面向混合仿真的无人车作战运用仿真通信设计与实现
王冬宁。
摘要：针对无人车作战运用仿真需要，分析了面向混合仿真的无人车作战运用仿真平台系统架构，梳理了数字推演仿真分系统和半实物仿真分系统的组成与基本功能;针对混合仿真平台对通信要求，提出了设计思路，具体针对自动驾驶仪和无人车半实物控制组件进行通信设计并实现。应用实践表明：该通信机制实时性高，数据准确性高，可以很好地满足仿真需要。
Abstract： Aiming at the need of unmanned vehicle operation simulation， the architecture of unmanned vehicle operation simulation platform for hybrid simulation is analyzed， the composition and basic functions of digital simulation subsystem and hardware—in—the—loop simulation subsystem are sorted out. Aiming at the communication requirement of hybrid simulation platform， the design idea is put forward and the communication between autopilot and semi—physical control module of unmanned vehicle is designed and realized. The application shows that the communication mechanism has high real—time performance and data accuracy which can meet the simulation requirements well.
Key words： hybrid simulation;unmanned combat;hardware in the loop simulation;digital simulation;communication。
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1006—4311（2020）21—0179—04。
0 引言。
近年来，随着无人技术的高速发展，无人作战领域逐渐成为了各军事强国角逐的新战场。伴随着无人车的发展，如何在实战条件下进行无人车的作战使用，如何在使用过程中将无人车的作战效能发挥到极致等问题已经成为亟待解决的新问题。
混合仿真是当前仿真领域的研究应用热点。通过将半实物仿真与数字仿真结合使用，以半实物仿真的输出数据作为数字仿真的数据来源，可以有效提升底层数据的真实性，保证仿真结果的高置信度。本文以无人车作战仿真为研究背景，基于混合仿真的无人作战仿真平台，对半实物仿真与数字仿真通信接口进行设计并实现应用。
充分发挥混合仿真优势，构建无人车作战运用仿真平台。仿真平台主要由数字推演仿真分系统和半实物仿真分系统组成。数字推演仿真分系统和半实物仿真分系统通过局域网实现实时通信。仿真平台系统架构如图1组成。
数字推演仿真分系统主要包括红方仿真引擎、蓝方仿真引擎、想定编辑与仿真控制和态势显示四部分。
红方仿真引擎：主要用于进行红方装备的仿真推演，并在仿真过程中，对红方装备进行仿真过程信息记录。
蓝方仿真引擎：主要用于进行蓝方装备的仿真推演，并在仿真过程中，对蓝方装备进行仿真过程信息记录。
想定编辑与仿真控制子系统：作战想定编辑输入，用于仿真过程中红、蓝方行为的控制管理。
态势显示子系统：接收仿真过程中各数据信息，对战场态势进行实时显示。
无人车为多车集群作战模式，半实物仿真分系统由n个无人车自动驾驶仪和n个无人车仿真节点共同组成。
无人车自动驾驶仪：为无人车核心控制器件，用于接收无人车感知的外部信息，进行逻辑判断并输出控制命令，为半实物仿真分系统的核心组成部分。
无人车仿真节点：基于VR—Forces系统进行构建，用于模拟无人车作战仿真环境，为无人车自动驾驶仪提供仿真过程中需要的内部、外部的信息数据。具体包括：战场环境信息，无人车态势感知、路径轨迹、路径计算、智能行为、协同攻击等算法。
数字推演仿真分系统基于VR—Forces系统进行构建。VR—Forces是VT MAK公司的CGF（计算机生成兵力）软件，其底层通信基于VR—Link，支持DIS、HLA13、HLA1516、HLA1516e等分布式仿真协议。VR—Forces从顶层上分为前端（Front—End）和后端（Back—End），前端用于想定编辑与仿真控制，后端用于仿真推演计算。前后端可部署于不同的计算机上，通过网络相连，支持单前端多后端、多前端单后端和多前端多后端等多种部署运行模式，如图 2所示。
VR—Forces中的核心是仿真对象，仿真对象具有状态和行为。其行为结构采用类似机器人的传感器—控制器—执行器组件结构。传感器创建外部模拟环境的模型，控制器是为执行器提供控制输入的行为模型，控制器实现物理模型。如图3所示。
VR—Forces是一个开放的仿真平台，通过VR—Forces API，创建集成定义的传感器、控制器和执行器组件，用户可以修改现有实体的行为、模型和创建新的实体行为、模型。
无人车仿真节点主要包括地面站模块、模拟器模块和无人车半实物控制组件三部分，基于VR—Forces设计实现。
地面站模块：模拟无人车群的指挥角色，主要用于进行初始任务规划、指挥命令信息下达等功能。
模拟器模块：针对Pixhawk自动驾驶仪的主要功能，设计构建无人车的其他核心算法，包括路径规划、行进路径计算、协同攻击算法等。模拟器模块与自动驾驶仪匹配，形成一个完整系统的无人车模型，实现仿真平台中无人车作战运用全过程仿真。
Pixhawk是一款基于ARM芯片的开源自动驾驶仪，采用模块化设计，兼容多种类型的硬件设备，支持支持运行PX4固件和APM固件。PX4是Pixhawk的原生固件，专门为Pixhawk开发的一款开源自动驾驶仪软件。PX4可以控制许多不同的车辆框架/类型，包括：飞机（多翼飞机，固定翼飞机和VTOLs），地面车辆和水下车辆。
PX4自动驾驶仪支持HIL（Hardware—in—the—Loop，硬件在回路）运行模式，在这种模式下，正常的PX4固件在真实的控制器硬件上运行。这种方法的优点是可以在真实的硬件上执行大多数实际的控制代码。PX4自动驾驶仪和模拟器（位于无人车仿真节点）通过地面站（位于无人车仿真节点）实现控制命令和车辆状态的数据转发，PX4自动驾驶仪通过MavLink协议向外发送驾驶控制量（油门、方向、制动），接收车辆状态数据;模拟器通过TCP/UDP网络端口接收驾驶控制量，向外发送车辆模拟状态;地面站通过MavLink协议向PX4自动驾驶仪上传飞行航路，控制PX4自动驾驶仪的飞行模式。
2 混合仿真平台通信机制设计与应用。
2.1 设计思路。
VR—Forces和PX4自动驾驶仪都采用了类似于机器人的传感器—控制器—执行器组件结构，VR—Forces侧重于战场环境下的兵力对抗，PX4自动驾驶仪侧重于单个实体的运动控制。通过MavLink协议将PX4自动驾驶仪接入到VR—Forces的组件结构中，创建PX4自动驾驶仪的代理控制器，PX4自动驾驶仪为VR—Forces提供无人车运动驾驶控制指量，VR—Forces實现PX4自动驾驶仪所需的地面站功能和模拟器功能，为PX4自动驾驶仪运动提供控制指令和运动模拟状态数据，可实现无人车的混合仿真系统。如图4所示。
PX4自动驾驶仪与计算机通过USB串口连接，采用MAVLink通信协议。为实现自动驾驶仪的HIL模式仿真，具体通信数据如表1所示。
自动驾驶仪工作状态监控功能通过心跳（HEARTBEAT）消息，在MAVLink网络上发现自动驾驶仪的存在，以及系统和组件id、车辆类型、组件类型和控制模式，判断无人车能否开展仿真，以及在仿真过程中PX4系统的意外通信中断等情况。
2.2.2 无人车路径。
自动驾驶仪支持多种控制模式，如手动模式、任务模式及返回模式等。在执行任务模式前，必须向无人车上传行动路径，行动路径由关键点组成，关键点包括位置、执行命令信息。图5为无人车仿真过程中上传消息流程。
控制模式定义了自动驾驶仪如何响应用户输入和控制车辆运动。在作战推演仿真中，实体的行为由任务驱动，如沿路径运动任务、开火任务等，所以VR—Forces和PX4的混合仿真中主要采用任务控制模式。任务控制模式执行已上传到自动驾驶仪的无人车路径。
执行器控制是自动驾驶仪向外输出的控制信号，在真实的无人车上，控制信号通过油门、方向和制动直接作用于车辆的动力系统、转向系统和制动系统。在仿真中，通过HIL_ACTUATOR_。
CONTROLS消息将控制信号输出，运动模型（在VR—Forces中是执行器组件）根据输入参数，执行动力学解算。
在真实的无人车上，自动驾驶仪通过定位器、陀螺仪、磁力计等传感器设备感知当前车辆的状态，并实时调整执行器控制输出。在仿真中，模拟器（运动模型）通过动力学解算无人车的位置、姿态、速度和加速度参数，由HIL_STATE_QUATERNION消息发送给自动驾驶仪。
通过设计新的VR—Forces控制器组件，可以将自动驾驶仪和通信接口与VR—Forces集成。控制器组件包含初始化、更新计算和退出三部分，无人车半实物控制组件的功能如下所示：
2.3.1 初始化。
组件的初始化函数init（）在实体创建时刻调用，用于初始化组件运行所必须的内容，注册任务回调，绑定输出端口。在无人车半实物控制组件中，执行以下初始化内容：①查找自动驾驶仪连接串口，设置串口参数，打开串口;②创建MAVLink连接，启动MAVLink消息处理线程，等待第一个MAVLink心跳消息;③设置自动驾驶仪为HIL仿真模式;④查询自动驾驶仪当前状态，如当前是解锁状态，则对自动驾驶仪加锁;⑤注册沿路线运动任务（Move Along Task）;⑥注册控制执行器的油门、方向、制动输出端口。