多传感器融合无人机感知与规避仿真系统及其仿真方法技术方案

本发明专利技术公开了一种多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，包括系统配置模块、ADS‑B数据模块、无人机平台仿真模块、传感器数据仿真模块和感知与规避算法模块，上述各个模块均连接至系统数据池，并通过系统数据池进行数据交互。本发明专利技术还公开了对应的仿真方法，解决了现有的无人机感知与规避系统设计方法成本高、测试风险系数大、效率低等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人机导航与控制技术
，涉及一种多传感器融合无人机感知与规避仿真系统及其仿真方法。
技术介绍
随着无人机在军用、民用领域的应用范围不断扩大，未来空域将日趋密集，大量无人机的空域密集飞行将使得空中交通碰撞概率急剧增加，给现有的空中交通安全带来重大威胁。感知与规避技术通过给无人机加载空域感知传感器实现对空中目标的有效监测、跟踪，并通过规避路径规划与应急机动控制完成对威胁目标的有效规避，从而保证无人机的空域飞行安全。无人机感知与规避系统的设计涉及无人机传感器配置、空域感知算法、碰撞评估逻辑、无人机规避机动控制等方面，是一项复杂的系统级工程。无人机的传感器配置需充分考虑无人机的任务属性、载荷能力、气动性能等，同时也要符合空中交通管理系统的相关规则和配置要求；无人机空域感知算法基于传感器数据，实现对目标的有效检测和状态估计；碰撞评估逻辑根据航空条例的规定进行，基于空中感知结果进行威胁评估与碰撞告警；规避路径规划与机动控制要在无人机机动范围内实现最安全、经济的规避路径设计和稳定的规避机动控制输出。基于上述功能的感知与规避系统设计复杂，基于实际硬件系统的设计方式需要进行多种传感器的购置和多次配置安装，过程繁琐、经济性较差。进行算法设计需要经过多次的参数调试，进行真实的空中碰撞场景的系统试验测试风险较大，事故损失巨大。相比于硬件实际系统的设计方式，基于软件仿真平台的无人机感知与规避系统设计能够轻易的实现传感器选型、参数配置等功能，仿真实验测试风险低、设计效率高，适用于无人机感知与规避系统设计的初期选型与算法设计开发。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种多传感器融合无人机感知与规避仿真系统及其仿真方法，以解决现有的无人机感知与规避系统设计方法成本高、测试风险系数大、效率低等问题。本专利技术所采用的第一种技术方案是，多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，包括系统配置模块、ADS-B数据模块、无人机平台仿真模块、传感器数据仿真模块和感知与规避算法模块，上述各个模块均连接至系统数据池，并通过系统数据池进行数据交互；其中，系统配置模块，用于完成仿真系统的参数配置和系统初始化，并将参数和初始化信息发送至系统数据池，参数包括SAA场景设置，传感器的参数配置文件，算法参数配置，无人机平台配置信息和飞行任务；ADS-B数据模块，用于通过系统数据池获取初始化信息，并采集空域目标的真实空中交通数据，再将真实空中交通数据存储至系统数据池；传感器数据仿真模块、感知与规避算法模块和无人机平台仿真模块之间依次形成数据回路，无人机平台仿真模块将其仿真飞行状态信息发送至传感器数据仿真模块，传感器数据仿真模块再根据真实空中交通数据产生相应的感知数据并发送至感知与规避算法模块，感知与规避算法模块计算得到最优规避路径并反馈至无人机平台仿真模块，使得无人机平台仿真模块动态调整以保证其始终处于最优规避路径。进一步的，无人机平台仿真模块，用于模拟无人机，并通过系统数据池获取仿真系统的初始化信息、航点信息、和最优规避路径，以控制无人机平台仿真模块的仿真飞行，并将仿真飞行状态信息存储至系统数据池；传感器数据仿真模块，用于通过系统数据池获取：仿真系统的初始化信息、真实空中交通数据、以及由无人机平台仿真模块输出的仿真飞行状态信息，然后产生相应的感知数据存储至系统数据池；感知与规避算法模块，用于通过系统数据池获取感知数据，并根据感知数据对空域目标进行威胁评估和规避路径规划，从而得到最优规避路径，并将最优规避路径存储至系统数据池。进一步的，无人机平台仿真模块，包括与系统数据池依次连接的任务规划模块、飞行控制模块和飞行器平台仿真模块；任务规划模块，用于通过系统数据池来加载无人机的初始航点、无人机平台的配置信息和飞行任务；飞行控制模块，用于跟踪无人机的航点；飞行器平台仿真模块，用于输出无人机的仿真飞行状态信息。进一步的，传感器数据仿真模块包括雷达仿真器、红外仿真器和/或光电仿真器；雷达仿真器，用于通过系统数据池读取真实空中交通数据和仿真飞行状态信息，并生成雷达仿真数据存储至系统数据池，再传输至感知与规避算法模块；红外仿真器，用于仿真生成场景中的空域目标和背景的红外辐射强度，并将红外图像存储至系统数据池，再传输至感知与规避算法模块；光电仿真器，用于仿真生成含有空域目标的可见光实时图像数据，并将实时图像数据存储至系统数据池，再传输至感知与规避算法模块。进一步的，感知与规避算法模块包括与系统数据池依次连接的环境感知模块、威胁评估模块和规避算法模块；环境感知模块，通过系统数据池读取传感器数据仿真模块中各个传感器的参数配置文件，并读取感知数据，再根据传感器的参数配置文件和感知数，据得到空域目标的状态估计；威胁评估模块，通过读取系统数据池中的算法参数设置，并通过读取环境感知算法模块的数据和无人机的仿真飞行状态信息来进行威胁等级评估，对超过一定威胁等级的空域目标进行碰撞告警，并按照威胁程度由高到低发送空域目标的位置和速度状态估计数据至感知与规避算法模块；规避算法模块，用于进行无人机最优规避路径解算，并将解算结果以航点的形式通过系统数据池发送至无人机平台仿真模块。进一步的，ADS-B数据模块包括ADS-B IN模块，ADS-B IN模块通过解析得到空域目标的交通位置、高度和航线信息，再将交通位置、高度和航线信息存储至系统数据池。进一步的，系统数据池还数据连接有系统评估模块，系统评估模块，用于从系统数据池中获取：仿真飞行状态信息、真实空中交通数据、仿真飞行状态信息、感知数据和最优规避路径，以对仿真系统的空域感知范围和碰撞预留时间进行性能评估。进一步的，系统数据池还数据连接有3D实时仿真场景显示模块，3D实时仿真场景显示模块，用于根据SAA场景设置，仿真飞行状态信息和真实空中交通数据来对场景环境实时建模，对空中遭遇场景进行建模。本专利技术采用的第二种技术方案是，上述仿真系统的仿真方法，包括以下具体步骤：步骤1、通过系统配置模块完成仿真系统的主要参数配置和系统初始化，并将配置的参数通过系统数据池发送至无人机平台仿真模块、传感器数据仿真模块和感知与规避算法模块，完成参数初始化；步骤2、通过ADS-B数据模块接收空中交通的ADS-B数据，包括空域目标的位置、高度和航线信息，并将其发送至系统数据池作为仿真空中交通场景中的目标机数据；步骤3、由无人机平台仿真模块来加载无人机初始和无人机平台配置，并对航点进行跟踪，然后将无人机平台仿真模块的仿真飞行状态信息输出至系统数据池；步骤4、通过传感器数据仿真模块获取各个传感器的感知数据；步骤5、由感知与规避算法模块，根据步骤4中获取的感知数据计算得到最优规避路径，并反馈至无人机平台仿真模块来指导无人机在最优规避路径飞行。进一步的，仿真方法还包括以下步骤：步骤6、由3D实时场景显示模块，根据SAA场景设置，仿真飞行状态信息和真实空中交通数据来对场景环境实时建模，对空中遭遇场景进行建模，以对本机飞行场景中的态势进行实时显示；步骤7、由系统评估模块读取仿真飞行状态信息、真实空中交通数据、仿真飞行状态信息、感知数据和最优规避路径，以对仿真系统的空域感知范围和碰撞预留时间进行性能评估。本专利技术的有益效果是，大大简化了无人机感知与规避系统设计的复杂度，提高效本文档来自技高网...

【技术保护点】
多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，其特征在于，包括系统配置模块(1)、ADS‑B数据模块(2)、无人机平台仿真模块(3)、传感器数据仿真模块(4)和感知与规避算法模块(5)，上述各个模块均连接至系统数据池(8)，并通过所述系统数据池(8)进行数据交互；其中，所述系统配置模块(1)，用于完成所述仿真系统的参数配置和系统初始化，并将参数和初始化信息发送至所述系统数据池(8)，所述参数包括SAA场景设置，传感器的参数配置文件，算法参数配置，无人机平台配置信息和飞行任务；所述的ADS‑B数据模块(2)，用于通过系统数据池(8)获取所述初始化信息，并采集空域目标的真实空中交通数据，再将所述真实空中交通数据存储至所述系统数据池(8)；所述传感器数据仿真模块(4)、感知与规避算法模块(5)和无人机平台仿真模块(3)之间依次形成数据回路，所述无人机平台仿真模块(3)将其仿真飞行状态信息发送至所述传感器数据仿真模块(4)，所述传感器数据仿真模块(4)再根据所述真实空中交通数据产生相应的感知数据并发送至所述感知与规避算法模块(5)，所述感知与规避算法模块(5)计算得到最优规避路径并反馈至所述无人机平台仿真模块(3)，使得无人机平台仿真模块(3)动态调整以保证其始终处于最优规避路径。...

【技术特征摘要】
1.多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，其特征在于，包括系统配置模块(1)、ADS-B数据模块(2)、无人机平台仿真模块(3)、传感器数据仿真模块(4)和感知与规避算法模块(5)，上述各个模块均连接至系统数据池(8)，并通过所述系统数据池(8)进行数据交互；其中，所述系统配置模块(1)，用于完成所述仿真系统的参数配置和系统初始化，并将参数和初始化信息发送至所述系统数据池(8)，所述参数包括SAA场景设置，传感器的参数配置文件，算法参数配置，无人机平台配置信息和飞行任务；所述的ADS-B数据模块(2)，用于通过系统数据池(8)获取所述初始化信息，并采集空域目标的真实空中交通数据，再将所述真实空中交通数据存储至所述系统数据池(8)；所述传感器数据仿真模块(4)、感知与规避算法模块(5)和无人机平台仿真模块(3)之间依次形成数据回路，所述无人机平台仿真模块(3)将其仿真飞行状态信息发送至所述传感器数据仿真模块(4)，所述传感器数据仿真模块(4)再根据所述真实空中交通数据产生相应的感知数据并发送至所述感知与规避算法模块(5)，所述感知与规避算法模块(5)计算得到最优规避路径并反馈至所述无人机平台仿真模块(3)，使得无人机平台仿真模块(3)动态调整以保证其始终处于最优规避路径。2.如权利要求1所述的多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，其特征在于，所述无人机平台仿真模块(3)，用于模拟无人机，并通过系统数据池(8)获取所述仿真系统的初始化信息、所述航点信息、和所述最优规避路径，以控制所述无人机平台仿真模块(3)的仿真飞行，并将所述仿真飞行状态信息存储至所述系统数据池(8)；所述的传感器数据仿真模块(4)，用于通过系统数据池(8)获取：所述仿真系统的初始化信息、所述真实空中交通数据、以及由所述无人机平台仿真模块(3)输出的仿真飞行状态信息，然后产生相应的感知数据存储至所述系统数据池(8)；所述感知与规避算法模块(5)，用于通过系统数据池(8)获取所述的感知数据，并根据所述感知数据对空域目标进行威胁评估和规避路径规划，从而得到最优规避路径，并将所述最优规避路径存储至所述系统数据池(8)。3.如权利要求2所述的多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，其特征在于，所述无人机平台仿真模块(3)，包括与所述系统数据池(8)依次连接的任务规划模块、飞行控制模块和飞行器平台仿真模块；所述任务规划模块，用于通过系统数据池(8)来加载无人机的初始航点、无人机平台的配置信息和飞行任务；所述飞行控制模块，用于跟踪所述无人机的航点；所述飞行器平台仿真模块，用于输出所述无人机的仿真飞行状态信息。4.如权利要求2所述的多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，其特征在于，所述的传感器数据仿真模块(4)包括雷达仿真器、红外仿真器和/或光电仿真器；所述雷达仿真器，用于通过所述系统数据池(8)读取所述真实空中交通数据和所述仿真飞行状态信息，并生成雷达仿真数据存储至所述系统数据池(8)，再传输至所述感知与规避算法模块(5)；所述红外仿真器，用于仿真生成场景中的空域目标和背景的红外辐射强度，并将所述红外图像存储至所述系统数据池(8)，再传输至所述感知与规避算法模块(5)；所述光电仿真器，用于仿真生成含有空域目标的可见光实时图像数据，并将所述实时图像数据存储至所述系统数据池(8)，再传输至所述感知与规避算法模块(5)。5.如权利要求2所述的多传感器融合无人机感知与规避仿真系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕洋，潘泉，赵春晖，胡劲文，朱海峰，唐统国，张庆春，祝凯旋，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61