CN108399289B - 一种用于无人机低空环境飞行的安全包络模型及其构建方法 - Google Patents

一种用于无人机低空环境飞行的安全包络模型及其构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于无人机低空环境飞行的安全包络模型及其构建方法,属于飞行器安全区域建模技术领域。所述的构建方法包括采集无人机的长度L,宽度W,高度H,以及无人机在各个方向的最大飞行速度,计算无人机在安全响应时间τ范围内,各个方向所能到达的最大飞行距离,据此,构建无人机安全包络模型E(XA)。本发明所构建的安全包络模型,相比常规安全区域模型可以更好地反映无人机自身的飞行性能、响应速度与机身尺寸;所述的安全包络模型安全区域尺寸受响应时间调节,可动态适应低空复杂环境的狭小空域限制。

Description

一种用于无人机低空环境飞行的安全包络模型及其构建方法
技术领域
本发明涉及飞行器安全区域建模技术领域,尤其涉及一种用于无人机低空环境飞行的安全区域建模方法。
背景技术
低空飞行环境中的空域形态复杂,飞行器航线选择自由度大,机动频繁,导致低空飞行冲突发生的可能性大大增加,飞行安全受到极大威胁。
目前国内外针对飞行安全的研究主要集中在民航飞机的避撞、冲突探测与解脱方面,研究思路在于最小间隔保持,基本方法是固定航路、空管在场情况下综合各种不确定性因素的风险评估,空域约束简单。在民用航空领域航线是固定的,根据空管间隔标准,通过定义保护区、临近层和间隔层等概念并结合影响飞行安全的不确定性因素,发展出多种安全模型,包括用于评估民航飞机碰撞概率的长方体模型(Reich模型)以及用于民航飞机冲突探测的圆柱体模型。
对于无人机的飞行安全研究,国际上多数研究基本采用与民航飞机类似的思路与方法,在对无人机进行冲突探测和碰撞概率计算时,飞行器通常用一个简单长方体或圆柱体安全区域代替,以避免采用实际飞行器形状和尺寸引起的复杂性。然而这类安全区域适合于分析空旷空域和固定航线,当无人机在低空飞行时航线多变,且低空复杂环境可能不足以容纳这类传统的安全区域,从而导致无法基于此类安全区域模型准确地进行冲突探测和碰撞概率计算。
发明内容
本发明要解决的技术问题是如何构建一个用于低空冲突探测和碰撞概率计算的无人机安全区域包络模型,在反映无人机自身的飞行性能与响应速度的同时,避免过高的模型复杂度。
为了解决这一技术问题,本发明提供了用于无人机低空环境飞行的安全包络模型及其构建方法,所述的构建方法包括如下步骤:
S0:采集无人机的长度L,宽度W,高度H,以及无人机在低空环境(离地高度3000米以下)的最大前飞速度Vf,最大后飞速度Vb,最大垂向爬升速度Va,最大垂向下降速度Vd,最大侧向移动速度Vl
所述的无人机可以是固定翼及旋翼无人机,其中固定翼无人机最大后飞速度为0。
对无人机各个方向最大飞行速度的评估可以基于该无人机飞行动力学模型推算、以往试飞数据分析或实时飞行状态评估。
S1:设定无人机安全响应时间τ;所述的无人机安全响应时间τ可选用决策时间、通讯延迟时间、操纵反应时间和预留机动时间中的任意一个。
S2:计算无人机在步骤S1所给定安全响应时间τ范围内,各个方向所能到达的最大飞行距离。具体包括:最大前飞距离a=Vf*τ,最大后飞距离b=Vb*τ,最大爬升距离c=Va*τ,最大下降距离d=Vd*τ,以及最大左右侧向移动距离e=f=Vl*τ;
S3:根据步骤S2中所给定无人机各个方向所能达到的最大飞行距离,构建无人机安全包络模型E(XA),其中,
Figure BDA0001574966520000021
其中,
Figure BDA0001574966520000022
代表m行n列的矩阵空间,XA=[xA yA zA]是无人机中心在惯性坐标系Oxyz中的空间位置,
Figure BDA0001574966520000023
i=1,2,3,4为对角矩阵:
Figure BDA0001574966520000024
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)本发明所构建的安全包络模型,相比常规安全区域模型可以更好地反映无人机自身的飞行性能、响应速度与机身尺寸。
(2)本发明所构建的安全包络模型,安全区域尺寸受响应时间调节,可动态适应低空复杂环境的狭小空域限制。
附图说明
图1是构建无人机安全包络模型的影响因素示意图。
图2是无人机安全包络模型形态示意图。
图3是实施例给出的无人机的安全包络模型三维视图。
具体实施方式
为了更加明晰的阐述本发明的技术方案和内容,下面结合附图对本发明做进一步详细描述。
本发明提出的安全包络模型是从机体坐标系原点出发,在某一响应时间内,无人机依其飞行性能、机动方式和在各方向可能达到最远范围所围成的封闭曲面。如图1所示,本发明安全包络模型的影响因素包括:无人机的飞行性能、飞行航迹和位置等状态信息、响应时间和机身尺寸。
本发明提出的一种用于无人机低空环境飞行的安全包络模型,其构建过程主要包括以下步骤:
步骤一,采集无人机的长度L,宽度W,高度H,以及无人机在低空环境的各个方向的最大飞行速度。所述的各个方向的最大飞行速度包括:最大前飞速度Vf,最大后飞速度Vb,最大垂向爬升速度Va,最大垂向下降速度Vd,最大侧向移动速度Vl
步骤二,设定无人机安全响应时间τ。所述的响应时间可选决策时间、通讯延迟时间、操纵反应时间或预留机动时间中的任意一个。响应时间是包络参数而非变量,它与指定的风险水平有关。
步骤三,计算无人机中心在步骤二所给定安全响应时间τ范围内,各个方向所能到达的最大飞行距离。
所述的各个方向所能到达的最大飞行距离包括:最大前飞距离a=Vf*τ,最大后飞距离b=Vb*τ,最大爬升距离c=Va*τ,最大下降距离d=Vd*τ,以及最大左侧向移动距离e=Vl*τ和最大右侧向移动距离f=e=Vl*τ。
步骤四,如图2,在惯性坐标系Oxyz中,如果无人机中心的空间位置为XA=[xA yAzA],
Figure BDA0001574966520000031
其中
Figure BDA0001574966520000032
代表m行n列的矩阵空间。则无人机的安全包络模型E(XA)为:
Figure BDA0001574966520000033
其中,
Figure BDA0001574966520000034
i=1,2,3,4为对角矩阵,
Figure BDA0001574966520000041
图2给出了本发明无人机安全包络模型的形态示意图,六个轴a+L/2,b+L/2,c+H/2,d+H/2,e+W/2,f+W/2代表在考虑机身尺寸的前提下,无人机于响应时间[0,τ]内在各个方向上所能达到的最大距离。安全包络模型的形状是由无人机各个方向最大飞行速度以及机身长宽高决定,而给定的响应时间则决定了安全包络模型的大小。
实施例1:
采用本发明对样例无人机进行安全包络建模。选取样例为固定翼无人机,机身长度为L=8米,机身高度H=1.6米,机身宽度为W=16米,最大前飞速度Vf=50米/秒,最大后飞速度Vb=0米/秒,最大垂向爬升速度Va=16米/秒,最大下降速度Vd=20米/秒,最大侧向移动速度Vl=8米/秒。响应时间设置为τ=0.5秒。所计算时刻,无人机中心的坐标为(1000,20,100)。
根据本发明所给方法,无人机中心在给定安全响应时间范围内,各个方向所能到达的最大飞行距离依次为a=Vf*τ=25米,最大后飞距离b=Vb*τ=0米,最大爬升距离c=Va*τ=8米,最大下降距离d=Vd*τ=10米,以及最大左右侧向移动距离e=f=Vl*τ=4米。进而四个对角矩阵
Figure BDA0001574966520000042
i=1,2,3,4分别为:
Figure BDA0001574966520000043
最终该无人机在该时刻的安全包络模型为:
Figure BDA0001574966520000051
图3展示了该安全包络模型的三维视图。

Claims (1)

1.一种用于无人机低空环境飞行的安全包络模型的构建方法,其特征在于:所述的构建方法包括如下步骤:
S0:采集无人机的长度L,宽度W,高度H,以及无人机在各个方向的最大飞行速度,具体包括:最大前飞速度Vf,最大后飞速度Vb,最大垂向爬升速度Va,最大垂向下降速度Vd,最大侧向移动速度Vl
所述的无人机是固定翼无人机或旋翼无人机,其中固定翼无人机最大后飞速度为0;
无人机各个方向最大飞行速度通过该无人机飞行动力学模型推算、以往试飞数据分析或实时飞行状态评估的方式获得;
S1:设定无人机安全响应时间τ;
无人机安全响应时间τ选取决策时间、通讯延迟时间、操纵反应时间或预留机动时间中的任意一个;
S2:计算无人机在步骤S1所给定安全响应时间τ范围内,各个方向所能到达的最大飞行距离;具体包括:最大前飞距离a=Vf*τ,最大后飞距离b=Vb*τ,最大爬升距离c=Va*τ,最大下降距离d=Vd*τ,以及最大左右侧向移动距离e=f=Vl*τ;
S3:根据步骤S2中所给定无人机各个方向所能达到的最大飞行距离,构建无人机安全包络模型E(XA),其中,
Figure FDA0002897932580000011
其中,
Figure FDA0002897932580000012
代表m行n列的矩阵空间,XA=[xA yA zA]是无人机中心在惯性坐标系Oxyz中的空间位置,
Figure FDA0002897932580000013
为对角矩阵:
Figure FDA0002897932580000014
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110223539A (zh) * 2019-07-09 2019-09-10 飞牛智能科技(南京)有限公司 适于低空无人机的预警范围实时获取方法
CN113868780B (zh) * 2021-12-06 2022-02-08 北京航空航天大学 一种无人机密集编队安全包络构建方法
CN114384934A (zh) * 2022-01-14 2022-04-22 中国民用航空总局第二研究所 一种无人机空中碰撞概率的获取方法
CN115691231A (zh) * 2023-01-03 2023-02-03 中国电子科技集团公司第二十八研究所 用空计划仿真推演和冲突消解方法、系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102566578A (zh) * 2012-01-12 2012-07-11 北京航空航天大学 基于奇异值分解的单框架控制力矩陀螺群协调控制方法
CN102854883A (zh) * 2012-07-04 2013-01-02 北京航空航天大学 一种无人机动态紧急避撞区的建模方法
CN103869822A (zh) * 2014-04-01 2014-06-18 西北工业大学 多旋翼无人机感知与规避系统及其规避方法
EP3154859A2 (en) * 2014-06-11 2017-04-19 Engineered Arresting Systems Corporation Unmanned air vehicle recovery system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6711477B1 (en) * 2002-08-29 2004-03-23 Lockheed Corp Automatic flight envelope protection for uninhabited air vehicles: method for determining point in flight envelope
US9761147B2 (en) * 2014-12-12 2017-09-12 Amazon Technologies, Inc. Commercial and general aircraft avoidance using light pattern detection

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102566578A (zh) * 2012-01-12 2012-07-11 北京航空航天大学 基于奇异值分解的单框架控制力矩陀螺群协调控制方法
CN102854883A (zh) * 2012-07-04 2013-01-02 北京航空航天大学 一种无人机动态紧急避撞区的建模方法
CN103869822A (zh) * 2014-04-01 2014-06-18 西北工业大学 多旋翼无人机感知与规避系统及其规避方法
EP3154859A2 (en) * 2014-06-11 2017-04-19 Engineered Arresting Systems Corporation Unmanned air vehicle recovery system

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Flight safety measurements of UAVs in congested airspace;Xiang Jinwu 等;《Chinese Journal of Aeronautics》;20160827;第1355-1366页 *

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