CN111694376B - 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 - Google Patents
飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111694376B CN111694376B CN202010592305.1A CN202010592305A CN111694376B CN 111694376 B CN111694376 B CN 111694376B CN 202010592305 A CN202010592305 A CN 202010592305A CN 111694376 B CN111694376 B CN 111694376B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- flight
- simulation
- simulated
- aerial vehicle
- unmanned aerial
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 180
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 54
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 18
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 15
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 12
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims description 11
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 10
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000005477 standard model Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明实施例涉及飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机。该方法包括：实时监测是否出现模式切换指令；在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置；将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型；通过所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据；基于所述模拟数据，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。其通过设置多种工作模式切换的方式，在不影响无人机正常使用的同时将模拟飞行功能整合在无人机上。用户可以在无人机上直接使用而不需要依赖其他的硬件设备，使用便利而且实现成本低廉。
Description
【技术领域】
本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种飞行模拟方法、装置、电子设备以及无人机。
【背景技术】
“模拟飞行”是目前非常受欢迎，并且得到广泛应用的功能。其可以方便的为操作者或者飞行爱好者等提供快速便捷的学习飞行，熟悉飞行器性能的方式。
目前提供模拟飞行功能的飞行模拟器是基于上位机的模拟仿真系统实现的。典型的实现方式是提供包含各类的飞行器运行数据的模拟仿真软件，然后由用户下载该模拟仿真软件到电脑等个人终端中安装和运行，并且通过额外购买的遥控手柄或者类似的交互设备与电脑连接，从而实现模拟飞行功能。
但是，这样的模拟飞行实现方式需要在电脑等特定的个人终端上运行，而且还需要用户额外购买交互设备，其对用户使用造成不便，实现成本也较高。
【发明内容】
本发明实施例旨在提供一种飞行模拟方法、装置、电子设备以及无人机，能够解决现有飞行模拟方式所存在的缺陷。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：一种飞行模拟方法，包括：
实时监测是否出现模式切换指令；在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置；将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型；通过所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据；基于所述模拟数据，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。
可选地，所述飞行模拟模型包括：用于模拟所述无人机的飞行状态的飞行动力学模型以及用于模拟所述无人机的传感器检测数据的传感器模型；
所述由所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据，具体包括：
通过所述飞行动力学模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟飞行状态，所述模拟飞行状态由若干种模拟状态数据表示；
将若干种所述模拟状态输入所述传感器模型；
根据输入的所述模拟状态数据，通过所述传感器模型生成对应的若干种模拟检测数据。
可选地，所述模拟状态数据包括模拟姿态角，模拟飞行轨迹以及动力装置的模拟输出；所述模拟检测数据包括定位模拟数据，视觉模拟数据，超声模拟数据，气压模拟数据，惯性测量单元模拟数据以及磁力计模拟数据。
可选地，所述将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型，具体包括：
将来自遥控设备的飞行控制指令转换为用于控制动力装置的控制信号；
向所述飞行模拟模型输入所述控制信号。
可选地，所述通过所述飞行动力学模型，生成与所述飞行控制指令对应的，用于模拟所述无人机的飞行状态的若干种模拟状态数据，具体包括：
根据所述控制信号，计算所述动力装置的模拟输出；
根据所述动力装置的模拟输出，计算所述模拟姿态角；
根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算所述模拟飞行轨迹。
可选地，所述模拟姿态角包括模拟滚转角、模拟俯仰角以及模拟偏航角；
所述根据所述动力装置的模拟输出，计算所述模拟姿态角，具体包括：
根据所述模拟输出，计算所述无人机的滚转轴控制力矩，俯仰轴控制力矩以及偏转轴控制力矩；
根据所述滚转轴控制力矩，俯仰轴控制力矩以及偏转轴控制力矩计算所述滚转轴旋转角速度，俯仰轴旋转角速度以及偏转轴旋转角速度；
根据所述滚转轴旋转角速度，俯仰轴旋转角速度以及偏转轴旋转角速度和转换矩阵，计算所述模拟滚转角、模拟俯仰角以及模拟偏航角。
可选地，所述根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算所述模拟飞行轨迹，具体包括：
根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算所述无人机在机体坐标系中的模拟加速度；
对所述模拟加速度积分，获得在所述机体坐标系中的第一模拟速度；
通过旋转矩阵，将所述第一模拟速度转换为在地面坐标系中的第二模拟速度；
对所述第二模拟速度积分，获得所述无人机在地面坐标系中的位置信息。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供以下技术方案：一种飞行模拟装置，包括：
监测模块，用于实时监测是否出现模式切换指令；模式切换模块，用于在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置；飞行模拟模块，用于将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型；并且由所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据；展示模块，用于基于所述模拟数据，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供以下技术方案：一种电子设备，包括：处理器以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器调用时，以使所述处理器执行如上所述的飞行模拟方法。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供以下技术方案：一种无人机，包括：
控制器，用于接收模式切换指令以及来自遥控设备的飞行控制指令，并且根据所述模式切换指令，切换所述无人机的运行模式，所述运行模式包括飞行模式和模拟模式；
动力装置，所述动力装置与所述控制器连接，用于在所述无人机处于飞行模式时，输出与所述飞行控制指令相适配的动力；
飞行模拟器，所述飞行模拟器与所述控制器连接，用于在所述无人机处于模拟模式时，执行如上所述的飞行模拟方法，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。
可选地，当所述无人机被启动时，处于飞行模式；当监测到所述模式切换指令时，所述无人机的运行模式从飞行模式切换为模拟模式。
与现有技术相比较，本发明实施例的飞行模拟方法通过设置多种工作模式切换的方式，在不影响无人机正常使用的同时将模拟飞行功能整合在无人机上。用户可以在无人机上直接使用而不需要依赖其他的硬件设备，使用便利而且实现成本低廉，具有良好的应用前景。
【附图说明】
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本发明实施例的飞行模拟方法的应用场景的示意图；
图2a为本发明实施例提供的无人机的结构框图；
图2b为本发明实施例提供的飞行模拟模型的示意图；
图2c为本发明实施例提供的无人机的运行模式切换的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的飞行模拟装置的示意图；
图4为本发明实施例提供的飞行模拟方法的方法流程图；
图5为本发明实施例提供的计算模拟状态数据的方法流程图；
图6为本发明实施例提供的位置坐标计算过程的示意图；
图7为本发明实施例提供的电子设备的结果示意图。
【具体实施方式】
为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行更详细的说明。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“上”、“下”、“内”、“外”、“底部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本发明。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
此外，下面所描述的本发明不同实施例中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
飞行模拟是指通过软件程序和/或硬件设备的配合，重现真实的飞行场景并逼真的还原各项飞行操作，用以实现学习飞行或者体验飞行等。
图1为本发明实施例提供的飞行模拟方法的应用场景。如图1所示，在该应用场景中，包括了无人机10、遥控设备20、智能终端30以及无线网络40。
无人机10可以是以任何类型的动力驱动的无人飞行载具，包括但不限于四轴无人机、固定翼飞行器以及直升机模型等。其可以根据实际情况的需要，具备相应的体积或者动力，从而提供能够满足使用需要的载重能力、飞行速度以及飞行续航里程等。
当然，无人机10上还可以添加有一种或者多种功能模块，令无人机能够实现相应的功能，满足不同场景下的使用需求，包括但不限于各类传感器设备，例如，航拍相机。其作为无人机上搭载的其中一种功能模块，可以通过云台等安装固定支架，安装固定在无人机上，并受控于无人机10，执行图像采集的任务。
遥控设备20是与无人机10配套使用的，处于用户侧，用于供用户或者操作者发出飞行控制指令，并反馈无人机10相关飞行信息的交互设备。遥控设备20可以设置有一种或者多种交互装置，包括但不限于摇杆、按键以及触摸屏等。
智能终端30可以是任何类型，用以与无人机建立通信连接的智能设备，例如手机、平板电脑或者智能遥控器等。该智能终端30可以装配有一种或者多种不同的用户交互装置，用以采集用户指令或者向用户展示和反馈信息。
这些交互装置包括但不限于：按键、显示屏、触摸屏以及扬声器。例如，智能终端30可以装配有触控显示屏，通过该触控显示屏接收用户对无人机的遥控指令并通过触控显示屏向用户展示由航拍相机获得的图像信息。
在一些实施例中，无人机10与遥控设备20或者智能终端30之间还可以融合现有的图像视觉处理技术，进一步的提供更智能化的服务。例如无人机10可以通过航拍相机采集图像，然后由智能终端30对图像中的操作手势进行解析，最终实现用户对于无人机10的手势控制。当然，根据实际情况的需要，智能终端30可以和遥控设备20同时配合使用，也可以单独使用。
无线网络40可以是基于任何类型的数据传输原理，用于建立两个节点之间的数据传输信道的无线通信网络，例如位于特定信号频段的蓝牙网络、WiFi网络、无线蜂窝网络或者其结合。
应当说明的是，图1所示的应用场景仅用于示例性说明。本领域技术人员可以根据实际情况的需要，添加或者减省其中的一个或者多个设备，而不限于图1所示。
图2a为本发明实施例提供的无人机10的结构框图。如图2a所示，该无人机10可以包括：控制器110，动力装置120以及飞行模拟器130。
其中，控制器110是无人机10的飞行控制核心。其具有逻辑运算能力，能够基于内部存储的计算机程序执行一系列的运算步骤并输出对应的指令信息，用于控制无人机10，使其能够响应操作者的指令。
动力装置120是用于为无人机提供飞行动力的驱动组件。其受控于控制器110，根据控制器110的指令信息输出合适的动力。该动力装置具体可以基于任何类型动力源而构建。
典型的，该动力装置120可以是基于电力而构建，由提供电源的电池，将电能转换为动力输出的电动机以及将输出动力改变为飞机升力的螺旋桨等组成。
飞行模拟器130是内置整合在无人机10中的，用于提供模拟飞行功能的功能模块。在飞行模拟器130内预先设置有若干与无人机10的运行参数相适配的模拟模型，从而生成并向用户展示在特定飞行控制指令下的模拟飞行状态。
在一些实施例中，为满足稳定操作的需要，如图2a所示，无人机10还可以包括若干传感器设备140，用以满足不同的使用需求。所述传感器设备包括但不限于气压计、GPS定位系统，视觉采集设备，超声设备、惯性测量单元以及磁力计等。
相对应地，飞行模拟器130也内置有与无人机10的传感器设备相对应的传感器模型，用以模拟生成与真实飞行过程中相同种类的传感器数据。
图2b为本发明实施例提供的预设的模拟模型的结构示意图。如图2b所示，飞行模拟器130中使用的模拟模型可以包括：飞行动力学模型以及传感器模型两种。
其中，飞行动力学模型包括电机动力学模型131，飞行转动动力学模型132以及飞行平动动力学模型133。而传感器模型则可以包括GPS模型134、视觉模型135、超声模型136、气压计模型137、惯性测量单元(IMU)模型138以及磁力计模型139。
以下结合图2b，详细描述各个模拟模型的具体实现方式以及输入/输出的数据信息。
1)关于电机动力学模型131：
如图2b所示，电机动力学模型131的输入为控制信号(PWM信号)，输出为电机出力。电机动力学模型131具体使用如下算式(1)所示的传递函数模拟电动机在特定PWM信号下的输出：
其中，L(s)为电动机输出的力，pwm(s)为输入的PWM控制信号，K为增益，s为拉普拉斯算子，τ为电机的时间常数。
2)关于飞行转动动力学模型132：
如图2b所示，飞行转动动力学模型132的输入为电机的输出，而输出为无人机的姿态角。
飞行转动动力学模型132具体可以通过如下算式(2-1)和(2-2)所示的数学模型，通过实时迭代计算获得姿态角：
其中，φ、θ、ψ分别为滚转角、俯仰角和偏航角，ωx、ωy、ωz分别为无人机的三轴旋转角速度，Mx、My、Mz为无人机的三轴控制力矩，矩阵A通过如下算式(2-3)表示：
而无人机的三轴控制力矩可以通过动力装置中多个不同的电机转速差计算获得。具体而言，三轴控制力矩可以通过如下算式(2-4)计算获得：
其中，M为分配矩阵，L为力臂向量，F为电机的拉力向量。
3)关于飞行平动动力学模型133：
如图2b所示，飞行平动动力学模型133的输入为电机的拉力和姿态角，通过算式(3-2)计算得到无人机在机体坐标系下的三轴加速度，三轴加速度积分后可以获得机体坐标系下的三轴速度。机体坐标系下的三轴速度可以通过算式(3-1)，转换为地面坐标系下的三轴速度，对其进行积分后，即可输出无人机在地面坐标系中的位置坐标。
飞行平动动力学模型133具体通过如下所示的算式(3-1)至(3-2)计算获得无人机的位置坐标：
其中，x,y,z为无人机在地面坐标系(在本实施例中称为O系)中的位置坐标；Vx,Vy,Vz为无人机在O系中的速度；VxG,VyG,VzG为机体坐标系(在本实施例中称为G系，即x沿着机头指向前方，y在水平面内垂直机头指向右方，z竖直向下)下的速度；T为无人机电机的拉力总和，m为飞机质量。
是从G系转换到O系的旋转矩阵，具体通过如下算式(3-3)表示：
4)关于GPS模型134：
如图2b所示，GPS模型134的输入为飞行动力学模型模拟计算得出的无人机的速度和位置，用户输入的初始海拔高度以及GPS噪声。GPS模型134的输出包括位置、海拔高度、经纬度以及信号质量等数据。
GPS模型具体可以由如下所示的算式(4-1)至(4-5)构成：
hGPS＝-z+hsea+whGPS (4-3)
hAcc＝std(whGPS) (4-4)
wv(.)GPS为GPS速度模拟噪声，sAcc为GPS的速度精度因子，whGPS为GPS高度模拟噪声，hsea为飞机初始海拔高度，hAcc为GPS的高度精度因子，为飞机当前的经纬度；/>为飞机初始的经纬度；f(x,y)为将无人机位置转换为经纬度的函数，可以直接从标准函数库中调用。
5)关于视觉模型135：
如图2b所示，视觉模型135的输入为行动力学模型模拟计算得出的无人机的速度，超声高度测量值以及视觉噪声。视觉模型135的输出则包括速度及其信号质量。
视觉模型135具体由如下算式(5-1)至(5-2)构成：
其中，wv(.)VIO为视觉模拟噪声，qVIO为视觉的信号质量。
6)关于超声模型136：
如图2b所示，超声模型136的输入包括飞行动力学模型模拟计算得出的无人机的速度以及超声波噪声，其输出为超声高度测量值。
超声模型136具体由如下算式(6-1)构成：
其中，wsonar为超声噪声，hsonar为超声测量高度。
7)关于气压计模型137：
如图2b所示，气压计模型137的输入包括行动力学模型模拟计算得出的无人机的位置、用户输入的初始海拔高度以及超声模型计算得出的超声高度。其进行模拟时，还可以进一步考虑模拟的气压计噪声，输出模拟的海拔高度。
气压计模型137可以由如下算式(7-1)构成：
其中，wbaro1和wbaro2为气压计不同高度的噪声，hbaro为气压计测量海拔高度。
8)关于惯性测量单元(IMU)模型138：
如图2b所示，惯性测量单元(IMU)模型138需要从飞行动力学模型中取出速度和角速度信息，并结合考虑陀螺仪、加速度计噪声以及陀螺仪、加速度计偏移，据此输出惯性测量单元(IMU)的模拟测量值。
惯性测量单元(IMU)模型可以由如下算式(8-1)和(8-2)构成：
其中，为模拟陀螺仪角速度测量输出，/>为模拟加速度计的加速度测量输出，/>为陀螺仪噪声，/>为陀螺仪bias偏移，/>为加速度计噪声，/>为加速度计bias偏移，/>为机体系下速度的一阶导数。
9)关于磁力计模型139：
如图2b所示，基于GPS模型134输出的经纬度数据信息，可以由全球磁场分布标准模型中获取对应的标准磁场。该标准磁场、软磁干扰、飞行转动动力学提供的姿态角作为磁力计模型139的输入，使其计算得出模拟的磁力计测量值。
该磁力计模型139具体由如下算式(9-1)构成：
其中，为当前标准磁场的三轴分量，其可以由国际上公布的全球磁场分布标准模型来确定，只需要输入无人机当前的经纬度/>即可；/>为模拟磁力计的测量输出值，/>为软磁干扰，/>为硬磁干扰。
为O坐标系到B坐标(即机体坐标系)的转换矩阵，通过如下算式(9-2)表示：
在实际使用过程中，内置有预设的飞行模拟器的无人机10具有飞行模式和模拟模式两种不同的运行模式。
其中，飞行模式是无人机10的正常工作模式，与一般的无人机使用无异，均由控制器接收飞行控制指令，然后输出相应的数据信息控制动力装置输出合适的动力，令无人机能够正确的响应飞行控制指令。
而模拟模式则可以为操作者或者用户提供模拟飞行的功能，使其能够获得对无人机10的仿真操作体验，供用户学习或者试用，避免真机操作带来的一系列问题。
飞行模式和模拟模式之间的切换由模式切换指令来控制。模式切换指令具体可以是任何形式的，由用户发出的一个或者多个操作动作。
在一些实施例中，无人机10默认的运行模式可以为飞行模式。亦即，在无人机被启动以后，将处于飞行模式。只有当监测到出现模式切换指令时，才将运行模式切换至模拟模式。
图2c为本发明实施例提供的无人机10在不同工作模式下的工作过程。如图2c所示，在无人机10中还包括一个用于对模式切换指令进行监测的监听进程150，模式切换进程160以及状态切换进程170。
其中，监听进程150用于在监听到模式切换指令时，发出相应的脉冲信号。模式切换进程160用于在接收到脉冲信号时，将飞行模式切换至模拟模式。状态切换进程170是向控制器110反馈传感器信息的通道，其在飞行模式时，选择反馈真实传感器采集的数据，而在模拟模式下，则反馈传感器模型提供的数据。
在无人机10上电后，监听进程150在没有监听到模式切换指令时，无人机10的工作模式将处于默认的飞行模式。
此时，飞行模拟器130处于关闭的状态，控制器110根据遥控指令生成的控制信号传输至动力装置120，驱动无人机飞行。状态切换进程170则将部署在无人机上的真实传感器采集的数据反馈至控制器110。
而当监听进程150监测到模式切换指令后，可以向模式切换进程160发送相应的脉冲信号。模式切换进程160据此将飞行模式切换至模拟模式。
此时，动力装置120则处于锁定状态，飞行控制器110根据遥控指令生成的控制信号传输至飞行模拟器130的飞行动力学模型中，飞行动力学模型据此生成相关模拟数据(如速度、位置以及姿态角等相关状态信息)。
生成的模拟数据进一步的被提供至各个传感器模型，计算得出在该模拟飞行状态下的模拟传感器检测信息并通过状态切换进程170向飞行控制器110反馈。
应当说明的是，在不矛盾的情况下，图2a至图2c所示的无人机10的一个或者多个功能模组(如飞行控制器和飞行模拟器)所执行的功能也可以被移动或者整合到另一个功能模组中实现。图2中仅对所述无人机10的功能模块进行示例性描述，而不用于限制无人机10所具有的功能模组。
图3为本发明实施例提供的飞行模拟装置的结构框图。该飞行模拟装置可以由上述的飞行模拟器所执行。本领域技术人员可以理解的是，图3所示的模块可以根据实际情况的需要，选择性的通过软件、硬件或者软件和硬件相结合的方式来实现。
如图3所示，该飞行模拟装置300包括：监测模块310、模式切换模块320、飞行模拟模块330以及展示模块340。
其中，监测模块310用于实时监测是否出现模式切换指令。模式切换指令是用于表示切换无人机的运行模式的用户需求的指令信息。其监测的时间段是在无人机启动后，起飞前之间的时间段。监测模块310具体可以通过任何合适的方式实现，例如通过自动唤醒的进程来实现。
模式切换模块320用于在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置。“锁定”是指暂停动力装置的运行，使其处于关闭状态而不响应任何的数据指令。
通过对动力装置的锁定可以保持无人机10不会在模拟状态下错误的起飞而造成的不利后果。锁定可以通过多种方式实现，例如切断电源供应，数据传输通道等，只需要使动力装置处于关闭状态即可。
飞行模拟模块330用于将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型，并且由所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据。
“飞行模拟模型”是通过数学运算等建立的，用以预测无人机10在特定飞行控制指令下所产生的，与飞行状态相关的数据信息。基于这些模拟的数据信息可以为操作者或者用户还原或者模拟真实的无人机飞行场景和飞行感受。
具体采用的飞行模拟模型可以根据无人机的相关参数和实际使用需要而预先在无人机10内设置。
在一些实施例中，所述飞行模拟模型可以包括飞行动力学模型以及传感器模型两大类。其中，飞行动力学模型用于模拟所述无人机的飞行状态，而传感器模型则用于模拟所述无人机的传感器检测数据。
相对应地，飞行模拟模块330在提供模拟数据时，首先通过所述飞行动力学模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟飞行状态。然后，再将多种表示所述模拟飞行状态的模拟状态数据输入到一个或者多个所述传感器模型中。最后，由所述传感器模型根据输入的所述模拟状态数据，生成对应的若干种模拟检测数据。
例如，如图2b所示，所述传感器模型可以包括GPS模型、视觉模型、超声模型、气压计模型、惯性测量单元(IMU)模型以及磁力计模型。
在另一些实施例中，向飞行模拟模型输入的数据信息可以是与提供给动力装置相同的控制信号。亦即，来自遥控设备的飞行控制指令可以先被转换为用于控制动力装置的控制信号。当无人机处于飞行模式时，控制信号被提供至动力装置，而当无人机处于模拟模式时，则被提供至飞行模拟模型。
展示模块340是后处理模块。其可以基于所述模拟数据，在智能终端30或者遥控设备20上展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。具体的模拟飞行状态展示形式可以预先由技术人员参考真实的飞行场景而设计。
本发明实施例提供的飞行模拟装置整合在无人机中，提供两种不同的无人机运行模式。因此，在获得了无人机以后，用户只需要输入模式切换指令即可使用飞行模拟功能，不需要额外的软件下载或者购置配套的模拟交互设备，使用简单便捷而且实现成本低。
另外，对于无人机编程爱好者和用于教学的用户而言，可以直接将编辑好的相关控制程序烧录到无人机中，通过模拟模式进行无人机的模拟飞行并采集试飞数据，从而有效的减少了直接使用无人机试飞可能存在的危险。
虽然，图1所示的应用场景中以应用在无人机为例。但是，本领域技术人员可以理解的是，该飞行模拟装置还可以在其它类型的场景和设备中使用，以提高飞行模拟装置的使用便利性而不限于在图1所示的场景中应用。
基于图3所示的飞行模拟装置，本发明实施例还提供了一种飞行模拟方法。图4为本发明实施例提供的飞行模拟方法的方法流程图。如图4所示，该飞行模拟方法包括如下步骤：
410、实时监测是否出现模式切换指令。
其中，实时监测的时间段是无人机上电启动至起飞前的时间段。其可以由无人机10内相关的功能模块(如飞控)所执行。模式切换指令可以采用任何合适的方式由用户触发，例如当用户短按无人机的电源键两下时，触发模式切换指令。
420、在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置。
其中，通过对动力装置的锁定，可以保证无人机不会在模拟飞行的情况下不会起飞或者电机转动，以确保安全性。无人机既可以简单的只包括飞行模式和模拟模式两种，也可以根据需要设置更多的模式。
在较佳的实施例中，当出现模式切换指令后，还可以在图1所示的智能终端和/或遥控设备中向操作者或者用户发出相关的提示信息，提示无人机当前已经处于模拟状态，降低误操作的风险并便于操作者或者用户的使用。
具体的提示消息形式可以根据实际情况的需要而设定，包括但不限于声音播报，弹出提示信息框等，只需要能够起到提示操作者或者用户的目的即可。
430、将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型。
其中，飞行控制指令是指用户直通过遥控器等遥控设备，用于表示用户的操作需求的数据信息。当然，飞行控制指令也可以有其他的来源(如预先编写的程序)，只需要是用于控制无人机即可。
在一些实施例中，传输的飞行控制指令可以先转换为用于控制动力装置的控制信号，然后再输入至所述飞行模拟模型。这样的，当无人机处于不同的运行模式时，只需改变控制信号传输的对象即可。
440、通过所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据。
其中，模拟数据是由飞行模拟模型输出的，用以反映无人机在当前情况下的飞行状态的各种数据。具体输出的模拟数据种类由实际使用的飞行模拟模型所决定。
在一些实施例中，所述模拟数据可以包括用以反映飞行状态的模拟状态数据以及用以提供传感器检测情况的模拟检测数据两类。
具体的，所述模拟状态数据包括模拟姿态角，模拟飞行轨迹以及动力装置的模拟输出。而所述模拟检测数据则可以包括定位模拟数据，视觉模拟数据，超声模拟数据，气压模拟数据，惯性测量单元模拟数据以及磁力计模拟数据。
450、基于所述模拟数据，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。
其中，模拟飞行状态具体可以通过任何合适的模式或者形式进行展示，只需要能够尽可能的提供逼真的飞行场景。例如，可以在图1所示的智能终端30上展示无人机的模拟飞行画面、模拟的电量数据以及模拟的飞行速度、位置以及飞行方向等。
基于所需要展示的模拟飞行状态，可以决定对模拟数据的具体处理方式。例如可以基于无人机的位置信息，调取在对应位置可以看到的飞行画面，或者是将模拟得到的飞行高度、速度等以真实飞行时相同的展示方式进行展示。
本发明实施例提供的模拟飞行方法，整合在无人机上，在不影响无人机正常使用的同时将模拟飞行功能整合在无人机上。因此，用户可以在无人机上直接使用而不需要依赖其他的硬件设备，使用便利而且实现成本低廉，具有良好的应用前景。
以所述模拟状态数据包括模拟姿态角，模拟飞行轨迹以及动力装置的模拟输出为例，详细描述模拟状态数据的具体计算过程。如图5所示，计算过程包括：
510、根据所述控制信号，计算所述动力装置的模拟输出。
基于不同的动力装置，需要使用相应的控制信号。例如，对于动力装置是电动机时，可以使用PWM信号作为控制信号。选择使用合适的动力学模型即可根据输入的控制信号，即可计算获得对应的模拟输出，模拟电动机在该控制信号的输出动力。
520、根据所述动力装置的模拟输出，计算所述模拟姿态角。
“模拟姿态角”包括模拟滚转角、模拟俯仰角以及模拟偏航角三个角度。
在一些实施例中，基于控制信号计算得出的模拟电机输出，可以通过如下方式计算得到模拟姿态角：
首先，根据所述模拟输出，计算所述无人机的滚转轴控制力矩，俯仰轴控制力矩以及偏转轴控制力矩。
其次，根据所述滚转轴控制力矩，俯仰轴控制力矩以及偏转轴控制力矩计算所述滚转轴旋转角速度，俯仰轴旋转角速度以及偏转轴旋转角速度。
最后，根据所述滚转轴旋转角速度，俯仰轴旋转角速度以及偏转轴旋转角速度和转换矩阵，计算所述模拟滚转角、模拟俯仰角以及模拟偏航角。
530、根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算所述模拟飞行轨迹。
通过实时迭代计算得到的，在不同时刻的无人机位置进行组合即可得到无人机在一定时间段中的飞行轨迹。
在一些实施例中，如图6所示，无人机位置坐标的具体计算过程可以包括如下步骤：
首先，根据所述模拟姿态角以及模拟的电机拉力，通过算式(3-2)计算所述无人机在机体坐标系中的模拟加速度。其次，对所述模拟加速度积分，获得在所述机体坐标系中的第一模拟速度。再次，利用旋转矩阵(如算式(3-3)所示)，通过算式(3-1)将所述第一模拟速度转换为在地面坐标系中的第二模拟速度。最后，对所述第二模拟速度积分，获得所述无人机在地面坐标系中的位置坐标。
图7示出了本发明实施例的电子设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。
如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)702、通信接口(Communications Interface)704、存储器(memory)706、以及通信总线708。
其中：处理器702、通信接口704、以及存储器706通过通信总线708完成相互间的通信。通信接口704，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器702，用于执行程序710，具体可以执行上述飞行模拟方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序710可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器702可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。网络切片设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器706，用于存放程序710。存储器706可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序710具体可以用于使得处理器702执行上述任意方法实施例中的飞行模拟方法。
本领域技术人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的示例性的飞信模拟方法的各个步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所述的计算机软件可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种飞行模拟方法，其特征在于，包括：
实时监测是否出现模式切换指令；
在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置；
将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型；
通过所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据；
基于所述模拟数据，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态；
所述飞行模拟模型包括：用于模拟所述无人机的飞行状态的飞行动力学模型；
所述通过所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据，具体包括：
通过所述飞行动力学模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟飞行状态，所述模拟飞行状态由若干种模拟状态数据表示；
所述通过所述飞行动力学模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟飞行状态，具体包括：
根据所述飞行控制指令，计算动力装置的模拟输出；
根据所述动力装置的模拟输出，计算模拟姿态角；
根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算模拟飞行轨迹；
所述飞行模拟模型包括：超声模型、视觉模型以及气压计模型；
其中，所述超声模型由如下算式构成：
其中，wsonar为超声噪声，hsonar为超声测量高度，z为所述无人机在地面坐标系中的位置信息中的高度信息；
所述气压计模型由如下算式构成：
其中，wbaro1和wbaro2为气压计不同高度的噪声，hbaro为气压计测量海拔高度；
所述视觉模型具体由如下算式构成：
其中，wv(.)VIO为视觉模拟噪声，qVIO为视觉的信号质量，为所述视觉模型输出的速度，/>为所述无人机在地面坐标系中的第二模拟速度信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述飞行模拟模型包括：用于模拟所述无人机的传感器检测数据的传感器模型；
所述通过所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据，具体包括：
将若干种所述模拟状态输入所述传感器模型；
根据输入的所述模拟状态数据，通过所述传感器模型生成对应的若干种模拟检测数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模拟状态数据包括模拟姿态角，模拟飞行轨迹以及动力装置的模拟输出；
所述模拟检测数据包括定位模拟数据，视觉模拟数据，超声模拟数据，气压模拟数据，惯性测量单元模拟数据以及磁力计模拟数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型，具体包括：
将来自遥控设备的飞行控制指令转换为用于控制动力装置的控制信号；
向所述飞行模拟模型输入所述控制信号。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模拟姿态角包括模拟滚转角、模拟俯仰角以及模拟偏航角；
所述根据所述动力装置的模拟输出，计算所述模拟姿态角，具体包括：
根据所述模拟输出，计算所述无人机的滚转轴控制力矩，俯仰轴控制力矩以及偏转轴控制力矩；
根据所述滚转轴控制力矩，俯仰轴控制力矩以及偏转轴控制力矩计算滚转轴旋转角速度，俯仰轴旋转角速度以及偏转轴旋转角速度；
根据所述滚转轴旋转角速度，俯仰轴旋转角速度以及偏转轴旋转角速度和转换矩阵，计算所述模拟滚转角、模拟俯仰角以及模拟偏航角。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算所述模拟飞行轨迹，具体包括：
根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算所述无人机在机体坐标系中的模拟加速度；
对所述模拟加速度积分，获得在所述机体坐标系中的第一模拟速度；
通过旋转矩阵，将所述第一模拟速度转换为在地面坐标系中的第二模拟速度；
对所述第二模拟速度积分，获得所述无人机在地面坐标系中的位置信息。
7.一种飞行模拟装置，其特征在于，包括：
监测模块，用于实时监测是否出现模式切换指令；
模式切换模块，用于在监测到所述模式切换指令时，锁定无人机的动力装置；
飞行模拟模块，用于将所述无人机接收到的飞行控制指令传输至预设的飞行模拟模型；并且由所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据；
展示模块，用于基于所述模拟数据，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态；
其中，所述飞行模拟模型包括：用于模拟所述无人机的飞行状态的飞行动力学模型；
所述由所述飞行模拟模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟数据，具体包括：
通过所述飞行动力学模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟飞行状态，所述模拟飞行状态由若干种模拟状态数据表示；
所述通过所述飞行动力学模型生成与所述飞行控制指令对应的模拟飞行状态，具体包括：
根据所述飞行控制指令，计算所述动力装置的模拟输出；
根据所述动力装置的模拟输出，计算模拟姿态角；
根据所述模拟姿态角以及所述模拟输出，计算模拟飞行轨迹；
所述飞行模拟模型包括：超声模型、视觉模型以及气压计模型；
其中，所述超声模型由如下算式构成：
其中，wsonar为超声噪声，hsonar为超声测量高度，z为所述无人机在地面坐标系中的位置信息中的高度信息；
所述气压计模型由如下算式构成：
其中，wbaro1和wbaro2为气压计不同高度的噪声，hbaro为气压计测量海拔高度；
所述视觉模型具体由如下算式构成：
其中，wv(.)VIO为视觉模拟噪声，qVIO为视觉的信号质量，为所述视觉模型输出的速度，/>为所述无人机在地面坐标系中的第二模拟速度信息。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器调用时，以使所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的飞行模拟方法。
9.一种无人机，其特征在于，包括：
控制器，用于接收模式切换指令以及来自遥控设备的飞行控制指令，并且根据所述模式切换指令，切换所述无人机的运行模式，所述运行模式包括飞行模式和模拟模式；
动力装置，所述动力装置与所述控制器连接，用于在所述无人机处于飞行模式时，输出与所述飞行控制指令相适配的动力；
飞行模拟器，所述飞行模拟器与所述控制器连接，用于在所述无人机处于模拟模式时，执行如权利要求1-6任一项所述的飞行模拟方法，展示所述无人机在所述飞行控制指令下的模拟飞行状态。
10.根据权利要求9所述的无人机，其特征在于，当所述无人机被启动时，处于飞行模式；当监测到所述模式切换指令时，所述无人机的运行模式从飞行模式切换为模拟模式。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010592305.1A CN111694376B (zh) | 2020-06-24 | 2020-06-24 | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 |
| PCT/CN2021/101519 WO2021259252A1 (zh) | 2020-06-24 | 2021-06-22 | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010592305.1A CN111694376B (zh) | 2020-06-24 | 2020-06-24 | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111694376A CN111694376A (zh) | 2020-09-22 |
| CN111694376B true CN111694376B (zh) | 2023-11-17 |
Family
ID=72483523
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010592305.1A Active CN111694376B (zh) | 2020-06-24 | 2020-06-24 | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111694376B (zh) |
| WO (1) | WO2021259252A1 (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111694376B (zh) * | 2020-06-24 | 2023-11-17 | 深圳市道通智能航空技术股份有限公司 | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 |
| CN114038269A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-02-11 | 成都工业学院 | 一种基于无人机模拟飞行的训练管理方法和电子设备 |
| CN114326441B (zh) * | 2021-12-31 | 2023-07-28 | 北京世冠金洋科技发展有限公司 | 一种飞行控制仿真测试方法及飞行控制模块 |
| CN114518107B (zh) * | 2022-02-16 | 2023-05-23 | 中国地质大学（北京） | 一种基于无人机遥控震源的无线同步控制系统 |
| CN114355965B (zh) * | 2022-03-21 | 2022-06-07 | 华中科技大学 | 一种固定翼无人机的控制系统及固定翼无人机设备 |
| CN116700070B (zh) * | 2023-05-17 | 2024-01-30 | 北京锐士装备科技有限公司 | 一种无人机飞行状态的安全监管方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106682361A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-05-17 | 沈阳航空航天大学 | 一种基于gps仿真的无人机飞行轨迹模拟系统及方法 |
| CN106716272A (zh) * | 2014-09-30 | 2017-05-24 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于飞行模拟的系统和方法 |
| CN108401449A (zh) * | 2017-03-31 | 2018-08-14 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 基于多传感器数据融合的飞行模拟方法、装置及设备 |
| CN109062078A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-21 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 垂直起降固定翼无人机飞控系统仿真测试平台 |
| CN110223565A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-10 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 一种飞行模拟方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016001381A (ja) * | 2014-06-11 | 2016-01-07 | 国立大学法人 東京大学 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記録媒体 |
| CN110383186A (zh) * | 2018-05-30 | 2019-10-25 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种无人机的仿真方法及装置 |
| CN111694376B (zh) * | 2020-06-24 | 2023-11-17 | 深圳市道通智能航空技术股份有限公司 | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 |
-
2020
- 2020-06-24 CN CN202010592305.1A patent/CN111694376B/zh active Active
-
2021
- 2021-06-22 WO PCT/CN2021/101519 patent/WO2021259252A1/zh active Application Filing
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106716272A (zh) * | 2014-09-30 | 2017-05-24 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于飞行模拟的系统和方法 |
| CN106682361A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-05-17 | 沈阳航空航天大学 | 一种基于gps仿真的无人机飞行轨迹模拟系统及方法 |
| CN108401449A (zh) * | 2017-03-31 | 2018-08-14 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 基于多传感器数据融合的飞行模拟方法、装置及设备 |
| CN109062078A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-21 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 垂直起降固定翼无人机飞控系统仿真测试平台 |
| CN110223565A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-10 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 一种飞行模拟方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2021259252A1 (zh) | 2021-12-30 |
| CN111694376A (zh) | 2020-09-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111694376B (zh) | 飞行模拟方法、装置、电子设备及无人机 | |
| WO2021258327A1 (zh) | 一种无人机可视化半实物仿真系统及其仿真方法 | |
| JP6228679B2 (ja) | ジンバル及びジンバルシミュレーションシステム | |
| US11409291B2 (en) | Modular autonomous drone | |
| CN108496121B (zh) | 无人机仿真飞行系统、方法、设备及机器可读存储介质 | |
| US11312506B2 (en) | Autonomous quadcopter piloting controller and debugger | |
| CN110187700B (zh) | 基于虚拟现实的仿生扑翼飞行机器人远程控制系统和方法 | |
| WO2020143677A1 (zh) | 一种飞行控制方法及飞行控制系统 | |
| US11455336B2 (en) | Quadcopter hardware characterization and simulation | |
| CN102566441A (zh) | 用于无人机的可视仿真试验系统 | |
| CN113496635B (zh) | 飞行模拟器和飞行训练模拟方法 | |
| US20200302026A1 (en) | Quadcopter artificial intelligence controller and quadcopter simulator | |
| CN110223565A (zh) | 一种飞行模拟方法、装置、设备及存储介质 | |
| RU102823U1 (ru) | Комплексное обучающее устройство | |
| CN110738901A (zh) | 一种飞行模拟机 | |
| CN109891347A (zh) | 用于模拟可移动物体状态的方法和系统 | |
| CN111212787A (zh) | 一种飞行模拟系统、方法及飞行模拟设备 | |
| CN112327668A (zh) | 一种中大型无人机建模与半物理仿真方法及系统 | |
| CN116522570A (zh) | 一种智能无人集群系统区域覆盖中继通信应用仿真与试验系统 | |
| CN112000026A (zh) | 一种基于信息物理融合的火星车gnc系统物理模型构建方法 | |
| Dantsker et al. | Flight data acquisition platform development, integration, and operation on small-to medium-sized unmanned aircraft | |
| US11721235B2 (en) | Quadcopter sensor noise and camera noise recording and simulation | |
| WO2023193604A1 (zh) | 航线任务的在线规划方法及相关装置 | |
| CN106292335A (zh) | 一种沿索道飞行器装置控制系统 | |
| CN114721288A (zh) | 一种人在回路的无人直升机飞行仿真系统和方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 518055 Guangdong city of Shenzhen province Nanshan District Xili Street Xueyuan Road No. 1001 Chi Yuen Building 9 layer B1 Applicant after: Shenzhen daotong intelligent Aviation Technology Co.,Ltd. Address before: 518055 Guangdong city of Shenzhen province Nanshan District Xili Street Xueyuan Road No. 1001 Chi Yuen Building 9 layer B1 Applicant before: AUTEL ROBOTICS Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |