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一种基于仿真模拟 软件的无人机集群验证方法

阅读：294发布：2020-05-30

专利汇可以提供一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，包括：针对无人机传感器导航配置需求，设计GPS 定位系统，在ROS系统中集成各传感器建立单无人机模型；建立单无人机数据融合模型，实现对单无人机的飞行姿态描述；根据不同编队控制方式，分别建立发布订阅模式，进行无人机编队飞行；利用ROS Gazebo结合所构建的编队控制模式及单无人机模块去建立无人集群仿真模型，验证编队飞行模式的可行性及导航数据误差规律等。本发明能够进行无人机机载传感器及无人机和飞行环境的仿真，并提供对多无人机通信情况数据采集功能，为后续数据的处理提供数据源。采用本发明充分将ROS与Ubuntu平台结合，具有可扩展，实用性的优点。，下面是一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，针对无人机导航传感器配置需求，构建定位系统，在软件模拟平台中集成各传感器完成单无人机模型；
步骤S2，单无人机模型中使用数据融合模型，实现对单无人机的飞行姿态描述；
步骤S3，根据不同编队控制方式，建立对应发布订阅模式，进行无人机编队飞行；
步骤S4，利用ROS Gazebo将步骤S1与S2所述单无人机模型和数据融合模型实例化，并通过步骤S3中建立的发布订阅模式，实现无人机集群编队飞行，观察其飞行稳定效果和数据流，给出验证和检测编队飞行模式的可行性评估结果及导航数据误差规律。
2.根据权利要求1所述的一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，步骤S1所述构建定位系统：依据无人机GPS定位原理，使用点对点的单向通信方式topic来传输导航卫星信号；建立4个Publisher节点，模拟4颗卫星节点，进行周期性、实时性地广播导航电文数据报文，UAV即subscriber节点对话题进行订阅，建立起Sub-Pub之间的通信，之后，经过GPS定位解算算法，获得在仿真环境中的GPS坐标。
3.根据权利要求1所述的一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，步骤S1所述无人机导航传感器包括但不限于GPS、高度计、陀螺仪、加速度计和磁强计；所述集成各传感器是指在ROS环境下建立传感器数据发布节点，即通过ROS::nodehandle()，ROS::init()进行节点的定义和初始化，设定发送的频率和消息内容；订阅节点即无人机节点调用subscribe函数，通过话题回调函数chatterCallback()返回发布节点的数据值，发布节点通过定期发布数据，订阅节点定期收到订阅数据，即完成单无人机模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，步骤S1所述软件模拟平台包括但不限于机器人软件平台ROS。
5.根据权利要求1所述的一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，步骤2所述数据融合模型是指依据无人机导航所需传感器数据，在单无人机模型中按照包括但不限于三级数据融合模型进行导航数据的处理，完成无人机飞行导航；所述飞行姿态描述包括但不限于航向角、俯仰角、横滚角、高度、水平位置、垂直即z轴、水平速度即x轴，y轴的速度信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，步骤S3所述不同编队控制方式包括但不限于集中式控制、分散式控制和分布式控制。
7.根据权利要求1所述的一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，其特征在于，步骤S3所述建立对应发布订阅模式是通过ROS发布节点和订阅节点来实现无人机编队控制方式，建立起发布节点和订阅节点之间的通信，实现集群的协同编队飞行。

说明书全文

一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法

技术领域

[0001] 本发明涉及无人机集群飞行编队位置及导航数据误差的仿真验证，具体涉及一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法。

背景技术

[0002] 无人机技术经过近现代几十年的发展已经相对成熟，在军事、农业、工业领域均发挥了重大作用。在复杂的环境下，多无人机集群可以为无人机的任务执行提供保障，也可以单次出动完成多种任务。在此，也即引出无人机集群安全，编队等一系列的问题。目前针对无人机成本昂贵，采用大量实体无人机组成集群做实验不切实际的问题，采用无人机集群的仿真模拟方式，去验证无人机集群安全、编队、协同方式等问题已经成为一个重要的研究课题。目前针对无人机集群的仿真，可以通过外部设备对实体无人机的飞行姿态进行采集，实时地解算出每架无人机信息数据，并经过打包通过TCP/IP协议的方式传送给地面站，地面站在虚拟环境中实时追踪但外部设备的成本往往过高；也可以通过仿真软件对无人机集群进行虚拟环境的仿真，但经常忽略集群之间通信模式的仿真。

发明内容

[0003] 本发明的目的是提供一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，该方法能更加真实的提供集群间的沟通交互和集群协同编队飞行的模拟，更有利于对无人机集群飞行编队数据传输与数据融合，编队模式验证，GPS欺骗攻击以及故障传播。

[0004] 实现本发明目的的具体技术方案是：一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法，具体包括以下步骤：
步骤S1，针对无人机导航传感器配置需求，构建定位系统（包括但不限于GPS），在软件模拟平台中集成各传感器完成单无人机模型；
步骤S2，单无人机模型中使用数据融合模型，实现对单无人机的飞行姿态描述；
步骤S3，根据不同编队控制方式，建立对应发布订阅模式，进行无人机编队飞行；
步骤S4，利用ROS Gazebo将步骤S1与S2所述单无人机模型和数据融合模型实例化，并通过步骤S3中建立的发布订阅模式，实现无人机集群编队飞行，观察其飞行稳定效果和数据流，给出验证和检测编队飞行模式的可行性评估结果及导航数据误差规律。

[0005] 步骤S1所述构建GPS定位系统：依据无人机GPS定位原理，使用点对点的单向通信方式topic来传输导航卫星信号；建立4个Publisher节点，模拟4颗卫星节点，进行周期性、实时性地广播导航电文数据报文，UAV即subscriber节点对话题进行订阅，建立起Sub-Pub之间的通信，之后，经过GPS定位解算算法，获得在仿真环境中的GPS坐标。

[0006] 步骤S1所述无人机导航传感器包括但不限于GPS、高度计、陀螺仪、加速度计和磁强计；所述集成各传感器是指在ROS环境下建立传感器数据发布节点，即通过ROS::nodehandle()，ROS::init()进行节点的定义和初始化，设定发送的频率和消息内容；订阅节点即无人机节点调用subscribe函数，通过话题回调函数chatterCallback()返回发布节点的数据值，发布节点通过定期发布数据，订阅节点定期收到订阅数据，即完成单无人机模型。

[0007] 步骤S1所述软件模拟平台包括但不限于机器人软件平台ROS (Robot Operating System）。

[0008] 步骤2所述数据融合模型是指依据无人机导航所需传感器数据，在单无人机模型中按照包括但不限于三级数据融合模型进行导航数据的处理，完成无人机飞行导航；所述飞行姿态描述包括但不限于航向角、俯仰角、横滚角、高度、水平位置、垂直即z轴、水平速度即x轴，y轴的速度信息。

[0009] 步骤S3所述不同编队控制方式包括但不限于集中式控制、分散式控制和分布式控制。

[0010] 步骤S3所述建立对应发布订阅模式是通过ROS发布节点和订阅节点来实现无人机编队控制方式，建立起发布节点和订阅节点之间的通信，实现集群的协同编队飞行。

[0011] 步骤S4所述利用ROS Gazebo将步骤S1与S2所述单无人机模型和数据融合模型实例化是指对将单无人机依据研究目标进行多个实例化，达到集群数量；通过ROS发布和订阅机制，将步骤S3中所述无人机控制方式，经过节点信息发布与订阅关系建立后，实现无人机集群的编队飞行，观察其飞行稳定效果和数据流，给出可行性可与不可的评估结果以及误差传输规律。

[0012] 本发明利用建立的基于ROS 的无人机集群仿真环境，对无人机集群进行集中式控制，分散式控制等不同控制方式格局得到的数据传输参数研究飞行过程中，数据延迟，误差等；进行GPS欺骗等模拟攻击实验，对无人机集群的位置感知和欺骗发现方法进行研究。切实贴合实际情况，针对无人机的实际搭载传感器进行仿真，同时对无人机集群协同编队模式进行模型搭建，提供一种切合实际的，有效的对无人机集群飞行真实情况的模拟验证。附图说明

[0013] 图1为本发明流程图；图2为本发明数据融合模型图。

具体实施方式

[0014] 结合以下具体实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明。实施本发明的过程、条件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本发明没有特别限制内容。实施例

[0015] 本实施例以领航-跟随编队模式为例对本发明一种基于仿真模拟软件的无人机集群验证方法做具体说明：步骤S1，无人机模型建立
首先，通过*.launch文件将无人机节点，GPS数据发布节点以及各个传感器状态节点加入文件项目中去，对无人机仿真模型进行位置速度等初始化操作，并在对应的节点*.cpp添加无人机的传感器数据发布节点（Publisher）和订阅节点（Subscriber），通过ROS：：
nodehandle init 进行节点的定义和初始化工作，设定发送的频率和消息等相关信息，订阅节点（即无人机节点）先进行节点的创建和初始化工作。同时，该节点调用subscribe函数，通过话题回掉函数chatterCallback（）函数返回发布节点的数据值，发布节点通过定期发布数据，订阅节点则定期收到相关数据，使每架无人机订阅个传感器发布节点数据，从而完成无人机传感器的集成，也即单无人机模型建立。

[0016] GPS定位系统的构建：分析无人机GPS定位原理，使用点对点的单向通信方式topic来传输导航卫星信号。考虑新建4个Publisher节点，模拟4颗卫星节点，进行周期性，实时性地广播导航电文topic数据报文，UAV（subscriber节点）对话题进行订阅，从而建立起Sub-pub之间的通信，之后，经过GPS定位解算算法，获得在仿真环境中的GPS坐标。

[0017] 步骤S2，单无人机模型中使用数据融合模型，实现对单无人机的飞行姿态描述参阅图2，其数据融合过程如图2所示：在该数据融合系统中，三级数据融合先由INS（惯性导航系统）里面的三轴陀螺仪，三轴加速度计，三轴磁力计测量出基本的第一级融合数据源，通过捷联姿态算法解算出两组姿态角（航向角，俯仰角，横滚角）,一组通过加速度计和磁力计解算，一组由陀螺仪解算，之后经过卡尔曼滤波进行融合得出最终的飞行姿态数据。

[0018] 在得出飞行姿态数据后，开始第二级信息融合，第一级信息融合时测量数据也将用到二级数据融合的过程中，第二及数据融合主要是位置速度信息的融合,在一级融合加速度计所测量的数据还有所得到的新姿态数据基础上，经过积分过程也可以解算位置与速度信息，在GPS和加速度计经过降噪卡尔曼滤波处理后，便得到较为精准的位置和速度信息,可以直接作为最终结果输出。

[0019] 水平方向位置、速度信息融合采用 Kalman 滤波算法。由加速度计解算的位置、速度信息作为 Kalman 滤波的预测信息，由 GPS 解算的位置信息作为 Kalman滤波的量测信息。

[0020] 第三级数据的融合，在高度垂直速度方面进行融合，GPS获取的高度基础上和垂直速度的基础上，再利用气压计测量一个高度，同时和加速度计的垂直加速度及经过积分后获得的高度值通过卡尔曼率波进行融合获得一组高度和垂直速度值，将加速度计和气压高度计融合的结果与GPS 输出的高度信息进行第二次融合，融合算法可以采用加权最小二乘估计算法，第二次融合可以有效降低第一次融合输出的方差，得到较高精度的飞行高度信息。

[0021] 最后，经过以上过程，一级融合获取飞行姿态信息（航向角，俯仰角，横滚角），二级融合获取水平位置和x轴，y轴的速度信息，三级融合获取高度和垂直速度信息，便获得无人机的姿态描述。

[0022] 依据真实单无人机的数据融合的过程，在*.launch文件中设定传感器数据初始参数，根据单无人机导航数据的三级数据融合模型如图2所示，获得无人机的姿态描述，编写传感器数据处理模块。

[0023] 步骤S3，根据不同编队控制方式，建立对应发布订阅模式，进行无人机编队飞行以领航-跟随法为例，长机的飞行姿态参数加速度以及目的地等由仿真者进行设定或由该节点自动实时生成并由定义的Publisher进行数据话题的发布。同时，僚机作为订阅者用Subscriber函数进行数据的接收飞行参数，飞行目的地等信息，从而调整自己的相关飞行参数和目的地，集群编队传输模式的实现方式由无人机节点对上级节点数据包主题订阅进行实现，其它编队控制方式则进行数据的分发。

[0024] 在以上基础模型的建立之后，进行步骤S4在完成基础的模型构建后，调用ROS Gazebo仿真组件添加无人机传感器节点以及仿真环境，编写*.cpp ROS节点文件，对无人机的行为进行控制。编写*.launch文件声明ROS节点，同时为无人机以及飞行环境进行初始化。

[0025] 单无人机依据研究目标进行多个实例化，达到集群数量；通过ROS发布和订阅机制，将步骤S3中所述对应的领航跟随法控制模式，经过节点信息发布与订阅关系建立后，实现无人机集群的编队飞行。

[0026] 在完成集群编队控制模型后，通过*.cpp对无人机集群发布控制指令，控制无人机集群的起飞、悬停及目标地点等操作。同时，观察无人机编队飞行是否稳定和按照编队模式飞行，若多无人机无法进行编队飞行，则评估结果编队控制方式为不可行，若组队平稳飞行，则评估结果该编队控制方式可行。在飞行过程中，将集群中各个无人机运行过程中坐标位置，姿态角，高度，速度，生成txt文本，进而得出误差传播规律。

[0027] 本发明的保护内容不局限于以上实施例。在不背离发明构思的精神和范围下，本领域技术人员能够想到的变化和优点都被包括在本发明中，并且以所附的权利要求书为保护范围。

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