CN112180975A - 一种智能集群无人机控制系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无人机控制技术领域，公开了一种智能集群无人机控制系统及控制方法，包括：无人机平台，包括多台组成集群的无人机，无人机上搭载机载控制板、卫星定位模块、无线通信模块和机载设备；控制中心，用于接收无人机的飞行状态参数，向集群发布共享数据，以及向各无人机发布控制指令；无线自组网通信电台，用于建立无人机之间，以及无人机与控制中心之间的通信信道；卫星定位基站，与无人机的卫星定位模块通信连接，实现无人机自身的定位以及与相邻无人机的定位。本发明实现了多台无人机之间的任务协同，以及无人机之间数据共享；通过三维可视化场景实现了可视化操作，能够实时显示对抗中的无人机的位置，可实现无人机的线上实时考核。
Description
技术领域
本发明涉及无人机控制领域，特别是指一种智能集群无人机控制系统及其控制方法。
背景技术
现有无人机控制管理系统从控制数量上分为单机操作和多机操作，从控制形式上分为遥控器操作和地面站操作。
现有的无人机控制管理系统，无人机之间无法进行信息交互和分析，完全依赖于地面站和飞手。现有的无人机地面站系统，只能实现简单的航路规划，视频回传、无人机飞行状态信息显示以及与飞控系统交互的功能，无法对两架以上的无人机所进行的复杂的任务协同进行分析判断反馈，智能化水平较低。
现有的无人机考核系统完成依赖于考官的素质，受人为因为影响较大，没有实现精确化、自动化的考核评估功能。
发明内容
本发明提出一种一种智能集群无人机控制系统及其控制方法，解决了现有技术中集群无人机控制智能化较低，无法进行复杂的协同任务的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：一种智能集群无人机控制系统，包括：
无人机平台，包括多台组成集群的无人机，所述无人机上搭载机载控制板、卫星定位模块、无线通信模块和机载设备；
控制中心，用于接收所述无人机的飞行状态参数，向集群发布共享数据，以及向各无人机发布控制指令；
无线自组网通信电台，用于建立无人机之间，以及无人机与控制中心之间的通信信道；
卫星定位基站，与无人机的卫星定位模块通信连接，实现无人机自身的定位以及与相邻无人机的定位。
作为优选的技术方案，所述卫星定位模块是GPS/BS定位模块，所述卫星定位基站是GPS/BD定位基站。
作为优选的技术方案，至少包括两组可进行对抗的无人机集群。
一种智能集群无人机控制方法，上述智能集群无人机控制系统，包括以下步骤：
控制中心收集各无人机的位置、速度或姿态参数，向各无人机发送任务或控制指令；
无人机接收控制中心发送的任务和控制指令，根据接收的任务或控制指令进行解算得出自身的位置、速度或姿态参数；以及接收相邻无人机的定位信息，与集群中的无人机组成队列，并根据接收的任务或控制指令飞行至目标位置，将执行结果发送至控制中心。
作为优选的技术方案，还包括在控制中心加载三维可视化场景的步骤，并根据所述无人机的定位信息，在所述三维可视化场景中显示各无人机的位置。
作为优选的技术方案，控制中心接收无人机反馈的位置、速度或姿态数据，解算并生成修正数据发送至各无人机。
作为优选的技术方案，所述集群中各无人机位置定位的步骤包括：
设置其中一个无人机为长机，集群队列中无人机以所述长机的为作为静态位置点，根据所述集群的期望位置数据，组成无人机集群队列；
根据所述集群的期望位置数据，计算出集群飞行中的最优位置，集群中的各无人机以其对应的最优位置作为目标位置，调整其位置、速度和姿态参数并飞行至目标位置。
作为优选的技术方案，还包括将无人机加入或退出集群队列的步骤，以及根据控制中心发送的控制指令进行集群队列重构的步骤。
作为优选的技术方案，还包括在预设的长机退出队列时，根据设定的优选级别或控制中心的选择，改选长机，并根据改选后的长机位置，调整队列中各无人机位置的步骤。
作为优选的技术方案，还包括：控制中心对两组无人机集群的对抗成绩进行评判，并实时向参与对抗的集群中的各无人机发布评判成绩。
本发明的有益效果在于：本发明采用控制中心实现对无人机集群的控制，便于实现多台无人机之间的任务协同，通过控制中心实现了无人机之间数据共享；通过三维可视化场景实现了可视化操作，能够实时显示对抗中的无人机的位置，可实现无人机的线上实时考核。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的系统结构示意图；
图2为本发明实施例中无人机考核的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
其中，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
如图1所示，一种智能集群无人机控制系统，包括：
无人机平台，包括多台组成集群的无人机，无人机上搭载机载控制板、卫星定位模块、无线通信模块和机载设备，卫星定位模块是GPS/BS定位模块，机载设备是根据不同的任务挂载的多种不同的任务载荷。
控制中心，用于接收无人机的飞行状态参数，向集群发布共享数据，以及向各无人机发布控制指令。
无线自组网通信电台，用于建立无人机之间，以及无人机与控制中心之间的通信信道。
卫星定位基站，与无人机的卫星定位模块通信连接，实现无人机自身的定位以及与相邻无人机的定位。卫星定位基站是GPS/BD定位基站。
人机平台通过无线自组网通信数据链实现无人机之间、无人机与控制中心之间的通信信道的建立。通过卫星定位模块和卫星定位基站实现无人机对自身和相邻无人机的定位。机载控制板通过对自身飞控参数和相邻无人机位置、速度、高度、航向等参数的综合解算，无人机的指令参数和本机的参数信息对整个机群共享发布。根据不同的任务，控机载制板会自行判断任务进展的阶段，控制相应的机载设备进行自动运行。
本发明中进行无人机控制的流程如下：
1.控制中心接收到任务指令后，建立相应的数学模型，同时对无人机集群进行初始化。
2.控制中心完成建模之后，将任务模型通过无线自组网数据链对无人机集群进行任务发布。
3.无人机通过数据链接收到控制发布的任务模型之后，调用本机学习库系统，生成本机任务模型，同时完成起飞前准备。
4.控制中心下达起飞指令后，集群起飞，自主完成空中编队。
5.达到任务区域后，无人机集群展开行动。
6.任务完成后，将任务完成情况回传控制中心，控制中心进行评估，结合无人机机载载荷使用情况确定返航还是继续执行。
7.控制中心确定返航后，无人机集群自行返航。
无人机考核的流程如下：
1、场地坐标标定，建立基准航线参数。
2、通过地面裁判站录入考试机固定ID。
3、地面校准无人机。
4、录入参考人员的信息，绑定无人机ID。
5、激活系统。
6、参考人员操作各自绑定的无人机在指定区域进行自由空战对抗。
7、地面裁判站实时评判成绩。
8、存储数据并进行可视化显示。
其中，在集群控制过程中，控制中心收集各无人机的位置、速度或姿态参数，向各无人机发送任务或控制指令；无人机接收控制中心发送的任务和控制指令，根据接收的任务或控制指令进行解算得出自身的位置、速度或姿态参数；以及接收相邻无人机的定位信息，与集群中的无人机组成队列，并根据接收的任务或控制指令飞行至目标位置，将执行结果发送至控制中心。
控制中心加载有三维可视化场景，实现了无人机控制的可视化，根据无人机的定位信息，在三维可视化场景中显示各无人机的位置。
控制中心接收无人机反馈的位置、速度或姿态数据，解算并生成修正数据发送至各无人机。
集群中各无人机位置定位的步骤包括：
设置其中一个无人机为长机，集群队列中无人机以长机的为作为静态位置点，根据集群的期望位置数据，组成无人机集群队列；
根据集群的期望位置数据，计算出集群飞行中的最优位置，集群中的各无人机以其对应的最优位置作为目标位置，调整其位置、速度和姿态参数并飞行至目标位置。
本系统中，无人机可加入或退出集群队列，长机退出后，根据控制中心发送的控制指令，以新的长机位置为静态位置点进行集群队列重构。
与现有的无人机控制方式相比，本发明具有以下优势：
1.本发明将无人机的控制系统分为决策层和执行层两大部分。决策层负责搜集来自各个传感器的数据从而获取自身与相邻飞机的位置、速度等信息，驱动相应的运动控制算法，生成位置、速度等决策信息并通过串口发送给执行层。根据收到的决策信息，执行层对无人机平台的姿态、速度、位置进行控制，驱动无人机达到期望状态，并将执行结果回传给决策层。驱动相应的运动控制算法生成控制指令传递给执行层。执行层根据收到的指令信息对无人机的速度、姿态、位置等参数进行控制操作，从而达到期望的飞行状态，同时将相关执行结果反馈回决策层。
2.三维可视化场景为基于cesiumjs三维地理可视化语言开发的对抗态势可视化系统。应用该可视化语言可以快速实现三维地理场景、三维建筑场景、嵌入动态三维模型、以及标准文字注释。同时便于web发布，客户端只需要配置web浏览器就可以观看使用。
3.空中机载端与地面设备端的通信，在硬件层面上采用了现场搭建的无线局域网络，软件层面上开发了RTK修正数据UDP广播服务器、对抗态势空地广播UDP服务器、网络时间服务器以及对抗态势可视化web服务器。
RTK修正数据UDP广播服务器将RTK地面端解算的修正数据以RTCM3格式广播给各空中机载端GPS接收机，提高GPS定位精度。对抗态势空地广播UDP服务器经各空中机载端测得的飞行姿态数据和定位数据以广播的方式或者以单播的方式发送给地面设备端，地面设备端将所有参赛无人机的对抗态势信息整合后广播发射给各空中机载端，并转发给各自本地无人机飞行控制器。对抗态势空地广播UDP服务器的通信方式可以灵活的实现mesh和中心通信网络拓扑，从而优化网络通信效率，降低通信延时。
网络时间服务器采用RTK地面端接收GPS发布的UTC时间脉冲，在无线局域网络中构建统一时间系统，使接入设备获得统一时钟。
4.建立了集群飞行中几何坐标：通过各无人机间的相对距离形成二维或三维的惯性坐标系，进而建立旋转或惯性坐标系，以此确定各无人机之间位置的坐标和飞行速度、航迹角、偏航角等参数之间的相互关系，更加方便的描述各无人机的飞行状态。
5.无人机之间采用相对位置保持技术。相对位置保持技术是指无人机集群在执行任务过程中各无人机保持相对位置不变。通过在集群中设定一个长机，假定长机的坐标系和飞行轨迹不变，长机的位置为静态相对位置。静态相对位置可以预先确定或采集实际数据通过动力学理论计算。预先计算出集群飞行中的最优位置，作为集群队列中的各僚机的目标位置，僚机可调整自身状态达到目标位置，再保持队列中相对位置不变，即保持最优队形不变。一旦长机由于特殊情况而退出集群，那么集群中其他无人机可以马上进入替补长机的位置，完成在线重构。这种相对位置保持技术，也就是包括队形重构在内的集群队形保持技术，在集群飞行控制中是相当重要的关键技术，只有集群中的各无人机均稳定在最优位置，整体的集群效能才会得以提高。
6.自适应控制能力强。本发明中被控对象能够根据运行指标的变化，改变控制参数或改变控制作用，使其处于最优的工作状态，达到自适应环境实现控制目标的要求。
7.建立了通畅的无人机集群信息网络。使无人机集群的任务分配、任务实施、控制指令的发布进行及时高效，战术信息在集群成员间能够准确、可靠、按需、实时的传输。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能集群无人机控制系统，其特征在于，包括：
无人机平台，包括多台组成集群的无人机，所述无人机上搭载机载控制板、卫星定位模块、无线通信模块和机载设备；
控制中心，用于接收所述无人机的飞行状态参数，向集群发布共享数据，以及向各无人机发布控制指令；
无线自组网通信电台，用于建立无人机之间，以及无人机与控制中心之间的通信信道；
卫星定位基站，与无人机的卫星定位模块通信连接，实现无人机自身的定位以及与相邻无人机的定位。
2.如权利要求1所述的一种智能集群无人机控制系统，其特征在于：所述卫星定位模块是GPS/BS定位模块，所述卫星定位基站是GPS/BD定位基站。
3.如权利要求1所述的一种智能集群无人机控制系统，其特征在于：至少包括两组可进行对抗的无人机集群。
4.一种智能集群无人机控制方法，其特征在于，应用如权利要求1至4所述的智能集群无人机控制系统，包括以下步骤：
控制中心收集各无人机的位置、速度或姿态参数，向各无人机发送任务或控制指令；
无人机接收控制中心发送的任务和控制指令，根据接收的任务或控制指令进行解算得出自身的位置、速度或姿态参数；以及接收相邻无人机的定位信息，与集群中的无人机组成队列，并根据接收的任务或控制指令飞行至目标位置，将执行结果发送至控制中心。
5.如权利要求4所述的一种智能集群无人机控制方法，其特征在于：还包括在控制中心加载三维可视化场景的步骤，并根据所述无人机的定位信息，在所述三维可视化场景中显示各无人机的位置。
6.如权利要求4所述的一种智能集群无人机控制方法，其特征在于：还包括：控制中心接收无人机反馈的位置、速度或姿态数据，解算并生成修正数据发送至各无人机。
7.如权利要求4所述的一种智能集群无人机控制方法，其特征在于：所述集群中各无人机位置定位的步骤包括：
设置其中一个无人机为长机，集群队列中无人机以所述长机的为作为静态位置点，根据所述集群的期望位置数据，组成无人机集群队列；
根据所述集群的期望位置数据，计算出集群飞行中的最优位置，集群中的各无人机以其对应的最优位置作为目标位置，调整其位置、速度和姿态参数并飞行至目标位置。
8.如权利要求4所述的一种智能集群无人机控制方法，其特征在于：还包括将无人机加入或退出集群队列的步骤，以及根据控制中心发送的控制指令进行集群队列重构的步骤。
9.如权利要求7所述的一种智能集群无人机控制方法，其特征在于：还包括在预设的长机退出队列时，根据设定的优选级别或控制中心的选择，改选长机，并根据改选后的长机位置，调整队列中各无人机位置的步骤。
10.如权利要求7所述的一种智能集群无人机控制方法，其特征在于：还包括：控制中心对两组无人机集群的对抗成绩进行评判，并实时向参与对抗的集群中的各无人机发布评判成绩。
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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