一种组件化的无人机机动模型设计与实现_郭子卉.pdf

收稿日期：2022-08-05修回日期：2022-09-10作者简介：郭子卉（1996），女，山西晋中人，硕士研究生。研究方向：系统工程。通信作者：王学文（1977），男，山西清徐人，正高级工程师。研究方向：对抗仿真与作战效能评估。摘要：在联合作战背景下，无人机已然是不可或缺的作战力量，因此，在基于联合作战的仿真系统中，研究并建立无人机模型是当前的工作重点。针对无人机空中机动行为的建模需求，采用组件化建模的方法，设计并构建了固定翼的无人机机动模型，初步实现了无人机的空中机动行为，最后通过仿真推演，验证了模型的可用性与合理性。关键词：作战仿真；组件化建模；无人机空中机动；固定翼机动模型中图分类号：TP391.9；TJ85文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1002-0640.2023.05.025引用格式：郭子卉，王学文，岳忠奇，等.一种组件化的无人机机动模型设计与实现 J.火力与指挥控制，2023，48（5）：170-176.一种组件化的无人机机动模型设计与实现郭子卉，王学文*，岳忠奇，谢斌斌，付浩（北方自动控制技术研究所，太原030006）Design and Implementation of a Component-basedUAV Maneuver ModelGUO Zihui，WANG Xuewen*，YUE Zhongqi，XIE Binbin，FU Hao（North Automatic Control Technology Institute，Taiyuan 030006，China）Abstract：Under the background of joint operations，UAV has become an indispensable combatforce.Therefore，in the simulation system based on joint operations，the research and establishment ofUAV model is the focus of the current work.Aiming at the modeling requirements of air maneuverbehaviors of UAVs，a fixed-wing UAV maneuver model is designed and constructed with thecomponent-based modeling method，and the air maneuver behaviors of UAVs are preliminarily realized.Finally，the availability and rationality of the model are verified through simulation deduction.Key words：combat simulation；component modeling；UAV air maneuver；fixed-wing maneuver modelCitation format：GUO Z H，WANG X W，YUE Z Q，et al.Design and implementation of a component-based UAV maneuver model J.Fire Control&Command Control，2023，48（5）：170-176.0引言信息化时代背景下，作战仿真训练系统是当前研究军事作战活动的有效手段。军用无人机作为现代空中军事力量中的一员，具有无人员伤亡、使用限制少、隐蔽性好、效费比高等特点，在联合作战中配合各兵种参与火力支援、战场侦察、电子对抗等作战任务，逐渐成为了不可或缺的作战主体1。因此，在仿真作战系统中，构建无人机仿真模型成为作战仿真模型研究的重要方向，而机动模型作为任务行动中最基本的行为模型，是作战仿真训练的基础。组件化建模作为近年来发展的建模方法，不但能够解决模型开发工作量大的问题，同时也是增强模型互操作性和重用性的有效手段。本文的仿真环境使用 Xsim5.0 可扩展仿真平台，该平台为国产化仿真平台，支持组件化建模技术。苏玉婷等运用Xsim3.2 平台进行了战术机动的基本构建2，刘波韬等也基于 Xsim4.5 平台对榴弹炮模型进行了开发设计工作3，并且都得到了良好的实验结果。本研究以无人机为模板，首先采用 EATI 建模方法对无人机实体模型进行概念设计，通过编写概念模型模板对描述对象及其动作过程和军事规则给出一个文章编号：1002-0640（2023）05-0170-07火 力 与 指 挥 控 制Fire Control&Command Control第 48 卷第 5 期2023 年 5 月Vol.48，No.5May，2023*170（总第 48-）实体名称任务名称实体属性无人机战术机动标识属性实力属性任务属性动态属性执行实体无人机动作集合名称功能输入输出机动 位置移动任务开始时间、任务结束时间、路径点、巡航速度、飞行高度路径信息机动影响规则类型固定翼机动气象对机动影响规则晴天1阴天0.9雪0.8雨0.8雾0.8风0.9油料对机动影响规则油料 20%0.520%油料70%0.6670%油料1集中和规范化的描述；其次对空中机动行为进行描述设计，并基于组件建模技术，以固定翼为例，开发无人机空中机动组件，实现空中机动行为；通过模型组装工具将无人机实体进行组装，并在想定编辑工具中部署实体，最后通过仿真推演来验证了模型的可用性与合理性。1组件化建模组件化建模方法区别于传统的建模方式，不再以实体对象为中心，而是以组建为核心，采用“组件化”的思想，将实体对象的功能和属性单独封装成原子组件。组件通过共享数据和控制指令的形式传递信息4，模型通过开放的接口接收数据，执行相应的任务。仿真建模时，只需要根据实体对象的实际需求，将不同功能和属性的组件与实体进行组装完成建模。组件化建模技术在每次新建模型时无需从头开发，而是以模型组装的方式直接形成仿真应用模型，同类型的组件还可以根据实际修改参数形成新的组件复用到模型中，增加了模型的可重用性，在很大程度上提高了建模效率，节省了模型开发的工作时间。组件是对武器装备或作战系统中最小可分辨单位进行建模。按照建模对象的功能类别，组件可以分为平台组件、通信组件、机动组件、武器组件、认知组件、行动组件、传感器组件和辅助组件等几大类，每类组件则对应一类特定功能的组件，它不能脱离实体模型运行。实体模型是组件模型的组合，每类实体对应一种军事总体设计中模型体系的一类叶子模型，同类实体模型具有统一的模型框架，基于该框架，开发各类实体模型。2模型设计2.1实体描述2.1.1实体元描述利用 EATI 方法对无人机进行建模5，以单个无人机为最小的作战单元模块，对无人机实体展开具体描述，实体元模型可通过四元组进行表示：EN：式中，N 为实体标识，描述实体的名称；TE 为实体执行任务；AT 为实体属性的集合；AC 为实体动作的集合，无人机实体元模型的具体描述如表 1 所示。2.1.2动作元模型描述动作是由实体模型执行的，主要对模型主体所涉及的所有动作行为及其功能进行描述。动作元模型可以通过五元组进行表示AC：其中，ACN 为动作名称，表示每一个原子行为模型的名称；ACFS 为功能段，表示每一个动作所完成的具体功能；ACIS 为输入信息，表示每一个动作的出发条件；ACOS 为输出信息，表示动作执行完成后的输出信息；ACCS 为控制段，描述相关行为动作的规则。具体描述如表 2 表 3 所示。表 2无人机动作元模型Table 2Action meta-model of UAV表 3机动系数修正表Table 3Maneuver coefficient correction table2.1.3属性元模型描述属性元模型（AT）表述实体模型的各种属性6，通过四元组表示：表 1无人机实体元模型Table 1Entity meta-model of UAV郭子卉等：一种组件化的无人机机动模型设计与实现1710933（总第 48-）火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 5 期AT：=其中，ATIS 表示标识属性段，主要描述模型所属方、级别和唯一标识符；ATOS 表示实体的实力属性包括组成人数、装备数等；ATDS 为实体的动态属性，描述模型的承载状态、行动方式、空间位置、毁伤程度等；ATTS 表示实体的任务属性，表示该实体模型执行任务的内容，状态标志等。表 4无人机属性元模型Table 4Attribute meta-model of UAV2.2实体模型设计根据无人机的结构组成和作战需求，无人机模型需要具备空中机动、侦察和通信等功能来满足作战任务的基本需求，因此，无人机实体搭载的组件模板主要包括空中机动组件，传感器组件和通信设备组件。空中机动组件的作用是通过模拟无人机运动状态，实现无人机实体运动过程仿真。以机动组件模板为基类，通过重写关键方法类开发出适用于无人机的空中机动组件；传感器组件主要实现无人机对目标的探测功能，是探测设备的基类，用于探测设备的仿真。不同的探测设备都是在通用类传感器组件模板的基础上，根据各类设备功能属性的不同，例如探测距离，探测范围大小等，扩展而成的多种类别的探测设备组件；通信组件是通信设备组件的基类，提供了通信设备开关机标志、加入的网络列表等基本属性和方法。通信设备组件是仿真作战实体间信息交互所需的物理设备，实现实体对通信信号的收发及处理能力，如无线电台、路由设备等。无人机实体模型设计图如图 1 所示。图 1平台级无人机实体模型设计Fig.1Entity model design for platform-level UAV3固定翼机动组件开发3.1固定翼机动模型描述空中机动模型由指挥员下达机动命令后开始执行，模型开始需要判断接收单位的实体是否为生存状态，若单位实体为死亡状态则停止任务，发送任务调度失败报告；实体存活状态判断结束后进入任务参数判断检查，检查是否正确输入路径点、任务开始和结束时间，若输入的任务参数有误或者缺少输入信息，则任务终止并发送任务调度失败报告；在任务调度成功后，获取机动组件的最大机动速度和机动周期，获取高程、天气等环境数据进行速度修正；在执行任务过程除考虑到环境因素外，增加了是否遇敌和油耗的判断，并根据判断来进行机动速度的调整和机动目的地的调整7-9，模型的实现流程如图 2 所示。图 2机动组件实现流程图Fig.2Flow chart of mobile component implementation实体名称 属性类型属性名称属性说明无人机标识属性所属方1.红方 2.蓝方 3.绿方级别旅、营、连、排、班作战单元编号唯一标识符实力属性人数人员数量武器装备名称无人机系统动态属性行动方式空中机动承载状态未承载实体空间位置空间坐标值毁伤程度完好、轻度毁伤、中度毁伤、重度毁伤、死亡任务属性任务内容战术机动状态标志表明任务执行状况1720934（总第 48-）3.2固定翼机动组件开发基于 Xsim5.0 的建模机制，在模型开发阶段，主题作为数据的载体进行存储与传输。所谓主题，概括来讲为功能名称和数据结构的结合体，主题通过发布和订阅模式进行数据的产生和消费。模型的静态数据即基础数据和初始化主题数据以主题的方式存储，并保存在模板以及想定之中。模型的动态数据由各功能性组件在运行时产生并公布在域中，用于数据交互。因此，在机动组件开发阶段，首先需要创建机动组件的初始化信息主题和定义基础数据主题，梳理空中机动组件所需要的相关属性并确定基础数据内容，再根据功能需求完成模型关键方法的实现，最后在模型开发完毕并正确编译后打包发布模型。3.2.1无人机基础信息结构无人机固定翼机动组件主要描述无人机在战场环境下的运动过程，针对平台的运动进行建模，如机身的运动。固定翼机动组件继承机动组件基类，通过提供的接口，设定的机动参数及属性完成对机动的处理。无人机固定翼机动组件定义了机动的初始化数据和基础数据的结构以及初始化数据和基础数据的主题，其定义格式如图 3 所示。图 3定义机动组件主题Fig.3Define mobile component topic固定翼机动组件通过继承的方式，在原本的机动基础数据如机动的最大速度、积分步长的基础上又新增了巡航速度、飞行高限、飞行低限、能源配置等相关数据属性，如表 5 所示。表 5机动组件属性表Table 5Maneuver component attribute table3.2.2位置解算在固定翼机动组件模型的构件中，无人机实体起飞时模拟了机动匀加速直线运动的过程，采用沿机动点的机动方式进行位置解算。在无人机速度达到设定的巡航速度时，实体按照给定的速度，在相同的时间段内向指定的方向运动相同的距离，按匀速直线运动机动，实体位置更新机制公式如下：（1）式中，P1表示下一时刻的实体位置坐标；P0表示实体的当前位置坐标；P0Pt表示 P0与 P1的直线距离；v为实体速度；T 表示仿真步长。3.2.3路径规划固定翼机动模型在该位置更新机制的基础上，结合战场地形环境因素，在模型中考虑了路径规划的问题，将基于蛇优化智能算法的三维路径规划算法引入到机动模型组件当中。蛇优化算法（SO）是 2022 年 HASHIM F A 和HUSSIEN A G 两位教授提出的一种基于蛇行为的元启发式算法10，该算法的基本思路可以概括为当蛇在没有食物的条件下，就会去寻找食物；当蛇处于有食物且温度较高的条件下，就向食物位置靠近即向全局最佳适应度靠近；当蛇处于温度较低且食物充足的情况下，蛇以一定的概率发生交配行为或者是战斗行为。蛇优化算法通过模拟蛇在自然界中的觅食、战斗、交配等行为，能够快速高效求解出目标函数的最优解。在无人机固定翼机动模型中，考虑到飞行高度、飞行距离和安全性的约束条件11，其代价公式如下。无人机飞行所经过的路径点坐标用 Pij=（xij，yij，zij）表示，用 Xi用来存储无人机飞行的第 i 个路径列表，两个路径点之间的距离用|PijPi，j+1|表示，路径长度成本函数 F1（Xi）为：（2）建立无人机实体模型，涉及无人机自身体型参数的影响，因此，在路径规划时要考虑无人机通过障碍所造成的威胁，以此来设计安全性成本函数。在实验设计时，用圆柱体表示每一个威胁，K 为所有威胁的集合，设实验环境中总共有 m 个威胁障碍。取无人机直径为 D，分别设置一个以 Ck 为圆心，Rk+D 为半径的碰撞区域和以 Ck 为圆心，S 为半径的危险区域，如下页图 4 所示。当无人机与 Ck的直线距离 dk小于 Rk+D 时，无属性名称单位描述说明MaxSpeedm/s最大速度 表示实体机动的最大速度Dts仿真步长默认 0.5 sMovementParam-机动参数任务开始时间、任务结束时间、任务路径点等CruiseSpeedkm巡航速度实体机动的速度CeilingAltkm飞行高限实体飞行能达到的最高高度LowerAltkm飞行低限 实体飞行允许的最低高度OilL能源配置油料数 固定翼机动组件初始化信息 topic NAC_Models_FixedWingAirMotionInitInfo=NAC：Models：FixedWingAirMotionInitInfo extendsNAC_Models_MotionInitInfo；固定翼机动组件基础数据 topic NAC_Models_FixedWingAirMotionBasicData=NAC：Models：FixedWingAirMotionBasicData extendsNAC_Models_MotionBasicData；郭子卉等：一种组件化的无人机机动模型设计与实现1730935（总第 48-）火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 5 期人机进入碰撞区域，有 100%的概率发生碰撞；当无人机与 Ck的直线距离 dk大于 Rk+D，小于 S 时，无人机进入危险区域，考虑到如雷达探测信号减弱等因素的影响，有一定的概率发生碰撞；当无人机与Ck的直线距离 dk大于 S 时，无人机不会发生碰撞。结合无人机飞行路径段，安全性成本函数 F2（Xi）为：（3）根据无人机最大飞行高度 hmax和最小飞行高度hmin两个参数，结合路径点 Pij得出高度代价公式F3（Xi）（4）结合无人机飞行路径约束，飞行高度约束以及安全性约束，根据上述公式可得到总成本函数为：（5）其中，bk为权重系数，F1（Xi）到 F3（Xi）分别是路径长度，安全性以及飞行高度，Xi作为决策变量，包括 n个航路点的列表 Pij=（xij，yij，zij）。为了验证蛇优化算法性能，实验运用 matlab 工具并加入了粒子群算法（PSO）与基于蛇优化的三维路径规划算法进行对比验证12。在本次实验中，设置了 9 个不同大小的圆柱体构成无人机飞行的威胁环境，设置两架无人机作为实验对象，第 1 架无人机设置的起点坐标为（150，200，150），终点坐标为（800，800，150），途径路径点 n 为 12；第 2 架无人机设置的起点坐标为（400，100，150），终点坐标为（900，550，150），实验结果如图 5 图 6 所示。图 5SO 与 PSO 算法运行结果Fig.5Operation results of SO and PSO algorithms图 6最优代价变化曲线图Fig.6Optimal cost change curve从实验结果可以看出，PSO 算法寻找的最优路径与障碍物发生碰撞，无法找到两条成本约束下的最优路径，而 SO 算法寻优能力较强，成功避开障碍，寻找到两条最优路径，因此，选取蛇优化算法应用在三维路径规划当中。固定翼机动组件基于国产化操作系统平台，使用 qt 编程工具，C+语言进行开发。实体采用沿机动路线机动的方式进行机动，实体模型以机动路径点参数为机动输入数据，记录实体所处的路段，令路段数为 i，则当前实体的目标点即为给定路线的第 i+1 个路径点，当路段变量达路线的路近点总数时，判定机动任务完成。在模型开发阶段，采用 GetMotionParam（）的方法设置机动参数，通过 CreateMotionParam（）创建沿路径点列表机动参数，GetCurrentWaypoint（）获取路径点机动参数的当前路径点，GetNextWaypoint（）获取当前路径点之后的一个路径点，再调用 GetWay-pointByNumber（UINT32 Number）来根据路径点编号从路径点列表中获取路径点，任务所需机动参数获取完成，通过 PrepareData（）方法为仿真运行作最后数据检查；SO（）方法将 SO 算法进行封装，在机动组件核心方法 Motion（）中，用 GetMotionParam（）来获取实体的机动参数，进而实现 SO 算法的调用；最图 4威胁成本Fig.4Threat cost1740936（总第 48-）后 ProcessTopicProc（TSITopicContextPtrCtx）负责处理主题回调，实现数据交互。组件编写完相关功能函数编译生成 SO 动态链接库，并加载模型完成模型注册工作，打包后发布模型。4模型测试4.1组装测试对象模型发布成功后，在模型装配工具中找到对应的空中组件模型进行实例化，命名该组件为 _ 固定翼空中机动组件，并在右侧属性栏设定组件的基本属性，如图 7 所示。图 7空中机动组件Fig.7Air maneuver components根据实体模型设计将无人机实体模型，机动组件，传感器组件，通信组件组装成一架完整的无人机，装配完成的无人机模型，如图 8 所示。图 8无人机实体装配Fig.8Entity assembly of UAV4.2建立测试想定打开想定编辑工具，红方兵力由上述装配好的无人机实体和无人机站实体构成，设立无人机与无人机的承载关系；蓝方部署了多种兵力实体。想定部署完成，随后启动仿真引擎，控制想定开始，进行仿真推演。在想定运行过程中，给无人机实体下达空中机动任务，指令下达界面如图 9 所示。图 9指令下达界面Fig.9Command issuing interface无人机接收到指令开始执行行动任务，推演态势图如图 10 图 11 所示。图 10态势显示界面Fig.10Situation display interface从态势显示图和机动模型日志结果中可以看到，无人机在接收到机动命令后，机动组件被成功调度，无人机从无人机站飞出，态势图中红色显示曲线为无人机轨迹线，可以看到无人机按照规划的机动路径匀速机动，并最终达到终点位置，完成机动任务。5结论基于 Xsim5.0 仿真平台的建模机制，采用组件化建模的思想，详细介绍构建固定翼机动组件模型郭子卉等：一种组件化的无人机机动模型设计与实现1750937（总第 48-）火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 5 期图 11日志输出Fig.11Log output的过程方法，并将开发好的固定翼机动组件组装在无人机实体上完成了功能测试，结果表明，该固定翼机动模型能够逼真模拟空中的机动行为。后续将进一步开发无人机各类功能的通用性组件，减少建模工作量以满足各类无人机的功能需求。参考文献：1 甄子洋.无人机集群作战协同控制与决策M.北京：国防工业出版社，2022.ZHEN Z Y.Cooperative control and decision-making ofUAV cluster operations M.Beijing：National Defense In-dustry Press，2022.2 苏玉婷，侯磊，李艳飞.基于可扩展仿真平台的战术机动模型设计与实现 J.火力与指挥控制，2019，44（5）：125-130.SU Y T，HOU L，LI Y F.Tactical maneuver model designand implementation on extensible simulation platformJ.Fire Control&Command Control，2019，44（5）：125-130.3 刘波韬，李定主，王学文，等.基于 XSim 仿真平台的榴弹炮建模与弹道仿真 J.火力与指挥控制，2022，47（3）：173-179.LIU B T，LI D Z，WANG X W，et al.Howitzer modeling andtrajectory simulation based on XSimstudio simulation plat-formJ.Fire Control&Command Control，2022，47（3）：173-179.4 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