CN116403442A - 一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法及系统 - Google Patents

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CN116403442A CN202310664158.8A CN202310664158A CN116403442A CN 116403442 A CN116403442 A CN 116403442A CN 202310664158 A CN202310664158 A CN 202310664158A CN 116403442 A CN116403442 A CN 116403442A
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Abstract

本发明涉及一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法及系统，涉及飞行安全领域，包括：获得飞行器的线性加速度和角速度；基于角速度得到重力矢量；基于线性加速度与重力矢量得到耳石等效旋转量，通过参数调整得到调整后的耳石等效旋转量；基于角速度，通过优化后的第一半规管传递函数和第二半规管传递函数，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值；通过调整后的耳石等效旋转量与调整后的半规管感受到的角速度估计差值叠加获得人体感受到的角速度估计值；通过坐标转换，将角速度转换为真实角速度；基于人体感受到的角速度估计值与真实角速度的差异值，对空间定向障碍进行预警。用以飞行中发生空间定向障碍时预警达到避免飞行事故的目的。

Description

一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法及系统
技术领域
本发明涉及飞行安全技术领域，尤其涉及一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法及系统。
背景技术
飞行是人体从二维平面转到三维空间运动的过程，此过程中由于人体的不适应常会导致空间定向障碍（Spatial Disorientation，SD）。SD一般是指在由地面和重力垂线构成的固定坐标系内，飞行员无法正确感知自身位置、状态和姿态的现象。此外，有研究人员对上述定义进行了补充，认为无法正确感知自身相对于飞机或自己的飞机相对于编队其它飞机的位置、状态和姿态也属于SD范畴。SD是一个复杂的问题，造成SD的原因是多方面的，不同原因诱发的SD有不同的表现形式。事实上，在日常生活中我们或多或少都经历过类似的SD，但生活中的这种SD可能仅会造成自身的困惑和略微不适，但飞行员在飞行过程中的SD却可能严重损害飞行安全，导致飞行事故。空军战斗机飞行员尤其容易经历SD，SD导致的民航飞行事故也屡见不鲜。所以研究SD的预警对保证飞行安全至关重要。
从上个世纪50年代开始，就不断有科研人员提出大脑整合多感觉器官信息的模型，该类模型能够模拟大脑整合信息的过程，并估计大脑的空间定向结果，继而可以解释现实中出现的空间定向障碍情况。这些模型中效果最好的模型是观察者模型，该模型默认中枢神经系统中也有一套与运动感知器官（半规管和耳石器）类似的传递函数，该内部传递函数可以不断输出运动状态估计值，再将估计值与外界运动感知器官的测量值做差，最后将差值反馈到中枢系统中，使得状态估计值更接近真实运动状态。但是观察者模型有以下缺陷：第一是传递函数十分复杂，导致仅能事后分析，无法实时分析，且有些复杂的传递函数会导致模型出现震荡；第二是以往的空间定向模型仅适用于单个轴向旋转的简单运动，并不适用于飞行等多个轴向同时旋转的复杂运动。如果要将空间定向模型应用于飞行感受的估计，就需要对空间定向模型进行优化。在优化后如果能够在飞行过程中实时的计算运动感受，再将这种运动感受与飞机的飞行姿态相对比，就能实时掌握飞行员有没有发生错误的空间定向感知觉，以至量化这种差异的大小，如果差异较大则说明飞行员此时发生了严重的空间定向障碍，需要进行预警或其它介入，进而避免飞行事故的发生。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法，然后搭建空间定向障碍预警系统，用以通过在飞行中发生空间定向障碍时进行预警，提醒飞行员或指挥员，以达到避免飞行事故的目的。
为解决上述技术问题，本发明采用的主要技术方案包括：
本发明提供一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法，包括：获得飞行器的线性加速度和角速度；
基于所述角速度得到重力矢量；基于所述线性加速度与所述重力矢量得到耳石等效旋转量，通过参数调整得到调整后的耳石等效旋转量；
基于所述角速度，通过优化后的第一半规管传递函数和第二半规管传递函数，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值；
通过调整后的耳石等效旋转量与调整后的半规管感受到的角速度估计差值叠加获得人体感受到的角速度估计值；
通过坐标转换模块，将所述角速度转换为真实角速度；
基于所述人体感受到的角速度估计值与所述真实角速度的差异值，对空间定向障碍进行预警。
可选地，基于所述角速度，通过优化后的第一半规管传递函数和第二半规管传递函数，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值，包括：
基于所述角速度，通过优化后的第一半规管传递函数得到第一半规管感受到的角速度；
所述人体感受到的角速度估计值通过优化后的第二半规管传递函数转换，获得第二半规管感受到的角速度估计值；
基于所述第一半规管感受到的角速度和所述第二半规管感受到的角速度估计值的差值，乘以调整参数D，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值。
可选地，基于所述线性加速度与所述重力矢量得到耳石等效旋转量，包括：
基于所述线性加速度与所述重力矢量得到比力；
基于所述比力，利用优化后的第一耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度；
利用优化后的第二耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度的估计值；
基于感受到的所述直线加速度及其估计值通过优化后的耳石旋转模块转换，获得所述耳石等效旋转量。
可选地，所述耳石等效旋转量的方向计算公式为：
Figure SMS_1
；
其中，
Figure SMS_2
为耳石等效旋转量，/>
Figure SMS_3
为第一耳石器感受到的直线加速度，/>
Figure SMS_4
为第二耳石器感受到的直线加速度的估计值；
所述耳石等效旋转量的旋转大小计算公式为：
Figure SMS_5
；
其中，
Figure SMS_6
为将/>
Figure SMS_7
旋转到与/>
Figure SMS_8
平行所需的旋转的角度，/>
Figure SMS_9
为该直线加速度的估计值的大小。
可选地，所述利用优化后的第二耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度的估计值，包括：
基于人体对比力的估计值，通过所述优化后的第二耳石器传递函数转换，得到第二耳石器感受到的直线加速度的估计值；
所述第二耳石器感受到的直线加速度的估计值与所述第一耳石器感受到的直线加速度做差，该差异值乘以调整参数A，得到调整后的直线加速度差值；
基于第二重力旋转模块输出的人体感受到的重力矢量和所述调整后的直线速度差值得到所述人体对比力的估计值。
可选地，基于所述角速度通过优化后的第一重力旋转模块转换得到重力矢量，包括：
将单位四元数和所述角速度带入四元数导数公式，得到四元数导数；
将所述四元数导数进行积分运算，得到旋转后的四元数；
所述旋转后的四元数，利用积分得到转换矩阵；
将所述转换矩阵和初始重力向量相乘，计算得到所述重力矢量。
可选地，所述优化后的第二重力旋转模型的输入角速度为所述耳石等效旋转量乘以调整参数B，和所述人体感受到的角速度估计值叠加的结果；
基于所述输入角速度利用与所述优化后的第一重力旋转模块一致的计算过程得到所述人体感受到的重力矢量。
可选地，基于所述人体感受到的角速度估计值与所述真实角速度的差异值，对空间定向障碍进行预警，包括：
基于角速度差异值，进行滤波和积分，得到角度差异值；
把所述角度差异值分为
Figure SMS_10
三个预警级别；
所述角度差异值大于等于
Figure SMS_11
小于/>
Figure SMS_12
，对应一级预警；
所述角度差异值大于等于
Figure SMS_13
小于/>
Figure SMS_14
，对应二级预警；
所述角度差异值大于等于
Figure SMS_15
，对应三级预警；
预警级别越高，所述空间定向障碍越严重。
可选地，所述获得飞行器的线性加速度和角速度，包括：
借助于空中监测设备，采集飞行器的飞参数据；
所述飞参数据包括过载参数数据和角速度参数数据；
所述过载参数数据包括胸背向过载、横向过载和头足向过载；
所述角速度参数数据包括滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度；
基于所述飞参数据，经过加速度矩阵转换和角速度矩阵转换，获得飞行器的线性加速度和角速度。
本说明书提供一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警系统，包括：
飞行参数获取模块：借助空中监测设备，获取飞参数据，包括过载参数数据和角速度参数数据；
加速度矩阵转换模块：基于过载参数数据，包括胸背向过载、横向过载、和头足向过载，进行加速度矩阵转换，计算得到线性加速度；
角速度矩阵转换模块：基于角速度参数数据，包括滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度，进行角速度矩阵转换，计算得到角速度；
空间定向模块：基于所述线性加速度和所述角速度，经过空间定向模块中优化后的第一和第二半规管传递函数、优化后的第一和第二重力旋转模块、优化后的第一和第二耳石器传递函数、以及优化后的耳石旋转模块，获得人体感受到的角速度估计值；
坐标转换模块：将所述角速度经过坐标转换，转换为头部坐标系下的真实角速度，将所述真实角速度与所述人体感受到的角速度估计值做差，得到角速度差异值；
滤波模块：将所述角速度差异值进行滤波，滤除高频的伪迹，得到滤波后的角速度差异值；
积分模块：基于所述滤波后的角速度差异值，进行积分，所述角速度差异值转换为角度差异值；
预警模块：基于所述角度差异值，对空间定向障碍进行预警，预警级别分为三级，级别越高空间定向障碍越严重。
与现有技术相比，本发明的技术方案至少可以实现如下之一有益效果：
1、对半规管传递函数、耳石器传递函数，重力旋转模块和耳石旋转模块进行了优化，可以实时分析飞行状态，避免因空间定向障碍导致飞行事故；
2、本发明基于多个轴向同时旋转的基础上实时采集飞行参数数据，实时获取角速度和加速度，同步实时计算得到人体在当前时刻的感受到角速度估计值，人体感受到的角速度估计值和真实角速度做差，继而角度差异值，最后对角度差异值分级进行预警。
本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件；
图1 为空间定向障碍预警方法图；
图2为重力旋转模块计算图；
图3为耳石旋转模块的计算图；
图4为空间定向障碍预警系统图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
本发明为一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法及系统，将空间定向模型应用于飞行感受的估计，需要对其进行优化。在优化后能够在飞行过程中实时计算运动感受，再将这种运动感受与飞机的飞行姿态相对比，就能实时掌握飞行员是否发生错误的空间定向感知觉，以至量化这种差异的大小，如果差异较大，则说明飞行员此时发生了严重的空间定向障碍，需要进行预警或其它介入，进而避免飞行事故的发生。
实施例一
为了能够对飞行员因空间定向障碍导致飞行事故的情况进行评估，本发明实施例提供了一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法，本发明实时采集飞行员飞行过程中的飞行参数数据；通过空间定向模型得出人体感受到的角速度估计值
Figure SMS_16
，然后对空间定向模型的结果和坐标转换的结果做差得到角速度差异值，然后对角速度差异值进行滤波处理，对滤波后的角速度差异值进行积分运算，获得感知到的角度和真实角度之间的角度差异值，最后对角度差异值进行分级预警。
首先为保证本发明的预警方法切实有效，本说明书中的空间定向预警方法有三个基本前提：
第一、默认开始的飞行状态为匀速平飞状态，这样就可以不引入前期运动对感知觉的干扰，而只聚焦于当下状态的运动感受；
第二、只讨论由前庭系统引发的空间定向感知觉，而不考虑由视觉、本体觉、触觉引发的空间定向感知觉，这是因为绝大部分空间定向障碍导致的飞行事故均为前庭功能障碍下引发，因此只考虑由前庭系统导致的空间定向障碍；
第三、不考虑垂直运动情况，因此这类情况目前我国仅有直升飞机起降过程中产生垂直升降，其它飞行运动形式均无这种运动形式。
如图1所示，空间定向模型，借鉴了现有技术观察者模型的理念，对半规管传递函数、耳石器传递函数，重力旋转模块和耳石旋转模块进行了优化。
因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法，包括如下步骤S1-S7：
步骤S1、借助于空中监测设备，采集飞行器的飞参数据。
借助空中监测设备，采集飞参数据。
飞行参数数据包括：过载参数数据、角速度参数数据；
过载参数数据包括：胸背向过载
Figure SMS_17
、横向过载/>
Figure SMS_18
和头足向过载/>
Figure SMS_19
；
角速度参数数据包括：滚转角速度
Figure SMS_20
、俯仰角速度/>
Figure SMS_21
和偏航角速度/>
Figure SMS_22
，单位均为rad/s。
在飞行过程中，持续实时采集飞参数据，这类数据一般存储在飞行器的专用设备中，同时也会不断发送给地面塔台，既可以内置在飞行器中直接对飞行员进行预警，也可以配置在地面塔台或指挥室内方便对指挥人员进行预警。
步骤S2、基于飞参数据，经过加速度矩阵转换和角速度矩阵转换，获得飞行器的线性加速度和角速度。
基于过载参数数据，经过加速度矩阵转换，获得线性加速度；
基于角速度参数数据，经过角速度矩阵转换，获得角速度；
线性加速度和角速度，作为空间定向模型的输入。
如图1所示，空间定向障碍预警方法图的输入包括线性加速度
Figure SMS_23
和角速度/>
Figure SMS_24
。
步骤S2包括步骤S21加速度矩阵转换，和步骤S22角速度矩阵转换两个部分。
S21、基于过载参数数据，通过加速度矩阵转换，获得线性加速度
Figure SMS_25
。
基于步骤S1获取的胸背向过载
Figure SMS_26
、横向过载/>
Figure SMS_27
和头足向过载/>
Figure SMS_28
三个飞参数据，由于飞机在平飞时一般没有沿着z轴的动力，因此本发明中将头足向过载/>
Figure SMS_29
设定为0。
由于需要将过载参数数据（包括胸背向过载、横向过载和头足向过载）转换为线性加速度值，将胸背向过载、横向过载和头足向过载乘以重力加速度
Figure SMS_30
。
经过加速度矩阵转换，计算得到线性加速度，线性加速度
Figure SMS_31
的矩阵转换公式，如公式（1）所示：
Figure SMS_32
；
其中，
Figure SMS_33
为线性加速度，/>
Figure SMS_34
为胸背向过载，/>
Figure SMS_35
为横向过载，/>
Figure SMS_36
为头足向过载，设定为0。
S22、基于角速度参数数据，通过角速度矩阵转换，获得角速度
Figure SMS_37
。
基于步骤S1获取的飞参数据，三个轴向的滚转角速度
Figure SMS_38
、俯仰角速度/>
Figure SMS_39
和偏航角速度/>
Figure SMS_40
，通过角速度矩阵转换，计算获得角速度/>
Figure SMS_41
，单位rad/s。
角速度矩阵转换公式，如公式（1）所示：
Figure SMS_42
；
其中，
Figure SMS_43
为角速度，/>
Figure SMS_44
为滚转角速度，/>
Figure SMS_45
为俯仰角速度，/>
Figure SMS_46
为偏航角速度。
步骤S3、基于线性加速度
Figure SMS_47
和角速度
Figure SMS_48
，通过空间定向模型，获得人体感受到的角 速度估计值
Figure SMS_49
。
基于线性加速度
Figure SMS_50
和角速度/>
Figure SMS_51
，导入空间定向模型，得到人体感受到的角速度估计值/>
Figure SMS_52
。
基于步骤S21得到的线性加速度
Figure SMS_53
和步骤S22得到的角速度/>
Figure SMS_54
两部分，分别输入空间定向模型，得到人体感受到的角速度估计值/>
Figure SMS_55
、重力估计值和加速度估计值，因为绝大部分导致飞行事故的空间定向障碍是由于角速度的感知错误导致的，因此本发明中只导出人体感受到的角速度估计值/>
Figure SMS_56
。
步骤S31、对重力旋转模块进行优化，基于角速度
Figure SMS_57
，利用优化后的第一重力旋转模块得到旋转时头部坐标系下的重力矢量/>
Figure SMS_58
。优化后的第二重力旋转模块输入角速度，利用优化后的第二重力旋转模块得到人体感受到重力矢量/>
Figure SMS_59
。
具体的，优化后的重力旋转模块，将角速度转换成四元数的形式与单位四元数相乘，进行积分运算，最后再将得到的四元数变成转换矩阵与初始的重力向量相乘，得到旋转时头部坐标系下的重力矢量
Figure SMS_60
。
如图1所示，优化后的第一重力旋转模块是外界前庭系统中的重力旋转过程；优化后的第二重力旋转模块是指中枢神经系统中对于这一计算过程的模拟，两者计算过程完全一致。
重力旋转模块是指在采用头部坐标系时，重力方向相对于头部坐标系会发生旋转，因此在空间定向模型中必须不断计算重力相对于头部坐标系的坐标。
本说明书中对优化后的第一重力旋转模块的计算过程进行详细描述。
如图2所示，首先为方便进行坐标系的旋转计算，本发明中采用四元数旋转的方法来计算重力的相对位置变化。
基于角速度矩阵转换输出的角速度
Figure SMS_61
，首先设定一个单位四元数
Figure SMS_62
为进行旋转的操作对象，设旋转角速度为
Figure SMS_63
。
将上述两个数值
Figure SMS_64
和/>
Figure SMS_65
，代入四元数的导数公式/>
Figure SMS_66
即可得到该四元数的导数，如公式（3）-（6）所示：
Figure SMS_67
；
Figure SMS_68
；
Figure SMS_69
；
Figure SMS_70
；
然后再对
Figure SMS_71
和/>
Figure SMS_72
进行积分运算，即可得到旋转后的/>
Figure SMS_73
，如公式（7）所示：
Figure SMS_74
；/>
Figure SMS_75
分别为：
Figure SMS_76
；
Figure SMS_77
；
Figure SMS_78
；
Figure SMS_79
；
设此时的
Figure SMS_80
，利用这个积分得到的/>
Figure SMS_81
即可得到转换矩阵T，如公式（12）所示：
Figure SMS_82
；
由于在旋转的最初位置默认人体垂直向下与重力方向平行，因此可以设重力初始位置的重力向量为
Figure SMS_83
，将/>
Figure SMS_84
与转换矩阵相乘即可得到旋转结束后（在头部坐标系下）的重力矢量/>
Figure SMS_85
，如公式（13）所示：
Figure SMS_86
；
对于优化后的第二重力旋转模块，输入为
Figure SMS_87
，输出为人体感受到的/>
Figure SMS_88
，计算过程和优化后的第一重力旋转模块计算过程完全一致；
优化后的第二重力旋转模块输入角速度与优化后的第一重力旋转模块的输入角速度不同，利用优化后的第二重力旋转模块，第二重力旋转模块输入角速度为耳石旋转模块的输出耳石等效旋转量
Figure SMS_89
乘以调整参数B和人体中枢神经系统人体感受到的角速度估计值/>
Figure SMS_90
的叠加，通过与优化后的第一重力旋转模块一致的计算过程，输出为人体感受到的重力矢量/>
Figure SMS_91
。
优化后的第二重力旋转模块的输出值
Figure SMS_92
用于持续实时调整人体对比力的估计值。
人体对比力的估计值作为第二耳石器的输入，进一步实时调整第二耳石器感受的人体感受到的直线加速度的估计值
Figure SMS_93
。
综上，先将角速度转换成四元数的形式再与单位四元数相乘，然后进行积分运算，最后再将得到的四元数变成转换矩阵与初始的重力向量相乘，就能得到旋转时头部坐标系下的重力向量。这种采用四元数计算重力矢量的方法可以跟踪非线性的旋转，对于飞行中复杂旋转的适应性更好，因此采用这种方式进行重力矢量的计算。
现有技术中空间定向模型中的重力旋转模块有较大缺陷：
首先易发生万向节死锁，即在计算过程中某些旋转运动后会发生无法再进行旋转计算的情况；其次是对多轴向快速运动时的运动姿态计算准确度不佳。本发明采用四元数的方法进行计算就规避了万向节死锁问题，且由于四元数的特性，使得该方法计算多轴同步旋转过程的准确性更高。
本说明书中采用四元数的方法进行计算就规避了万向节死锁问题，且由于四元数的特性，使得该方法计算多轴同步旋转过程的准确性更高。
步骤S32：对耳石器传递函数优化，基于线性加速度
Figure SMS_94
和重力矢量/>
Figure SMS_95
，利用优化后的第一耳石器传递函数转换得到直线加速度/>
Figure SMS_96
，基于人体对比力的估计值，利用优化后的第二耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度的估计值/>
Figure SMS_97
。
对耳石器传递函数优化，通过优化后的第一耳石器模型
Figure SMS_98
获得直线加速度
Figure SMS_99
，以及通过优化后的第二耳石器模型/>
Figure SMS_100
获得直线加速度的估计值/>
Figure SMS_101
。
如图1所示，第一耳石器模型
Figure SMS_102
，它模拟的是前庭系统中的耳石器对线性加速度的处理过程；
对于第一耳石器模型
Figure SMS_103
，输入为比力/>
Figure SMS_104
，输出为第一耳石器模型感受到的直线加速度/>
Figure SMS_105
。
比力
Figure SMS_106
的计算，如公式（14）所示。
Figure SMS_107
；
其中，
Figure SMS_108
为重力矢量，为优化后的第一重力旋转模块的输出，/>
Figure SMS_109
为线性加速度，为加速度矩阵转换模块的输出。
Figure SMS_110
优化后的第一耳石器传递函数，如公式（15）所示：
Figure SMS_111
；
第一耳石器模型感受到的直线加速度为
Figure SMS_112
，计算如公式（16）所示。
Figure SMS_113
；
根据观察者模型的原理可知，在中枢神经系统内部也有一个与外界运动感知器官一致的耳石器模型，这里定义为第二耳石器模型
Figure SMS_114
，根据观察者模型的原理可知，
Figure SMS_115
为中枢神经系统内部与外界运动感知器官一致的耳石器模型。
Figure SMS_116
的传递函数与/>
Figure SMS_117
完全一致，/>
Figure SMS_118
。
Figure SMS_119
的输入为人体中枢神经系统中对比力的估计值，这里定义为人体对比力的估计值，然后再经过优化后的第二耳石器传递函数转换，得到的结果为感受到的直线加速度的估计值/>
Figure SMS_120
，与第一耳石器模型的输出值/>
Figure SMS_121
做差，该差异值乘以调整参数A，然后和第二重力旋转模块输出的人体感受到的重力矢量，用于不断调整人体对比力的估计值，进一步不断调整直线加速度的估计值/>
Figure SMS_122
。其中，A为调整参数，是微调值，基于实验结果，A=3.0。
相比于现有技术中对耳石器设置复杂的传递函数，采用单位矩阵作为传递函数可以极大的简化计算，方便于实时解算飞行感受。此外，复杂的传递函数还会导致计算过程出现时间延迟，在实时计算飞行感受时，时常会有严重的滞后性，而采用单位矩阵可以避免这一技术问题。
采用单位矩阵不会影响模型的精度，这是因为飞行过程中旋转的频率较低，即使采用复杂的传递函数，耳石器模型的计算结果依然近似于单位矩阵。
步骤S33、对耳石旋转模块进行优化，基于第一耳石器模型感受到的直线加速度
Figure SMS_123
，和第二耳石器模型感受的直线加速度的估计值/>
Figure SMS_124
，计算得到耳石等效旋转量/>
Figure SMS_125
方向和幅值。
图3中的耳石旋转模块的输入是第一耳石器模型感受到的直线加速度
Figure SMS_126
，和第二耳石器模型感受到的直线加速度的估计值/>
Figure SMS_127
，这两个参数分别是第一耳石器模型和第二耳石器模型的输出。
耳石旋转模块的输出是一个矢量
Figure SMS_128
，它表示将/>
Figure SMS_129
旋转到与/>
Figure SMS_130
平行所需的旋转运动，这里定义为耳石等效旋转量/>
Figure SMS_131
。进行这一计算的原因是当人体受到线性加速度时，该加速度产生的惯性力和重力的合力方向与人体中枢神经系统中感受到的比力估计量方向不再一致，尽管这时耳石器没有受到任何影响，但是依然会产生一个旋转感受，即要将
Figure SMS_132
旋转向/>
Figure SMS_133
方向。
采用叉乘的方法得到耳石等效旋转量
Figure SMS_134
的方向，该方向与/>
Figure SMS_135
和/>
Figure SMS_136
所在的平面垂直，然后再取它们的模值，得到的单位矢量方向，即为旋转方向，如公式（17）所示：
Figure SMS_137
；
其中，矢量
Figure SMS_138
为将/>
Figure SMS_139
旋转到与/>
Figure SMS_140
平行所需的旋转运动，/>
Figure SMS_141
为第一耳石器模型感受到的直线加速度，/>
Figure SMS_142
为第二耳石器模型感受到的直线加速度的估计值，为中枢神经系统中大脑对人体耳石器直线加速度的输出量的估计值。
由于耳石器造成的这种等效旋转的感受与
Figure SMS_143
和/>
Figure SMS_144
之间的角度幅值呈正相关，因此可以将它们之间的角度作为旋转的大小，旋转的大小如公式（18）所示：
Figure SMS_145
；
其中，
Figure SMS_146
为将/>
Figure SMS_147
旋转到与/>
Figure SMS_148
平行所需的旋转的角度，/>
Figure SMS_149
为第一耳石器模型感受到的直线加速度，/>
Figure SMS_150
为该直线加速度的大小；/>
Figure SMS_151
为第二耳石器模型感受到的直线加速度的估计值，/>
Figure SMS_152
为该直线加速度的估计值的大小。
上述分别计算耳石等效旋转量
Figure SMS_153
方向和幅值/>
Figure SMS_154
的计算看起来十分复杂，不过它本质上就是将/>
Figure SMS_155
旋转到与/>
Figure SMS_156
平行所需的旋转运动，分别将方向和幅值计算出来再进行点乘就能得到耳石等效旋转量/>
Figure SMS_157
，具体计算如图3所示。
耳石等效旋转量
Figure SMS_158
方向的计算方法是将/>
Figure SMS_159
和/>
Figure SMS_160
进行叉乘再除以它们的范数（图3中为Norm（T））；
耳石等效旋转量
Figure SMS_161
幅值的计算方法是将/>
Figure SMS_162
和/>
Figure SMS_163
代入公式（18）；
最后再将
Figure SMS_164
方向和/>
Figure SMS_165
幅值，两者的结果进行点乘，得到耳石等效旋转量/>
Figure SMS_166
。
现有技术中在计算耳石旋转模块时往往直接省略，或者直接计算一个向量再乘以一个系数来代替耳石等效旋转量
Figure SMS_167
，这样做存在两个问题：第一是未来在模型使用中无法单独调节方向和幅值（这一点对飞行中的感知觉模拟很重要），第二是计算结果与真实运动感受差异较大。
这里优化为耳石等效旋转量
Figure SMS_168
方向和/>
Figure SMS_169
幅值分别单独计算，可以单独对方向和幅值进行调节，并且采用叉乘后除以它自身范数的形式可以较为准确的模拟直线加速度造成的旋转感受的方向。
进一步，耳石等效旋转量
Figure SMS_170
乘以调整参数B，和中枢神经系统中对外界感受到的角速度，人体感受到的角度数估计值/>
Figure SMS_171
叠加，作为第二重力旋转模块的输入角速度，基于实验结果，调整参数B=-0.9。持续循环实时调整人体对比力的估计值，进而进一步调整人体感受到的直线加速度的估计值/>
Figure SMS_172
。
第二耳石器感受到的直线加速度的估计值
Figure SMS_173
与第一耳石器感受到的直线加速度/>
Figure SMS_174
做差，该差异值乘以调整参数A，得到调整后的直线加速度差值；
基于第二重力旋转模块输出的人体感受到的重力矢量
Figure SMS_175
和调整后的直线速度差值，得到人体对比力的估计值。
耳石等效旋转量
Figure SMS_176
的乘以调整参数B的持续调整人体感受到的重力矢量/>
Figure SMS_177
，继而持续调整人体对比力的估计值，进一步调整人体感受到的直线加速度的估计值/>
Figure SMS_178
。/>
步骤S34、对半规管传递函数优化，基于角速度
Figure SMS_179
，通过优化后的第一半规管传递函数和第二半规管传递函数，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值，叠加耳石旋转模块的输出的耳石等效旋转量与调整参数C的乘积，计算得到人体感受到的角速度估计值/>
Figure SMS_180
。
如图1所示，第一半规管模型
Figure SMS_181
为模拟前庭系统中半规管对旋转角速度的处理过程。
对于第一半规管模型
Figure SMS_182
，输入为角速度矩阵转换后得到的角速度/>
Figure SMS_183
，输出为
Figure SMS_184
半规管模型感受到的角速度，该/>
Figure SMS_185
半规管模型感受到的角速度近似于角速度/>
Figure SMS_186
，又有一定的差异。
优化的半规管传递函数
Figure SMS_187
，如公式（19）所示：
Figure SMS_188
；
其中，
Figure SMS_189
，/>
Figure SMS_190
为预定值，/>
Figure SMS_191
。
第一半规管模型
Figure SMS_192
输出为角速度/>
Figure SMS_193
和传递函数/>
Figure SMS_194
的乘积。
相对于以往的半规管传递函数，本发明中采用一阶传递函数的设计，极大的降低了计算负担，方便在飞行过程中对感知觉进行实时的计算。此外，现有技术采用二阶传递函数会导致空间定向模型出现信号震荡，也容易导致在运动停止后长期出现反方向的运动感受数值，这显然与真实情况不符，改为一阶传递后就不会出现这一情况。
如上文所述，在中枢神经系统内部也有一个与外界运动感知器官一致的半规管模型，这里设为第二半规管模型
Figure SMS_195
，它的传递函数与/>
Figure SMS_196
完全一致。
第二半规管模型
Figure SMS_197
的输入为人体中枢神经系统中对外界角速度的估计值/>
Figure SMS_198
，然后再经过优化的第二半规管传递函数转换，得到第二半规管感受到的角速度估计值，该输出结果再与第一半规管的输出做差，第一、第二半规管模型输出的差异值，该差异值将用于不断调整/>
Figure SMS_199
。
首先耳石旋转模块的输出耳石等效旋转量
Figure SMS_200
乘以调整参数C，其次第一半规管模型的输出与第二半规管模型的输出进行做差，差异值乘以微调参数D。将这两部分进行叠加，计算获得中枢神经系统中对人体感受到的角速度估计值/>
Figure SMS_201
。基于实验结果，调整参数C=2，D=20。
相对于现有技术中的半规管传递函数，本发明中采用了一阶传递函数的设计，极大降低了计算负担，提升了效率，方便在飞行过程中对感知觉进行实时的计算。
此外，现有技术中采用二阶传递函数会导致空间定向模型出现信号震荡，也容易导致在运动停止后长期出现反方向的运动感受数值，这显然与真实情况不符，改为一阶传递后可以避免出现这一情况。
步骤S4、通过坐标转换模块，将角速度
Figure SMS_202
转换为真实角速度/>
Figure SMS_203
。/>
基于角速度矩阵转换输出的飞机角速度
Figure SMS_204
，进行坐标转换，将飞机角速度/>
Figure SMS_205
经过坐标转换，切换为头部坐标系下的真实角速度/>
Figure SMS_206
，由于此处不考虑某一专用的机型而是考虑普遍情况，因此这里暂时不进行转换，直接使用角速度/>
Figure SMS_207
的原值，即/>
Figure SMS_208
。
将
Figure SMS_209
与/>
Figure SMS_210
做差，即/>
Figure SMS_211
，就能得到人体感受到的角速度/>
Figure SMS_212
与真实角速度/>
Figure SMS_213
之间的差异值，这里定义为角速度差异值。
步骤S5、基于角速度差异值，进行滤波处理，可以滤除高频中的劣迹。
角速度差异值
Figure SMS_214
有许多微小震动等劣迹，可能带来假阳性结果，因此需要对该角速度差异值进行滤波处理，该滤波模块是一个低通滤波器，可以用来滤除高频的劣迹。
对角速度差异值进行滤波后，结果还是角速度。
步骤S6、基于滤波后的角速度差异值，进行积分，角速度差异值转换为角度差异值。
对角速度差异值
Figure SMS_215
进行积分，得到角度差异值；
至此，角速度差异值转换为角度差异值。
步骤S7、基于角度差异值，进行预警分级，对空间定向障碍进行预警。
对角度差异值进行预警分级，对空间定向障碍进行预警，预警的具体方法如下：
根据文献研究和过往的飞行事故案例可知目前造成飞行事故的主要错觉来自于俯仰角和滚转角的误判，而偏航角一般不会造成严重事故。根据以往的经验可知当上述角度误差大于10°时可能造成飞行事故，对起飞和降落时的操纵可能产生较大影响，当视野受限时难以觉察改出；角度误差大于20°时会易造成严重事故，可造成触地事故；当角度误差大于30°时说明飞行员此时已经出现严重空间定向障碍，无法分辨飞行姿态，当结合出现夜视、极端天气等情况时应立即采取措施。
因此把角度差异值分为
Figure SMS_216
以上三个档次，为方便进行预警处理，将这三个档次依次归类为一级、二级、三级预警，预警级别越高，空间定向障碍越严重。预警级别如公式（20）所示。
Figure SMS_217
；
当角度差异值达到三个档次的程度的时候分别进行预警，可以采用警告音通知飞行员或指挥调度人员。
在飞行过程中，飞机会持续实时得到飞参数据，这类数据一般存储在飞行器的专用设备中，同时也会不断发送给地面塔台，本发明既可以内置在飞行器中直接对飞行员进行预警，也可以配置在地面塔台或指挥室内方便对指挥人员进行预警，从而实现预防因空间定向障碍导致的飞行事故。
图1模型中四个调整参数，它们需要根据以往实验结果经验进行赋值，它们的作用是对计算过程中数据进行微调，根据以往实验结果，这里分别设为
Figure SMS_218
。/>
实施例二
一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警系统，如图4所示，该预警系统包括：飞行参数获取模块401、加速度矩阵转换模块402、角速度矩阵转换模块403、空间定向模块404、坐标转换模块405、滤波模块406、积分模块407和预警模块408。
飞行参数获取模块401：借助空中监测设备，获取飞参数据；飞行参数数据包括：过载参数数据、角速度参数数据；过载参数数据包括：胸背向过载、横向过载和头足向过载；角速度参数数据包括：滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度。
加速度矩阵转换模块402：基于飞行参数胸背向过载、横向过载、和头足向过载，进行加速度矩阵转换，计算得到线性加速度；
角速度矩阵转换模块403：基于飞行参数滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度，进行角速度矩阵转换，计算得到角速度；
空间定向模块404：基于线性加速度和角速度，经过空间定向模块中优化的半规管 传递函数、优化的重力旋转模型、优化的耳石器传递函数和优化的耳石旋转模型，获得持续 实时调整的人体感受到的角速度估计值
Figure SMS_219
；
坐标转换模块405：将飞机角速度经过坐标转换，切换为头部坐标系下的真实角速度
Figure SMS_220
，由于此处不考虑某一专用的机型而是考虑普遍情况，直接使用原值，即/>
Figure SMS_221
，得到角速度差异值/>
Figure SMS_222
；
滤波模块406：将角速度差异值
Figure SMS_223
进行滤波，滤除高频的伪迹，得到的结果还是角速度；
积分模块407：基于滤波后的角速度差异值
Figure SMS_224
，进行积分，角速度差异值转换为角度差异值；
预警模块408：基于角度差异值，对空间定向障碍进行预警，预警分为三级，级别越高空间定向障碍越严重。
整个预警系统将飞机的飞参数据信号导入空间定向模型，实时计算得到飞行员的运动感知状态，主要是人体感受到的角速度感受，再将该运动感受与计算得到的真实角速度进行做差，得到角速度差异值，将该角速度差异值进行滤波、积分处理后得到角度差异值，对角度差异值分为三个档次，
Figure SMS_225
以上，对应三个档次，定为三级预警，由此可以采用警告音通知飞行员或指挥调度人员。
根据预警级别对飞行员或飞行指挥人员进行预警，从而实现预防因空间定向障碍导致的飞行事故。
系统中四个调整参数，分别为
Figure SMS_226
。系统运行过程中，只要将参数配置完毕，实时采集飞行参数数据，并实时计算得到角速度和线性加速度，即可持续同步得到人体在当前时刻的人体感受到的角速度估计值。
在飞行过程中会不断产生载荷和角速度信息，通过矩阵变换后转换为线性加速度和角速度，然后不断导入空间定向模型，进而使该模型不断输出人体感受到的角速度估计值
Figure SMS_227
，最终系统完成空间定向障碍预警功能。
综上所述，本发明的实施例提供了一种用于飞行中空间定向障碍的预警方法及系统，本发明通过持续实时采集飞行中的过载参数数据和角速度参数数据，通过加速度矩阵转换和角速度矩阵转换，计算得到线性加速度和角速度，把上述两个矩阵输出结果分别输入空间定向模型，得到人体感受到的角速度估计值，以及把飞机角速度输入坐标转换模块得到真实角速度，将两者输出值做差得到角速度差异值，再将角速度差异值进行滤波、积分后得到角度差异值，即可根据输出的角度差异值的大小对应不同的级别进行预警。本发明可以在人体发生空间定向障碍的前期即可发现，并根据人体空间定向障碍的程度进行预警，以达到实现避免飞行事故的目的。
本发明中的预警系统既可内置于飞行器中，实时对飞行员的空间定向状态进行监督，也可内置于地面塔台的相关计算机设备，根据危害程度对飞行员或飞行指挥人员进行预警，帮助指挥人员了解飞行员的状态，并及时调整飞行指挥策略，从而实现预防因空间定向障碍导致的飞行事故。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域专业技术人员的公知技术。本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警方法，其特征在于，包括：
获得飞行器的线性加速度和角速度；
基于所述角速度得到重力矢量；基于所述线性加速度与所述重力矢量得到耳石等效旋转量，通过参数调整得到调整后的耳石等效旋转量；
基于所述角速度，通过优化后的第一半规管传递函数和第二半规管传递函数，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值；
通过调整后的耳石等效旋转量与调整后的半规管感受到的角速度估计差值叠加获得人体感受到的角速度估计值；
通过坐标转换模块，将所述角速度转换为真实角速度；
基于所述人体感受到的角速度估计值与所述真实角速度的差异值，对空间定向障碍进行预警。
2.根据权利要求1所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，基于所述角速度，通过优化后的第一半规管传递函数和第二半规管传递函数，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值，包括：
基于所述角速度，通过优化后的第一半规管传递函数得到第一半规管感受到的角速度；
所述人体感受到的角速度估计值通过优化后的第二半规管传递函数转换，获得第二半规管感受到的角速度估计值；
基于所述第一半规管感受到的角速度和所述第二半规管感受到的角速度估计值的差值，乘以调整参数D，得到调整后的半规管感受到的角速度估计差值。
3.根据权利要求2所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，基于所述线性加速度与所述重力矢量得到耳石等效旋转量，包括：
基于所述线性加速度与所述重力矢量得到比力；
基于所述比力，利用优化后的第一耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度；
利用优化后的第二耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度的估计值；
基于感受到的所述直线加速度及其估计值通过优化后的耳石旋转模块转换，获得所述耳石等效旋转量。
4.根据权利要求3所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，所述耳石等效旋转量的方向计算公式为：
Figure QLYQS_1
；
其中，
Figure QLYQS_2
为耳石等效旋转量，/>
Figure QLYQS_3
为第一耳石器感受到的直线加速度，/>
Figure QLYQS_4
为第二耳石器感受到的直线加速度的估计值；
所述耳石等效旋转量的旋转大小计算公式为：
Figure QLYQS_5
；
其中，
Figure QLYQS_6
为将/>
Figure QLYQS_7
旋转到与/>
Figure QLYQS_8
平行所需的旋转的角度，/>
Figure QLYQS_9
为该直线加速度的估计值的大小。
5.根据权利要求3所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，所述利用优化后的第二耳石器传递函数转换得到感受到的直线加速度的估计值，包括：
基于人体对比力的估计值，通过所述优化后的第二耳石器传递函数转换，得到第二耳石器感受到的直线加速度的估计值；
所述第二耳石器感受到的直线加速度的估计值与所述第一耳石器感受到的直线加速度做差，该差异值乘以调整参数A，得到调整后的直线加速度差值；
基于第二重力旋转模块输出的人体感受到的重力矢量和所述调整后的直线速度差值得到所述人体对比力的估计值。
6.根据权利要求5所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，基于所述角速度通过优化后的第一重力旋转模块转换得到重力矢量，包括：
将单位四元数和所述角速度带入四元数导数公式，得到四元数导数；
将所述四元数导数进行积分运算，得到旋转后的四元数；
所述旋转后的四元数，利用积分得到转换矩阵；
将所述转换矩阵和初始重力向量相乘，计算得到所述重力矢量。
7.根据权利要求6所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，所述优化后的第二重力旋转模型的输入角速度为所述耳石等效旋转量乘以调整参数B，和所述人体感受到的角速度估计值叠加的结果；
基于所述输入角速度利用与所述优化后的第一重力旋转模块一致的计算过程得到所述人体感受到的重力矢量。
8.根据权利要求1所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，基于所述人体感受到的角速度估计值与所述真实角速度的差异值，对空间定向障碍进行预警，包括：
基于角速度差异值，进行滤波和积分，得到角度差异值；
把所述角度差异值分为
Figure QLYQS_10
三个预警级别；
所述角度差异值大于等于
Figure QLYQS_11
小于/>
Figure QLYQS_12
，对应一级预警；
所述角度差异值大于等于
Figure QLYQS_13
小于/>
Figure QLYQS_14
，对应二级预警；
所述角度差异值大于等于
Figure QLYQS_15
，对应三级预警；
预警级别越高，所述空间定向障碍越严重。
9.根据权利要求1所述的飞行事故的预警方法，其特征在于，所述获得飞行器的线性加速度和角速度，包括：
借助于空中监测设备，采集飞行器的飞参数据；
所述飞参数据包括过载参数数据和角速度参数数据；
所述过载参数数据包括胸背向过载、横向过载和头足向过载；
所述角速度参数数据包括滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度；
基于所述飞参数据，经过加速度矩阵转换和角速度矩阵转换，获得飞行器的线性加速度和角速度。
10.一种用于因空间定向障碍导致飞行事故的预警系统，其特征在于，包括：
飞行参数获取模块：借助空中监测设备，获取飞参数据，包括过载参数数据和角速度参数数据；
加速度矩阵转换模块：基于过载参数数据，包括胸背向过载、横向过载、和头足向过载，进行加速度矩阵转换，计算得到线性加速度；
角速度矩阵转换模块：基于角速度参数数据，包括滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度，进行角速度矩阵转换，计算得到角速度；
空间定向模块：基于所述线性加速度和所述角速度，经过空间定向模块中优化后的第一和第二半规管传递函数、优化后的第一和第二重力旋转模块、优化后的第一和第二耳石器传递函数、以及优化后的耳石旋转模块，获得人体感受到的角速度估计值；
坐标转换模块：将所述角速度经过坐标转换，转换为头部坐标系下的真实角速度，将所述真实角速度与所述人体感受到的角速度估计值做差，得到角速度差异值；
滤波模块：将所述角速度差异值进行滤波，滤除高频的伪迹，得到滤波后的角速度差异值；
积分模块：基于所述滤波后的角速度差异值，进行积分，所述角速度差异值转换为角度差异值；
预警模块：基于所述角度差异值，对空间定向障碍进行预警，预警级别分为三级，级别越高空间定向障碍越严重。
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