一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台及方法

1.本发明涉及无人驾驶航空技术领域，尤其涉及一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台及方法。


背景技术：

2.随着无人机技术的发展和应用，城市空中交通可以提供高效、灵活、环保的城市出行解决方案。然而，城市空中交通及其相应的空中交通服务也面临着诸多挑战，如如何保证安全、高效、可靠的飞行管理、如何协调多种飞行器之间的运行、如何优化飞行路径和资源分配等。为了解决这些问题，需要设计和验证各种空中交通服务算法。然而，由于低空场景的复杂性和不确定性，以及实际飞行测试的成本和风险，仅仅依靠理论分析和数学建模是不够的，需要有一种能够模拟真实运行场景的仿真平台和仿真方法，来对算法进行有效的测试和评估。


技术实现要素：

3.为此本发明提出了一种用于民用无人驾驶航空低空空中交通服务算法验证的仿真平台及方法，能够较好的模拟真实运行场景，对算法进行较为有效的验证、测试。
4.为实现本发明之目的，采用以下技术方案予以实现：一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台，包括基础数据模块、生成引擎模块、算法接口模块、仿真计算模块和可视化模块，其中：基础数据模块用于存储和管理各种与无人机运行场景相关的数据；生成引擎模块用于根据测试场景预设条件生成不同类型和复杂度的无人机运行场景，并将场景数据发送给基础数据模块；算法接口模块用于提供各类算法接口和数据协议；仿真计算模块用于根据场景数据和外部无人机运行管理算法输出进行仿真计算；可视化模块用于根据用户需求或预设模式提供接口，对仿真过程和结果进行动态或静态的可视化展示。
5.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台，其中：基础数据模块存储的数据包括地理信息、气象信息、飞行器信息、飞行任务信息、飞行规则信息。
6.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台，其中：仿真计算模块包括无人机动力学模块、无人机导航模块、无人机控制模块、冲突检测模块和效能计算模块。
7.一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，所述方法通过如上所述的仿真平台执行，所述方法包括：（1）启动平台数据总线，接收并输出所需数据；（2）按照预定格式配置测试场景并生成仿真部署配置，传递至平台数据总线备用；（3）接入待测试算法，传递至平台数据总线备用；（4）从平台数据总线提取仿真计算所需数据，开展给定时间窗口的无人机运行管
理仿真计算，并根据得到的仿真结果计算评估指标；（5）展现仿真计算和算法测试结果。
8.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其中所述仿真方法包括：（1）启动仿真平台，基础数据模块读取平台内置信息，并开放内部数据接口，接收来自生成引擎模块的信息；（2）生成引擎模块根据测试者通过配置文件定义的无人机运行场景信息，生成相应的运行场景；（3）生成引擎模块根据测试者输入的配置文件设置与飞行安全相关的关键参数，并传输给基础数据模块；（4）算法接口模块输入被测试者提供的需验证的无人机运行管理算法；（5）仿真计算模块从基础数据模块接入预设运行场景、飞行规则，并接入待测试算法，开展仿真计算；（6）可视化展示模块对运行仿真结果以及计算得到的量化指标进行可视化展示。
9.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其中：生成引擎模块根据测试者配置文件定义的无人机运行场景类型、参数、条件信息，生成相应的运行场景，并传输给基础数据模块,包括：1）运行区域面积s；2）运行区域地面建筑集合；3）公共航线集合；4）可用起降点集合；5）非被控动态无人机运行计划集合。
10.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其中：生成引擎模块根据测试者输入的配置文件设置与飞行安全相关的关键参数，并传输给基础数据模块，主要包括：1）无人机与无人机之间最小间隔；2）无人机与建筑物最小间隔；3）无人机运行空间缓冲区参数。
11.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其中所述仿真方法还包括：设置与无人机探测性能相关的关键参数，主要包括：1）无人机最大水平探测角度；2）无人机最大上仰角度；3）无人机最大下俯角度；4）无人机最大探测距离。
12.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其中算法接口模块提供预定数据格式供仿真平台和待测试算法之间进行信息交互，主要包括：1）unix时间戳，2）无人机编号，3）经度，4）纬度，5）海拔高度，6）空速，7）航向，8）俯仰角，9）滚转角。
13.所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其中待测试算法在运行场景仿真中需实现的功能为：在给定时间窗口内，根据随机生成的运行需求生成无人机飞行计划，并开展预战术冲突化解，要求保证飞行间隔，最小化影响已存在的其他无人机飞行计划，最大化满足运行需求，具备应急处置能力，能够根据空域动态变化开展战术冲突化解和飞行计划重构。
附图说明
14.图1为用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台结构示意图；图2为无人机运行空间（缓冲区）参数示意图；图3为无人机探测性能相关的关键参数示意图。
具体实施方式
15.下面结合附图1-3，对本发明的具体实施方式进行详细说明。所述实施方式是示例性地，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。显然，本发明所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
16.在本说明书中描述的
ꢀ“
一种实施方式”或“一些实施方式”等意味着在本发明的一个或多个实施方式中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
17.如图1所示，用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台包括以下模块：基础数据模块：用于存储和管理各种与无人机运行场景相关的数据，如地理信息、气象信息、飞行器信息、飞行任务信息、飞行规则信息等；该模块可采用传统存储方式，也可采用云存储和云数据库技术，可以实现数据的高效存取、动态扩展、安全备份等功能。该模块还提供了数据的标准化、清洗、转换等功能，以保证数据的质量和可用性，包括：标准化：统一数据存储调用类型和格式。
18.清洗：检查输入数据，剔除野值以及不符合数据规定范围的值。
19.转换：将数据格式换算为统一的公制（si）单位。
20.该模块还可以与外部数据源进行数据交换和共享，如与atm系统、气象系统、地图系统等进行数据同步或获取。
21.生成引擎模块：用于根据测试场景预设条件生成不同类型和复杂度的无人机运行场景，并将场景数据发送给基础数据模块；该模块采用模块化设计思路，将外部输入的场景参数与内部预存储场景组合，生成新的综合性场景，还可以与外部场景源进行场景交换和共享，如与其他仿真平台或实际飞行测试场景进行场景导入或导出。该模块还提供了场景的分类、检索、管理等功能，以方便用户选择或复用已有的场景。
22.算法接口模块：用于提供各类算法接口和数据协议，用户可以将外部无人机运行管理算法通过算法接口模块接入到仿真平台中，并根据场景数据对算法进行参数初始化。该模块还提供了算法的分类、检索、管理等服务，以方便用户选择或复用已有的算法。该模块还可以与外部算法源进行算法交换和共享，如与其他仿真平台或实际飞行测试算法进行
算法导入或导出。
23.仿真计算模块：用于基于场景数据和外部无人机运行管理算法，开展仿真计算，输出场景中各参与飞行器的状态、位置、速度等信息，并将计算结果根据用户指定或预设的评估指标和标准对仿真结果进行分析和评估，生成评估报告；该模块采用分布式计算技术，可以实现仿真的高效运行、并行处理、动态调整等功能。该模块还提供了仿真的控制、监控、记录等服务，以方便用户对仿真过程进行干预或观察。
24.可视化模块：用于根据用户需求或预设模式提供接口，对仿真过程和结果进行动态或静态的可视化展示；该模块采用云渲染技术，可以实现展示的高效生成、并行处理、动态调整等功能。该模块还提供了展示的分类、检索、管理等服务，以方便用户选择或复用已有的展示方式。该模块还可以与外部展示源进行展示交换和共享，如与其他仿真平台或实际飞行测试展示进行展示导入或导出。
25.本发明的仿真平台涉及的用户有两类，即测试者和被测试者，其中：（1）测试者：生成测试运行场景，对被测试者提交的算法进行测试验证，并记录测试结果，给出算法评估意见。
26.（2）被测试者：按要求提交待测试的空中无人机运行管理交通管理算法。
27.本发明的仿真平台对待测试的空中无人机运行管理交通管理算法进行仿真测试的方法包括如下步骤：（1）启动仿真平台，基础数据模块读取平台内置信息，并开放内部数据接口，接收来自生成引擎模块的地理信息、运行场景、飞行器信息等。
28.（2）生成引擎模块根据测试者通过配置文件定义的无人机运行场景类型、参数、条件等信息，生成相应的运行场景，并传输给基础数据模块，具体包括：1）运行区域面积s：待测试场景总投影地面面积。
29.2）运行区域地面建筑集合，其中，为某一个建筑的信息，可由标量集合构成，为简化场景，本平台中所有建筑物投影截面均为矩形，为矩形对角坐标值，h为建筑物高度。
30.3）公共航线集合，其中，为某一条公共航线的信息，可由三维航路点集合构成，x,y,h分别表示横坐标、纵坐标和高度。
31.4）可用起降点集合，其中，为某一处起降点的信息，可由二维坐标集合构成；5）场景内非被控动态无人机运行计划集合，其中，为某一架无人机的四维飞行计划，，是无人机的四维航路点，由标量集合构成，表示t时刻经过航路点，这些无人机为不被被测试者控制的无人机，作为场景中的动态障碍物, x,y,h分别表示航路点要素中的横坐标、纵坐标和高度。
32.其中，非被控动态无人机运行计划集合可通过高斯正态分布等方式随机生成，即，非被控无人机的四维航路点在标称航路点附近服从四元正态分布，其中，n表
示正态分布符号，表示随机四维航路点矢量，是四维航路点均值矢量，是一个4
×
4的协方差矩阵。四维航迹的概率密度函数为：（3）生成引擎模块根据测试者输入的配置文件设置与飞行安全相关的关键参数，并传输给基础数据模块，主要包括：1）无人机与无人机之间最小间隔：2）无人机与建筑物最小间隔：3）无人机运行空间（缓冲区）参数：无人机运行空间（缓冲区）的定义为，无人机正常运行可偏离预定航迹的最大限度，其参数如图2所示，分别表示可偏离预定航迹在横轴上的最大限度、可偏离预定航迹在纵轴上的最大限度、可偏离预定航迹在高度上的最大限度。
33.（4）测试者提前在仿真平台中设置与无人机探测性能相关的关键参数，主要包括：1）无人机最大水平探测角度2）无人机最大上仰角度3）无人机最大下俯角度4）无人机最大探测距离l
max
探测参数定义如图3所示。
34.（5）生成引擎模块从基础数据模块提取（4）中定义的预设参数，结合通过（2）中的配置文件输入的场景参数，生成综合仿真运行场景，并传输给基础数据模块，供可视化展示模块调用。
35.（6）算法接口模块提供网络或本地方式输入被测试者提供的需验证的无人机运行管理算法。待测试算法在运行场景仿真中需实现的功能为：在给定时间窗口内，根据随机生成的运行需求生成无人机飞行计划，并开展预战术冲突化解，要求保证飞行间隔，最小化影响已存在的其他无人机飞行计划，最大化满足运行需求，具备应急处置能力，能够根据空域动态变化开展战术冲突化解和飞行计划重构。
36.算法不限定编程语言，应编译为动态库格式供算法接口模块直接调用，输入算法关键功能函数使用统一的名称和接口，主要包括：1）飞行计划生成函数：void generateflightplan(){}2）战略冲突化解函数：void strategicconflictresolution(){}3）预战术冲突化解函数：void pretacticalconflictresolution(){}4）战术冲突化解函数：void tacticalconflictresolution(){}（7）算法接口模块提供预定数据格式供仿真平台和待测试算法之间进行信息交互，主要包括：1）unix时间戳2）无人机编号：string uasid
3）经度：double lon4）纬度：double lat5）海拔高度：double altitude6）空速：double airspeed7）航向：double yaw8）俯仰角：double pitch9）滚转角：double roll（8）仿真计算模块从基础数据模块接入预设运行场景、飞行规则，并接入待测试算法，开展仿真计算工作。
37.1）仿真计算模块包括无人机动力学模块、无人机导航模块、无人机控制模块、冲突检测模块和效能计算模块等。
38.2）无人机动力学模块基于但不限于matlab/simulink或python、c++等编程语言实现，提供无人机六自由度运动模型，以四旋翼为例，动力学方程为：式中，m表示四旋翼无人机的质量,g表示重力加速度，x、y、z表示无人机坐标位置，p、q、r分别表示无人机滚转、俯仰和偏航角速度，分别表示无人机的滚转角、俯仰角和偏航角，i
xx
、i
yy
和i
zz
表示无人机的转动惯量，ir表示旋翼轴的转动惯量，ui表示第i个旋翼的旋翼拉力，i＝1，2，3，4；ω是与旋翼转速相关的量，其计算公式为：式中，ui和上式定义相同，c
t
表示旋翼的拉力系数，cq表示旋翼的扭矩系数，l表示旋翼的力臂长度，ωi表示第i个旋翼的转速，i=1,2,3,4。
3）无人机导航模块由四维航路点驱动，控制被控无人机根据预设航迹飞行，为无人机控制模块提供位置环路输入。
39.4）无人机控制模块用于接收导航指令，通过pid控制律计算无人机姿态环路姿态角指令以及旋翼转速指令。
40.式中，k
p
,ki,kd表示pid控制律参数，ei（t）表示期望值与实际值的误差,uc是指令输入。
41.5）冲突检测模块使用包围盒碰撞检测法检测无人机是否与其他无人机或障碍物产生冲突，即将物体或场景中的对象用一个简单的包围盒进行表示，包围盒是一个简单的几何形状，例如矩形、球体或包围球。对于两个包围盒a和b，可以进行简单的相交测试以确定它们是否相交。这可以通过比较包围盒的最小和最大坐标来实现。如果两个包围盒的任何一个坐标轴上的最大值小于另一个包围盒的最小值，或者任何一个坐标轴上的最小值大于另一个包围盒的最大值，则它们不相交。即，对于两个包围盒a和b，进行相交测试，伪代码可为：if (a.maxx《b.minx || a.minx》b.maxx || a.maxy《b.miny || a.miny》b.maxy || a.maxz《b.minz || a.minz》b.maxz){// 无相交}else{// 相交}6）效能计算模块用于对仿真结果进行处理分析，并根据仿真平台提供的运行效能指标对运行过程和算法效果进行评估，主要的评估指标包括：
①
无人机动态最小距离d
min
：是指在空中飞行过程中二架无人机之间最小距离。
42.②
无人机静态最小距离d
smin
：是指空中飞行过程中无人机与静态建筑物之间最小距离。
43.③
无人机偏离预定航迹最大比例
△
max
：是指无人机实际飞行航迹与预定航迹（i4dt）之间的最大偏差，以实际起飞时间为0时刻统一时间刻度，其计算公式为：，式中，r表示实际飞行坐标，r0表示预定飞行坐标，r
max
表示缓冲区或航线允许最大偏差，
△
max
》1表示无人机已发生航迹偏离。
44.④
单位时间内无人机丢失安全间隔次数n：是指在单位时间内任意两架无人机距离小于安全间隔阈值的次数，其计算公式为，式中，u表示所有单位时间内所有无人机集合,r
min
表示两架无人机之间的安全间隔，m和i表示u中的任意两个无人机。
45.⑤
运营人需求流量比：是指单位时间内，运营人实际流量f与订单需求量m的比值，，越接近1，表明航路网络越能满足运营人的运行需求。
46.⑥
单位时间安全订单量ns：是指在单位时间内，由场景内所有航路构成的航路网络安全完成的所有运营人的订单量总数，以起飞-降落全过程为一次订单完成。
47.⑦
实际航线长度比：是指两个起降点之间实际航线飞行的距离与直线距离的比值，其计算公式为，式中，l
route
表示航线飞行距离，r
term
和r
start
分别表示起降点的地理坐标，越接近1，表明航线飞行越接近直线，绕路越少。
48.7）效能计算模块使用归一化权重计算方法计算综合效能指标：式中，表示各分项指标，为各分项指标所占权重，i=1,2，3，4，5，6，7；且。
49.即，且，权重分配为，其中表示安全性指标权重，表示经济性指标权重，和表示了在指标评估过程中安全性和经济性的重要性。
50.本发明的一个优选实施例中，权重分配方式如下：
①
为安全性指标权重，在本发明中，无人机安全性权重占比70%，分配比例为3:2:1:1，即。
51.为经济性指标权重，在本发明中，无人机经济性权重占比30%，分配比例为1:1:1，即。
52.可视化展示模块基于但不限于matlab、python等编程语言实现，可使用图形渲染引擎，例如但不限于unity或unreal engine来实现，通过在场景中添加地形、建筑物、障碍物等元素，并设定它们的位置、形状和纹理等属性，对运行仿真结果以及计算得到的量化指标开展可视化处理，以图表形式展现仿真结果。
53.综上，对本仿真平台和仿真方法的工作过程进一步进行概括，如下：首先，启动基础数据模块，作为平台数据总线接收并输出所需数据；第二，生成引擎模块按照预定格式配置测试场景并生成仿真部署配置，传递至基础数据模块备用；第三，算法接口模块接入仿真平台可识别和调用的待测试算法，传递至基础数据模块备用；第四，仿真计算模块从基础数据模块提取仿真计算所需数据，开展给定时间窗口的无人机运行管理仿真计算，并根据得到的仿真结果计算评估指标；最后，在可视化展示层展现仿真计算和算法测试结果。
54.本发明的创新点和优点在于：
（1）本仿真平台灵活配置测试运行场景，具有可扩展性，能够定制化验证各类无人机运行场景。
55.（2）基于分布式无人机运行管理模式，提出在无人机运行过程中能够体现运行管理算法效能的若干量化指标，并可视化呈现。
56.（3）通过定义外接待测试算法接口，对算法具体实现形式无特定要求，最大化了仿真测试的普适性。
57.以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

技术特征：
1.一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台，包括基础数据模块、生成引擎模块、算法接口模块、仿真计算模块和可视化模块，其特征在于：基础数据模块用于存储和管理各种与无人机运行场景相关的数据；生成引擎模块用于根据测试场景预设条件生成不同类型和复杂度的无人机运行场景，并将场景数据发送给基础数据模块；算法接口模块用于提供各类算法接口和数据协议；仿真计算模块用于根据场景数据和外部无人机运行管理算法输出进行仿真计算；可视化模块用于根据用户需求或预设模式提供接口，对仿真过程和结果进行动态或静态的可视化展示。2.根据权利要求1所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台，其特征在于：基础数据模块存储的数据包括地理信息、气象信息、飞行器信息、飞行任务信息、飞行规则信息。3.根据权利要求1所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台，其特征在于：仿真计算模块包括无人机动力学模块、无人机导航模块、无人机控制模块、冲突检测模块和效能计算模块。4.一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，所述方法通过如权利要求1-3之一所述的仿真平台实现，其特征在于所述方法包括：（1）启动平台数据总线，接收并输出所需数据；（2）按照预定格式配置测试场景并生成仿真部署配置，传递至平台数据总线备用；（3）接入待测试算法，传递至平台数据总线备用；（4）从平台数据总线提取仿真计算所需数据，开展给定时间窗口的无人机运行管理仿真计算，并根据得到的仿真结果计算评估指标；（5）展现仿真计算和算法测试结果。5.根据权利要求4所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其特征在于所述仿真方法包括：（1）启动仿真平台，基础数据模块读取平台内置信息，并开放内部数据接口，接收来自生成引擎模块的信息；（2）生成引擎模块根据测试者通过配置文件定义的无人机运行场景信息，生成相应的运行场景；（3）生成引擎模块根据测试者输入的配置文件设置与飞行安全相关的关键参数，并传输给基础数据模块；（4）算法接口模块输入被测试者提供的需验证的无人机运行管理算法；（5）仿真计算模块从基础数据模块接入预设运行场景、飞行规则，并接入待测试算法，开展仿真计算；（6）可视化展示模块对运行仿真结果以及计算得到的量化指标进行可视化展示。6.根据权利要求4所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其特征在于：生成引擎模块根据测试者配置文件定义的无人机运行场景类型、参数、条件信息，生成相应的运行场景，并传输给基础数据模块,包括：1）运行区域面积s；2）运行区域地面建筑集合；
3）公共航线集合；4）可用起降点集合；5）非被控动态无人机运行计划集合。7.根据权利要求4所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其特征在于：生成引擎模块根据测试者输入的配置文件设置与飞行安全相关的关键参数，并传输给基础数据模块，主要包括：1）无人机与无人机之间最小间隔；2）无人机与建筑物最小间隔；3）无人机运行空间缓冲区参数。8.根据权利要求4所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其特征在于所述仿真方法还包括：设置与无人机探测性能相关的关键参数，主要包括：1）无人机最大水平探测角度；2）无人机最大上仰角度；3）无人机最大下俯角度；4）无人机最大探测距离。9.根据权利要求4所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其特征在于算法接口模块提供预定数据格式供仿真平台和待测试算法之间进行信息交互，主要包括：1）unix时间戳，2）无人机编号，3）经度，4）纬度，5）海拔高度，6）空速，7）航向，8）俯仰角，9）滚转角。10.根据权利要求4所述的用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真方法，其特征在于待测试算法在运行场景仿真中实现的功能为：在给定时间窗口内，根据随机生成的运行需求生成无人机飞行计划，并开展预战术冲突化解，要求保证飞行间隔，最小化影响已存在的其他无人机飞行计划，最大化满足运行需求，具备应急处置能力，能够根据空域动态变化开展战术冲突化解和飞行计划重构。

技术总结
本发明公开了一种用于民用无人驾驶空中交通服务算法验证的仿真平台及方法，其中仿真平台包括基础数据模块、生成引擎模块、算法接口模块、仿真计算模块和可视化模块，其中：基础数据模块用于存储和管理各种与无人机运行场景相关的数据；生成引擎模块用于根据测试场景预设条件生成不同类型和复杂度的无人机运行场景，并将场景数据发送给基础数据模块；算法接口模块用于提供各类算法接口和数据协议；仿真计算模块用于根据场景数据和外部无人机运行管理算法输出进行仿真计算；可视化展示模块用于根据用户需求或预设模式提供接口，对仿真过程和结果进行动态或静态的可视化展示。过程和结果进行动态或静态的可视化展示。过程和结果进行动态或静态的可视化展示。


技术研发人员：王茂霖 吕人力
受保护的技术使用者：中国民航管理干部学院
技术研发日：2023.08.28
技术公布日：2023/10/7