CN113867173B - 一种无人机集群集中式硬件在回路仿真系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种无人机集群集中式硬件在回路仿真系统及方法，能够实现低成本的仿真，为无人机集群中每个节点提供实时的飞行仿真数据，同时实现对各无人机间数据通信的仿真。本发明不同于分布式硬件在回路仿真系统，仅需要一台飞行仿真计算机，就可以为集群中每个节点提供实时的飞行仿真数据，单一计算机实现多飞行器动力学仿真替代每一台计算机单独模拟一架飞行器降低了成本。各无人机使用单独的仿真模块，可实现对各机间数据通信的仿真，将通信系统的影响也考虑进来，进一步提高了仿真精度。由于只使用一台仿真计算机，便于携带，可在外场实现硬件在回路仿真功能。
Description
技术领域
本发明属于仿真技术领域，具体涉及一种无人机集群集中式硬件在回路仿真系统及方法。
背景技术
目前，无人机集群的仿真环境主要为数字仿真环境。数字仿真环境中以质点代替无人机，忽略了无人机的动力学特性。此类仿真环境在仿真过程中简化了无人机的控制模型，忽略了控制过程对无人机集群状态的影响。环境中所有模型均使用仿真计算机的计算资源，与实际试验过程中的软件或模型的运行状态不同，忽略了机载硬件系统带来的系统误差。在数字仿真环境里是使用的计算机计算资源和实际无人机用的计算资源是不同的，该类仿真环境仅适用于算法的初步验证，对实际的飞行试验无具体的指导意义。
为了避免纯数字仿真系统忽略系统误差带来的问题，需要对实际的飞行试验有具体的指导意义的仿真系统。目前，针对单独无人机的仿真，存在硬件在回路的仿真方式。此类仿真系统利用多轴转台模拟飞行器的实际运动，利用目标生成器模拟导引头的输入，利用信道仿真器对模拟数据链的无线传输。虽然此类仿真环境的仿真可靠性较高，但是其成本高昂、占地面积大，不适用于无人机集群的仿真；对于无人机集群的仿真，现有基本是采用分布式硬件在回路仿真系统，采用单台环境仿真计算机配合一套机载电气设备模拟一架飞行器。仿真系统中需要模拟的飞行节点数量，即为计算机及机载电气设备的数量，一个飞行节点对应一套计算机及机载电气设备，需要的计算机及机载电气设备比较多，成本较高，另外所需电脑多，不方便现场调试。
而为了降低成本，减低环境仿真计算机数量，如果将分布式硬件在回路仿真系统中的软件简单地合并到一台环境仿真计算机中运行，忽略了各无人机间数据通信的影响，会导致仿真的实时性差或超出仿真计算机的计算能力而无法仿真，且无法保证仿真过程中的时间一致性。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种无人机集群集中式硬件在回路仿真系统及方法，能够实现低成本的仿真，为无人机集群中每个节点提供实时的飞行仿真数据，同时实现对各无人机间数据通信的仿真。
为实现上述目的，本发明技术方案如下：
本发明的一种无人机集群集中式硬件在回路仿真系统，无人机集群由两个以上节点组成，所述仿真系统包括监控计算机、一台飞行仿真计算机以及对应每个节点的仿真模块；每个仿真模块包括该节点的数据处理模块和自驾仪；每个节点的自驾仪均连接至所述飞行仿真计算机；
其中，所述监控计算机发布集群控制指令到各个数据处理模块，用于监控无人机集群运行，发送修改自驾仪控制参数指令到各个自驾仪，用于修改集群控制参数与任务；
所述飞行仿真计算机根据各个节点自驾仪实时的飞行控制量，计算下一时刻的飞行状态量，将飞行状态量发送给对应节点的自驾仪；
所述自驾仪接收飞行仿真计算机发送的飞行状态量以及监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令；将飞行状态量发送给各个数据处理模块；根据修改自驾仪控制参数指令进行控制参数修改；根据本节点的当前飞行状态量以及本节点的无人机控制指令，计算飞行控制量，并将飞行控制量反馈给飞行仿真计算机；
每个节点的数据处理模块，接收本节点自驾仪与其他节点自驾仪的飞行状态量，根据所述集群控制指令，融合本节点自驾仪与其他节点自驾仪的飞行状态量，给出本节点的无人机控制指令到本节点的自驾仪。
其中，所述飞行仿真计算机包括飞行控制仿真软件、飞行控制量数据池以及飞行状态量数据池；
其中，飞行控制量数据池用于存储各个自驾仪实时的飞行控制量，所述飞行控制量带有自身节点ID；飞行控制量数据池按照固定的仿真频率向飞行控制仿真软件输出所有节点的飞行控制量；飞行控制量数据池存储飞行控制量时，根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行控制量进行时间对齐；
飞行控制仿真软件根据飞行控制量计算下一时刻的飞行状态量，并输出飞行状态量至飞行状态量数据池；
飞行状态量数据池首先根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行状态量进行时间对齐，然后再根据节点ID将飞行状态量发送至对应节点的自驾仪。
其中，所述自驾仪反馈的飞行控制量包括油门和舵量。
其中，所述仿真模块为嵌入式仿真模块，所述自驾仪和数据处理模块均为嵌入式系统。
其中，所述集群控制指令包括集群态势感知、数据交互、集群决策、协同编队与协同攻击。
其中，数据处理模块与自驾仪间通过串口连接，实现双向实时通信。
其中，所述自驾仪通过数据总线与监控计算机直连或通过数据处理模块转发连接。
其中，自驾仪通过串口数据总线与监控计算机直连时，自驾仪将飞行状态量以及所有飞行控制参数通过硬件串口发送至监控计算机；监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令通过硬件串口发送至自驾仪，实现自驾仪与监控计算机的双向数据交互。
其中，自驾仪通过数据处理模块与监控计算机连接时，自驾仪将飞行状态量以及所有飞行控制参数发送至数据处理模块；数据处理模块将自驾仪的飞行状态量以及所有飞行控制参数通过网络发送至监控计算机；监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令通过网络发送至数据处理模块，再经数据处理模块转发至自驾仪，从而实现自驾仪与监控计算机的双向数据交互。
本发还提供了一种集中式集群无人机硬件在回路仿真方法，采用本发明所述的集中式集群无人机硬件在回路仿真系统进行仿真，包括如下步骤：
步骤一，在自驾仪中加载飞行控制算法，在数据处理模块中部署集群决策算法以及协同算法；
步骤二，设置飞行仿真参数，包括各节点飞行器动力学模型、各节点飞行器初始状态、外部风场模型、节点结束条件以及仿真结束条件；
步骤三，设置飞行控制参数，包括各通道PID参数、航点参数以及各节点的安全参数等，设置完成后各节点进行数据同步，待同步完成后，系统开始仿真；
其中，各节点根据预设的飞行控制算法、协同算法以及集群决策算法等进行仿真；各节点根据预设的节点结束条件，判断各节点的工作是否结束，若结束执行步骤四，否则返回执行步骤三；
步骤四，根据仿真结束条件判断，整体仿真是否结束，若结束则分析仿真数据，完成仿真，否则返回执行步骤三，直至整体仿真结束。
有益效果：
本发明不同于分布式硬件在回路仿真系统，仅需要一台飞行仿真计算机，就可以为集群中每个节点提供实时的飞行仿真数据，单一计算机实现多飞行器动力学仿真替代每一台计算机单独模拟一架飞行器降低了成本。各无人机使用单独的仿真模块，可实现对各机间数据通信的仿真，将通信系统的影响也考虑进来，进一步提高了仿真精度。由于只使用一台仿真计算机，便于携带，可在外场实现硬件在回路仿真功能。
本发明中，飞行控制量数据池存储飞行控制量时，根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行控制量进行时间对齐；飞行状态量数据池首先根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行状态量进行时间对齐，然后再根据节点ID将飞行状态量发送至对应节点的自驾仪，仿真精度高且保证仿真过程中时间一致。
本发明仿真方法，仅需要一台飞行仿真计算机，就可以为集群中每个节点提供实时的飞行仿真数据，单一计算机实现多飞行器动力学仿真替代每一台计算机单独模拟一架飞行器降低了成本，由于只使用一台仿真计算机，便于携带，可在外场实现硬件在回路仿真功能；各无人机使用单独的仿真模块，可实现对各机间数据通信的仿真，将通信系统的影响也考虑进来，进一步提高了仿真精度。
附图说明
图1为本发明实施例仿真系统总体框图；
图2为本发明仿真系统节点与飞行仿真计算机的数据交互流程图；
图3为本发明仿真系统中节点的硬件实现框图；
图4为本发明仿真方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明无人机集群集中式硬件在回路仿真系统中，无人机集群由两个以上节点组成，仿真系统包括监控计算机、一台飞行仿真计算机以及对应每个节点的仿真模块；每个仿真模块包括该节点的数据处理模块和自驾仪；每个自驾仪均连接至所述飞行仿真计算机；
其中，所述监控计算机中安装有监控软件，发布集群控制指令到各个数据处理模块，用于监控无人机集群运行；发送修改自驾仪控制参数指令到各个自驾仪，用于修改集群控制参数与任务；
所述飞行仿真计算机根据各个节点自驾仪实时的飞行控制量，计算下一时刻的飞行状态量，将飞行状态量发送到对应节点的自驾仪。
所述自驾仪接收飞行仿真计算机发送的飞行状态量以及监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令；将飞行状态量发送给各个数据处理模块；根据修改自驾仪控制参数指令进行控制参数修改；根据本节点的当前飞行状态量以及本节点的无人机控制指令，计算飞行控制量，并将飞行控制量反馈给飞行仿真计算机；
每个节点的数据处理模块，接收本节点自驾仪与其他节点自驾仪的飞行状态量，根据所述集群控制指令，融合本节点自驾仪与其他节点自驾仪的飞行状态量，给出本节点的无人机控制指令到本节点的自驾仪。
具体地，所述飞行仿真计算机包括飞行控制仿真软件、飞行控制量数据池以及飞行状态量数据池。
其中，飞行控制量数据池用于存储各个自驾仪实时的飞行控制量，所述飞行控制量带有自身节点ID；飞行控制量数据池按照固定的仿真频率向飞行控制仿真软件输出所有节点的飞行控制量；飞行控制量数据池存储飞行控制量时，根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行控制量进行时间对齐。
飞行控制仿真软件根据飞行控制量计算下一时刻的飞行状态量，并输出飞行状态量至飞行状态量数据池。
飞行状态量数据池首先根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行状态量进行时间对齐，然后再根据节点ID将飞行状态量发送至对应节点的自驾仪。
其中，所述自驾仪实时的飞行控制量包括油门和舵量。
其中，所述仿真模块为嵌入式仿真模块，所述自驾仪和数据处理模块均为嵌入式系统。
其中，所述集群控制指令包括集群态势感知、数据交互、集群决策、协同编队与协同攻击。
其中，数据处理模块与自驾仪间通过串口连接，实现双向实时通信。
其中，所述自驾仪可通过串口数据总线与监控计算机直连或通过数据处理模块经网络总线转发与监控计算机连接。
自驾仪通过串口数据总线与监控计算机直连时，自驾仪将飞行状态量以及所有飞行控制参数通过硬件串口发送至监控计算机；监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令通过硬件串口发送至自驾仪，实现自驾仪与监控计算机的双向数据交互。
自驾仪通过数据处理模块与监控计算机连接时，自驾仪将飞行状态量以及所有飞行控制参数发送至数据处理模块；数据处理模块将自驾仪的飞行状态量以及所有飞行控制参数通过网络发送至监控计算机；监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令也通过网络发送至数据处理模块，再经数据处理模块转发至自驾仪，从而实现自驾仪与监控计算机的双向数据交互。
本发明实施例仿真系统总体框图如图1所示，包括一台监控计算机、一台飞行仿真计算机与N套嵌入式仿真模块。每套嵌入式仿真模块中均包括一个嵌入式自驾仪与一个嵌入式数据处理模块。
监控计算机中运行地面监控软件，监控集群运行，修改集群控制参数与任务，发布集群控制指令到各个数据处理模块，实现无人机的集群控制功能，包括集群态势感知、数据交互、集群决策、协同编队与协同攻击等功能。
飞行仿真计算机根据各个节点自驾仪实时的飞行控制量，计算下一时刻的飞行状态量，将飞行状态量发送给对应节点的自驾仪。
嵌入式自驾仪通过USB接口连接至飞行仿真计算机，与飞行仿真计算机实现数据交互。飞行仿真计算机分别将飞行状态量通过对应自驾仪的USB接口发送至对应的嵌入式自驾仪，并接收嵌入式自驾仪反馈的飞行控制量，包括油门和舵量等数据。
嵌入式数据处理模块与自驾仪间通过串口连接，实现双向实时通信。该模块是仿真系统中每个节点的数据处理中心，通过融合本节点与其他节点的实时飞行状态数据，给出无人机的控制指令，从而实现相应的集群功能。
仿真系统中的数据传输总线可根据机载电气设备的不同，提供多种数据传输方式。根据硬件接口不同，嵌入式数据处理模块、嵌入式自驾仪与地面监控计算机可通过网口或串口接入数据传输总线。嵌入式自驾仪可通过数据总线与地面监控计算机直连，也可通过嵌入式数据处理模块转发连接。
本发明节点仿真系统的实施细节框图如图3所示，自驾仪通过数据处理模块与监控计算机连接，JSBSIM(飞行控制仿真软件)生成的飞行状态量通过状态数据池，经过USB接口(ttyACM0)发送至对应的Pixhawk2(自驾仪)。TX2(数据处理模块)通过串口接收飞行器的状态数据，通过集群仿真模块融合自身与其他节点的状态信息，给出飞行控制指令，控制自身节点飞行器飞行。Pixhawk2收到飞行控制指令后，根据当前飞行状态解算下一时刻飞行器的飞行控制量。该飞行控制量通过TX2转发至飞行仿真计算机中的飞行控制量数据池。飞行控制量数据池对数据进行时间对齐后发送给JSBSIM，解算下一时刻的飞行状态。仿真系统中各节点的TX2使用UDP总线进行数据交互，飞控板通过TX2进行数据转发，从而与地面监控计算机连接。
本发明还提供了一种集群无人机分布式硬件在回路仿真方法，流程图如图4所示，基本实施过程如下：
步骤一，在自驾仪中加载飞行控制算法，在数据处理模块中部署集群决策算法、协同算法等；
步骤二，设置飞行仿真参数，包括各节点飞行器动力学模型、各节点飞行器初始状态、外部风场模型、节点结束条件以及仿真结束条件等初始数据；
步骤三，设置飞行控制参数，包括各通道PID参数、航点参数以及各节点的安全参数等，设置完成后各节点进行数据同步，待同步完成后，系统开始仿真；
其中，各节点根据预设的飞行控制算法、协同算法以及集群决策算法等进行仿真；各节点根据预设的节点结束条件，判断各节点的工作是否结束，若结束执行步骤四，否则返回执行步骤三；
步骤四，根据仿真结束条件判断，整体仿真是否结束，若结束则分析仿真数据，完成仿真，否则返回执行步骤三，直至整体仿真结束。
至此，就完成了一次集群无人机集中式硬件在回路仿真过程。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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)
1.一种无人机集群集中式硬件在回路仿真系统，其特征在于，无人机集群由两个以上节点组成，所述仿真系统包括监控计算机、一台飞行仿真计算机以及对应每个节点的仿真模块；每个仿真模块包括该节点的数据处理模块和自驾仪；每个节点的自驾仪均连接至所述飞行仿真计算机；
其中，所述监控计算机发布集群控制指令到各个数据处理模块，用于监控无人机集群运行，发送修改自驾仪控制参数指令到各个自驾仪，用于修改集群控制参数与任务；
所述飞行仿真计算机根据各个节点自驾仪实时的飞行控制量，计算下一时刻的飞行状态量，将飞行状态量发送给对应节点的自驾仪；
所述自驾仪接收飞行仿真计算机发送的飞行状态量以及监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令；将飞行状态量发送给各个数据处理模块；根据修改自驾仪控制参数指令进行控制参数修改；根据本节点的当前飞行状态量以及本节点的无人机控制指令，计算飞行控制量，并将飞行控制量反馈给飞行仿真计算机；
每个节点的数据处理模块，接收本节点自驾仪与其他节点自驾仪的飞行状态量，根据所述集群控制指令，融合本节点自驾仪与其他节点自驾仪的飞行状态量，给出本节点的无人机控制指令到本节点的自驾仪。
2.如权利要求1所述的仿真系统，其特征在于，所述飞行仿真计算机包括飞行控制仿真软件、飞行控制量数据池以及飞行状态量数据池；
其中，飞行控制量数据池用于存储各个自驾仪实时的飞行控制量，所述飞行控制量带有自身节点ID；飞行控制量数据池按照固定的仿真频率向飞行控制仿真软件输出所有节点的飞行控制量；飞行控制量数据池存储飞行控制量时，根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行控制量进行时间对齐；
飞行控制仿真软件根据飞行控制量计算下一时刻的飞行状态量，并输出飞行状态量至飞行状态量数据池；
飞行状态量数据池首先根据飞行控制仿真软件提供的时间基准对飞行状态量进行时间对齐，然后再根据节点ID将飞行状态量发送至对应节点的自驾仪。
3.如权利要求1或2所述的仿真系统，其特征在于，所述自驾仪反馈的飞行控制量包括油门和舵量。
4.如权利要求1或2所述的仿真系统，其特征在于，所述仿真模块为嵌入式仿真模块，所述自驾仪和数据处理模块均为嵌入式系统。
5.如权利要求1或2所述的仿真系统，其特征在于，所述集群控制指令包括集群态势感知、数据交互、集群决策、协同编队与协同攻击。
6.如权利要求1或2所述的仿真系统，其特征在于，数据处理模块与自驾仪间通过串口连接，实现双向实时通信。
7.如权利要求1或2所述的无人机集群集中式硬件在回路仿真系统，其特征在于，所述自驾仪通过数据总线与监控计算机直连或通过数据处理模块转发连接。
8.如权利要求7所述的无人机集群集中式硬件在回路仿真系统，其特征在于，自驾仪通过串口数据总线与监控计算机直连时，自驾仪将飞行状态量以及所有飞行控制参数通过硬件串口发送至监控计算机；监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令通过硬件串口发送至自驾仪，实现自驾仪与监控计算机的双向数据交互。
9.如权利要求7所述的无人机集群集中式硬件在回路仿真系统，其特征在于，自驾仪通过数据处理模块与监控计算机连接时，自驾仪将飞行状态量以及所有飞行控制参数发送至数据处理模块；数据处理模块将自驾仪的飞行状态量以及所有飞行控制参数通过网络发送至监控计算机；监控计算机发送的修改自驾仪控制参数指令通过网络发送至数据处理模块，再经数据处理模块转发至自驾仪，从而实现自驾仪与监控计算机的双向数据交互。
10.一种集中式集群无人机硬件在回路仿真方法，其特征在于，采用如权利要求1-9任意一项所述的无人机集群集中式硬件在回路仿真系统进行仿真，包括如下步骤：
步骤一，在自驾仪中加载飞行控制算法，在数据处理模块中部署集群决策算法以及协同算法；
步骤二，设置飞行仿真参数，包括各节点飞行器动力学模型、各节点飞行器初始状态、外部风场模型、节点结束条件以及仿真结束条件；
步骤三，设置飞行控制参数，包括各通道PID参数、航点参数以及各节点的安全参数，设置完成后各节点进行数据同步，待同步完成后，系统开始仿真；
其中，各节点根据预设的飞行控制算法、协同算法以及集群决策算法进行仿真；各节点根据预设的节点结束条件，判断各节点的工作是否结束，若结束执行步骤四，否则返回执行步骤三；
步骤四，根据仿真结束条件判断，整体仿真是否结束，若结束则分析仿真数据，完成仿真，否则返回执行步骤三，直至整体仿真结束。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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