四旋翼无人机飞行过程孪生仿真研究

2022-06-23郝建国张中杰高家隆

计算机工程与应用 2022年12期

纪广，郝建国，张中杰，高家隆

国防科技大学智能科学学院，长沙 410073

四旋翼无人机由于具备携带方便、隐蔽性高、成本低廉、操作简单和高效安全的特点，能够应用于多种场合，特别是在军事领域，能够为边境巡航、作战侦察和小型火力支援等场景提供有力保障。由于边境情况复杂多变，利用无人机进行巡航，要求行动高效、实时响应、精确控制，本文提出利用数字孪生技术，针对无人机的飞行过程进行仿真研究，能够实现无人机飞行与仿真同步进行，从而提高无人机飞行的行动效率。

数字孪生技术近年来发展十分迅速，世界著名咨询公司Gartner在2016—2018年连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势[1-2]。为了实现在轨装配技术在空间无人环境中的模拟和预测，最早由NASA在阿波罗计划中提出“孪生”的概念[3]，该项目创建了两个相同的飞行器，并将在地球运行的飞行器称之为孪生体。现阶段数字孪生技术多运用于智能制造领域，邓烨等提出了数字孪生战场的建设方案，从数字孪生的内涵要义出发，构建了相应的体系架构[4]，是对数字孪生运用于军事领域的初步探讨。吴东阳等对四旋翼飞行器的数字孪生系统做出设计[5]，对系统可行性进行了分析，从工程应用上体现了数字孪生技术对无人机飞行仿真的重要作用。广东工业大学介绍了一种多旋翼无人机数字孪生仿真平台[6]，利用Unity、Ros、Matlab等工具实现对无人机的多尺度多维度仿真，为四旋翼无人机的数字孪生仿真提供了可行思路和案例示范。

通过上述研究可看出，数字孪生技术在军事领域的无人机作战研究方面拥有较为广泛的应用前景。本文借助数字孪生在交互性、实时性和精确性等方面的优势，为四旋翼无人机飞行过程进行可行性方案设计。

1 四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构

当前数字孪生技术多以北京航空航天大学陶飞团队提出的五维模型为基础[7]，即物理、虚拟、行为、规则以及它们之间的连接。以北航数字孪生技术研究团队提出的通用参考架构为基础[8]，本文基于无人机操作系统对数字孪生系统进行开发，其优势是系统成熟、功能全面、开发案例较多[9-10]。本章将基于案例研究设计四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构，对架构中具体模块进行分析，并重点介绍数字孪生体仿真数据的流向及其作用，剖析该系统具备的基本功能及其研究意义。

如图1所示为四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构，包含物理实体、数字孪生体、数据信息和服务四部分，各部分之间建立数据连接，在无人机飞行过程中能够实现实时交互。

图1 四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构Fig.1 Flight digital twin system architecture of quadrotor UAV

1.1 物理实体

物理实体是数字孪生构建的物理对象，是系统构成的基础。从层次结构上来看，数字孪生系统下的物理实体可根据规模分为三个层级，即单元级、系统级和复杂系统级[11]，单元级是信息物理系统最小单元，系统级由多个单元级集成构成，复杂系统级由多个系统级整合构成，三者都具备基本的感知、决策、分析、执行的数据闭环[12]。基于需求，本文研究单架无人机飞行过程，可视其为单元级信息物理系统。

1.2 数字孪生体

数字孪生体是物理实体在虚拟空间的映射，关键技术在于多领域多尺度融合建模[13]。以物理实体为原型，构建高精度数字化模型，是数字孪生的内涵要义所在。为了实现数字孪生体对物理实体的完整映射，需要从几何、物理、行为和规则等多个方面在功能和结构上相互集成，对模型进行描述[8]。本架构下的仿真系统支持无人机飞行过程中的虚拟模型运行、界面显示、动力学仿真和环境建模。

1.3 数据信息

数据信息是驱动孪生模型并进行虚实交互的基础，多项案例表明数字孪生系统的本质在于融合数据对系统运行的驱动，如悬臂式掘进机的虚拟控制[14]、航空发动机的数字孪生装配[15]以及高精密产品的装配技术[16]等。四旋翼无人机飞行数字孪生系统运行过程中将存在传感器物理数据、历史数据、仿真数据和控制数据等。传感器物理数据由飞行控制器内的传感器采集，历史数据是无人机历史飞行过程中储存于系统的数据，仿真数据是数字孪生体在仿真运行过程中产生的状态数据，控制数据是由服务端发送给实体无人机的控制指令数据。

1.4 服务

服务主要分为针对系统内部功能运行的功能性服务和为不同客户定制不同业务需求的业务性服务[17]。功能性服务方面，主要包含地面信息系统和无人机摄像头，地面信息系统用于获取实体无人机的飞行实时位置，能够在无人机任务模式的设定下划定飞行路线，遇到突发情况，能临时改变航点，指挥无人机临时改变飞行路线；无人机摄像头为指挥员传递飞行过程中的航拍画面，能够为指挥员发现可疑目标提供保障。业务性服务是针对不同客户的不同需求提供的开放性接口，可以通过系统下的发布订阅模式和客户端/服务器模式实现。

1.5 连接

连接能够促进物理实体、数字孪生体和服务端之间进行数据交互，同步运行[8]。各部之间的数据通过电台传送，传感器物理数据包含无人机的真实飞行数据，能实时传递回地面并驱动数字孪生体的仿真运行；数字孪生体通过接收传感器物理数据和历史数据，不断更新状态，并将仿真数据传递给系统；服务层通过对接收到的传感器物理数据和仿真数据进行对比分析和融合处理，实时传递控制指令给物理实体，促进系统的高效运行。

1.6 数字孪生体仿真数据的流向及其作用

数字孪生体的仿真数据是数字孪生体在虚拟环境下同步仿真运行产生的状态数据，具体包含速度、加速度、位置、滚转角、俯仰角和偏航角等。其在数字孪生系统下的流向如图2所示。

图2 仿真数据流程图Fig.2 Simulation data flow

仿真数据和传感器物理数据交互融合后的数据将被系统存储，进入历史数据库，同时传递给外部控制程序，控制程序通过对数据进行对比分析，调整对无人机的控制参数，并以控制指令的形式输出给无人机，达到稳定精准飞行效果。

数字孪生体是对实体无人机的精准化数字映射，是指挥员远程操控无人机直观形象的可视化表达，指挥员能够通过对无人机数字孪生体运行的操作指挥实现对实体无人机的远程精准控制。因此，仿真数据不仅仅是虚实无人机同步运行下的精准映射数据，能够反映实体无人机的实时运行状态，也是指挥员决策输出的数据表达，能够提高指挥员对无人机远程操控的精准度和高效性。

1.7 数字孪生系统的功能

构建四旋翼无人机飞行数字孪生系统，主要基于以下几点功能需求：

（1）实现对实体无人机远程精准控制。通过对数字孪生体状态进行观察，实现对远程无人机的状态监控，指挥员能够根据数字孪生体的飞行状态及时进行控制调整，并能根据需求实时在线更改无人机飞行路线，达到对无人机远程操纵并提高控制精度的目的。

（2）实现对实体无人机全面性能评估。为了满足各类场景的特殊需求，需要开发不同型号无人机，构建其数字孪生体，数字孪生系统可以对无人机性能作出全面评估，根据不同性能需求适时作出方案改进，提升无人机开发效率。

（3）实现对实体无人机综合操作演练。对多无人机进行协同操作演练一直是比较复杂的任务，利用无人机飞行数字孪生系统对无人机进行协同控制和虚拟调试，并根据外部控制程序对任务实现实时规划，能够为无人机综合操作演练提供保障。

1.8 数字孪生系统的意义

通过对实体无人机构建精准化映射数字孪生体，并基于满足物理属性的虚拟环境进行仿真运行，能够实现对无人机飞行全生命周期的仿真推演，从理论上和实践上具备如下意义：

（1）为无人机提供了虚实交互运行的平台。相较于传统仿真技术而言，无人机飞行数字孪生系统更能满足无人机飞行过程中的虚实交互，促进对实体无人机飞行控制过程中的实时推演，从而提升对实体无人机飞行控制的可靠度、精准度和效率。

（2）促进数字孪生技术在无人机飞行上的实际应用。数字孪生技术应用于无人机还有较大的开发空间，从无人机的飞行控制着手，为开发能够执行更多元化任务的无人机数字孪生系统做出初步探索。

（3）增加无人机远程飞行控制下的辅助决策手段。通过数字孪生系统的反馈和仿真推演，不断增加对实体无人机的精准化操作，并通过外部控制程序实时推演输出可行性控制方案，为指挥员提供辅助决策。

2 数字孪生建模

构建高保真的数字信息模型是数字孪生建模的基础[11]，如图3所示为四旋翼无人机飞行数字孪生系统架构下数字孪生模型构建图，从几何、物理、行为和规则等四个维度对模型进行构建。

图3 数字孪生模型构建图Fig.3 Construction diagram of digital twin model

物理实体和数据信息分别为数字孪生体的构建提供物理特征信息和数据特征信息。几何模型的构建基于物理实体的外部特征，构建以后将三维模型转换为轻量化描述文件，是数字孪生体可视化三维特征的基础；物理模型是对数字孪生体的动力学描述，是在仿真系统中运动表达的基础；行为模型是对数字孪生体稳定飞行、实时控制的基础；规则模型为数字孪生体在仿真过程中执行与物理实体相对应任务的实现提供规则约束。

2.1 几何模型

数字孪生对几何虚拟模型的构建力求精准，要求外观外形、零件尺寸和材料类型等都与物理实体保持一致。几何模型构建借助三维绘图软件进行设计，依据实体模型进行等比例构造，后续根据现实物理条件设置无人机的位置坐标、惯性力矩、材料等参数，并将模型转换为轻量化的文件表达格式，以支持系统操作调用。构建流程如图4所示。

图4 几何模型构建流程图Fig.4 Geometric model construction process

2.2 物理模型

四旋翼无人机飞行原理已有大量学者进行研究，为无人机飞行驱动提供了基础，在此基础上，通过发布订阅机制，可以为无人机执行各项任务进行相应的开发。对于物理模型的构建，除了基础的无人机动力学模型以外，还可引入风、重力等自然因素，增强对现实环境的仿真度。本文在仿真环境中实现虚拟场景的构建和三维显示，能够尽可能地提高物理模型的可信度。将仿真环境下的无人机视为六自由度的刚体，其动力模型图[18]如图5所示。

图5 四旋翼无人机动力模型图Fig.5 Quadrotor UAV power model diagram

图5中，G为重力；R为机身所受阻力；Fi为旋翼产生的气动力；Mi为气动力矩。根据牛顿第二定律和欧拉方程[19-20]可得式（1）、式（2）：

式中，m是无人机的质量；V和ω分别表示线速度和角速度；J是无人机的惯性矩阵；ri表示从重心到旋翼i的矢量。

将Fi分解为旋翼平面的推力Hi和旋翼垂直面的阻力Ti，将Mi分解为滚动力矩Mri和阻力力矩Mdi，可得式（3）：

式中，ωi为第i个旋翼的角速度；p为线速度在旋翼平面内的投影；eZ为Z轴方向的单位向量；o为转向系数，逆时针为1，顺时针为-1；CH、CT、CR、CD为常数，其值为式（4）所示：

式中，ρ为空气密度；n为螺旋桨数；l为旋长；d为旋翼直径；Ch0、Ct0、Cr0分别为静态阻力系数、静态拉力系数和静态力矩系数；k为旋翼升力曲线曲率；θa和θb分别为桨叶根部俯仰角和桨叶扭转角。

2.3 行为模型

行为模型能够为无人机提供相应的控制回路，保证无人机的平稳飞行，以执行相关任务。结合四旋翼无人机飞行控制案例[21]，设计行为模型下双闭环串级PID控制回路，如图6所示。

图6 双闭环串级PID控制回路Fig.6 Double closed loop cascade PID control loop

图6中，位置PID控制器的输入与无人机垂直高度坐标关联，其值为设定目标高度与实际飞行高度的差值，控制器的输出为垂直方向的加速度；姿态PID控制器的输入与无人机水平方向的坐标关联，其值为无人机的滚转角、俯仰角、偏航角在水平方向设定目标值与实际值得差值，控制器的输出为水平方向的加速度；通过位置解算和姿态解算，将分配到各方向的输入量转化为PWM控制信号，发送到电机，实现对电机的控制，保证无人机的飞行控制精度。

2.4 规则模型

基于四旋翼无人机需要执行的飞行任务，制定规则模型，通过规则约束保证任务执行精度，其流程如图7所示。

图7 规则模型执行流程图Fig.7 Rule model execution process

无人机根据在边境侦察获取到的情报信息，飞往任务执行地点。到达任务点后，判断是否存在威胁，若存在威胁则优先躲避威胁，若不存在威胁则优先执行任务，执行任务以后，根据情报判断是否完成任务，若完成任务则任务结束，可以返程，若没有完成任务则继续执行任务。

3 孪生无人机巡航过程案例研究

在数字孪生模型构建完成的基础上，利用ROS系统、Gazebo仿真器、上位机和QGC地面站联合进行无人机巡航仿真，研究运用到的实体无人机，其型号为DJI F450，包含机架、螺旋桨、电机、电池等基础配件，搭载的飞行控制器为pixhawk2.4.8，传感器包括GPS以及内置于飞行控制器的三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计和气压计等，能够实时采集无人机的速度、加速度、位置和姿态等数据，电台采用轻便型图传电台TS832和RC832。

3.1 无人机巡航流程

无人机巡航流程如图8所示。指挥员在地面站设定巡航路线，地面站同时将航线上传给实体无人机和孪生无人机，实体无人机通过摄像头侦察将巡航画面传递给指挥员，孪生无人机在获取实体无人机数据实时更新的同时，将仿真数据传递给仿真系统，仿真系统通过虚实融合数据驱动，将无人机虚拟运行的可视化界面实时传递给指挥员。

图8 无人机巡航流程图Fig.8 UAV cruise process

3.2 数字孪生体模型运行

模型参数设置完成以后，对模型进行仿真运行，基于ROS系统、上位机、Gazebo和实体无人机进行的联合仿真，如图9所示。

图9 无人机联合仿真Fig.9 UAV joint simulation

实体无人机为图左半显示界面，孪生无人机为图右半显示界面，实体无人机与孪生无人机同步运行，右半仿真显示界面由三部分组成，分别为地面站显示界面，指令窗口显示界面和Gazebo仿真显示界面。地面站显示界面主要为指挥员提供实体无人机巡航路线划定功能，在无人机运行以后能够显示实体无人机巡航过程中的位置、速度和加速度等参数；指令窗口可以通过话题发布订阅模式，在线实现无人机已定制任务功能；Gazebo仿真显示界面为孪生无人机的仿真运行提供可视化界面，同时能够实时显示孪生无人机的各项仿真参数。

无人机的巡航路线如图10所示，指挥员可以在地面站软件QGroundControl中进行规划，巡航过程中实体无人机的模式设为任务模式，优势是无需指挥员使用遥控对无人机进行操纵，无人机可根据航线设定自行飞行。无人机按照规划路线执行任务过程中，遇到突发情况，指挥员可首先在地面站将无人机模式设置为盘旋状态，然后更改航线规划，重新切换为任务模式以后，无人机将按照新航线执行任务。

图10 无人机巡航路线Fig.10 UAV cruise route

3.3 仿真数据分析

实体无人机整个巡航过程中，高度参数如图11所示，设定无人机目标飞行高度3 m，实际飞行高度波动较小，控制较精准。

图11 实体无人机运行高度参数Fig.11 Operating altitude parameters of physical UAV

根据孪生无人机GPS传回数据，绘制孪生无人机巡航过程中的经纬度二维拟合曲线以及经纬高三维拟合曲线，如图12所示，经过分析可以得出，与无人机实际巡航路线相对比，孪生无人机的飞行轨迹与指挥员划定航线基本吻合，符合数字孪生虚实交互的控制需求。

图12 孪生无人机巡航过程中的经纬度二维拟合曲线以及经纬高三维拟合曲线Fig.12 Two dimensional fitting curve of longitude and latitude and three-dimensional fitting curve of longitude and latitude height during twin UAV cruise

巡航过程中，无人机的姿态角变化如图13所示，其中包含无人机运行过程中的滚转角、俯仰角和偏航角参数，每一次波动代表在不同航点执行了换向和变速等动作。