人机工程仿真（精选7篇）
人机工程仿真 篇1
0 引言
人机工程学是研究人—机—环境三者之间相互关系的新兴学科,其应用多种理论、方法和测试手段,分析人与系统因素间作用关系,研究作业过程中人的生理变化、能量消耗及对环境适应情况,达到实现最佳状态的目的[1]。驾驶室作为驾驶员操作机器运行的主要控制平台,是典型的人机交互环境系统,其设计的合理性直接影响驾驶员的工作状态与效率。结合人机工程学对驾驶室进行优化设计与配置,在保证作业效率及安全性的同时可减少驾驶员体力疲劳和精神负担。
近些年,国内外学者结合人机工程理论,将计算机辅助设计、人体模型仿真分析等先进技术应用于驾驶室设计中。美国凯斯纽荷兰公司将多种航空技术应用于驾驶室设计中,提高驾驶舒适性及安全性[2]。英国诺丁汉( Nottingham) 大学研制开发出人机交互系统软件SAMMIE,可对驾驶过程中人员状态变化进行实时监测,为驾驶室优化设计提供数据参考[3]。西北农林大学对收获机械驾驶室进行了人机工程学设计,并提出了未来联合收获机驾驶室的人机工程研究方向[4]。上述研究多以汽车人机工程学为基础进行设计,无法完全适用于农业装备驾驶室,具有一定局限性,因此研究适用于农业装备驾驶室的人机工程设计具有重要意义。
在此背景下,本文以国产某种农业收获机械驾驶室为研究载体,对人机工程学理论进行研究,结合中国人体尺寸数据,对驾驶室进行舒适性分析,改进其驾驶舒适跨点、驾驶座椅及驾驶操纵装置,优化各器件间配置关系。在此基础上,运用CATIA( Computer Aided Three - dimensional Interactive Application ,计算机辅助三维交互应用) 对驾驶员驾驶姿态、操作可达性和视野范围等状态进行模拟仿真,并进行驾驶对比试验检验其设计合理性,为农业机械驾驶室的人机工程设计提供重要参考依据。
1 基于人机工程驾驶室器件开发设计
从驾驶员舒适性角度出发,以人机工程学为理论基础,结合中国人体尺寸数据,对驾驶室进行舒适性分析,改进设计驾驶舒适跨点、驾驶座椅及驾驶操作装置。
1. 1 驾驶舒适跨点
驾驶舒适跨点是驾驶过程中人体躯干与大腿间交接点,是标定驾驶室座椅空间尺寸的基准点,其设计的合理性直接影响驾驶员坐姿的舒适性、安全性、视野可达性及手伸界面。本文从人体舒适角度出发,根据驾驶室座椅设计原则,利用数值规划软件Lingo对驾驶跨点位置进行优化求解。
以适宜的跨点位置线为基础进行优化,定义跨点相对定位参考点的水平方向距离X与跨点的高度Z是为线性关系。建立模拟驾驶坐姿模型,以脚踵点O为坐标原点,驾驶室水平地面为X轴,竖直面为Z轴,建立XOZ直角坐标系,如图1( b) 所示。根据实际驾驶员坐姿疲劳情况,将坐姿模型简化为人体躯干、大臂、小臂、大腿、小腿、脚踝及手掌等7 部分,各部位间夹角以Qi表示( i = 1,2,. . . ,9) ,具体参数如表1 所示。根据确定舒适驾驶坐姿下的各部位角度范围[5,6,7],如图1( a) 所示。
设驾驶舒适跨点坐标为( Hx,Hz) ,利用人体几何关系建立跨点求解方程为
其中,θ 为脚踵及踝点连线与踏板平面间夹角( °) ; L1为大腿轴线长度( mm) ; L2为踝关节与脚踵点间距离( mm) ; L3为踝关节与加速踏板平面间距离( mm) ; L4为小腿轴线长度( mm) 。
根据人体统计学,得到驾驶员( 男女) 各比例段身体尺寸数据[8],应用数值规划软件Lingo确定目标函数和约束条件,优化出最适跨点范围,利用Mat Lab软件绘制不同的跨点舒适度范围曲线,如图2 所示。
由图2 可知: 影响跨点舒适范围因素主要为脚踵点位置、不同百分位人体尺寸及座椅靠背倾角。脚踵点位置移动及座椅靠背倾角变化,将导致舒适跨点范围变化; 不同百分位人体尺寸间差异,将导致舒适跨点曲线范围不同。通过整合,得到90% 人群舒适跨点的分布范围,如图2 ( d) 所示。其中,AB段区域为90% 人群跨点横向位移调节范围; CD段区域表示90% 人群跨点纵向位移调节范围。有利于驾驶员坐姿舒适性的座椅水平调节量为230 ~ 270mm,竖直调节量为170 ~ 200mm。
1. 2 驾驶室驾驶座椅
舒适驾驶座椅是安全驾驶作业的首要保证,其座椅的参数与布置直接影响驾驶员坐姿与视野可达性,同时可减小相对振动产生的疲劳强度。
根据人体解剖学[9],舒适驾驶坐姿应保证人体的大部分质量有较大支撑面积,单位压力均布在座椅靠背及椅面上,压力分布应从小到大平滑过渡,避免突变,其压力变化如图3 所示。根据人机工程学原理,结合中国人体实际尺寸分布,主要对驾驶座椅高度、座椅深度、座椅宽度、座面倾角及靠背倾角进行分析设计。
合适的座椅高度应低于小腿高度,保证保持大腿基本水平,大腿、小腿以及臀部皆可获得地面及椅面支撑。正确的座椅深度应可有效承担臀部力量,且使靠背方便地支撑腰椎部位,设计时应以女性较小百分位尺寸为基准。座椅宽度应较坐姿臀宽稍大,便于驾驶员可自由调整坐姿,同时靠背倾角应使人体脊柱处于正常状态。整体设计时,应保证座椅椅面材料软硬适宜,具备一定的耐磨性及防滑性等[10]。
1. 3 驾驶室操纵装置
驾驶室操纵装置主要分为手控操纵装置和脚控操纵装置两类。其中,手控操纵装置包括方向盘、操纵杆等,脚控装置为离合脚踏板等。合理合计相关操纵装置,可提高手脚操纵灵活性和准确度,减少驾驶疲劳度,提高驾驶安全性。
1) 方向盘。方向盘是驾驶员最重要的控制装置之一,其设计与布置的合理性直接影响驾驶安全性、舒适性及作业效率。其主要设计参数为方向盘平面与水平面夹角和方向盘的尺寸参数。
在驾驶过程中,驾驶员对方向盘施加一定的力产生扭矩,从而完成对其操纵。方向盘与水平面夹角与作用力间关系曲线如图4 ( a) 所示。分析可知: 驾驶员对其作用力随方向盘与水平面夹角增大而先减小后增大; 当夹角成90°时,驾驶员作用力值为最小,此时驾驶员腕关节处于最自然状态,但当需要用较大的力操作时较为费劲; 当夹角成0°时,最方便驾驶员对方向盘进行施力,但此时腕关节处于非自然的操纵状态,操作易疲劳,因此本文将方向盘与水平面夹角选定为15° ~ 70°范围内。参考中国人体坐姿数据,设定方向盘直径为350 ~ 380mm,方向盘截面直径为30 ~35mm,方向盘三维效果如图4( b) 所示。
2) 手操纵杆。驾驶室手操纵杆主要实现克服较大阻力的操纵,但并不适合于精确调节或连续作业,其主要设计参数为手柄形状和控制范围。
参照人体生理学特征,对操纵杆手柄形状及尺寸进行设计,以提高驾驶员操纵的舒适性。人体手掌掌心处肌肉最少且指骨间充满神经,为驾驶员最佳减震系统,因此手柄不应完全贴合掌心,保持一定空间使得振动受力无法集中,减少了长时间操作产生的手部疲劳[11]。图5 为常见的手柄形状,其中球形手柄适于摆动角度大于或等于30°操纵系统; 锥形和锭子形手柄适于摆动角度小于30°操纵系统。本文选取应用较广泛的锭子形手柄为操纵杆端头。
手操纵杆操纵角度和位移量应控制一定范围内,操纵范围过大,将增加驾驶员手臂位移量,加快驾驶疲劳积累。本文设计操纵杆控制角度以30° ~ 60°为易,前后角度不宜超过90°,左右角度不宜超过45°; 前后位移量不易超过350mm,左右位移量不易超过150mm。操纵范围如图6 所示。
3) 脚控踏板。当需要较大作用力进行操作,通常采用脚控操纵系统。其中,对于需要较大操纵力、速度快且准确性高的操作应选用右脚。
脚踏板角度是影响脚部施力的重要因素,如图7所示。适度角度应使驾驶员操纵踏触踏板时,身体下肢及脚踝关节处于舒适状态[12],其计算值为
其中,Z为拇指基准点到踵点水平距离( mm) 。
2 驾驶室总体布局设计
驾驶室作业空间设计主要是驾驶员在坐姿状态下,对驾驶室内座椅和控制器件进行总体配置,保证驾驶安全性及作业效率,同时提高驾驶员舒适性,减少驾驶疲劳积累。
2. 1 驾驶室内部器件布置
1) 手伸界面布置。驾驶员手伸界面是在正常姿势驾驶过程中,驾驶员身系安全带,右脚置于加速踏板上,双手握住方向盘,当进行其他操纵时双手所能伸及的最大空间,为操纵封闭曲面球形范围。为保证驾驶员行车安全,在行车过程中涉及各种操纵件应布置在手伸界面范围内。
根据驾驶员驾驶操作区域分布,将其分为水平工作区域、垂直工作区域及二者构成的立体封闭工作区域,如图8 所示。其中,“1”为上肢操作最佳范围,适宜配置使用频繁器件,如倒车系统、换挡系统及点火系统等; “2”为上肢操作较易范围,适宜配置使用较频器件; “3”为上肢操可达到最大范围,适宜配置使用不频繁器件。
2) 方向盘布置。方向盘布置主要考虑两方面影响: 一是最下缘同座椅间距离,保证人体腹部包络曲面与方向盘最下缘无法发生干涉现象; 另一方面对方向盘平面同水平面夹角进行考虑,保证方向盘最上缘无法遮挡驾驶员下视野。
根据经验推荐的合理数值范围,设计驾驶室座椅与方向盘下缘间水平距离L1在300 ~ 400mm范围内,垂直距离H1应大于230mm。同时,方向盘上缘不能进入驾驶员的前方视野,前下视野角度用 α 来表示,其取值范围为10° ~ 18°,如图9 所示。
2. 2 驾驶室整体布置
综合上述研究分析,本文设定脚踏板位置距座椅跨点距离为720mm,大小身材皆可通过调节座椅的前后距离来得到踵点到座椅的舒适距离。驾驶室脚控装置主要包括左脚离合控制器和右脚加速踏板控制器,将其以方向盘的轴线为中心对称布置,各踏板轴线距方向盘轴线距离为240mm,整体驾驶室布置如图10 所示。
3 虚拟人机系统舒适性评价仿真
以CATIA V5R20 人机工程设计模块为研究平台,通过调节驾驶员各种操作状态和运动姿势,进行驾驶室舒适性评价仿真分析。
3. 1 人机驾驶模拟前处理
采集100 个中国驾驶员相关数据为样本,以CATIA软件中人体构造模块为研究平台,进行尺寸数据编辑,得到虚拟中国人人体模型,并输入至姿态编辑模块,模拟静态驾驶动作[13],如图11 所示。
3. 2 姿态分析模拟
进行驾驶姿态仿真分析,建立人体坐姿舒适角度范围与操纵舒适性间关系模型,并赋予不同范围以不同分值,通过虚拟仿真得到各个作业状态下驾驶员躯干、大腿、小腿、大臂和脚踝关等部位姿态评分。通过仿真结果可知: 各部位姿态分数处于78 ~ 100 分范围内,可满足人机工程驾驶舒适性要求。虽人体各个部位皆非处于最佳状态,但其整体效果最佳,肘部及腿部姿态仿真如图12 所示。
3. 3 操作驾驶可达性模拟
进行操作驾驶可达性仿真,设定人体模型在背部靠紧椅背,仅依靠肩周运动,对其左右手可达区域方位进行模拟分析,如图13 所示。由仿真结果可知: 右手可达区域覆盖控制装置右半部分全部及左侧操纵大部,左手可达区域覆盖左侧操纵装置的大部分和右侧操作小部,且两侧皆作业范围皆足够覆盖工作范围,证明驾驶可达性效果良好。
3. 4 驾驶员视野区域模拟
进行操作驾驶视野区域模拟,设定模型背部与驾驶座椅间固定约束,依靠颈部调整头部方向,以控制相关视野范围,对驾驶员进行平视、视野上下限及左右限模拟,进行驾驶员视野仿真,如图14 所示。
分析可知: 对于4 个方向驾驶员视野良好,驾驶员视野下限可以掌握整个方向盘面板及脚踏板、左右视野容纳驾驶室两侧外部情况,证明了驾驶室整体布置的合理性。
4 驾驶舒适性对比试验
为检验驾驶室设计合理性及仿真分析可行性,以改进前后驾驶室为试验平台,进行驾驶舒适性试验。
4. 1 试验对象
为避免年龄与疾病等外部条件对试验结果影响,分别选取20 名男子和20 名女子作为试验样本,年龄31 ± 5. 2 岁; 被测男子身高范围160 ~ 177cm,体重范围48 ~ 75kg; 被试女子身高范围152 ~ 166cm,体重范围42 ~ 66kg; 皆具有3 年以上驾驶经验。所有样本均身体健康,无心脑血管疾病及睡眠充足,且在试验前无疲劳症状,情绪稳定。驾驶环境对比如图15 所示。
4. 2 试验方案与结果
测试时间为2015 年9 月10 日,测试期间气温18~ 25℃ 。考虑时间和天气等因素对试验的影响,选择天气晴朗的工作日,试验过程中驾驶室温度变化不大,对测试结果不会产生影响。分别对改进前后驾驶室进行试验测试,试验前驾驶员静坐在驾驶室中10min,调整其驾驶坐姿。驾驶员连续驾驶60min,驾驶过程中驾驶员控制驾驶室内相关器件( 座椅、方向盘、操作杆及脚踏板等) ,并调整其最佳视觉角度[14],如图15 所示。
测试结束后,采用被试自我疲劳评价的方式进行疲劳舒适性主观评测[15]。调查问卷的驾驶疲劳程度等级划分为5 级: 非常舒适、有点舒适、无影响、有点疲劳、非常疲劳。试验中,每个样本共填写7 份主观疲劳调查问卷,对应时刻为0、10、20、30、40、50、60min。根据调查问卷的结果,求得各个时刻对各器件的舒适疲劳度得分的平均值。
具体试验结果如图16 所示。由图16 可知: 随驾驶时间增加,驾驶员对两种驾驶室主观舒适性皆呈逐渐下降趋势。在0 ~ 20min驾驶时间内,对于两种驾驶室平均舒适性评价一致; 在20 ~ 60min驾驶时间内,改进前驾驶室驾驶员疲劳累积趋势加快。由此证明,改进后驾驶舒适性优于改进前,驾驶室设计布局合理。
5 结论
1) 以人机工程学为理论基础,结合中国人体尺寸数据,对驾驶室进行舒适性分析,改进设计驾驶舒适跨点、驾驶座椅及驾驶操作装置,优化各器件间布置关系。
2) 以CATIA人机工程设计模块为研究平台,对驾驶姿态、操作可达性和视野范围进行虚拟仿真试验,证明了仿真分析驾驶室舒适程度的可行性。
3) 对改进前后驾驶室舒适性进行主观对比试验,结果表明: 随驾驶时间增加,驾驶员对两种驾驶室主观舒适性皆呈逐渐下降趋势。在0 ~ 20min驾驶时间内,对于两种驾驶室平均舒适性评价一致; 在20 ~60min驾驶时间内,改进前驾驶室驾驶员疲劳累积趋势加快。改进的驾驶室总体布局合理,可满足驾驶员对驾驶室驾驶舒适性及安全性需求。
摘要：为提高驾驶室舒适性及安全性,以国产某种收获机械驾驶室为研究载体,对人机工程学理论进行研究,结合中国人体尺寸数据,对驾驶室进行舒适性分析,改进其驾驶舒适跨点、驾驶座椅及驾驶操纵装置,优化各器件间布局配置关系。基于CATIA软件人机工程设计模块,对驾驶员驾驶姿态、操作可达性和视野范围进行模拟仿真,检验驾驶室设计合理性。对改进前后驾驶室舒适性进行主观对比试验,结果表明:随驾驶时间增加,驾驶员对两种驾驶室主观舒适性皆呈下降趋势;在0~20min驾驶时间内,对于两种驾驶室平均舒适性评价一致,在2 0~6 0 min驾驶时间内,改进前驾驶室驾驶员疲劳累积趋势加快;改进后的驾驶室总体布局合理,可满足对驾驶舒适性及安全性需求。该研究证明了人机仿真系统分析驾驶室舒适程度的可行性,为驾驶室的人机设计改进提供了参考依据。
关键词：驾驶室,舒适性,人机工程,收获机械,CATIA
无人机地面滑跑精确建模与仿真 篇2
在军事上, 无人机可执行监视、侦查及对敌攻击等任务, 也可用于维稳、反恐、边界巡逻等。除此之外, 无人机还广泛应用于民用和科学研究等领域, 如灾情监视、缉私查毒、环境保护、大气研究等。
无人机的地面滑跑段是无人机自主起飞和自主着陆的主要组成部分, 对无人机来说关系到能否完成预定任务及安全返航回收。本文将主要对无人机受到地面的作用力进行分析, 在俄式坐标系框架下对四点式布局起落架进行精确的数学建模。
2 坐标系以及相互之间的转移矩阵
为了确切描述飞机的运动状态, 必须选择适当的坐标系。所有的坐标系均为右手直角坐标系, 主要包括地面坐标系, 机体坐标系, 气流坐标系, 航迹坐标系, 稳定坐标系等。在正常的情况下, x, y, z分别指向前方, 上方以及右方。除了地面坐标系之外, 原点O均在飞机质心处。
2.1 地面坐标系Odxdydzd
Odxdydzd固连于被认为是平面的地球表面, xd轴在水平面内并指向某一方向, yd轴为铅垂线, zd在水平面内垂直于xd轴向右。
2.2 机体坐标系Otxtytzt
Otxtytzt固连于飞机机体。原点Ot取在飞机质心处, xtyt平面与飞机对称面重合, xt轴平行于飞机设计轴线并指向飞机机头, yt轴在对称面内垂直xt轴指向上方, zt垂直飞机对称面指向机身右方。
在起落架建模过程中, 经常用到的是机体坐标系与地面坐标系的互相转化。地面坐标系沿着y轴向左转动偏航角Ψ角, 沿着z轴向上转动俯仰角角, 沿着x轴向右转动滚转角γ角, 从而得到地面坐标系到体轴坐标系的转换矩阵为:
3 地面滑跑模型
3.1 起落架四点式布局
如图1, 2所示, Xn, Xm分别为前轮和主轮在机体坐标系下沿着x方向到飞机重心处的距离;Yn, Ym分别为起落架完全松弛状态下前轮起落架和主轮起落架的长度;Zn, Zm分别为前轮和主轮在机体坐标系下沿着z方向到飞机重心处的距离, 从而可以得到四个机轮在机体坐标系下的以飞机重心为原点的坐标, 分别是:
3.2 地面作用力
地面作用在无人机上的力包括支反力、滚动阻力和侧向力。
3.2.1 支反力
支反力py与机轮的压缩量dp以及机轮垂直速率vp有关, 假设dp在起落架受压迫时为正, vp速度方向向上时为正, 机轮的压缩系数为ks, 阻尼系数为kd, 那么地面作用在飞机上的支反力为:
支反力的方向总是垂直于地面向上。
3.2.2 滚转阻力
当主轮未采用刹车时, 滚转阻力qx为滚动摩擦力, 滚动摩擦系数为μ;当主轮采用刹车但未发生抱死的情况下, 滚转阻力qx为滚动摩擦力和刹车诱导产生的摩擦力之和, δ (b) 是诱导阻力系数, 自变量b是刹车量的大小;当主轮采用刹车并抱死的情况下, 滚转阻力仅有滑动摩擦力, 滑动摩擦系数为ξ。滚转阻力的方向沿着机轮切面向后。综上可得三种情况下的主轮的滚转阻力分别为:
由于前轮没有刹车装置, 因此前轮的滚转阻力为滚动摩擦力。
3.2.3 侧向力
机轮的行驶方向与机轮旋转面形成的夹角为机轮的侧偏角, 若机轮伴有侧向滑动, 则会产生垂直于机轮旋转面的力, 这个力也可以看成是机轮发生侧向滑动时阻碍滑动的力, 即侧向力。当机轮侧偏角小于5°时, 侧向力与侧偏角成正比例关系, 方向垂直于机轮旋转面, 如图3, 即
其中, kξ为侧滑系数, β为机轮的侧偏角。
对于前轮, bn是前轮转弯的角度, 右转为正, vzn和vxn分别是前机轮在体轴系下的Z向速度和X向速度, 则
对于主轮, vzm和vxm分别是主机轮在体轴系下的Z向速度和X向速度, 则
3.3 力与力矩的计算
3.3.1 支反力的计算
由式 (3) 可知四个机轮在机体坐标系下的坐标, 结合机体坐标系到地面坐标系的转换矩阵式 (2) , 可以得到四个机轮在地面坐标系下的坐标表示, 分别为:
从而可以得到四个起落架的压缩量分别为:
其中, H为飞机重心离地高度。此时机轮在地面坐标下的实际坐标表示为:
从而得到机轮在机体坐标系下的实际坐标为:
同理可以求取四个机轮在地面坐标系下的速度向量为:
其p, q, r分别为机体坐标系下的三轴角速率, vx, vy, vz分别为地面坐标系下飞机重心的速度向量, 从而得到机轮垂直速率:
把式 (3.8) , (3.12) 代入式 (3.2) 可以得到四个机轮各自的支反力plny, prny, plmy, prmy。
3.3.2滚转阻力和侧向力
已知各个机轮的支反力以及飞机重心的速度, 由式 (5) 和式 (6) , 可以得到各个机轮的滚转阻力分别为qlnx, qrnx, qlmx, qrmx, 以及各自侧向力rlnz, rrnz, rlmz, rrmz, 由图3的几何关系把滚转阻力和侧向力各自分解到地面坐标系下的x方向和z方向上, 从而得到每个机轮地面坐标系下的三轴的力:
更进一步, 可以得到机体坐标下的地面对飞机重心作用力向量:
3.3.3合力和合力矩
由式 (3.14) 可以得到地面对飞机总的作用力为:
地面通过机轮作用在飞机上的力矩为:
得到合力矩为:
把地面作用在飞机上的合力以及地面作用在飞机上的合力矩, 见式 (17) , (19) , 接入到飞机六自由度非线性动力学方程组中, 从而完成滑跑模型的精确建模。
4仿真分析
本文利用Simulink的模块搭建飞机六自由度非线性地面滑跑模型并通过UDP端口与FlightGear软件通讯, 仿真过程中通过游戏杆输入发动机推力、刹车以及前轮偏转的角度使油门杆位于慢车位置, 飞机在地面上慢慢滑行, 最后刹车, 飞机停止。
5结论
本文针对四点式布局起落架进行精确的建模, 通过对仿真结果分析来看, 模型能够真实模拟飞机滑跑时的各种状态。
参考文献
[1]郝现伟, 杨业, 贾志强等.无人机着陆滑跑数学模型与纠偏控制[J].电机与控制学报, 2014, 18 (5) :85-92.
[2]吴森堂, 费玉华.飞行控制系统[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2005.
[3]段松云.无人机起飞/着陆阶段建模和飞行动力学仿真系统设计[D].北京:清华大学, 2004.
人机工程仿真 篇3
无人作战飞机由于可对敌发现、直接打击、直接摧毁,已经成为无人机发展的重要方向。但是,由于现代战场环境日趋复杂,情况多变,无人机在其作战与训练过程中有众多的不确定因素,直接进行作战与训练存在成本高、风险大等问题;仿真具有成本低,零风险,可重复使用等优点,已经成为各国无人机发展的重点领域[1]。无人机作战训练仿真在指导人员训练、战法研究、装备发展、体系验证等方面都具有重要意义。
对于作战仿真方面的研究,国外发展较早,已经形成多个货架产品,总体来说较国内领先很多。在国内也有很多研究[2,3,4],成果最显著的是国防科大,其在国家863计划资助下完成了“分布式海战虚拟现实仿真环境DVSE2000”软件,实现了远程、多兵种的联合渡海登岛作战的分布式模拟演练[5]。 在此基础上,又进行了大量研究[6,7]。
本文在前人研究的基础上,针对无人机作战的特定应用,结合STAGE仿真软件,构造了战场环境,设计作战想定,进行了仿真推演,取得了良好的效果。
1无人机作战方式方法和仿真系统结构
1.1无人机作战样式及流程
当前,无人机运用方式可总结为:靶机、侦察、监视、识别/信息获取、电子干扰(诱饵/欺骗、电磁压制)、对地/水面补给及攻击、火力引导/目标指示、通信中继、战果评估和空中预警拦截等[8]。
由于无人机有其自身的特点,其作战方式与以往大多数平台也不尽相同。以美国“捕食者”无人机为例,其具有长航时(飞行时间可达24小时以上)、可持续作战、多载荷(可同时配备各种侦察设备和打击武器)和可近距离靠近等优势,在战区侦察、监视和情报收集、边境巡逻与监视、时敏目标快速和实时打击等方面都能够发挥重要作用。
“捕食者”对时敏目标的打击过程可以用毁伤链表示(如图1所示),以往大多数攻击平台最多能覆盖四个环节(即定位、跟踪、瞄准、交战),而无人机具有长航时特性,能够持续作战,可以覆盖六个环节。这样,无人机完成任务的能力进一步加强,有助于更好的完成作战使命。
无人机任务剖面图[9](如图2所示)完整地显示了无人机作战使用的全过程:由情报人员搜集情报,作战人员拟定作战方案,装载至无人机;无人机从机场起飞,爬升至巡航高度,飞向任务区域;到达任务区域后执行侦察/监视、目标搜索、目标打击、战果评估等任务;在完成任务后,飞出任务区域,返航回收。
1.2基于STAGE的无人机作战仿真系统结构
场景工具包和环境生成软件STAGE是加拿大ENGENUITY公司推出的一款用于建立实时作战仿真的软件工具[10]。它采用的仿真机制以及各种模型为用户提供了丰富的仿真手段,将用户从构建仿真平台的束缚中解放出来,可以集中精力投入到自己的模型开发和仿真设计中。同时,它用二维态势图和三维视景的方式,将整个作战仿真的过程逼真地呈现给仿真人员,使仿真人员对作战有直观的感受,对人员训练、战法研究有重要作用。
基于STAGE的无人机作战仿真系统结构如图3所示,它以高层结构体系(HLA)为核心,对各部分进行管理。仿真时,首先设定战场环境,加载实体模型,选择武器种类及其控制方式,加入传感器模块,搭建仿真平台;然后根据需求,拟定作战想定,输入系统,进行仿真实验;仿真运行,实时的输出战场二维态势图和三维视景;最后根据想定的作战需求和作战结果进行效能评估。
(1) 战场环境建模
无人机战场环境模型主要包括地形环境、大气环境、电磁环境等模型。这些环境因素对无人机飞行、传感器感测、雷达探测等能力具有直接的影响,有必要对其进行研究。
其中,地形主要构建作战区域的海拔、山脉、湖泊以及建筑等模型;大气主要从天气(雨、雪等)、风、温度、湿度、密度、压强等方面进行建模;电磁环境主要考虑各种有意无意的人为电磁辐射、自然电磁辐射等,同时必须考虑地形、天气等环境对电磁辐射的影响。在具体问题中,根据各因素对系统影响的重要程度,可以对模型进行适当的简化,以提高系统运行速度满足仿真的实时性要求。
(2) 实体结构模型
实体结构模型要体现仿真的真实性,必须对实体的行为能力进行一定的限制,使其符合真实实体的特性。主要包括仿真实体的运动学和动力学模型、传感器模型、武器模型等。
例如无人机的最大巡航速度、最小转弯半径、最大角速度、爬升率及下降率;传感器的探测方式、探测距离、探测精度、频率特性;武器的飞行方式、杀伤半径、毁伤程度等。
(3) 实体行为模型
实体行为模型主要是对仿真中实体的行为进行实时控制。例如无人机行导航、导弹发射时机、雷达的开关,车辆的运行、应对事件的处理方法等。开发实体行为模型主要依据STAGE软件里的任务(MISSION)和脚本(SCRIPT)两个模块来完成。
任务模块(MISSION)开发方便,以表格的方式给出,用户只需选择实体的控制的触发方式、触发条件和对实体采用何种控制操作,便可以操控实体。对实体的控制有很多种,包括信息发送、自身导航、武器发射、脚本触发等等。关于任务模块开发的具体内容,在文献[11]中有详细介绍,此处不再赘述。
脚本(SCRIPT)的开发与任务(MISSION)的开发不同,需要编写代码。和编写程序一样,有其必要的规范,首先进行初始化,然后加入用户的控制方法,最后以“SCRIPT END”结束,其开发的具体过程参考文献[12]。
任务和脚本是对实体两种不同的控制组织方式,任务模块开发方便,但由于逻辑判断和操控动作只能选择系统提供的方式,开发具有局限性;脚本开发难度较大,需要写代码,但更加灵活。两种控制方式都独立于实体,可以相互调用。这样,利用两者优势互补,便可以开发出更加高效,更加合乎仿真设计的控制方式。
编写好SCRIPT和MISSION模块后,就可以在STAGE的Scenario Editor下的Object Inspector为实体选择,然后实体便可根据仿真场景和SCRIPT、MISSION的指令进行实体控制。
2关键实体模型扩展开发
虽然STAGE向用户提供了大量通用的实体模型,依旧不能满足用户的特殊需求,有必要进行模型扩展,建立用户自己的实体模型,并加载至STAGE中。
2.1导弹导引模型
无人机攻击目标是静止的建筑桥梁工事设施或低速运动的坦克车辆等,适合采用追踪法进行导弹导引:即导弹发射后,由导弹自带传感器系统对目标追踪,根据导弹和目标的运动状态,引导导弹实时对准目标,向目标方向运动,等到引爆时机成熟时,引爆战斗部摧毁目标。
下面以追踪法制导律为例,进行导弹导引律建模:
如图4所示,在参考坐标系XOY中,M是导弹,T是目标,R是导弹到目标的距离,过M点与X轴平行的线是参考基准线,Vm是导弹速度矢量,Vt是目标速度矢量,q、ηm、θm、ηt、θt是各夹角。
导弹-目标相对运动方程为:
q=ηm+θm=ηt+θt (3)
对于追踪法来说,要求导弹速度方向实时对准目标,即:
ηm=0 (4)
q=θm (5)
此时:
根据式(6)和式(7)以及探测到的目标运动信息,可以解算导弹运动规律,引导导弹攻击目标。
2.2无人机飞行限制模型
无人机在飞行过程中要受到各种物理限制,主要体现在动力学和运动学两方面。动力学限制主要有重力、升力、推力、以及空气动力等施加在飞机上,通过力的作用改变飞机的运动学特性;运动学限制主要是状态传导积累作用:位移是速度的积分,速度是加速度的积分;同理角度、角速度、角加速度也是这个关系,只有对这些条件进行建模,才能得到一个更加真实的无人机模型。无人机运动由六自由度十二个方程决定[13]:式(8)是无人机动力学方程,前三个方程代表力与加速度的关系,后三个方程代表力矩与角加速度的关系;式(9)是无人机运动学方程,无人机的轨迹是用速度坐标系描述的,如果知道飞机的机体运动参量,需要将机体坐标系参量转换到地面坐标系。
建模的主要工作是根据方程组,将模型参数具体化。对飞行控制系统来说,需要精确计算飞机的控制作用就要有准确的飞机模型,因此采用小扰动方程,局部线性化等方法精确建模,但计算量偏大;对于仿真,实现的主要功能是对无人机的运动进行限制,可以作一定简化。做法是:确定或微小变化的参数确定其数值,变化范围不太大的参数确定其边界,大范围变化的参数分段边界化。这样不仅能够较真实的模拟飞机的运动,还能减小计算量,提高仿真速度,满足实时性要求。
2.3模型加载
实体模型建立后,要将其编程并载入STAGE软件中,具体做法如文献[14]所述。用户加载实体后,新加载的实体和系统原有实体没有区别,用户可以方便的调用。
3仿真实例
3.1作战想定
假定在某区域,将有一敌对分子重要物资运输车辆,他们出现的具体时间和地点不定,拟用无人作战飞机在区域内巡逻搜索,发现目标即转入攻击状态,锁定目标,确认后直接攻击,摧毁目标。
3.2仿真流程
仿真开始前,先进行系统设置,如:设置无人机搜索路径,挂载导弹类型和数量,机载雷达的探测范围,为无人机和敌方车辆选择各自的mission和script,并设置敌方车辆出现的时间、地点、运动路线等。设置完毕后,点击开始按钮开始仿真,仿真分为以下几个阶段:
(1) 无人机根据规划航路,飞至目标区域,在预定区域巡航飞行,进行“之”字形搜索,查找目标。
(2) 无人机发现目标,脱离规划航路,进行目标确认与跟踪。
(3) 一定条件下,无人机进行盘旋,调整自身高度、位置和姿态,为锁定目标从而发射导弹做准备。
(4) 满足导弹发射条件后,经确认,发射导弹攻击目标。
(5) 继续保持对目标的跟踪监视,观察毁伤情况:若目标摧毁,则任务完成,继续巡逻或返航;若目标未摧毁或毁伤程度不够,则准备进行新一轮打击;若此时武器已经用完,则向指挥中心报告,请求支援,并继续对目标跟踪监视。
(6) 根据任务完成情况进行战果评估。
其仿真流程图5所示。
3.3仿真结果及分析
根据作战想定,无人机携2枚导弹并有雷达等探测设备,以预定航路在区域内“之”字形巡逻搜索;敌方车辆在不同时间出现在预定区域的不同位置。根据车辆出现的时间地点不同,将仿真分为10个场景;每个场景中车辆采取3种不同规避方式,进行仿真推演。
仿真结果如下:
有3次仿真无人机未搜索到目标(3次仿真对应车辆出现的同一时间同一地点),其余都搜索到目标,并进行了导弹攻击。在导弹攻击的几次仿真中,车辆不规避时,导弹一发命中有5次;第一发未中,第二发命中的有2次;两发均未命中的为2次。车辆以与导弹攻击方向成20°期望角规避,导弹均1发命中。车辆以与导弹攻击方向成70°期望角规避时,导弹一发命中3次;第一发未中,第二发命中的1次,其余两发均未命中。
在仿真中限定车辆的速度是相同的;期望角是目标值,车辆由于运动的限制条件,其动态过程不能实时达到目标值,只能在条件限制范围内向目标值靠近。
仿真态势如图6所示,其中,“之”字形线条为无人机规划搜索路径,圆形区域是预定敌方车辆出现的范围;当前无人机发现敌方车辆后,发射导弹攻击,导弹还在飞行途中。
对仿真结果进行分析认为:无人机未搜索到目标是由于其搜索范围、搜索航路与敌方车辆出现的时间地点有关,未成功搜索,说明车辆正好处于此次无人机搜索方案的盲区中,但其搜索概率已经达到90%,效果较好。目标小角度规避时,导弹攻击过载小,容易控制,因此打击效果明显,此种情况也适用于目标静止情况;车辆不进行针对性的规避,也就是随机转弯时,发现目标后摧毁概率77.8%,结合搜索概率,总的摧毁概率70.0%;大角度规避时,打击效果较差,总的摧毁概率只有40.0%,这是由于车辆规避方式正好不利于追踪法制导律,导弹攻击时过载较大,特别在末端,导弹不能实时调整攻击方向,因此效果不好,实际运行时,车辆运动要受到更多因素影响,达不到如此好的规避效果,打击效果应该优于此种方案。
从总的结果看,打击效果比较好,此方案是一种实用的战法。
4结语
本文以作战仿真软件STAGE为开发平台,针对无人机的作战使用特点进行了关键实体建模和仿真环境开发,对一个典型的无人机作战初级想定进行多次仿真,认为典型想定的战法比较实用,为无人机作战使用仿真的进一步研究打下了一定的基础。后续的工作包括进一步提高仿真的逼真性和可信度,进行多无人机、有人/无人机协同作战和其它类型的无人机作战方法仿真研究。
摘要：在对无人机作战特点及使用样式深入研究的基础上,综合运用STAGE(scenario toolkit and generation environment)仿真软件,给出以HLA为核心的无人机作战仿真系统框架,构建无人机和导弹等关键实体扩展模型,开发了战场仿真环境。结合无人机典型作战想定,设计了仿真流程,并进行仿真推演。结果表明此战法打击效果较好,具有一定实用意义,为无人机作战研究提供了一种新的可行研究思路。
人机工程仿真 篇4
目前,因意外事故、疾病、机体老化等因素造成肢体功能障碍或残疾的患者日益增多,将康复医学与机器人结合起来的康复机器人技术成为国内外的研究热点[1]。较早对康复机器人进行深入研究的主要集中在欧美、日本等发达国家,结合机器人与康复医学技术,研制了康复机器人,并在实际的康复训练中取得了良好的效果[2,3,4,5]。在我国,康复医学工程逐渐得到普遍重视,清华大学、哈尔滨工程大学、燕山大学、上海交通大学等都对下肢康复机器人进行了研究,取得了一系列比较有价值的研究成果[6,7,8,9,10]。
根据患者在康复训练中的身体姿态,下肢康复机器人可分为四类,即坐/卧式下肢康复机器人、直立式下肢康复机器人、辅助起立式康复机器人和多体位式康复机器人。其中,坐/卧式下肢康复机器人最大的优势在于,运动训练过程中,患者处于坐立、斜躺或平躺的姿态,无需为身体提供支撑[11]。本文提出一种结构简单、控制方便的卧式下肢康复训练机器人,以满足病人在不同康复阶段的训练需要。
康复训练过程中,由机构控制件的运动规律求患肢运动规律,是运动学正分析;由患肢运动规律求机构控制件的运动规律,是运动学逆分析。本文先根据患肢关节的活动要求制定康复训练轨迹,对机构进行运动学逆分析,得到控制件的控制规律;然后由运动学正分析推导出患肢的运动轨迹,并与期望轨迹比较,调整控制策略,为制定康复训练计划提供依据。
1 下肢康复机器人结构方案设计
人体单下肢共有7个自由度(髋关节3个,膝关节1个,踝关节3个),三个关节组合起来可以进行复杂的空间运动。其中,在矢状面内的运动是人体下肢的主运动[12]。为减少康复训练给患者和医护人员带来的劳动强度,本文设计了一种用于患者卧床时进行腿部康复训练的机器人结构方案,其可附着于患肢的踝关节处,对髋、膝关节的屈伸进行运动训练,结构简图如图1所示。
该下肢康复机器人包括左腿和右腿两套机构,每套机构在实际使用时,同人体的大腿、小腿和躯干共同组成一个5连杆机构。这种具有2个自由度的5杆机构,刚性好、累积误差小,能准确实现给定的任意复杂轨迹。由于利用传动带约束了左、右腿的滑块,所以该机器人系统是一个3自由度的并联机构。对患者下肢进行训练时,由电机驱动连杆和滑块,带动髋、膝关节在平面内完成周期性的屈伸运动。
由于该康复机器人的左腿和右腿两套机构关于人体矢状面对称,为进行运动学分析,在人体矢状面上建立参考坐标系,分析右腿机构即可,再由位置和相位关系确定左腿机构的参数。
2 运动学分析
在人体矢状面上建立参考坐标系O-XYZ,以右腿髋关节为原点建立局部坐标系OR-XRYRZR,如图2所示。图中所有角度逆时针为正;l1和l2分别为大腿和小腿的长度,l3和l4分别为杆CB和DC的长度;θR1和θR2分别为大腿和小腿与YR轴的夹角,αR为CB杆与YR轴的夹角;qRHz和qRKz分别表示髋关节和膝关节的转角;xR和h分别表示滑块D相对右髋关节的水平和竖直距离。B点作为系统的末端,其位置由坐标(xRB,yRB)确定。
2.1 运动学正分析
运动学正分析就是已知机构控制件的运动规律xR和αR,求解B点的位置、速度及qRHz和qRKz。
(1)位移正分析
图2中,由闭环矢量法可得:
在XR和YR轴上分解矢量,可得系统末端B点的位置坐标,即:
令xR+l3sinαR=G和(l4-h)+l3cosαR=H,由式可解出θR1和θR2为:
其中,G2+H2=A,l12+l22=B,l12-l22=C。
根据运动学正分析可得右髋、膝关节的转角qRHz和qRKz分别为:
(2)速度正分析
将式(2)对时间t求导,可得:
由此解出:
其中:
将式代入由式,整理后可得系统末端B点的速度为:
其中:
2.2 运动学逆分析
运动学逆分析就是已知规划关节的运动规律qRHz和qRKz,求解机构控制件的运动规律xR和αR。
(1)位移逆分析
根据规划好的qRHz和qRKz,代入式可确定θR1和θR2,再由式即可解出:
(2)速度逆分析
由确定的,根据式可得:
对于左腿机构,保持参数不变,根据位置和相位关系,可求得相应的运动学模型。
3 仿真分析
在图2所示的坐标系中,A为右膝关节,B、C和D分别为下肢康复机器人的关节中心。以身高为l=1.75m的病患为研究对象,该康复训练机器人的结构模型参数如下:l1=0.431m,l2=0.415m,l3=0.18m,l4=0.20m,h=0.24m。为避免系统在运动过程中出现死点,并考虑髋、膝关节训练中的舒适度,关节转角范围为:10°<qRHz<60°,-10°<qRKz<-130°,0°<αR<120°,滑块的最大移动距离为0.6 m。
由运动学方程,可以得出下肢髋、膝关节的转角与机器人各关节转角之间的运动关系。为验证上述运动学模型的正确性和康复训练的可行性,利用MATLAB/Simulink软件,对机器人系统进行运动仿真分析。康复训练过程中,为使训练平稳、安全,考虑关节运动的角加速度连续变化,不致产生力的突变,因此,对髋、膝关节运动的角速度进行规划。输入双下肢髋、膝关节的规划轨迹,根据运动学逆分析获得机器人控制件的规律,以控制件的规律对患肢进行训练,根据运动学正分析获得髋、膝关节实际的训练轨迹。规划患者下肢髋、膝关节进行周期性训练,仿真结果如图3~6所示。
从图3可以看出,由机构运动学模型输出的髋、膝关节实际训练轨迹与规划轨迹一致,验证了上述运动学模型的正确性。
图4为实际训练过程中,髋、膝关节的转角。下肢髋、膝关节的角度变化范围分别为10°~58°和-10°~-130°,满足预先规划的训练范围。图5为实际训练过程中的末端轨迹,水平方向位移约0.48 m,竖直方向位移约0.13 m。
图6为机构控制件的运动轨迹。规划髋、膝关节角速度变化规律,由运动学逆分析即可得到控制件运动规律。滑块的最大移动距离约为0.53 m,连杆CB的转动范围为44°~100°。对患肢进行康复训练时,以此控制件的运动规律作为系统的输入,即可实现对髋、膝关节的周期性训练。
由仿真结果可以看出,本文推导出的正、逆运动学模型是正确的,是该下肢康复机器人实现控制和进行康复训练的基础,也是机构优化和动力学分析的基础。
4 结论
人机工程仿真 篇5
飞机燃油系统是用来储存机载发动机(含辅助动力装置)需用的燃油,并在飞机允许的一切可能的飞行状态和工作条件下,按一定的顺序向发动机燃烧室不间断地供给规定压力和流量的燃油[[1]]。人类最早的飞机燃油系统只有一个油箱和一些简单的导管,由一台供油泵将燃油供给发动机即可,这是最简单的燃油系统。随着现代航空技术的不断发展,飞机设计水平的不断提高,作为飞机重要的功能系统,燃油系统的组成也是由简单到复杂,系统的功能也趋于完善,燃油系统己经成为一个比较复杂的网络系统。
高空长航时无人机是一种新型的无人飞行器,在战场侦察和高空大气探测方面有其特殊的用途。巡航时的能源消耗所引起的一系列矛盾和问题越来越成为此类无人机关键因素。无人机在增大容量或载油量的同时,势必会带来一定的问题。越来越强调飞机的留空时间,因此在飞机总体设计上,就要求提高飞机的载油系数(飞机载油与飞机空机重量之比),必须充分利用飞机翼身融合体的有效空间,最大可能提高其载油量[2]。因此,对飞机燃油系统的组成必然形成油箱数量多,分布范围大等问题。机载燃油分布在机身内,机翼内,机身尾部,发动机舱内等。所以一套完整并良好的燃油系统对提高高空长航时无人机的性能有着重要的意义。
1飞机燃油系统的结构
某高空长航时飞机的燃油系统主要由以下几部分组成:
1.1燃油贮存
飞机上的全部燃油均储存在11个油箱内,各油箱在飞机上的分布见图1,这些油箱分成3组。各组内的油箱均彼此相连,并构成1个总的连通油箱组[3]。
1.2供油分系统
供油分系统的功能是保证飞机在各种飞行状态下,发动机都能够获得连续、可靠的燃油供给。本飞机供油分系统(见图2)从消耗油箱的供油泵开始,到发动机的低压燃油泵入口结束,包括:供油泵、单向阀、油滤、断油开关、压力信号器、流量传感器和放油开关7个附件以及供油管路。其他油箱的燃料经过输油分系统进入消耗油箱,再由供油分系统输送到发动机。
1.3输油分系统
输油分系统的主要功能是在确保飞机的重心控制在一定的范围内,在正常供油过程中,将各油箱组的燃油经过燃油增压泵增压后,按照一定的顺序供给消耗油箱,进而沿供油管路流向发动机,本机为了符合高空长航时的可靠性要求,采用独立的输油方案,即各油箱组是按一定的顺序单独给消耗油箱输油,各燃油箱组燃油经过独立的增压泵,沿输油管路流向消耗油箱。
2燃油箱布局及重心计算
燃油箱布局是飞机总体设计的任务,燃油箱布局对飞机的性能、重心和惯量,对飞机燃油系统的设计,尤其是对燃油系统的重量和可靠性有很大的影响,是燃油系统设计的基础。
无人机的油箱布局是,要选择这样的油箱位置,即完全加好油的飞机重心,要靠近未加油时的飞机重心[4]。根据飞机的不同布局,飞机燃油的配置方案有二:当油箱完全加好油的重心位于离飞机重心一定的距离x上、而前后油箱的燃油容积V1和V2(相对于飞机重心)彼此相等时,成对称配置:
ρgv1x1=ρgv2x2 (1)
当各油箱的容积及至飞机重心的距离不相等,仅油箱的力矩相等时,则成非对称配置。当燃油成非对称配置时,如果不要求补充重心来保持力矩平衡的话,耗油的消耗以下面的规律连续不断地成比例进行
由于本机为高空长航时无人机,机内主要空间分布机载传感器及光电系统,所以燃油系统要分布在机身各个部位,机翼也需装载燃油,根据方案二以及本机的要求布置燃油箱位置如表1所示。
3分散调油顺序设计及分析
3.1分散调油顺序输油
为保证飞机稳定性和操纵品质要求,飞机重心须严格控制在一定范围之内。飞行中飞机重心的移动主要由燃油和消耗性载重与空机重心不一致引起的。设计中,只要将众多油箱大致对称于空机重心配置,就能保证在满油和无油状态下,飞机重心不致超出给定的边界值。由于长航时无人机载油多,油箱分布范围大,故长航时无人机油箱大都分散布置。所谓供油顺序设计就是合理地规定各油箱用油顺序, 以保证飞机重心始终不超出给定的范围,保持良好的飞行性能。
现有的战术无人机由于航时短,载油量小,大部分采用集中调油的方案[4],即按照输油顺序,一组油箱消耗完后,接着再消耗另一组油箱。但考虑到本机为高空长航时无人机,有着载油量大,吨位较大,尺寸大等特点,飞机重心的变化比较敏感,重心不易控制准确。集中调油的输油方案有可能产生飞机重心的较大后移或前移,不能满足长航时无人机的重心变化要求。例如,由于机翼载油量比较大,所产生的力矩影响重心比较大。
基于以上考虑,对长航时无人机燃油系统的输油顺序上进行调整是有必要的。本文采用在现有油箱布局方案不变的基础上,适当的调整各油箱的输油顺序的方法来控制重心的变化范围,即“分散调油法”。下面给出本机分散调油顺序方案(见图3)。分散调油方案本着控制重心相对于平均气动弦位置变化范围内控制输油顺序。机翼油箱采用同时消耗原则,使飞机侧向重心保持基本不变;对产生力矩较大的1号,2号,4号油箱在原有油箱组划分不变的情况下,进行输油方案的调整。基于耗油顺序的转换应降至最少,将这三个油箱分成两次输油,每次输油量为各自油箱载油量的1/2,针对本机的分散调油的输油方案的交换输油目的是为了简化输油环节,提高燃油系统的可靠性。
3.2仿真分析
飞机设计中重心位置常以机翼平均气动弦长的相对值表示[5],即
式(3)中:
XC—重心位置;
XA—机翼平均气动弦前点坐标;
bA—机翼平均气动弦长。
在平飞巡航条件下,对集中调油和分散调油两种方案进行仿真,全机重心随燃油消耗的变化曲线如图4所示。
对于亚音速飞机,耗油重心的允许变化范围,限制在平均气动弦长的5%—7%之内[6]。从仿真结果可以看出,采用传统的集中调油方案的情况下,本机重心位置的变化范围为4.738 m— 4.856 m,由于本机的平均气动弦长为1 m。如果采用此种输油方案,则重心的变化范围为平均气动弦长的11.8%,所以此输油顺序不符合耗油重心的允许变化范围。
在分散输油顺序下,重心位置的变化范围为 4.764 m—4.833 m,重心的变化范围为平均气动弦长的6.9%,所以此输油顺序符合耗油重心的允许变化范围。
由以上结果可知传统的集中输油方案不能解决长航时无人机装载大量燃油所带的重心变化问题。分散调油方案在一定程度上能使飞机重心始终在有利区,飞机飞行性能得到了充分的发挥。
4燃油系统数值建模与分析
机翼油箱由于分为六个小油箱,而机翼油箱总储油量为1 000 kg,占飞机总油量的1/3。因此本文主要对机翼油箱的输油进行仿真分析,研究其输油规律。
4.1数值模型方法
Flowmaster是英国FML公司的产品,是全球领先的一维流体管网系统解算工具,对于各种复杂的流体管网系统利用该软件可以快速有效地建立精确的系统模型,并进行完备的分析。该软件基于流体网络计算的思想,成功的运用在飞机的发动机燃油供应系统、液压系统、冷却系统、润滑系统。
对于应用Flowmaster进行具体的建模和分析的流程图如图5所示[7]。
4.2系统建模
通过仿真软件Flowmaster所建的某型高空长航时无人机的机翼油箱整体简化模型如图 6所示。
在Flowmaster软件所建模型中,6个机翼油箱的一端与零流量源相连,另一个端口通过单向阀、连通阀和管道与4号油箱连通,单向阀可以防止4号油箱燃油向机翼油箱回流,在机翼油箱输油结束后,通过连通阀和阀门控制器关闭机翼油箱的输油。4号油箱的出口通过一个输油泵与消耗油箱连通,消耗油箱的出口通过一个输油泵输往发动机,多余的燃油通过管道和单向阀流回4号油箱。
4.3瞬态分析
针对某型飞机燃油管路的分析,首先做以下一些假设:
(1) 忽略各个部件接口部分的管径稍小以及管路弯曲对整个系统模拟结果的影响;
(2) 由于发动机的工作循环的波动很小,因此可以将它简化成一个定的压力源,输出的压强值为定值,温度恒定为恒温;
(3) 本次计算没有考虑机身油箱对整个机翼油箱模型的影响,因此机身油箱的影响忽略不计。
利用图6所建的燃油系统的机翼油箱模型进行瞬态分析,分析时间为80 s,时间步长为0.01 s。运行燃油系统的仿真模型程序,得到机翼各油箱流量随时间的规律。
由图7可知,在初始输油状态,机翼油箱的输油有一个震荡过程,在50 s时基本达到稳定状态,此时翼根油箱、机翼中部油箱、机翼翼尖油箱的输油流量分别为2.1 L/min,1.9 L/min,1.7 L/min。由发动机入口流量为10 L/min可知,此时流入4号油箱的燃油流量要大于4号油箱的燃油流出量。这符合4号油箱在消耗油箱前的事实。
由以上可知,在起始输油状态,机翼油箱的输油流量会出现一个流量脉动,此脉动在50 s左右逐渐收敛而趋于稳定。
4.4稳态分析
对模型进行稳态分析,模型各节点的压力值如图8示。
由图8可以看到在稳态分析中燃油系统各节点的压力分布。由图8可知,机翼油箱节点的压力都为0.51 bar,这是由机翼油箱增压压力和油箱液面高度所形成的压力,由于单向活门存在的压降作用,在单向活门后的压力值会稍微有所降低。4号油箱的两个端口的压力为0.26 bar,这是从发动机来的回油管路造成的4号油箱压力上升。消耗油箱的压力值为0.23 bar,这是由于消耗油箱的初始增压压力只有0.2 bar,消耗油箱在4号油箱输油泵的作用下,压力逐渐升高。供油泵后面的节点压力由于供油泵的增压作用而升高到0.34 bar。由图可知,系统中各节点的压力都在系统允许范围内,没有出现过高或者过低的压力值。
5结论
本文针对某型高空长航时无人机,设计了一套适合此类无人机的燃油系统,对其各部分的组成、原理及作用进行系统的分析,并对燃油箱布局,以及供油顺序进行了计算研究,计算结果表明,对于大载油量的高空长航时无人机来说,分散调油方案可以很好控制无人机的重心变化范围,对发挥飞机飞行性能有着重要的作用。通过对机翼油箱仿真分析得出以下结论:
(1) 利用流体仿真软件Flowmaster仿真分析了机翼油箱利用增压压力进行输油的分析,分析结果表明,利用油箱间的压力差进行机翼油箱的输油是完全可行的,并在满足发动机入口压力的情况下,各个机翼油箱的输油流量都保持稳定。
(2) 以飞机机翼供油系统为研究对象,建立了机翼油箱的仿真模型,并对其进行了稳态分析和瞬态分析。分析结果表明典型元件均能满足设计要求。瞬态分析结果表明,建立的燃油系统模型能很好地描述该型飞机燃油系统的流体特性,在稳态分析结果中发现有个别元件中流体的压力出现较大的振幅,这些元件将成为设计考虑的重点。
(3) 由于仿真软件的限制,本文没有考虑燃油箱中死油的影响,这一因素在实际系统中是需要考虑的,对于这一点,应在以后的研究工作中进行更加深入的研究。
摘要：针对某型高空长航时无人机的燃油系统进行设计,对其各部分的组成、原理及作用进行系统的分析。根据方案要求在满足重心要求的情况下,对本机的燃油可用空间做出了详细的布置。计算在燃油消耗下的飞机重心变化,提出了分散调油的输油方案,解决了在给定重心活动范围的情况下供油顺序设计问题,并对飞机机翼油箱输油过程进行仿真研究。利用流体仿真软件FLOWMASTER对燃油系统进行建模与分析。对高空长航时无人机动力及燃油系统的应用具有很高的应用价值,也为此类型无人机燃油系统的设计和优化提供了理论方法。
关键词：无人机,燃油系统,供油顺序
参考文献
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人机工程仿真 篇6
小型无人机与有人驾驶飞机和大型无人机相比,具有低空低速、体积小、噪音低、经济性好的特点。搭载相应的任务设备后,非常适合用来进行灾害监视与支援、城区突发事件监视、战场侦察、贴近探测或干扰等。
某型可远距滑翔、贴近探测的小型特种无人机采用可折叠式结构设计,高空投放后可以展开机翼滑翔进入目标区,弥补了一般小型无人机飞行距离较短的缺点。机上搭载了光学探测设备,可以对地面目标进行实时贴近探测与跟踪。针对该小型无人机采取盘旋飞行方式跟踪地面目标的需求,设计了其飞行控制系统的控制律,然后进行了仿真验证。结果表明所设计的控制律可以控制无人机实现对目标的实时跟踪,并且对侧风干扰具有较强的抑制能力。
1系统概述
该小型无人机采用了一种新的途径实现对地面目标的贴近探测,即光学探测设备安装在机身侧向的单自由度伺服装置上(可俯仰旋转),配合飞机的航向控制,即可实现对地面目标的持续贴近跟踪探测。使用这种方式跟踪地面目标,其飞行控制系统原理框图如图所示
使用这种光学探测系统连续跟踪地面目标,要求飞机采取左盘旋飞行方式,以保证安装在机身左侧的单自由度光电探测系统能够始终对准目标,表现为目标处于视场的中心位置。如果由于侧风扰动,导致飞机姿态发生不希望的变化,进而导致目标偏离视场中心位置,则光电探测系统的图像处理板可以计算出目标相对于视场中心的偏差,给出俯仰失协角和方位失协角。单自由度光电探测系统可以控制电机带动摄像机转动相应的角度来消除俯仰失协角。而对于方位失协角,则需要飞行控制系统调整飞机的航向来消除。
这种途径的优点是不需要双轴陀螺稳定平台即可实现光轴的稳定,易于使探测系统小型化,以适合小型无人机承载能力低的特点[1]。
2 系统数学模型
2.1 采用盘旋飞行方式跟踪地面目标时的运动关系
理想状态下,小型无人机采用盘旋飞行方式跟踪地面目标时的运动关系如图2所示,飞机M以速度V0绕固定目标点T做半径为Rc的左盘旋飞行,机身侧向正对目标点。当目标点位置已知,任一时刻飞机距目标点之间的距离可由飞机自身位置解出。
飞机盘旋时的向心力由升力在水平方向上的投影提供,飞机的横滚角γc与V0、Rc之间满足[2]
此时飞机是以角速度
其中机体坐标系选择右-前-上坐标系,飞机的俯仰角θ0是小角度,可以忽略。
2.2 舵回路数学模型
该小型无人机使用的是小型电动伺服舵机,这种伺服舵机广泛应用在航空模型和机器人控制领域。这种舵机的不灵敏区较小,通常只考虑最大转速限制和最大转角限制。因此仿真时采用如图2所示的二阶系统作为舵回路的数学模型,模型中的两个饱和非线性环节分别表示这种舵机的最大转速限制和最大转角限制[4]。
2.3 方位失协角
在小型无人机实际跟踪地面目标时,光电探测系统的图像处理板给出了方位失协角。方位失协角反映了飞机当前航向与应飞航向的偏差值,即
(3)中:ψmis是方位失协角,ψ是当前航向,ψc是应飞航向。飞行控制系统根据方位失协角调整飞机的航向,即可实现对目标的跟踪。仿真时应飞航向可以根据飞机自身的位置和已知目标点的位置解算出,计算公式为:
(4)式其中:(x,y)是飞机当前位置,(x0,y0)是目标点的位置。因而仿真时的方位失协角可以由(3)式计算出。
3 控制律设计
3.1 纵向控制律设计
纵向通道的控制目的是进行俯仰角保持和高度保持。高度控制回路采用比例加积分控制方式,以消除静差。俯仰角速度回路主要用来对俯仰角控制回路和高度控制回路进行阻尼,同时由于飞机处于盘旋飞行状态,飞机的盘旋角速度ωc在机体横轴上有投影分量ωxc,因此飞机要保持俯仰角速度为ωxc才能在盘旋飞行时不掉高度。方向舵控制律计算公式为
(5)式其中:δx为飞机升降舵偏角;ωxm,θm,Hm分别为俯仰角速度、俯仰角、高度的实际值;ωxc,θc,Hc分别为俯仰角速度、俯仰角、高度的指令值;k
3.2 横航向控制律设计
横航向通道的控制目的是保持盘旋半径和消除方位失协角。盘旋半径的保持是通过控制副翼偏转来实现的,横滚角速度用来对横滚角和盘旋半径的调节过程进行阻尼。副翼控制律计算公式是
(6)式其中:δy为飞机副翼偏角;ωym,γm,Rm分别为横滚角速度、横滚角、盘旋半径的实际值;γc,Rc分别为横滚角、盘旋半径的指令值;k
方向舵起协调转弯和消除方位失协角的作用。飞机盘旋飞行时,为了实现协调转弯,需要通过控制方向舵使飞机保持一定的航向角速度ωzc。为了能够跟踪地面目标,需要以光电探测系统的图像处理板给出的方位失协角作为反馈信号,控制方向舵做相应偏转以消除方位失协角。方向舵控制律计算公式为
(7)式其中:δz为飞机方向舵偏角;ωzm,ωzc分别为航向角速度的实际值和指令值;k
4 仿真结果及分析
4.1 控制律仿真验证
为了使仿真结果尽可能接近真实情况,首先利用该小型无人机以20 m/s的巡航速度平飞时的风洞实验数据,得到该无人机的各项气动力系数和气动力矩系数。并分别对发动机的推力和舵机的响应单独进行了测试,得到其响应曲线并进行建模。仿真时使用的飞机运动模型为非线性六自由度运动模型。这些模型的建立过程在较大程度上保证了仿真结果与该无人机实际动态特性相一致,便于对控制律的可行性进行评估。
采用上述模型对该小型无人机以盘旋飞行方式跟踪地面目标的过程进行仿真。飞行控制系统的控制律采用(5)式—(7)式。仿真条件取为:初始速度V0=20 m/s;盘旋半径指令值Rc=400 m;飞行高度指令值Hc=400 m;初始俯仰角θ0=1.63°;初始横滚角γ0=-5.8°;初始航向角ψ0=0°;初始半径偏差10 m;初始高度偏差10 m。仿真计算结果如图4到图6所示。图4表示了该无人机盘旋飞行时的三维轨迹;图5表示了盘旋跟踪过程中飞行高度和盘旋半径的变化曲线;图6表示了盘旋跟踪过程中方位失协角的变化曲线。
由仿真结果可以看出,存在初始位置偏差和初始高度偏差的情况下,按照(5)式—(7)式提出的控制律可以控制该小型无人机进入半径为400 m的圆轨道绕地面目标进行盘旋飞行,同时飞行过程中光电探测系统的方位失协角较小,可以实现对地面目标的持续跟踪。
4.2 侧风扰动对跟踪精度的影响
对于携带单自由度光电探测系统,以盘旋飞行方式跟踪地面目标的小型无人机来说,侧风扰动造成跟踪过程中方位失协角的增大,很可能导致目标偏出光学探测系统的视场范围。因此,很有必要仿真验证文中设计的控制律对侧风扰动的抑制作用。
采用4.1节所述的仿真模型,飞行控制系统的控制律采用(5)式—(7)式。将仿真条件取为:初始速度V0=20 m/s;盘旋半径指令值Rc=400 m;飞行高度指令值Hc=400 m;初始俯仰角θ0=1.63°;初始横滚角γ0=-5.8°;初始航向角ψ0=0°;初始半径偏差0 m;初始高度偏差0 m;风向自东向西;风速5 m/s。仿真结果如图7和图8所示。图7表示了飞机在5 m/s的风场中盘旋飞行300 s过程中的高度和盘旋半径曲线,图8表示了飞机进入风场后20 s内的方位失协角变化曲线。
由以上仿真结果可以看出,使用文中设计的控制律控制该小型无人机,当存在侧风扰动时,飞机盘旋半径和飞行高度随着飞机与风向的相对位置呈现周期性的变化,但变动幅度较小;侧风扰动造成的方位失协角较小,不会使目标偏出光学探测系统的视场范围。
5 结束语
文中首先对某架携带单自由度光电探测系统的小型无人机,以盘旋飞行方式跟踪地面目标时的运动状态进行了建模与分析。设计了该无人机的飞行控制律。然后采用非线性六自由度运动模型对该无人机飞行控制系统的控制律进行了仿真验证。仿真结果表明,文中设计的控制律可以控制该无人机实现以盘旋飞行方式跟踪地面目标,且对侧风干扰具有较强的抑制作用。
针对该小型无人机跟踪地面目标的控制律设计与仿真分析,对于该无人机系统跟踪地面目标的总体方案设计和系统的最终实现具有重要的指导作用,对于其他需要进行精确航姿控制的无人机系统也有一定的参考价值。
参考文献
[1]张京娟,徐烨烽,刘伟.小型飞行器跟踪地面运动目标技术研究.弹箭与制导学报,2005;25(4):664—666
[2][德]鲁道夫.布罗克豪斯.飞行控制.金长江译.北京:国防工业出版社,1999
[3]方振平,陈万春,张曙光.航空飞行器飞行动力学.北京:北京航空航天大学出版社,2005
人机工程仿真 篇7
无人机模拟仿真系统通过模拟无人机动力学特性,构建数字无人机模块、遥控遥测模块、航路规划模块、视景仿真模块,完成无人机从起飞、爬升、盘旋、降落及任务推演的全过程模拟。无人机模拟仿真系统在对飞行特性、任务执行能力进行预演仿真,减少实际试验投入、降低研制风险、缩短研发周期等方面有着重要的意义[1]。
无人机航路规划及视景仿真系统是无人机模拟仿真系统的重要组成部分。其中航路规划是指在特定约束条件下,寻找从初始点到目标点满足某种性能指标最优的运动轨迹[2]。航路规划必须综合考虑无人机的飞行特性,如:最小转弯半径、爬升角、实用升限等;环境因素,如:地形、雷达威胁源、禁飞区、雷雨区、链路覆盖区域、链路干扰等;任务载荷因素:视场角范围、作用距离、重叠率等。航路规划必须首先对各类约束条件进行建模,并给出满足约束的最优航路评价标准,规划必须在三维空间、大范围内进行,对规划算法的效率也是需要考虑的问题[3]。视景仿真系统通过构建无人机的三维运动模型和真实的三维地形特征、禁飞区等威胁环境,可以在虚拟的场景中逼真展示无人机的三维飞行特性、飞行场景、飞行航线和载荷观测特性等[4]。
高效的航路规划算法可以大大提高无人机自主执行任务的效率和安全性。国内外学者在无人飞行器航路规划方面已经做了许多研究,常用航路规划算法主要包括,几何方法、数学规划方法、人工势场法和智能优化方法等[5]。
概率地图法(Probabilistic Roadmap Method,PRM)因几何计算需求小、实现简单,扩展性好而被广泛应用于路径规划问题[6,7]。PRM最初由Overmars等人[8,9]提出,主要用来解决机器人的运动规划问题。
目前PRM在解决无人机航路规划时还存在着一些不足。首先,对无人机航路规划的约束条件考虑不够完善[10,11,12,13],没有充分考虑无人机实际飞行需求,如对通讯链路的要求。其次,无人机规划空间大,PRM在学习阶段将消耗较多时间,限制了PRM在大范围无人机航路规划中的应用。
本文针对无人机航路规划需求,建立了无人机飞行环境的约束模型,将各类约束归类为刚性约束条件和柔性约束条件两类;在传统的PRM算法的基础上,提出了分层概率地图法(Layer Probabilistic Roadmap Method,LPRM)算法,通过对三维空间分层、分区可以大大减少三维空间上的规划时间。
在视景仿真方面也开始出现相应成熟的视景仿真引擎,例如Google Earth、OSGEarth、Vega Prime等[14,15,16,17,18]。近年来在商业环境中视景仿真技术的应用也逐渐广泛起来,尤其是游戏、VR交互等方面。
本文在自主航路规划的基础上,利用Terrain vista和Vega Prime构建了大范围真实三维场景,包含三维地形、地面运动目标、预设航线、雷达威胁等飞行环境信息,设计了无人机三维视景仿真系统,完成系统平台的搭建和仿真,通过无人机的三维飞行仿真验证了本文规划算法的有效性和三维视景的直观性。
1 系统组成及信息流程
无人机航路规划及视景仿真系统由航路规划软件和视景仿真软件两部分组成,与无人机遥控遥测软件和数字无人机软件共同组成无人机模拟仿真系统,如图1所示。数字无人机软件主要模拟无人机的动力学性能、飞控、导航功能,地面遥控遥测软件主要完成对无人机的遥控指令发送和遥测参数显示。
航路规划软件包括三维航迹规划模块和地图导航模块。三维航迹规划模块根据环境信息(如无人机飞行特性、地形、禁飞区和威胁链路等)、载荷信息等构建一条从起始点到任务目标点的最优航线,规划后的航线文件发送给数字无人机软件,完成无人机任务三维航线的模拟;数字无人机软件按照装载的航线文件,完成无人机的飞行模拟,并把仿真的飞行参数(如经纬度、高度、速度和姿态角等信息)发送给视景仿真软件和地图导航模块,供三维视景和数字地图上进行导航显示。其中视景仿真软件分为飞行视景显示模块、机载光电载荷动态视频模拟模块和运动目标仿真模块。飞行视景显示模块在三维视景内对禁飞区、障碍物、复杂气象等渲染,完成三维场景及无人机位姿的实时显示、飞行视角切换等;机载光电载荷动态视频模拟模块主要模拟相机姿态调整、焦距改变和跟踪移动目标等过程;运动目标仿真模块主要驱动三维场景内可移动目标的运动。无人机航路规划及视景仿真系统组成和信息流程如图2所示。
2 系统关键技术实现
无人机航路规划及视景仿真系统涉及到复杂环境模型的建立、三维真实场景的生成、载荷特性模拟等方面,主要难点有以下三个方面:
(1)各种飞行、环境约束条件(如航空管制区、雷达识别区和最大航程等)进行抽象,转化为简单直观的数学模型,无人机航路规划问题就转化为数学上的极值问题。如何构建合适的数学模型是系统地解决这一问题的关键。
(2)本文选用的概率地图法在二维机器人路径规划有成熟的应用,但拓展到三维航路规划有很大难度。对算法改进以适应无人机航路规划要求规划效率和实用性需求,是航路规划的关键点。
(3)Vega Prime虽然是国外较为成熟的三维视景构建引擎,但是本系统需要构建超大真实场景,既要实现飞行仿真,又要进行载荷视角的动态仿真及运动目标仿真,多驱动同步仿真是实现系统的关键点之一。
2.1 系统约束建模及模型的评价标准
无人机任务规划的约束条件多种多样,例如需要考虑无人机的燃油对无人机航程的约束,无人机最小转弯半径的飞行性能约束,还有天气环境对无人机安全性的威胁约束等情况。本文将约束条件分为两类:刚性约束条件和柔性约束条件。刚性约束条件是指绝对不可超越,否则直接威胁无人机系统安全的约束条件;柔性约束条件是指可局部超越,但会导致系统性能降低的约束条件。
2.1.1 刚性约束模型
为保证无人机的飞行安全,无人机需要躲避地形,满足最低飞行高度的限制;无人机需满足航空管制要求,不得跨越禁飞区等情况都是刚性约束的范畴。根据约束特性设计数学模型cr为下式:
上式中航迹段E上航点集合为p={p|p∈E},Ψ为刚性约束的集合,若航迹段在刚性约束范围内,此航迹段威胁代价将无限大。
2.1.2 柔性约束模型
柔性约束条件又分为排斥约束和吸引约束两种。无人机在敌方空域执行任务时不可避免地会进入敌方雷达侦测、高炮威胁范围,需要尽量远离等情况都属于排斥约束模型的范畴;无人机需要随时保持和地面站的联系,确保处在数据链路覆盖范围内则属于吸引约束模型的范畴。相对于刚性约束而言,临近约束边缘的威胁代价不会发生突变。根据约束特性计算柔性约束威胁代价如下式:
上式中航迹段E上航点p距威胁源或链路覆盖中心距离为r(p),I(r(p))为约束模型的计算公式,航迹段威胁代价为单约束代价航迹段积分。
2.1.3 飞行约束的评价标准
无人机航路评价目前没有统一的标准形式。本文将评价函数设为各个约束模型的威胁代价沿航路积分与总航迹距离的加权。航路评价函数形式如下式:
上式中i为航路中第i航迹段,ar、al、as为对应的约束模型的权重因子,f(s)为总航程。依据航路评价函数迭代求解评价最小的航路即为无人机航路的最优解。评价函数不仅形式简单直观,并且对不同约束条件可以设置不同的权重因子,侧重不同的约束类型,可以生成不同侧重点的最优航迹。
2.2 基于LPRM航路规划
概率地图法(Probabilistic Roadmap Method,PRM)因具有模型构建简单,几何计算需求小,扩展性好等特性而被广泛应用于解决二维路径规划问题[6]。然而无人机规划空间从二维平面拓展到立体空间,需要扩展的航迹点集将呈指数型爆炸增长,限制了PRM在大场景无人机航路规划中的应用。针对此问题,本文提出LPRM的方法,应用网格数据结构的限制条件及无人机飞行参数特性,实现了三维大场景条件下航路的快速搜索规划。
LPRM法将规划区域以特定高度间隔dinterval进行分层,高度间隔根据无人机最大爬升/下降角设定;再对单层空间进行特定边长Lgridsize的网格划分,最后再完成分层网格化的构造区域,以等密度进行随机采样航路点。三维规划空间的分层网格化如图3所示。
根据分层网格化产生的随机航路点集和合适的搜索算法,即可得到满足航路评价函数的最优航路。传统基于PRM方法的A*搜索算法在航迹点扩展时需要考虑所有满足最小飞行距离和最大飞行距离的航迹点,而LPRM方法利于网格的邻接关系、最小俯仰角度及最大转弯角度等飞行性能参数约束,快速剔除大部分无效网格区域,最大限度地缩小搜索范围,提高搜索效率。
对于地形为100 km×100 km×20 km的区域进行航线规划,LPRM算法中网格大小为5 km,垂直层间隔为500 m,采样密度为1/km2。
对算法进行统计比较,结果如表1所示。学习阶段边的个数LPRM算法比传统PRM算法减少2个数量级;在查询阶段,LPRM对节点扩展进行剪枝,节点扩展数量减小1个数量级,因此算法耗时大约差3个数量级,因此LPRM算法效率显著提高。
2.3 超大场景真实视景仿真
超大场景真实视景仿真主要包括:超大地形构建、三维模型的建立和程序调度三部分。超大地形构建时利用Terrain vista软件对卫星影像和高程信息进行匹配,并对地形信息(如机场、建筑和海域等)进行编辑;三维模型的建立主要利用Creator建模软件构建无人机、运动目标模型,并标识模型的运动属性;程序调度主要利用Vega prime软件对场景和模型集成为ACF配置文件,利用Vega Prime提供的灵活可控的C语言程序设计接口,将ACF文件嵌入到VS2008编译环境下建立的程序框架当中。通过响应鼠标键盘等设备输入,完成交互控制,同时接收来自无人机地面控制软件发送来的位置姿态相关数据,实现无人机飞行任务仿真。超大场景视景仿真构建图如图4、图5。
本次构建的场景为海南岛临海地区,需要在地形构造时考虑海洋特效,主要包括海浪、船首尾浪花、航迹流和漂浮物等。这些海面效果利用Vega下的Vp Marine模块进行开发。船首尾浪花和航迹流与舰船关联,受舰船的运动状态影响。
视景仿真软件不仅呈现无人机的飞行姿态信息,而且要呈现光学载荷视角的场景以及场景内移动目标的信息。光学载荷视角仿真是通过载荷姿态信息和无人机当前位姿信息,进行相应的场景坐标与载荷坐标系的转换,在载荷视角窗口呈现对应场景。移动目标的仿真采用接收外部位姿数据更新和录制回放更新两种方式,外部位姿数据更新方式和无人机的仿真相同,录制回放更新方式则依靠Recording Play类录制手动操控移动目标在场景内的运动(包括移动目标位姿、特效),在实时仿真阶段通过录制文件的回放控制视景中的移动目标。
视景仿真中的移动目标追踪功能采用碰撞检测技术和外部算法两种场景移动目标追踪方式。在光学载荷模拟视频界面上选取运动目标,通过Isector类进行运动碰撞检测,通过场景坐标与屏幕坐标转换得到目标模型的位置信息,调整载荷视角姿态,实现运动目标的跟踪效果;外部追踪的方式则是采用ABS(Absolute Balance Search)算法,用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口间的像素灰度值的差别来判定二者的相关性实现运动目标跟踪效果。
3 系统软件平台设计
3.1 航路规划软件
无人机航路规划软件依托于Map Info环境地图化技术,以控件的方式提供对象联接与嵌入式的开发,支持Windows下绝大多数标准可视化开发环境,将Map Info地图应用功能及基于LPRM规划方法嵌入到MFC框架中。主要实现三方面功能:地图管理、主航路规划及任务区域规划和航迹导航。
(1)地图管理
实现电子地图的加载、漫游、缩放、移动、测距、标记和比例尺等功能。并能直观地显示标记点或者点选位置的经纬度等信息。
(2)主航路规划和任务区域规划
程序中添加航路规划算法和任务区规划策略,根据需求的飞行任务直接选取起始航点、配置障碍威胁环境等,生成规划航路信息。任务区规划是在航路规划基础上,根据任务要求和环境信息进行任务区航路重规划。任务区规划流程包括:①任务区范围比较,确定航路需要重规划区域及关键航点/航向;②删除原任务区航路段,根据载荷、环境、天气等因素确定栅格规划宽度、覆盖范围参数,重规划出栅格式航路;③基于监测覆盖率和最优路径规则给出任务区规划评价。如图6、图7所示。
规划结果分析:基于LPRM的航迹规划算法复杂度较传统PRM法有数量级的下降。通过模拟不同的场景下的LPRM法航迹规划,规划耗时在4 min左右,规划速度满足离线规划要求。
(3)航迹导航
显示目标飞行区域的电子地图,准确标示飞机当前位姿及飞行航迹,为无人机提供导航平台。
3.2 视景仿真软件
视景仿真模拟软件依托于Vega Prime 3d仿真引擎,实现三维场景中实现模型、场景、环境操作等功能,运用Open AL库模拟无人机、飞机等物体的声音。主要实现三方面功能:虚拟环境编辑、视景仿真及机载载荷模拟和移动目标模拟及追踪。
(1)虚拟环境编辑
实现在线环境编辑功能,可以对威胁源进行添加、删除、修改;也可从文件载入威胁源信息、保存环境配置信息;可以接收规划的航路信息,进行航路的显示。如图8所示。
(2)视景仿真及机载载荷模拟
视景仿真实现飞行场景显示及飞行姿态仿真,机载载荷模拟包括载荷视角的场景仿真及载荷姿态仿真;具备遥测参数显示功能,仿真显示的参数包括无人机位置信息、飞行姿态信息、状态信息等,如图9所示。
(3)移动目标模拟及追踪
实现外部数据控制运动模型及手动控制模式下移动目标模拟;实现载荷视角下的ABS算法移动目标追踪仿真。如图10所示。
本文测试计算机配置如下:
CPU:AMD Athlon(tm)X4 760K RAM:2.43GB
Graphics:NVIDIA Ge Force GT740
可以同时显示无人机三维飞行特性和载荷跟踪特性,图像帧连续,三维场景震撼真实,通过键盘快捷键可以调整无人机观测姿态、三维场景的天气变化等。
4 结论
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