动驾驶仪的通信，自动驾驶仪根据地面站的任务和实时代码进行飞行控制；同时，xPC模块将接收到的自动驾驶仪飞行状态信息转化为动力学模型参数，传递给动力学模型建立模块，以更新动力学模型。

4.根据权利要求3所述的一种可视化无人机飞行控制半实物仿真测试系统，其特征在于：作为一个实例，采用飞行模拟器软件FlightGear进行无人机三维模型开发。