【技术实现步骤摘要】
基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法
[0001]本专利技术涉及无人系统以及软件集成
，尤其涉及一种基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法
。
技术介绍
[0002]伴随复杂无人系统数字化的迫切需求和深入研究，如何设计
、
管理和集成无人系统异构模型，成为亟需解决的技术问题
。
多源异构模型集成是通过软硬件设施集成环境对多学科异构数字模型进行统一处理，屏蔽模型之间物理和逻辑层面的差异，实现统一的格式封装
、
存储和管理，将多源异构模型集成为相互通信
、
相互关联的有机整体，解决组成复杂无人系统的模型异构连接问题，使系统可以对异构模型进行共同的处理，通过有机组合共同表征复杂无人系统数字样机的机理特性
。
[0003]为了将复杂无人系统中涉及的众多异构模型进行集成，实现不同工具软件间的功能集成
、
数据互通，建立有效的互联方法和统一平台是一种有效的解决方案
。
互联平台的目的是将不同异构数字模型进行集成，将现有异构模型的功能
、
推进逻辑和数据进行互联，促进复杂无人系统数字样机业务及数据的集中管理
。
可见，建立互联平台的核心是实现异构模型的集成
。
基于不同模型的业务领域不同
、
功能
、
数据差异性，传统方法缺少统一的异构模型集成框架，导致异构模型的解析与处理的效率和准确率难以得到保证>。
技术实现思路
[0004]鉴于上述的分析，本专利技术旨在公开了一种基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法；用于解决复杂无人系统在数字域的仿真异构模型的功能集成和数据互联互通问题
。
[0005]本专利技术公开了一种基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，包括：
[0006]模型封装步骤；对无人系统数字样机的各异构模型进行封装，提供统一的规范接口；
[0007]镜像打包步骤；通过镜像打包，将封装后的异构模型输出的可执行程序及所需要的最小运行环境以及依赖库程序共同打包到一个可执行的镜像程序中，生成异构模型镜像程序；
[0008]参数配置步骤；通过集成配置软件，实现各异构模型的数据流
、
时序逻辑以及相关模型参数的配置；
[0009]调用测试步骤；基于分布式仿真引擎，对异构模型镜像程序进行统一的集成调用和测试，使各异构模型按统一时钟进行逻辑解算实现数字样机步进推演仿真
。
[0010]进一步地，封装后的异构模型包括模型本体
、
时间同步模块
、
数据处理模块和事件处理模块，用于实现异构模型之间的数据流
、
时序逻辑以及模型内部的事件响应
。
[0011]进一步地，所述时间同步模块包括时间对准模块
、
仿真步长同步模块以及时序逻
辑调度模块；其中，
[0012]时间对准模块，用于将异构模型的仿真时间与仿真引擎对齐；
[0013]仿真步长同步模块，用于根据仿真引擎配置的仿真步长与异构模型自身的仿真步长进行逻辑判断，实现异构模型的单周期调度；
[0014]时序逻辑调度模块，用于进行异构模型之间的时序逻辑处理，根据内置的预设时序逻辑关系，更新异构模型
。
[0015]进一步地，所述数据处理模块包括
DDS
通信模块
、
数据解析模块和数据打包模块；其中，
[0016]DDS
通信模块，用于发布异构模型数据至数据总线，同时，接收其他异构模型发布的数据以及仿真引擎发布的数据；
[0017]数据解析模块，用于根据预定数据协议解析对应数据包内容，并将其拷贝至异构模型对应成员变量；
[0018]数据打包模块，用于根据预定数据协议将异构模型更新的输入输出变量打包至对应数据包，通过
DDS
通信模块对外发布
。
[0019]进一步地，所述事件处理模块，用于处理包括模型初始化
、
模型更新以及模型中止
/
复位在内的事件；其中，
[0020]模型初始化事件，用于处理异构模型在接收到引擎的初始化指令以及参数表后，模型初始化接口的调用；
[0021]模型更新事件，用于处理异构模型在接收到引擎的步进推演指令以及模型依赖的数据后，模型更新接口的调用；
[0022]模型中止
/
复位事件，用于处理异构模型在接收到引擎的步进推演指令以及模型依赖的数据后，模型中止
/
复位接口的调用
。
[0023]进一步地，通过使用
docker
镜像打包，将异构模型输出的可执行程序及所需要的最小运行环境以及依赖库程序共同打包到一个可执行的镜像程序中，生成异构模型镜像程序
。
[0024]进一步地，进行参数配置的集成配置软件包括模型导入模块
、
时序配置模块
、
数据流配置模块
、
状态机配置模块和异构模型软件源码生成模块；
[0025]异构模型导入模块，用于根据异构模型描述文件解析，并将其组态化生成对应模型组件，供用户进行图形化组态配置；
[0026]时序配置模块，用于提供用户异构模型之间的时序关系配置图形化界面，用户在所述界面配置每个异构模型的时序逻辑；
[0027]数据流配置模块，用于提供用户可视化的数据端口配置方式，用户自行连接各异构模型之间的输入输出数据，以生成数据流关系；
[0028]状态机配置模块，用于提供用户配置有限状态机，所述状态机负责调度所有异构模型在不同状态下的执行逻辑；
[0029]异构模型软件源码生成模块，用于根据用户在组态软件中配置的异构模型之间的数据流关系
、
时序逻辑关系以及有限状态机自动生成各异构模型的封装源码工程
。
[0030]进一步地，仿真引擎核心包括无人系统拓扑解析工具链
、DDS
工具链
、MQTT
工具链和
TOPIC
工具链，分别在不同的仿真阶段对同步授时和通信组件提供支持
。
[0031]进一步地，不同的仿真阶段所提供支持包括：
[0032]1)
在仿真初始化阶段，主要采用无人系统拓扑解析工具链和
TOPIC
工具链进行初始化：其中，
[0033]采用无人系统拓扑解析工具链加载并解析想定编辑阶段产生的想定配置文件
、
分布式节点配置文件
、
节点发布订阅规则文件，并基于文件定义实例化的角色；
[0034]采用
TOPIC
工具链提供分布式话题管理工具，基于
DDS
机制支持用户自定义
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，包括：模型封装步骤；对无人系统数字样机的各异构模型进行封装，提供统一的规范接口；镜像打包步骤；通过镜像打包，将封装后的异构模型输出的可执行程序及所需要的最小运行环境以及依赖库程序共同打包到一个可执行的镜像程序中，生成异构模型镜像程序；参数配置步骤；通过集成配置软件，实现各异构模型的数据流
、
时序逻辑以及相关模型参数的配置；调用测试步骤；基于分布式仿真引擎，对异构模型镜像程序进行统一的集成调用和测试，使各异构模型按统一时钟进行逻辑解算实现数字样机步进推演仿真
。2.
根据权利要求1所述的基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，封装后的异构模型包括模型本体
、
时间同步模块
、
数据处理模块和事件处理模块，用于实现异构模型之间的数据流
、
时序逻辑以及模型内部的事件响应
。3.
根据权利要求2所述的基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，所述时间同步模块包括时间对准模块
、
仿真步长同步模块以及时序逻辑调度模块；其中，时间对准模块，用于将异构模型的仿真时间与仿真引擎对齐；仿真步长同步模块，用于根据仿真引擎配置的仿真步长与异构模型自身的仿真步长进行逻辑判断，实现异构模型的单周期调度；时序逻辑调度模块，用于进行异构模型之间的时序逻辑处理，根据内置的预设时序逻辑关系，更新异构模型
。4.
根据权利要求2所述的基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，所述数据处理模块包括
DDS
通信模块
、
数据解析模块和数据打包模块；其中，
DDS
通信模块，用于发布异构模型数据至数据总线，同时，接收其他异构模型发布的数据以及仿真引擎发布的数据；数据解析模块，用于根据预定数据协议解析对应数据包内容，并将其拷贝至异构模型对应成员变量；数据打包模块，用于根据预定数据协议将异构模型更新的输入输出变量打包至对应数据包，通过
DDS
通信模块对外发布
。5.
根据权利要求2所述的基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，所述事件处理模块，用于处理包括模型初始化
、
模型更新以及模型中止
/
复位在内的事件；其中，模型初始化事件，用于处理异构模型在接收到引擎的初始化指令以及参数表后，模型初始化接口的调用；模型更新事件，用于处理异构模型在接收到引擎的步进推演指令以及模型依赖的数据后，模型更新接口的调用；
模型中止
/
复位事件，用于处理异构模型在接收到引擎的步进推演指令以及模型依赖的数据后，模型中止
/
复位接口的调用
。6.
根据权利要求1所述的基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，通过使用
docker
镜像打包，将异构模型输出的可执行程序及所需要的最小运行环境以及依赖库程序共同打包到一个可执行的镜像程序中，生成异构模型镜像程序
。7.
根据权利要求1所述的基于分布式引擎的无人系统数字样机异构模型集成方法，其特征在于，进行参数配置的集成配置软件包括模型导入模块
、
时序配置模块
、
数据流配置模块
、
状态机配置模块和异构模型软件源码生成模块；异构模型导入模块，用于根据异构模型描述文件解析，并将其组态化生成对应模型组件，供用户进行图形化组态配置；时...
【专利技术属性】
技术研发人员：王旭，李岩，李芳卓，丁洁，张晓丹，
申请(专利权)人：航天科工集团智能科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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