在城市环境下微型飞行器三维轨迹仿真方法

1.在城市环境下微型飞行器三维轨迹仿真方法，其特征在于，该方法是在计算机中依次 按以下步骤实现的：
步骤(1)在计算机中设置以下模块：地图数字化模块、航迹规划模块以及数据采集 模块；
步骤(2)依次按以下步骤，把复杂的三维作战环境简化为由基本几何图形组成的数 字化地图，并初始化；
步骤(2.1)把城市环境简化为一个三维模型，坐标原点表示柔性翼微型飞行器的起 飞点，把建筑物视为该三维模型中的一个直棱柱，把敌军卫兵或者其他防御工事视为该三维 模型中的一个威胁点，该三维模型中还包含一个表示将要到达并进行侦察的目标位置；
步骤(2.2)用三角形把作为战场的城市环境划分成各个空间，使得任意一个三角形 的外接圆内不包含其他威胁点，而只有所述三角形的各顶点为威胁点，从而由各威胁点生成 一个迪诺雷Delaunay图；
步骤(2.3)用Matlab函数库求出步骤(2.2)中所有三角形个边的中点，得到候选导 航点的集合；
步骤(2.4)通过用户界面把步骤(2.2)、步骤(2.3)得到的三维模型及下述地图参 数输入到一个地图数字化模型并初始化，所述地图参数包括：建筑物直棱柱底面各顶点的三 维坐标及棱柱高度、威胁点数量及威胁点三维坐标、微型飞行器的数量及起飞点的三维坐标、 目标点数量及其三维坐标、飞行场地尺寸，此外，还有侯选导航点的数量及三维坐标；
步骤(2.5)该地图数字化模块把步骤(2.4)得到的地图参数及候选导航点集合输出 到所述航迹规划模块；
步骤(3)航迹规划模块依次按以下步骤计算在路径总指标J最优条件下的最优可行路 径：
步骤(3.1)按下式计算路径总指标J：
J＝α(JL+c1HC-c2HD)+βJT
其中α，β分别为兼顾资源损耗和威胁点发现并攻击微型飞行器的概率时的加权系数， α，β的取值范围为0～10，JL表示路径在水平面内投影的长度指标，按下式计算：
J L = Σ i = 1 n - 1 ( x i - x i + 1 ) 2 + ( y i - y i + 1 ) 2
其中，x，y表示导航点在水平面内的坐标，坐标系采用的是东-北-地坐标系，n为导 航点数，i为导航点序号；
HC为微型飞行器爬升高度，按下式计算：
H C = ∫ s f c ( dz ) , 其中， f c ( dz ) = z dz > 0 0 dz ≤ 0 ,
fc(dz)是计算飞行路径爬升高度的函数，s是微型飞行器飞行的路径，z表示路径上各 点飞行位置的高度，dz是爬升高度变化量，
HD为微型飞行器下降高度指标，
H D = ∫ s | f d ( dz ) | ,
fc(dz)是计算飞行路径下降高度的函数，dz是下降时高度的变化量，
f c ( dz ) = 0 dz > 0 z dz ≤ 0 ,
JT是路径的威胁度指标，按下式计算：
J T = ∫ s T ( d ) ds , T ( d ) = k d ,
其中：d为微型飞行器与威胁点之间的距离与威胁点最大作用半径之比，该最大作用 半径的取值范围为0～100，k为比例系数，其取值范围为0～10，路径威胁度指标JT相邻两个 导航点之间的威胁度密度函数T(d)在该两个导航点之间的整个路径上的积分；
步骤(3.2)根据步骤(2.2)得到的候选导航点集合，利用网络寻优的迪斯科特Dijsktra 算法依次按照以下步骤，在路径总指标J最小的条件下形成一条最优飞行可行路径：
步骤(3.2.1)把所述各候选导航点连接成一个候选的飞行路径网络，各飞行路径中的 候选导航点组成该候选飞行路径网络的节点；
步骤(3.2.2)若：两个节点之间的连线没有穿过障碍物，两边所述两个节点上也没有 障碍物，则直接把两个节点相连，则路径总指标J只包括威胁点带来的风险指数和路径长度 指标，高度指标为零；
步骤(3.2.3)若：两个节点之间的连线穿过障碍物，或者两节点中有处在建筑物之上 的节点时，则按照以下规则进行局部寻优：把两个节点看成起始点和目标点，与存在于所述 两节点之间的包含建筑物在内的障碍物的顶点一起作为局部网络的节点，同样利用迪斯科特 Dijsktra算法计算最优路径：
步骤(3.2.3.1)若：计算两个局部网络节点的路径总指标时两个局部网络节点之间的 连线没有穿过障碍物，则只需计算路径的威胁度指标和路径长度指标，高度指标为零；
步骤(3.2.3.2)若：计算两个局部网络节点的路径总指标时两局部网络节点间的连线 穿过障碍物，则增加两个局部网络节点的高度，使其高度等于两个节点之间的建筑物的高度 与由微型飞行器的导航精度决定的纵向导航误差之和，来控制路径的高度，计算时需考虑高 度指标，即爬升高度和下降高度的两个指标不为零；
步骤(3.2.4)从微型飞行器的起飞点开始，沿着所述飞行路径局部网络，以此判别到 达下一个局部网络节点之间是否有足够的长度保证在飞到所述下一个局部网络节点处达到所 需要的高度，并且当微型飞行器沿着所选的某条路径依次逐个地选择下一个要到达的局部网 络节点而到达目标点时能否达到目标点的高度，若能满足需求，则所述某条路径即为一条可 行的飞行路径；
步骤(3.2.5)根据步骤(3.2.4)所述的方法，依次得到可行的飞行路径的集合；
步骤(3.2.6)计算步骤(3.2.5)所述的集合中，各条可行飞行路径的路径总指标J， 其中飞行高度指标HC和HD由步骤(3.2.2)和步骤(3.2.3)求得，得到一条最优飞行路径， 其路径总指标J最小；
步骤(3.2.7)按以下规则对步骤(3.2.6)中所述最优飞行路径中各相邻高度控制点之 间的飞行路径进行飞行时的高度规划，所述高度控制点是指，微型飞行器的起飞点、目标点 以及凡是障碍物所处的导航点飞行路径上障碍物的所在点：
若：h1＜h2时，则微型飞行器首先按照尽量大的航迹倾角爬升，当到达所需要的高度 时，作等高飞行，其中，h1、h2分别是相邻两个高度控制点的高度，下同；
若：h1＝h2时，则微型飞行器作等高飞行；
若：h1＞h2时，则微型飞行器首先按照尽量大的航迹倾角下降，下降到所需要的高度 时，作等高飞行；
步骤(3.2.8)用经过步骤(3.2.7)的各导航点的圆弧来代替路径转弯处的折角，从而 得到微型飞行器绕所述东-北-地坐标系的用三个方向的转向角度表示的姿态坐标值；
步骤(3.2.9)所述航迹规划模块向数据采集模块输出微型飞行器的实时三维坐标和姿 态的坐标值；
步骤(4)用一个数据采集模块对轨迹规划模块的路径数据进行实时采集，再把接收 的路径数据传给自定义的运动模型，该模型用笛卡儿坐标变量X、Y、Z传输微型飞行器的实 时三维坐标值，变量h、p、r传输微型飞行器的俯仰、偏航和滚转角度，所述X、Y、Z、h、 p、r六个参数组成微型飞行器的实时运动参数。

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