基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法

摘要

基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法，包括建立Simulink仿真环境，再根据车辆的机械结构特征的机械结构模型和无人机的机械结构，建立一个可以导入Simulink仿真环境的车辆的机械结构模型和无人机的机械结构模型，并将车辆的机械结构模型和无人机的机械结构导入Simulink仿真环境中；然后根据战场环境，建立一个可以导入Simulink仿真环境的战场环境模型，并将战场环境模型导入所述的Simulink仿真环境中。其目的在于提供一种可以实现任何实际作战环境中高机动地面车辆平稳回收无人机的功能，实现无人机伴飞地面车辆执行空地协同作战的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法。

背景技术

随着未来战争形式的不断变化和军事科学技术的不断发展，无人化作战正成 为未来战争不可逆转的趋势。但目前主流的地面车辆受地形约束大，受到建筑物、 树木、植被、坡地等遮蔽物的影响，车载观瞄设备感知能力受限，极大限制了地 面作战平台的应用。因此，发展地面平台伴飞无人机空地协同关键技术研究，将 二维平台隐蔽性好、能耗低、作战范围广的优势与三维平台侦察与打击维度高和 机动性好的优势结合起来，在局部战场形成多维度的侦察打击能力具有重要意 义，但如何在车辆高速行驶过程中平稳回收无人机，则是空地协同的关键。

本发明提出了一种基于无人机和地面车辆结构和实际作战环境的虚拟模型 的地面车辆平稳回收无人机的轨迹规划方法，规划方法首先在虚拟样机上实现与 证明，再移植到实际车辆与无人机中。

发明内容

本发明的目的是提供一种可以实现任何实际作战环境中高机动地面车辆平 稳回收无人机的功能，实现无人机伴飞地面车辆执行空地协同作战的基于无人机 与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法。

本发明的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法，其特征在于包 括如下步骤：

A、建立Simulink仿真环境；

B、根据车辆的机械结构特征的机械结构模型和无人机的机械结构，建立一 个可以导入Simulink仿真环境的车辆的机械结构模型和无人机的机械结构模 型，并将车辆的机械结构模型和无人机的机械结构导入Simulink仿真环境中；

C、根据战场环境，建立一个可以导入Simulink仿真环境的战场环境模型， 并将战场环境模型导入所述的Simulink仿真环境中；

D、根据车辆实际的动力学参数，使车辆在Simulink仿真环境的战场环境模 型中运动，模拟实际车辆的作战，并实时把车辆自身运动状态发送给无人机；

E、由无人机根据车辆的实时运动状态和无人机自身在空间坐标系的X轴、Y 轴和Z轴以及偏航四个方向的最大加速度，以无人机与车辆在空间坐标系的X轴、 Y轴和Z轴三个方向相对位置和相对速度为零的目标进行轨迹规划，找到无人机 在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴三个方向和偏航方向上降落时间最长的方向；

F、再以最长时间为约束，预测车辆的轨迹并重新规划在空间坐标系的X轴、 Y轴和Z轴三个方向的降落轨迹，使在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航 四个方向能同时以相对位置和相对速度为零的降落到车辆上；

G、根据规划好的轨迹和加速度，采用插补算法计算出当前控制周期无人机 在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航方向上下一步的位置坐标，使无人机 运行到插补位置；

H、对每个控制周期都执行上述规划，循环迭代，使无人机对任何机动运行 的车辆都能平稳降落。

2、根据权利要求1所述的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方 法，其特征在于：所述无人机为固定翼无人机、旋翼无人机、无人飞艇、伞翼无 人机和/或扑翼无人机。

3、根据权利要求2所述的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方 法，其特征在于：所述无人机利用北斗系统和/或GPS系统进行定位。

4、根据权利要求3所述的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方 法，其特征在于：所述无人机采用电池供电飞行。

优选的，所述无人机为固定翼无人机、旋翼无人机、无人飞艇、伞翼无人机 和/或扑翼无人机。

优选的，所述无人机利用北斗系统和/或GPS系统进行定位。

优选的，所述无人机采用电池供电飞行。

本发明的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法，是建立Simulink仿真环境，再根据车辆的机械结构特征的机械结构模型和无人机的机 械结构，建立一个可以导入Simulink仿真环境的车辆的机械结构模型和无人机 的机械结构模型，并将车辆的机械结构模型和无人机的机械结构导入Simulink 仿真环境中；然后根据战场环境，建立一个可以导入Simulink仿真环境的战场 环境模型，并将战场环境模型导入所述的Simulink仿真环境中；再根据车辆实 际的动力学参数，使车辆在Simulink仿真环境的战场环境模型中运动，模拟实 际车辆的作战，并实时把车辆自身运动状态发送给无人机；然后由无人机根据 车辆的实时运动状态和无人机自身在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航 四个方向的最大加速度，以无人机与车辆在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴三 个方向相对位置和相对速度为零的目标进行轨迹规划，找到无人机在空间坐标 系的X轴、Y轴和Z轴三个方向和偏航方向上降落时间最长的方向；再以最长 时间为约束，预测车辆的轨迹并重新规划在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴三 个方向的降落轨迹，使在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航四个方向能 同时以相对位置和相对速度为零的降落到车辆上；然后根据规划好的轨迹和加 速度，采用插补算法计算出当前控制周期无人机在空间坐标系的X轴、Y轴和Z 轴以及偏航方向上下一步的位置坐标，使无人机运行到插补位置；然后对每个 控制周期都执行上述规划，循环迭代，使无人机对任何机动运行的车辆都能平 稳降落。本发明构基于无人机和地面车辆结构和实际作战环境的虚拟模型的地 面车辆平稳回收无人机的轨迹规划方法，规划方法首先在虚拟样机上实现与证 明，再移植到实际车辆与无人机中。因此，本发明的构建基于无人机与车辆虚 拟样机的无人机动态回收方法可以实现任何实际作战环境中高机动地面车辆平 稳回收无人机的功能，实现无人机伴飞地面车辆执行空地协同作战。

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于 说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

附图说明

图1为本发明的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法的流程 图。

具体实施方式

本发明提出了一种基于无人机和地面车辆结构和实际作战环境的虚拟模型 的地面车辆平稳回收无人机的轨迹规划方法，规划方法首先在虚拟样机上实现与 证明，再移植到实际车辆与无人机中。

Simulink是美国Mathworks公司推出的MATLAB中的一种可视化仿真工具。Simulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统 设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。Simulink提供 图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真。

Simulink与MATLAB相集成，能够在Simulink中将MATLAB算法融入模型， 还能将仿真结果导出至MATLAB做进一步分析。Simulink应用领域包括汽车、 航空、工业自动化、大型建模、复杂逻辑、物理逻辑，信号处理等方面。

参见图1，本发明的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法，其 特征在于包括如下步骤：

A、建立Simulink仿真环境；

B、根据车辆的机械结构特征的机械结构模型和无人机的机械结构，建立一 个可以导入Simulink仿真环境的车辆的机械结构模型和无人机的机械结构模 型，并将车辆的机械结构模型和无人机的机械结构导入Simulink仿真环境中；

C、根据战场环境，建立一个可以导入Simulink仿真环境的战场环境模型， 并将战场环境模型导入所述的Simulink仿真环境中；

D、根据车辆实际的动力学参数，使车辆在Simulink仿真环境的战场环境模 型中运动，模拟实际车辆的作战，并实时把车辆自身运动状态发送给无人机；

E、由无人机根据车辆的实时运动状态和无人机自身在空间坐标系的X轴、Y 轴和Z轴以及偏航四个方向的最大加速度，以无人机与车辆在空间坐标系的X轴、 Y轴和Z轴三个方向相对位置和相对速度为零的目标进行轨迹规划，找到无人机 在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴三个方向和偏航方向上降落时间最长的方向；

F、再以最长时间为约束，预测车辆的轨迹并重新规划在空间坐标系的X轴、 Y轴和Z轴三个方向的降落轨迹，使在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航 四个方向能同时以相对位置和相对速度为零的降落到车辆上；

G、根据规划好的轨迹和加速度，采用插补算法计算出当前控制周期无人机 在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航方向上下一步的位置坐标，使无人机 运行到插补位置；

H、对每个控制周期都执行上述规划，循环迭代，使无人机对任何机动运行 的车辆都能平稳降落。

作为本发明的进一步改进，上述无人机为固定翼无人机、旋翼无人机、无人 飞艇、伞翼无人机和/或扑翼无人机。

作为本发明的进一步改进，上述无人机利用北斗系统和/或GPS系统进行定 位。

作为本发明的进一步改进，上述无人机采用电池供电飞行。

本发明的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法，是建立 Simulink仿真环境，再根据车辆的机械结构特征的机械结构模型和无人机的机 械结构，建立一个可以导入Simulink仿真环境的车辆的机械结构模型和无人机 的机械结构模型，并将车辆的机械结构模型和无人机的机械结构导入Simulink 仿真环境中；然后根据战场环境，建立一个可以导入Simulink仿真环境的战场 环境模型，并将战场环境模型导入所述的Simulink仿真环境中；再根据车辆实 际的动力学参数，使车辆在Simulink仿真环境的战场环境模型中运动，模拟实 际车辆的作战，并实时把车辆自身运动状态发送给无人机；然后由无人机根据车 辆的实时运动状态和无人机自身在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航四个 方向的最大加速度，以无人机与车辆在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴三个方向 相对位置和相对速度为零的目标进行轨迹规划，找到无人机在空间坐标系的X 轴、Y轴和Z轴三个方向和偏航方向上降落时间最长的方向；再以最长时间为约 束，预测车辆的轨迹并重新规划在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴三个方向的降 落轨迹，使在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航四个方向能同时以相对位 置和相对速度为零的降落到车辆上；然后根据规划好的轨迹和加速度，采用插补 算法计算出当前控制周期无人机在空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴以及偏航方向 上下一步的位置坐标，使无人机运行到插补位置；然后对每个控制周期都执行上述规划，循环迭代，使无人机对任何机动运行的车辆都能平稳降落。本发明构基 于无人机和地面车辆结构和实际作战环境的虚拟模型的地面车辆平稳回收无人 机的轨迹规划方法，规划方法首先在虚拟样机上实现与证明，再移植到实际车辆 与无人机中。因此，本发明的构建基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收 方法可以实现任何实际作战环境中高机动地面车辆平稳回收无人机的功能，实现 无人机伴飞地面车辆执行空地协同作战。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技 术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型， 这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。