无人机模拟视景训练系统及无人机侦察策略的评价方法与流程

1.本发明属于无人机训练领域，具体涉及一种无人机模拟视景训练系统及无人机侦察策略的评价方法。


背景技术：

2.目前，各军事大国都开始使用无人机执行侦察、攻击、救援、运输等多项任务，无人机在现代战争中已经发挥着举足轻重的优势。然而，对于操作者而言，在执行侦察任务之前，首先会制定对应的训练策略，比如：规划当前任务的侦察航线、设置光电载荷的扫描范围和扫描速度等，此时就会面临着一个问题：如何判断当前制定的侦察训练的策略是否能够高效的完成侦察任务。因此如何评价无人机侦察策略的好坏成了当下急需解决的问题。
3.通常情况下，操作者只能按照以往的训练经验去选择侦察航线，制定侦察策略，这样会造成无人机以及燃油的耗损。同时，当面对一块全新的复杂地形或者需要在敌方区域进行侦察时，以往的经验可能不再适用了。
4.因此，期待一种基于模拟视景的无人机侦察策略的评价方法，能够通过仿真获取不同侦察策略的侦察结果，从而选择最佳侦察策略。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提出一种无人机模拟视景训练系统及无人机侦察策略的评价方法，能够通过仿真模拟获取不同侦察策略的侦察结果，从而选择最佳侦察策略。
6.为了实现上述目的，本发明提供了一种基于模拟视景的无人机侦察策略的评价方法，包括以下步骤：
7.对真实的地形图进行仿真，以搭建所述地形图的三维视景；
8.在所述三维视景中建立虚拟的无人机模型以及所述无人机模型的光电载荷模型；
9.在所述三维视景中设置侦察目标；
10.驱动所述无人机模型在所述三维视景中按照预先定制的侦察策略飞行并通过所述光电载荷模型侦察所述侦察目标，侦察结束后得到每种所述侦察策略的影响因素，所述侦查策略包括多种航迹规划路线，所述影响因素包括发现侦察目标的个数、无人机模型的飞行时长和无人机模型的耗油量；
11.对每种所述侦察策略的所述影响因素进行评估，确定最佳的侦察策略。
12.可选方案中，所述光电载荷模型用于获取三维视景中的图像信息；
13.所述侦察策略还包括所述光电载荷模型扫描所述侦查目标的方法，所述光电载荷的扫描方法包括：自动扫描和手动驱动扫描中的至少一种。
14.可选方案中，所述航迹规划路线包括：蛇形航迹路线、“日”字形航迹路线、圆形航迹路线的至少一种。
15.可选方案中，所述侦察目标包括静态目标和动态目标，所述侦查目标与所述地形图点对点一一对应。
16.可选方案中，所述确定最佳的侦察策略包括：
17.确定所述影响因素各因素的权重比例；
18.对各因素进行加权平均，获得每种侦察策略的得分；
19.将得分最大的所述侦察策略确定为最佳的侦察策略。
20.本发明还提供了一种无人机模拟视景训练系统，包括：
21.训练控制席位装置、飞行控制席位装置、载荷训练席位装置以及分析模块；其中，所述训练控制席位装置用于模拟三维视景并在所述三维视景中生成侦察目标，以及驱动无人机模型飞行，以侦察所述侦察目标；
22.所述飞行控制席位装置用于：指定无人机模型执行的侦察策略并显示所述侦察策略的影响因素，所述侦察策略包括无人机模型的航迹规划路线，所述影响因素包括发现侦察目标的个数、无人机模型的飞行时长和无人机模型的耗油量；
23.以及，提供操作终端，以在执行所述侦查策略过程中记录操作者标记识别到侦查目标时无人机模型的位置信息；
24.所述载荷训练席位装置用于发送遥控命令给训练控制席位装置，驱动光电载荷模型，并显示所述光电载荷模型观察到的图像信息；
25.所述分析模块用于评估每种侦察策略的影响因素，以确定最佳的侦察策略。
26.可选方案中，所述飞行控制席位装置包括飞行监控软件和航迹规划软件，所述飞行监控软件用于接收显示无人机模型飞行的遥测数据，显示所述影响因素，所述航迹规划软件用于指定航迹规划路线，并将所述航迹规划路线保存在本地供所述飞行监控软件调用并上传给训练控制席位装置的飞行控制模型；
27.所述训练控制席包括教学训练控制终端、视景仿真软件和飞行控制模型，所述教学训练控制终端用于添加目标，并将所述目标信息发送给所述视景仿真软件；所述视景仿真软件用于搭建三维仿真平台，接收所述飞行控制模型发送的遥测指令以驱动无人机模型的飞行，接收所述教学训练控制终端发送的目标信息，并在三维视景中生成侦察目标；
28.所述载荷训练席位装置包括光电载荷控制软件；所述光电载荷控制软件发送遥控命令给所述视景仿真软件，驱动无人机模型，并将所述光电载荷模型观察到的图像信息显示在所述光电载荷控制软件上。
29.可选方案中，所述分析模块确定最佳的侦察策略的方法包括：所述确定最佳的侦察策略包括：确定所述影响因素各因素的权重比例；对各因素进行加权平均，获得每种侦察策略的得分；将得分最大的所述侦察策略确定为最佳的侦察策略。
30.本发明的有益效果在于：
31.1.通过对真实的地形图进行仿真，搭建地形图的三维视景，操作者无需实飞，就可以熟悉侦察的地形。
32.2.不受时间和空间的限制，通过仿真模拟获取不同侦察策略的侦察结果，通过对比选择最佳侦察策略；
33.3.根据对比实际目标及存在的的位置和仿真侦察过程中记录的操作者所识别的目标及其地理位置情况，可以总结出来在哪种地形条件需要精细式侦察，哪些地形条件可以采取粗放式侦察，对侦察策略的改进提供指导。
34.本发明的方法具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随
后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
35.通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。
36.图1示出了根据本发明一实施例的无人机模拟视景训练系统的结构示意图。
37.图2示出了根据本发明一实施例的一种基于模拟视景的无人机侦察策略的评价方法的步骤流程图。
具体实施方式
38.下面将更详细地描述本发明。虽然本发明提供了优选的实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
39.本发明一实施例提供了一种基于模拟视景的无人机侦察策略的评价方法的评价方法，该评价方法包括以下步骤：
40.对真实的地形图进行仿真，以搭建所述地形图的三维视景；
41.在所述三维视景中建立虚拟的无人机模型以及所述无人机模型的光电载荷模型；
42.在所述三维视景中设置侦察目标；
43.驱动所述无人机模型在所述三维视景中按照预先定制的侦察策略飞行并通过所述光电载荷模型侦察所述侦察目标，侦察结束后得到每种所述侦察策略的影响因素，所述侦查策略包括多种航迹规划路线，所述影响因素包括发现侦察目标的个数、无人机模型的飞行时长和无人机模型的耗油量；
44.对每种所述侦察策略的所述影响因素进行评估，确定最佳的侦察策略。
45.具体地，本发明实施例属于一种军事侦察策略的评价方法，主要应用于无人机侦察策略的评估，其基于一套无人机模拟视景训练系统，通过仿真训练的方法对侦察策略进行评估，以确定最佳的所述侦察策略，同时通过评估结果可以对侦察策略提供改进的指导性意见。
46.首先，指定多种侦察策略，本实施例中，侦察策略包括无人机的航迹规划路线，规划路线如蛇形航迹路线、“日”字形航迹路线或圆形航迹路线其中之一，也可以两者或三者的组合。本实施例中，光电载荷模型用于获取三维视景中的图像信息，侦察策略还包括光电载荷模型扫描侦查目标的方法，光电载荷的扫描方法包括：自动扫描和手动驱动扫描中的至少一种。如为自动扫描、或手动驱动扫描或者，自动扫描和手工驱动相结合。在模拟的三维视景中设置侦察目标，侦察目标的数量可以是1个或者多个，侦察目标可以是静态的也可以是动态的，所述侦查目标与所述地形图点对点一一对应。可以理解，对于不同的侦察策略设置的侦察目标相同。
47.无人机模型逐一按照每种所述侦察策略通过光电载荷模型对侦察目标进行侦察，侦察结束后得到每种侦察策略的影响因素。本实施例中，影响因素的评判因素包括无人机模型发现侦察目标的个数、无人机模型的飞行时长和耗油量。采用专家评估法，由专家给出
每个影响因素的权重比例，对各因素进行加权平均，获得每种侦察策略的得分；将得分最大的侦察策略确定为最佳的侦察策略。
48.本发明的训练策略的评价方法是通过操作者根据制定的侦察策略进行仿真操作，查找场景中的目标，仿真结束后，将操作者侦察到的仿真目标和位置信息显示出来与实际添加的目标信息进行对比，得到最佳的侦察策略。对于不同的航迹路线，观测到侦察目标时，对侦察目标的精确位置可能存在偏差，尤其是对于地形复杂的环境。本方法还可以总结出来在哪种地形条件需要精细式侦察，哪些地形条件可以采取粗放式侦察，对侦察策略的改进提供指导。该方法通过对真实的地形图进行仿真，搭建地形图的三维视景，操作者无需实飞，就可以熟悉侦察的地形。该方法不受时间和空间的限制，通过仿真获取不同侦察策略的侦察结果，通过对比从而选择最佳侦察策略。
49.本发明一实施例还提供了一种无人机模拟视景训练系统，参考图1，该系统包括：
50.训练控制席位装置、飞行控制席位装置、载荷训练席位装置以及分析模块；其中，所述训练控制席位装置用于模拟三维视景并在所述三维视景中生成侦察目标，以及驱动无人机模型飞行，以侦察所述侦察目标；
51.所述飞行控制席位装置用于：指定无人机模型执行的侦察策略并显示所述侦察策略的影响因素，所述侦察策略包括无人机模型的航迹规划路线，所述影响因素包括发现侦察目标的个数、无人机模型的飞行时长和无人机模型的耗油量；
52.以及，提供操作终端，以在执行所述侦查策略过程中记录操作者标记识别到侦查目标时无人机模型的位置信息；
53.所述载荷训练席位装置用于发送遥控命令给训练控制席位装置，驱动光电载荷模型，并显示所述光电载荷模型观察到的图像信息；
54.所述分析模块用于评估每种侦察策略的影响因素，以确定最佳的侦察策略。
55.具体地，飞行控制席位装置能够规划无人机的飞行航线。
56.训练控制席位装置具备训练的导调控制功能，发出仿真控制命令，能够在模拟的地形图上点对点添加模拟的侦察目标。训练控制席位装置具备三维真实场景的仿真能力，能够接受导调控制端的目标添加指令，并将目标显示在模拟的三维场景中，将载荷图像信息通过图像编码器和以太网传递给载荷训练席位装置。
57.载荷训练席位装置能够接受到训练控制席位装置中的仿真场景图像信息，具备光电载荷操作的仿真。载荷训练席位装置能够记录下操作者识别目标的指令和当时所处的地理位置。当操作者按照当前所制定的侦察策略中对场景中添加的目标进行侦察的时候，一旦发现目标就点击控制摇杆的按键，记录下当时操作者的动作以及当时的地理位置信息。
58.三台席位的计算机都连入同一交换机中，它们之间的数据传输都是通过网络通信。
59.在一个具体的实施例中，所述飞行控制席位装置包括飞行监控软件和航迹规划软件，所述飞行监控软件用于接收显示无人机飞行的遥测数据，显示飞行影响因素，所述航迹规划软件用于指定航迹规划路线，并将所述航迹规划路线保存在本地供所述飞行监控软件调用并上传给训练控制席位装置的飞行控制模型；
60.所述训练控制席包括教学训练控制终端、视景仿真软件和飞行控制模型，所述教学训练控制终端用于添加目标，并将所述目标信息发送给所述视景仿真软件；所述视景仿
真软件用于搭建三维仿真平台，接收所述飞行控制模型发送的遥测指令以驱动无人机的运动，接收所述教学训练控制终端发送的目标信息，并在三维视景中生成侦察目标；
61.所述载荷训练席位装置包括光电载荷控制软件；所述光电载荷控制软件发送遥控命令给所述视景仿真软件，驱动无人机上的光电载荷转动，并将所述光电载荷观察到的图像信息显示在所述光电载荷控制软件上。
62.具体地，训练控制席位装置包含有教学训练控制终端、视景仿真软件和飞行控制模型。教学训练控制终端一方面用于发送初始配置指令、模型启动指令给飞行控制模型，另一方面可以添加目标，发送目标信息给视景仿真软件，在三维视景中生成目标。视景仿真软件用于搭建三维仿真平台，一方面接收飞行控制模型发送的遥测指令用于驱动无人机的运动，一方面接收教学训练控制终端发送的目标信息生成目标，一方面接收光电载荷控制软件发送的控制指令驱动光电载荷模型，另一方面将视景图像信息传输给视频编码器。飞行控制模型一方面接收教学训练控制终端发送的初始模型配置因素和飞行监控软件发送的遥控命令用于实时解算无人机空气动力模型，另一方面将解算出来的遥测数据发送给飞行监控软件和视景仿真软件。
63.飞行控制席位装置主要包含飞行监控软件和航迹规划软件。飞行监控软件一方面用于接收显示无人机飞行的遥测数据，显示飞行影响因素；另一方面用于发送飞行遥控指令给飞行控制模型。航迹规划软件用于指定飞行航迹，将航迹保存在本地供飞行监控软件调用并上传给飞行控制模型。
64.载荷训练席位装置包含有光电载荷控制软件，光电载荷控制软件用于接收视频编码器传输过来的视频图像，通过解码将载荷观察到的图像显示出来，通过载荷控制软件的控制按键同时配合席位上的操控杆发送载荷遥控指令给视景仿真软件，驱动仿真无人机中的光电载荷转动，从而实现目标的侦察功能。
65.应用实例
66.下面结合图2对无人机侦察策略的评价方法进行描述。
67.第一步：首先由操作者制定多种备选侦察策略，策略1：蛇形飞行轨迹，光电载荷自动扫描；策略2：“日”字型飞行轨迹，光电载荷自动扫描和手动驱动结合；策略3：蛇形飞行轨迹与圆形搜索轨迹结合，自动扫描。
68.第二步：通过航迹规划软件设计所制定的航迹规划路线，通过飞行监控软件上传给飞行控制模型。通过教学训练控制终端给飞控模型发送初始配置因素，上电和启动发动机的指令。
69.第三步：通过飞行监控软件发送起飞和加油指令，驱动仿真模型起飞进行飞行。接着通过教学训练控制终端添加目标，目标可分为静目标和动目标。
70.第四步：在起飞后按照之前制定的策略驱动光电载荷侦察目标。当操作者按照当前所制定的侦察策略中对场景中添加的目标进行侦察的时候，一旦发现目标就点击控制摇杆的按键，记录下当时操作者的动作以及当时的地理位置信息。
71.第五步：当仿真无人机降落在跑道上时，仿真训练结束。将操作者侦察到的仿真目标和位置信息显示出来与实际添加的目标信息进行对比。采用专家评估法，由专家给出每个影响因素的权重值，进行加权平均，得出三种策略的得分，可以得出哪一种策略为最佳。
72.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也
不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。