【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于系统建模与仿真领域，特别涉及面向高精度无人机数字孪生建模的位姿校正方法。
技术介绍
1、近年来，无人机(unmanned aerial vehicle，uav)系统因其在多个领域中的广泛应用而备受关注。其独特的优势，如灵活性和高度自主性，使其成为军事、农业、自然灾害监测、环境保护和物流运输等领域的研究热点。在军事领域，无人机系统可以执行侦察、监视和打击任务，为作战提供实时情报和支持；在民用领域，无人机系统在提高农业生产效率，抢险救灾，航空摄影等方面也发挥着重要作用。这些优势和应用场景使得无人机系统在当前的研究中备受关注，并且展现出巨大的发展潜力。
2、当前战场环境的复杂性对无人机系统提出了严峻挑战。电磁环境的复杂多变、作战空域的高度动态性以及敌方电子战手段的不断发展，直接影响着无人机系统的性能表现和战场生存能力。因此，为了有效应对战场环境的变化和挑战，必须加强对无人机系统性能和控制能力的深入研究和验证，以提高其在复杂战场中的适应性和作战效能。验证无人机系统的性能和控制能力，提供真实可靠的验证结果，成为评估无人机系统作战效能和保障战场生存的重要手段。
3、针对无人机系统的测试方法，目前主要包括测试床试验、数值模拟和半实物仿真三个方面。测试床试验能够提供真实环境下的系统性能数据，但受制于实际条件，成本高、周期长且难以覆盖所有场景。数值模拟可以快速获取系统性能数据，但受限于模型准确性和复杂性，难以完全代替实际测试。而半实物仿真能够在一定程度上兼顾真实性和可控性，但仍存在着模型抽象度和系统耦合度不足
4、近年来，数字孪生(digital twin)技术作为一种新兴技术受到了广泛关注。数字孪生技术通过将物理系统与其数字仿真模型相结合，能够实现对实际系统的实时监测、预测和优化控制，因此在工业制造、智能运维、产品设计等领域具有巨大的潜力。其优势在于能够通过数字化手段实现对实体系统的精确建模和仿真，为系统性能分析和优化提供了全新的途径，有望为工程领域带来革命性的变革。因此，数字孪生技术的发展和应用成为当前工程
的研究热点之一。
5、通过数字孪生技术，将实际系统与其数字孪生模型相结合，可以实现真实物理试验数据与虚拟仿真试验结果的相互印证与验证，从而提高系统可靠性和预测性。而要实现这一目标，首先需要创建对象的数字孪生模型，即将实际系统的结构、功能和行为等特征数字化，以便进行虚拟仿真试验。因此，数字孪生技术首先要致力于创造对象的孪生模型，为真实物理试验和虚拟仿真试验之间的有效关联奠定基础。数字孪生模型的精准度直接影响着虚拟仿真试验结果的准确性和可靠性，进而影响到实际系统的监测、预测和优化控制效果。因此，确保数字孪生模型的高度精度成为当前研究和应用中的关键问题之一。同时，由于现实系统的复杂性和不确定性，数字孪生模型往往需要经过校正和修正，以使其能够准确地反映实际系统的特征和行为。因此，数字孪生模型校正的必要性凸显出来，通过与实际系统的数据对比、参数调整等手段，不断提升数字孪生模型的精度，对于数字孪生技术的可靠应用具有重要意义。在无人机系统中，为完成分布式组网与协同任务，无人机需要感知自身的位置和姿态，因此通常搭载有三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计、全球定位系统(global positioning system，gps)与气压计。如何利用真实无人机传感器的测量数据，校正无人机数字孪生模型，是提高无人机集群数字孪生仿真系统性能的重要问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对无人机数字孪生仿真系统，提出一种面向高精度无人机数字孪生建模的位姿校正方法。为了实现该目的，本专利技术所采用的步骤是：
2、步骤1：建立面向数字孪生仿真的无人机虚实结合校正模型，该模型包含以下四个模块：真实无人机、无人机数字孪生仿真模型、数字孪生数据库、地面站；地面站通过无线链路向无人机发布任务指令和航点信息，无人机实时采集自身的位置和姿态测量数据，并通过无线链路回传至地面站；地面站通过数据报套接字将测量数据发给仿真引擎，并存储在仿真引擎负责维护的数字孪生数据库，得到测量空间z；仿真引擎运行无人机数字孪生仿真模型和虚实结合校正模型，运行仿真模型得到的无人机状态空间x并存储在数字孪生数据库，然后将测量空间中的测量数据和状态空间中的状态数据输入虚实结合校正模型，基于集合卡尔曼滤波进行数据融合，校正无人机数字孪生模型的位姿。
3、步骤2：通过以下方式得到测量空间z的数据：地面站发布任务指令和航点信息，真实无人机实时采集自身的位置和姿态测量数据，真实无人机在k时刻的状态为zk＝{tk，ωk，ak，θk，vr，k，posk}，其中tk代表真实无人机时间戳，ωk＝[ωx(k) ωy(k) ωz(k)]代表真实无人机k时刻x轴、y轴、z轴的角速度，ak＝[ak(k) ay(k) az(k)]代表真实无人机k时刻x轴、y轴、z轴的线加速度，θk＝[θr(k) θp(k) θy(k)]代表真实无人机k时刻的滚转角、俯仰角、偏航角，vr，k＝[vr，x(k) vr，y(k) vr，z(k)]代表真实无人机k时刻的x轴、y轴、z轴线速度，代表真实无人机k时刻的经度、维度、海拔，测量空间定义为z＝{zk|k＝1，2，...}。
4、步骤3：通过以下方式得到状态空间x的数据：地面站发布任务指令和航点信息，仿真引擎运行无人机数字孪生仿真模型运行仿真模型，通过k-1时刻无人机数组孪生模型状态与状态转移公式解算得到数字孪生模型在k时刻的状态xk＝{qk，vv，k，pk，bg，k，ba，k，bp，k}，其中qk＝[q0，k q1，k q2，k q3，k]t代表虚拟无人机k时刻姿态四元数，vv，k＝[vv，x(k) vv，y(k)vv，z(k)]代表虚拟无人机k时刻的x轴、y轴、z轴线速度，pk＝[px(k) py(k) pz(k)]代表虚拟无人机k时刻的经度、维度、海拔，bg，k＝[bg，x(k) bg，y(k) bg，z(k)]代表虚拟无人机k时刻三轴陀螺仪在x轴、y轴、z轴上的偏差，ba，k＝[ba，x(k)，ba，y(k)，ba，z(k)]代表虚拟无人机k时刻三轴加速度计在x轴、y轴、z轴上的偏差，bp，k＝[bp，x(k)，bp，y(k)，bp，z(k)]代表虚拟无人机k时刻gps与气压计的偏差，状态空间定义为x＝{xk|k＝1，2，...}；由k-1时刻虚拟无人机的状态通过下式计算得到k时刻虚拟无人机的状态：
5、
6、其中，代表四元数乘法，q{α}，α＝[φk ρk ψk]代表四元数转换计算，：
7、
8、rk-1代表k-1时刻的方向余弦矩阵，用于将传感器坐标系中的测量值转换到世界坐标系：
9、
10、g代表重力加速度，ng，k-1代表k-1时刻陀螺仪测量噪声，na，k-1代表k-1时刻加速度计测量噪声，nbg，k-1代表bg，k-1的导数，nba，k-1代表ba，k-1的导数，nbp，k-1代表bp，k-1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向高精度无人机数字孪生建模的位姿校正方法，其特征在于，建立面向数字孪生的无人机虚实结合校正模型，通过无人机搭载的传感器监测数据获取测量空间Z，通过无人机数字孪生模型仿真获取状态空间X，基于集合卡尔曼滤波进行数据融合，对无人机数字孪生模型的位姿进行校正，形成高精度的无人机数字孪生模型，所采用的步骤为：
【技术特征摘要】
1.一种面向高精度无人机数字孪生建模的位姿校正方法，其特征在于，建立面向数字孪生的无人机虚实结合校正模型，通过无人机搭载的传感器监测数据获取测量空间z，通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷磊，沈高青，蔡圣所，李志林，刘晓畅，朱晓浪，牛凯华，李慧，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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