楊麗春,顧穎彥,陶明明
(江蘇自動化研究所,江蘇 連云港 222061)
無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
楊麗春,顧穎彥,陶明明
(江蘇自動化研究所,江蘇 連云港 222061)
為提升無人機自主任務(wù)執(zhí)行能力,對飛行特性、任務(wù)執(zhí)行能力進行預(yù)演仿真,以減少實際試驗投入、降低研制風(fēng)險、縮短研發(fā)周期。針對某型無人機的飛行特性,開發(fā)了一套交互式無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng),解決了復(fù)雜飛行環(huán)境建模、三維空間大范圍航路規(guī)劃及大場景、真實環(huán)境三維場景建立等關(guān)鍵問題,實現(xiàn)對無人機的三維航路規(guī)劃、視景仿真等功能,該系統(tǒng)是無人機模擬仿真系統(tǒng)的重要組成部分。仿真結(jié)果表明:該系統(tǒng)航路規(guī)劃模塊能適應(yīng)不同環(huán)境的需求,規(guī)劃速度快、規(guī)劃結(jié)果準(zhǔn)確,三維視景中直觀顯示無人機三維飛行特性,三維場景震撼真實,操作交互方便,可滿足無人機任務(wù)飛行的航路規(guī)劃及模擬驗證等需求。
航路規(guī)劃;分層概率地圖法;A*算法;視景仿真
無人機模擬仿真系統(tǒng)通過模擬無人機動力學(xué)特性,構(gòu)建數(shù)字無人機模塊、遙控遙測模塊、航路規(guī)劃模塊、視景仿真模塊,完成無人機從起飛、爬升、盤旋、降落及任務(wù)推演的全過程模擬。無人機模擬仿真系統(tǒng)在對飛行特性、任務(wù)執(zhí)行能力進行預(yù)演仿真,減少實際試驗投入、降低研制風(fēng)險、縮短研發(fā)周期等方面有著重要的意義[1]。
無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)是無人機模擬仿真系統(tǒng)的重要組成部分。其中航路規(guī)劃是指在特定約束條件下,尋找從初始點到目標(biāo)點滿足某種性能指標(biāo)最優(yōu)的運動軌跡[2]。航路規(guī)劃必須綜合考慮無人機的飛行特性,如:最小轉(zhuǎn)彎半徑、爬升角、實用升限等;環(huán)境因素,如:地形、雷達(dá)威脅源、禁飛區(qū)、雷雨區(qū)、鏈路覆蓋區(qū)域、鏈路干擾等;任務(wù)載荷因素:視場角范圍、作用距離、重疊率等。航路規(guī)劃必須首先對各類約束條件進行建模,并給出滿足約束的最優(yōu)航路評價標(biāo)準(zhǔn),規(guī)劃必須在三維空間、大范圍內(nèi)進行,對規(guī)劃算法的效率也是需要考慮的問題[3]。視景仿真系統(tǒng)通過構(gòu)建無人機的三維運動模型和真實的三維地形特征、禁飛區(qū)等威脅環(huán)境,可以在虛擬的場景中逼真展示無人機的三維飛行特性、飛行場景、飛行航線和載荷觀測特性等[4]。
高效的航路規(guī)劃算法可以大大提高無人機自主執(zhí)行任務(wù)的效率和安全性。國內(nèi)外學(xué)者在無人飛行器航路規(guī)劃方面已經(jīng)做了許多研究,常用航路規(guī)劃算法主要包括,幾何方法、數(shù)學(xué)規(guī)劃方法、人工勢場法和智能優(yōu)化方法等[5]。
概率地圖法(Probabilistic Roadmap Method,PRM)因幾何計算需求小、實現(xiàn)簡單,擴展性好而被廣泛應(yīng)用于路徑規(guī)劃問題[6-7]。PRM 最初由 Overmars等人[8-9]提出,主要用來解決機器人的運動規(guī)劃問題。
目前PRM在解決無人機航路規(guī)劃時還存在著一些不足。首先,對無人機航路規(guī)劃的約束條件考慮不夠完善[10-13],沒有充分考慮無人機實際飛行需求,如對通訊鏈路的要求。其次,無人機規(guī)劃空間大,PRM在學(xué)習(xí)階段將消耗較多時間,限制了PRM在大范圍無人機航路規(guī)劃中的應(yīng)用。
本文針對無人機航路規(guī)劃需求,建立了無人機飛行環(huán)境的約束模型,將各類約束歸類為剛性約束條件和柔性約束條件兩類;在傳統(tǒng)的PRM算法的基礎(chǔ)上,提出了分層概率地圖法(Layer Probabilistic Roadmap Method,LPRM)算法,通過對三維空間分層、分區(qū)可以大大減少三維空間上的規(guī)劃時間。
在視景仿真方面也開始出現(xiàn)相應(yīng)成熟的視景仿真引擎,例如Google Earth、OSGEarth、Vega Prime等[14-18]。近年來在商業(yè)環(huán)境中視景仿真技術(shù)的應(yīng)用也逐漸廣泛起來,尤其是游戲、VR交互等方面。
本文在自主航路規(guī)劃的基礎(chǔ)上,利用Terrain vista和Vega Prime構(gòu)建了大范圍真實三維場景,包含三維地形、地面運動目標(biāo)、預(yù)設(shè)航線、雷達(dá)威脅等飛行環(huán)境信息,設(shè)計了無人機三維視景仿真系統(tǒng),完成系統(tǒng)平臺的搭建和仿真,通過無人機的三維飛行仿真驗證了本文規(guī)劃算法的有效性和三維視景的直觀性。
無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)由航路規(guī)劃軟件和視景仿真軟件兩部分組成,與無人機遙控遙測軟件和數(shù)字無人機軟件共同組成無人機模擬仿真系統(tǒng),如圖1所示。數(shù)字無人機軟件主要模擬無人機的動力學(xué)性能、飛控、導(dǎo)航功能,地面遙控遙測軟件主要完成對無人機的遙控指令發(fā)送和遙測參數(shù)顯示。
圖1 無人機模擬仿真系統(tǒng)組成
航路規(guī)劃軟件包括三維航跡規(guī)劃模塊和地圖導(dǎo)航模塊。三維航跡規(guī)劃模塊根據(jù)環(huán)境信息(如無人機飛行特性、地形、禁飛區(qū)和威脅鏈路等)、載荷信息等構(gòu)建一條從起始點到任務(wù)目標(biāo)點的最優(yōu)航線,規(guī)劃后的航線文件發(fā)送給數(shù)字無人機軟件,完成無人機任務(wù)三維航線的模擬;數(shù)字無人機軟件按照裝載的航線文件,完成無人機的飛行模擬,并把仿真的飛行參數(shù)(如經(jīng)緯度、高度、速度和姿態(tài)角等信息)發(fā)送給視景仿真軟件和地圖導(dǎo)航模塊,供三維視景和數(shù)字地圖上進行導(dǎo)航顯示。其中視景仿真軟件分為飛行視景顯示模塊、機載光電載荷動態(tài)視頻模擬模塊和運動目標(biāo)仿真模塊。飛行視景顯示模塊在三維視景內(nèi)對禁飛區(qū)、障礙物、復(fù)雜氣象等渲染,完成三維場景及無人機位姿的實時顯示、飛行視角切換等;機載光電載荷動態(tài)視頻模擬模塊主要模擬相機姿態(tài)調(diào)整、焦距改變和跟蹤移動目標(biāo)等過程;運動目標(biāo)仿真模塊主要驅(qū)動三維場景內(nèi)可移動目標(biāo)的運動。無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)組成和信息流程如圖2所示。
圖2 無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)組成和信息流程
無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)涉及到復(fù)雜環(huán)境模型的建立、三維真實場景的生成、載荷特性模擬等方面,主要難點有以下三個方面:
(1)各種飛行、環(huán)境約束條件(如航空管制區(qū)、雷達(dá)識別區(qū)和最大航程等)進行抽象,轉(zhuǎn)化為簡單直觀的數(shù)學(xué)模型,無人機航路規(guī)劃問題就轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)上的極值問題。如何構(gòu)建合適的數(shù)學(xué)模型是系統(tǒng)地解決這一問題的關(guān)鍵。
(2)本文選用的概率地圖法在二維機器人路徑規(guī)劃有成熟的應(yīng)用,但拓展到三維航路規(guī)劃有很大難度。對算法改進以適應(yīng)無人機航路規(guī)劃要求規(guī)劃效率和實用性需求,是航路規(guī)劃的關(guān)鍵點。
(3)Vega Prime雖然是國外較為成熟的三維視景構(gòu)建引擎,但是本系統(tǒng)需要構(gòu)建超大真實場景,既要實現(xiàn)飛行仿真,又要進行載荷視角的動態(tài)仿真及運動目標(biāo)仿真,多驅(qū)動同步仿真是實現(xiàn)系統(tǒng)的關(guān)鍵點之一。
2.1系統(tǒng)約束建模及模型的評價標(biāo)準(zhǔn)
無人機任務(wù)規(guī)劃的約束條件多種多樣,例如需要考慮無人機的燃油對無人機航程的約束,無人機最小轉(zhuǎn)彎半徑的飛行性能約束,還有天氣環(huán)境對無人機安全性的威脅約束等情況。本文將約束條件分為兩類:剛性約束條件和柔性約束條件。剛性約束條件是指絕對不可超越,否則直接威脅無人機系統(tǒng)安全的約束條件;柔性約束條件是指可局部超越,但會導(dǎo)致系統(tǒng)性能降低的約束條件。
2.1.1剛性約束模型
為保證無人機的飛行安全,無人機需要躲避地形,滿足最低飛行高度的限制;無人機需滿足航空管制要求,不得跨越禁飛區(qū)等情況都是剛性約束的范疇。根據(jù)約束特性設(shè)計數(shù)學(xué)模型cr為下式:
上式中航跡段E上航點集合為p={p|p∈E},Ψ為剛性約束的集合,若航跡段在剛性約束范圍內(nèi),此航跡段威脅代價將無限大。
2.1.2柔性約束模型
柔性約束條件又分為排斥約束和吸引約束兩種。無人機在敵方空域執(zhí)行任務(wù)時不可避免地會進入敵方雷達(dá)偵測、高炮威脅范圍,需要盡量遠(yuǎn)離等情況都屬于排斥約束模型的范疇;無人機需要隨時保持和地面站的聯(lián)系,確保處在數(shù)據(jù)鏈路覆蓋范圍內(nèi)則屬于吸引約束模型的范疇。相對于剛性約束而言,臨近約束邊緣的威脅代價不會發(fā)生突變。根據(jù)約束特性計算柔性約束威脅代價如下式:
上式中航跡段E上航點p距威脅源或鏈路覆蓋中心距離為r(p),I(r(p))為約束模型的計算公式,航跡段威脅代價為單約束代價航跡段積分。
2.1.3飛行約束的評價標(biāo)準(zhǔn)
無人機航路評價目前沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)形式。本文將評價函數(shù)設(shè)為各個約束模型的威脅代價沿航路積分與總航跡距離的加權(quán)。航路評價函數(shù)形式如下式:
上式中 i為航路中第 i航跡段,ar、al、as為對應(yīng)的約束模型的權(quán)重因子,f(s)為總航程。依據(jù)航路評價函數(shù)迭代求解評價最小的航路即為無人機航路的最優(yōu)解。評價函數(shù)不僅形式簡單直觀,并且對不同約束條件可以設(shè)置不同的權(quán)重因子,側(cè)重不同的約束類型,可以生成不同側(cè)重點的最優(yōu)航跡。
2.2基于LPRM航路規(guī)劃
概率地圖法(Probabilistic Roadmap Method,PRM)因具有模型構(gòu)建簡單,幾何計算需求小,擴展性好等特性而被廣泛應(yīng)用于解決二維路徑規(guī)劃問題[6]。然而無人機規(guī)劃空間從二維平面拓展到立體空間,需要擴展的航跡點集將呈指數(shù)型爆炸增長,限制了PRM在大場景無人機航路規(guī)劃中的應(yīng)用。針對此問題,本文提出LPRM的方法,應(yīng)用網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的限制條件及無人機飛行參數(shù)特性,實現(xiàn)了三維大場景條件下航路的快速搜索規(guī)劃。
LPRM 法將規(guī)劃區(qū)域以特定高度間隔 dinterval進行分層,高度間隔根據(jù)無人機最大爬升/下降角設(shè)定;再對單層空間進行特定邊長 Lgridsize的網(wǎng)格劃分,最后再完成分層網(wǎng)格化的構(gòu)造區(qū)域,以等密度進行隨機采樣航路點。三維規(guī)劃空間的分層網(wǎng)格化如圖3所示。
圖3 三維規(guī)劃空間的分層網(wǎng)格化
根據(jù)分層網(wǎng)格化產(chǎn)生的隨機航路點集和合適的搜索算法,即可得到滿足航路評價函數(shù)的最優(yōu)航路。傳統(tǒng)基于PRM方法的A*搜索算法在航跡點擴展時需要考慮所有滿足最小飛行距離和最大飛行距離的航跡點,而LPRM方法利于網(wǎng)格的鄰接關(guān)系、最小俯仰角度及最大轉(zhuǎn)彎角度等飛行性能參數(shù)約束,快速剔除大部分無效網(wǎng)格區(qū)域,最大限度地縮小搜索范圍,提高搜索效率。
對于地形為100 km×100 km×20 km的區(qū)域進行航線規(guī)劃,LPRM算法中網(wǎng)格大小為5 km,垂直層間隔為500 m,采樣密度為1/km2。
對算法進行統(tǒng)計比較,結(jié)果如表1所示。學(xué)習(xí)階段邊的個數(shù)LPRM算法比傳統(tǒng)PRM算法減少2個數(shù)量級;在查詢階段,LPRM對節(jié)點擴展進行剪枝,節(jié)點擴展數(shù)量減小1個數(shù)量級,因此算法耗時大約差3個數(shù)量級,因此LPRM算法效率顯著提高。
表1 傳統(tǒng)PRM方法與LPRM運算次數(shù)比較
2.3超大場景真實視景仿真
超大場景真實視景仿真主要包括:超大地形構(gòu)建、三維模型的建立和程序調(diào)度三部分。超大地形構(gòu)建時利用 Terrain vista軟件對衛(wèi)星影像和高程信息進行匹配,并對地形信息(如機場、建筑和海域等)進行編輯;三維模型的建立主要利用 Creator建模軟件構(gòu)建無人機、運動目標(biāo)模型,并標(biāo)識模型的運動屬性;程序調(diào)度主要利用Vega prime軟件對場景和模型集成為ACF配置文件,利用Vega Prime提供的靈活可控的C語言程序設(shè)計接口,將ACF文件嵌入到VS2008編譯環(huán)境下建立的程序框架當(dāng)中。通過響應(yīng)鼠標(biāo)鍵盤等設(shè)備輸入,完成交互控制,同時接收來自無人機地面控制軟件發(fā)送來的位置姿態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù),實現(xiàn)無人機飛行任務(wù)仿真。超大場景視景仿真構(gòu)建圖如圖4、圖5。
本次構(gòu)建的場景為海南島臨海地區(qū),需要在地形構(gòu)造時考慮海洋特效,主要包括海浪、船首尾浪花、航跡流和漂浮物等。這些海面效果利用 Vega下的VpMarine模塊進行開發(fā)。船首尾浪花和航跡流與艦船關(guān)聯(lián),受艦船的運動狀態(tài)影響。
視景仿真軟件不僅呈現(xiàn)無人機的飛行姿態(tài)信息,而且要呈現(xiàn)光學(xué)載荷視角的場景以及場景內(nèi)移動目標(biāo)的信息。光學(xué)載荷視角仿真是通過載荷姿態(tài)信息和無人機當(dāng)前位姿信息,進行相應(yīng)的場景坐標(biāo)與載荷坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,在載荷視角窗口呈現(xiàn)對應(yīng)場景。移動目標(biāo)的仿真采用接收外部位姿數(shù)據(jù)更新和錄制回放更新兩種方式,外部位姿數(shù)據(jù)更新方式和無人機的仿真相同,錄制回放更新方式則依靠 RecordingPlay類錄制手動操控移動目標(biāo)在場景內(nèi)的運動(包括移動目標(biāo)位姿、特效),在實時仿真階段通過錄制文件的回放控制視景中的移動目標(biāo)。
視景仿真中的移動目標(biāo)追蹤功能采用碰撞檢測技術(shù)和外部算法兩種場景移動目標(biāo)追蹤方式。在光學(xué)載荷模擬視頻界面上選取運動目標(biāo),通過 Isector類進行運動碰撞檢測,通過場景坐標(biāo)與屏幕坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到目標(biāo)模型的位置信息,調(diào)整載荷視角姿態(tài),實現(xiàn)運動目標(biāo)的跟蹤效果;外部追蹤的方式則是采用 ABS(Absolute Balance Search)算法,用模板圖像和待匹配圖像上的搜索窗口間的像素灰度值的差別來判定二者的相關(guān)性實現(xiàn)運動目標(biāo)跟蹤效果。
圖4 超大場景視景仿真構(gòu)建圖
圖5 場景構(gòu)建區(qū)域(面積:80 km×60 km)
3.1航路規(guī)劃軟件
無人機航路規(guī)劃軟件依托于 MapInfo環(huán)境地圖化技術(shù),以控件的方式提供對象聯(lián)接與嵌入式的開發(fā),支持Windows下絕大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)可視化開發(fā)環(huán)境,將MapInfo地圖應(yīng)用功能及基于LPRM規(guī)劃方法嵌入到 MFC框架中。主要實現(xiàn)三方面功能:地圖管理、主航路規(guī)劃及任務(wù)區(qū)域規(guī)劃和航跡導(dǎo)航。
(1)地圖管理
實現(xiàn)電子地圖的加載、漫游、縮放、移動、測距、標(biāo)記和比例尺等功能。并能直觀地顯示標(biāo)記點或者點選位置的經(jīng)緯度等信息。
(2)主航路規(guī)劃和任務(wù)區(qū)域規(guī)劃
程序中添加航路規(guī)劃算法和任務(wù)區(qū)規(guī)劃策略,根據(jù)需求的飛行任務(wù)直接選取起始航點、配置障礙威脅環(huán)境等,生成規(guī)劃航路信息。任務(wù)區(qū)規(guī)劃是在航路規(guī)劃基礎(chǔ)上,根據(jù)任務(wù)要求和環(huán)境信息進行任務(wù)區(qū)航路重規(guī)劃。任務(wù)區(qū)規(guī)劃流程包括:①任務(wù)區(qū)范圍比較,確定航路需要重規(guī)劃區(qū)域及關(guān)鍵航點/航向;②刪除原任務(wù)區(qū)航路段,根據(jù)載荷、環(huán)境、天氣等因素確定柵格規(guī)劃寬度、覆蓋范圍參數(shù),重規(guī)劃出柵格式航路;③基于監(jiān)測覆蓋率和最優(yōu)路徑規(guī)則給出任務(wù)區(qū)規(guī)劃評價。如圖6、圖7所示。
圖6 基于LPRM主航路規(guī)劃
圖7 任務(wù)區(qū)域航路重規(guī)劃
規(guī)劃結(jié)果分析:基于LPRM的航跡規(guī)劃算法復(fù)雜度較傳統(tǒng)PRM法有數(shù)量級的下降。通過模擬不同的場景下的LPRM法航跡規(guī)劃,規(guī)劃耗時在4 min左右,規(guī)劃速度滿足離線規(guī)劃要求。
(3)航跡導(dǎo)航
顯示目標(biāo)飛行區(qū)域的電子地圖,準(zhǔn)確標(biāo)示飛機當(dāng)前位姿及飛行航跡,為無人機提供導(dǎo)航平臺。
3.2視景仿真軟件
視景仿真模擬軟件依托于Vega Prime 3d仿真引擎,實現(xiàn)三維場景中實現(xiàn)模型、場景、環(huán)境操作等功能,運用OpenAL庫模擬無人機、飛機等物體的聲音。主要實現(xiàn)三方面功能:虛擬環(huán)境編輯、視景仿真及機載載荷模擬和移動目標(biāo)模擬及追蹤。
(1)虛擬環(huán)境編輯
實現(xiàn)在線環(huán)境編輯功能,可以對威脅源進行添加、刪除、修改;也可從文件載入威脅源信息、保存環(huán)境配置信息;可以接收規(guī)劃的航路信息,進行航路的顯示。如圖8所示。
圖8 虛擬環(huán)境編輯
(2)視景仿真及機載載荷模擬
視景仿真實現(xiàn)飛行場景顯示及飛行姿態(tài)仿真,機載載荷模擬包括載荷視角的場景仿真及載荷姿態(tài)仿真;具備遙測參數(shù)顯示功能,仿真顯示的參數(shù)包括無人機位置信息、飛行姿態(tài)信息、狀態(tài)信息等,如圖9所示。
圖9 無人機位姿仿真及光電平臺載荷模擬
(3)移動目標(biāo)模擬及追蹤
實現(xiàn)外部數(shù)據(jù)控制運動模型及手動控制模式下移動目標(biāo)模擬;實現(xiàn)載荷視角下的ABS算法移動目標(biāo)追蹤仿真。如圖10所示。
圖10 視景仿真運動目標(biāo)模擬及跟蹤
本文測試計算機配置如下:
CPU:AMD Athlon(tm)X4 760K RAM:2.43GB
Graphics:NVIDIA GeForce GT740
可以同時顯示無人機三維飛行特性和載荷跟蹤特性,圖像幀連續(xù),三維場景震撼真實,通過鍵盤快捷鍵可以調(diào)整無人機觀測姿態(tài)、三維場景的天氣變化等。
無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)是無人機模擬仿真系統(tǒng)的重要組成部分,具有重要的現(xiàn)實意義和工程實用價值。本文以某無人機項目為依托,在實驗室環(huán)境下構(gòu)建了無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)軟件系統(tǒng),為實際的無人機項目的研究中的關(guān)鍵技術(shù)進行攻關(guān),部分成果經(jīng)過適應(yīng)性改進就可以應(yīng)用到實際無人機項目中。本文設(shè)計的通用化軟件框架及開發(fā)中關(guān)鍵技術(shù)的解決方案,對該領(lǐng)域相關(guān)問題有較好的參考價值。
[1]孫麗卿,張國峰,王行仁.無人機仿真訓(xùn)練系統(tǒng)[J].計算機仿真,2006,23(2):44-46.
[2]閔昌萬,袁建平.軍用飛行器航跡規(guī)劃綜述[J].飛行力學(xué),1998(4):14-19.
[3]毛紅保,田松,晁愛龍.無人機任務(wù)規(guī)劃[M].北京:國防工業(yè)出版社,2015.
[4]YING W U,F(xiàn)EN R U,LIU R H.3D visual simulation of UAV flight scene[J].Microprocessors,2011.
[5]YANG L,QI J,XIAO J,et al.A literature review of UAV 3D path planning[C].11th World Congress on Intelligent Control and Automation(WCICA 2014).2015:2376-2381.
[6]POPPINGA J,BIRK A,PATHAK K,et al.Fast 6-DOF path planning for autonomous underwater vehicles(AUV) based on 3D plane mapping[C].International Symposium on Safety,Security,and Rescue Robotics.Kyoto,Japan:IEEE,2011:345-350.
[7]LI Q R,WEI C,WU J,et al.Improved PRM method of low altitude penetration trajectory planning for UAVs[C].Proceedings of 2014 IEEE Chinese Guidance,Navigation and Control Conference,Yantai,China:IEEE,2014:2651-2654.
[8]OVERMARS M H,MARK H.A random approach to motion planning[J].RUU-CS,1992.
[9]KAVRAKI L E,SVESTKA P,LATOMBE J-C,et al.Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces[J].Robotics and Automation,IEEE Transactions,1996,12(4):566-580.
[10]AMATO N M,BAYAZIT O B,DALE L K,et al.Choosing good distance metrics and local planners for probabilistic roadmap methods[C].International Conference on Robotics and Automation.Leuven,Belgium:IEEE,1998,1:630-637.
[11]王振華,章衛(wèi)國.基于改進概率地圖的無人機實時避障研究[J].計算機工程與應(yīng)用,2010,46(25):220-222.
[12]楊文平,李儼.無人機三維實時航跡規(guī)劃仿真平臺[J].計算機仿真,2011,28(8):41-46.
[13]LI Q,WEI C,WU J,et al.Improved PRM method of low altitude penetration trajectory planning for UAVS[C].Guidance,Navigation and Control Conference(CGNCC),2014 IEEE Chinese,IEEE,2015:2651-2656.
[14]鄒明皓.視景仿真技術(shù)在無人機任務(wù)規(guī)劃中的應(yīng)用與研究[D].成都:電子科技大學(xué),2011.
[15]張雄,葉榛,朱紀(jì)洪,等.基于虛擬現(xiàn)實的無人駕駛飛機仿真訓(xùn)練系統(tǒng)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2002,14(8):1022-1025.
[16]王乘,李利軍,周均清,等.Vega實時三維視景仿真技術(shù)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2005.
[17]王乘,李利軍,周均清.Creator可視化仿真建模技術(shù)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2005.
[18]王孝平,董秀成,等.Vega Prime實時三維虛擬現(xiàn)實開發(fā)技術(shù)[M].成都:西南交通大學(xué)出版社,2012.
Design and implementation of path planning and visual simulation system for UAV
Yang Lichun,Gu Yingyan,Tao Mingming
(Jiangsu Automation Research Institute,Lianyungang 222061,China)
In order to promote UAV′s capacity of automatic tasks,to reduce the actual test investment and the risk of development,to simulate flying and task execution process and shorten the development cycle.Based on a certain type of UAV flight characteristics,a set of interactive UAV path planning and visual simulation system that is an important part of UAV simulation system was developed to solve the complex flight environment modeling for path planning and to establish big range of 3D real scene.The experimental simulation results show that the path planning module of system can be rapid and accurate planning out the optimal path according to the requirement of different environment,and the visual simulation module canintuitive show real 3D scene and UAV′s flight characteristics.The system can meets the requirements of path planning of UAV flight task and visual simulation validation.
path planning;layer probability roadmap method;A*algorithm;visual simulation
V279
A
10.16157/j.issn.0258-7998.2016.09.005
2016-05-22)
楊麗春(1980-),通信作者,女,碩士,高級工程師,主要研究方向:無人系統(tǒng)模擬訓(xùn)練、遙感信息應(yīng)用,E-mail:yanglc2003@163.com。
顧穎彥(1973-),男,碩士,研究員,主要研究方向:電子信息系統(tǒng)。
陶明明(1985-),男,碩士,工程師,主要研究方向:無人系統(tǒng)模擬訓(xùn)練、圖像處理。
中文引用格式:楊麗春,顧穎彥,陶明明.無人機航路規(guī)劃及視景仿真系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,42 (9):19-23,28.
英文引用格式:Yang Lichun,Gu Yingyan,Tao Mingming.Design and implementation of path planning and visual simulation system for UAV[J].Application of Electronic Technique,2016,42(9):19-23,28.