CN113009935A - 无人机仿真测试***及方法，无人机飞行控制器 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种无人机仿真测试***及方法，无人机飞行控制器。该***包括承载于无人机飞行控制器中的飞行控制***，飞行控制***包括软件环境、仿真模型和第一待测试算法模块；软件环境用于提供支持程序；仿真模型用于基于无人机飞行控制器的时钟接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的运动指令并据其解算得到传感器数据，向第一待测试算法模块发送传感器数据；第一待测试算法模块用于根据传感器数据计算得到第一控制数据并将其发送给仿真模型；仿真模型用于验证第一控制数据是否能控制无人机从当前位姿转换为目标位姿以得到第一待测试算法模块的测试结果，生成无人机仿真测试结果。采用本公开这种***可提升无人机仿真测试结果的准确性。
Description
技术领域
本公开涉及无人机技术领域，具体地，涉及一种无人机仿真测试***及方法，无人机飞行控制器。
背景技术
在无人机运行过程中，无人机需根据导航算法、控制算法、轨迹规划算法等决策算法来实现无人机自主航行。
相关技术中，在开发无人机相关算法的代码后，需对该代码进行调试，以保障该代码的正确可用性。而为了提高代码调试的安全性和效率，目前采用的调试/测试方法为，使用仿真***对无人机相关算法的代码进行仿真测试。具体地，在仿真计算机上运行仿真***，仿真***将解算得到的无人机状态数据发送至该仿真计算机上的无人机算法模块，同时仿真***还接收无人机算法模块反馈的控制量数据，进而仿真***通过验证该控制量数据来确定该无人机算法模块的正确性。当无人机算法模块在仿真计算机上测试通过后，还需将该无人机算法模块移植到实际无人机上，并使用仿真计算机上运行的仿真***对无人机上的无人机算法模块进行二次测试，以得到无人机算法模块的最终测试结果。
但是，通过相关技术中的这种测试方式得到的无人机算法模块的最终测试结果，与无人机实际应用该无人机算法模块而得到的实际使用结果经常出现不一致的情况。
发明内容
本公开的目的是提供一种无人机仿真测试***及方法，无人机飞行控制器，以解决相关技术中存在的问题，得到更加准确的无人机仿真测试结果。
为了实现上述目的，本公开提供一种无人机仿真测试***，所述无人机仿真测试***包括承载于无人机飞行控制器中的飞行控制***，所述飞行控制***包括软件环境、仿真模型和第一待测试算法模块；
所述软件环境用于为所述仿真模型和所述第一待测试算法模块的运行提供所需的支持程序；
所述仿真模型用于，基于所述无人机飞行控制器的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块发送所述传感器数据；
所述第一待测试算法模块用于，根据接收到的所述传感器数据计算得到第一控制数据，并将所述第一控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型还用于，验证接收到的所述第一控制数据是否能够控制所述无人机从所述当前位姿转换为所述目标位姿，以得到所述第一待测试算法模块的测试结果，并根据所述第一待测试算法模块的测试结果生成无人机仿真测试结果。
可选地，所述飞行控制***还包括第二待测试算法模块，所述第二待测试算法模块用于对无人机机载控制器上承载的待测试路径规划算法模块进行测试，其中所述无人机机载控制器与所述无人机飞行控制器连接；
所述待测试路径规划算法模块用于，接收用于指示所述无人机从当前位置航行到目标位置的无人机远程调度***指令，根据所述无人机远程调度***指令规划航线信息，并将所述航线信息发送给所述第二待测试算法模块和所述仿真模型；
所述第二待测试算法模块用于，根据接收到的所述航线信息计算得到第二控制数据，并将所述第二控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型还用于，根据接收到的所述第二控制数据生成无人机实际航线信息，并验证所述航线信息与所述无人机实际航线信息是否一致，以得到所述第二待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第二待测试算法模块的测试结果。
可选地，所述仿真模型还用于：
在所述航线信息与所述无人机实际航线信息一致的情况下，验证所述无人机实际航线信息是否表征所述无人机能够从所述当前位置航行到所述目标位置，以得到所述待测试路径规划算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述无人机机载控制器上承载的所述待测试路径规划算法模块的测试结果。
可选地，当所述航线信息为避障航线信息的情况下，所述仿真模型还用于，计算所述无人机在根据所述无人机实际航线信息航行的过程中，是否与障碍物发生碰撞，以得到避障测试结果，所述待测试路径规划算法模块的测试结果包括所述避障测试结果。
可选地，所述无人机仿真测试***还包括承载于无人机遥控器/无人机远程控制***上的遥控算法，所述遥控算法用于向所述飞行控制***中的第三待测试算法模块发送遥控指令，其中，所述遥控指令包括控制无人机解锁的指令、控制无人机切换模式的指令、控制无人机航行方向的指令、控制无人机航行高度的指令、控制无人机起飞或降落的指令中的至少一种；
所述第三待测试算法模块用于，根据接收到的所述遥控指令计算得到第三控制数据，并将所述第三控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型还用于，验证所述第三控制数据是否能够控制所述无人机执行所述遥控指令，以得到所述第三待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第三待测试算法模块的测试结果。
可选地，所述仿真模型还用于，将所述无人机仿真测试结果发送给调试终端，以便于所述调试终端的用户根据所述无人机仿真测试结果对所述无人机飞行控制器和/或所述无人机机载控制器上承载的待测试算法模块进行调试。
可选地，所述仿真模型与所述第一待测试算法模块通过CAN总线或无线网络进行通信。
可选地，所述飞行控制***还包括监控模块，用于在所述第一待测试算法模块根据所述传感器数据进行运算的过程中，若检测到所述无人机飞行控制器的CPU/RAM占用率大于预设阈值，则向所述仿真模型反馈表征所述CPU/RAM无法满足所述第一待测试算法模块的运算复杂度的信息，所述无人机仿真测试结果包括所述信息。
可选地，所述传感器数据为陀螺仪数据、加速度计数据、磁力计数据、激光雷达数据、红外传感器数据、气压计数据、GPS数据、摄像机数据中的至少一种。
本公开还提供一种无人机仿真测试方法，所述方法应用于无人机仿真测试***，所述无人机仿真测试***包括承载于无人机飞行控制器中的飞行控制***，所述飞行控制***包括软件环境、仿真模型和第一待测试算法模块，所述方法包括：
所述软件环境运行支持程序，以支撑所述仿真模型和所述第一待测试算法模块的运行；
所述仿真模型基于所述无人机飞行控制器的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块发送所述传感器数据；
所述第一待测试算法模块根据接收到的所述传感器数据计算得到第一控制数据，并将所述第一控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型验证接收到的所述第一控制数据是否能够控制所述无人机从所述当前位姿转换为所述目标位姿，以得到所述第一待测试算法模块的测试结果，并根据所述第一待测试算法模块的测试结果生成无人机仿真测试结果。
本公开还提供一种无人机飞行控制器，所述无人机飞行控制器包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述无人机仿真测试方法的步骤。
采用上述技术方案，至少可以达到如下的技术效果：
运行在无人机飞行控制器上的仿真模型基于无人机飞行控制器的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，并在根据无人机运动指令解算得到传感器数据后，该仿真模型基于无人机飞行控制器的时钟向第一待测试算法模块发送该传感器数据，以便于运行在无人机飞行控制器上的第一待测试算法模块也基于无人机飞行控制器的时钟根据该传感器数据计算得到第一控制数据。由于该仿真模型是基于无人机飞行控制器的时钟向第一待测试算法模块发送该传感器数据的、且第一待测试算法模块也是基于无人机飞行控制器的时钟根据该传感器数据计算得到第一控制数据的，因此可避免仿真模型与第一待测试算法模块的时钟不一致而导致计算得到失真的第一控制数据。因此，采用本公开的这种方式，可以基于验证真实的第一控制数据，得到真实的无人机仿真测试结果，使得通过本公开的这种方式得到的无人机仿真测试结果，与无人机实际应用该第一待测试算法模块而得到的实际使用结果一致，从而达到提升无人机仿真测试结果准确性的效果。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种无人机仿真测试***的框图。
图2是根据本公开一示例性实施例示出的另一种无人机仿真测试***的框图。
图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种无人机仿真测试方法的流程图。
图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
相关技术中，在开发无人机相关算法的代码后，需对该代码进行调试，以保障该代码的正确可用性。而为了提高代码调试的安全性和效率，目前采用的调试/测试方法为，使用仿真***对无人机相关算法的代码进行仿真测试。具体地，在仿真计算机上运行仿真***，仿真***将解算得到的无人机状态数据发送至该仿真计算机上的无人机算法模块，同时仿真***还接收无人机算法模块反馈的控制量数据，进而仿真***通过验证该控制量数据来确定该无人机算法模块的正确性。当无人机算法模块在仿真计算机上测试通过后，还需将该无人机算法模块移植到实际无人机上，并使用仿真计算机上运行的仿真***对无人机上的无人机算法模块进行二次测试，以得到无人机算法模块的最终测试结果。
相关技术的这种先在仿真计算机上测试无人机算法模块，然后将无人机算法模块移植到真实无人机上进行二次测试的方式，因二次测试而产生的额外时间开销，导致对无人机算法模块的测试效率不够高。
而且，将仿真***和无人机算法模块运行在仿真计算机上进行测试时，由于仿真计算机与无人机上实际承载该无人机算法模块的硬件设备为不同的两个设备，所以仿真计算机的时钟周期与无人机上实际承载该无人机算法模块的硬件设备的时钟周期不一致，进而存在仿真计算机的时钟的单位时间所对应的时长与无人机上该硬件设备的时钟的单位时间所对应的时长不一致的问题。该问题会造成运行在仿真计算机上的无人机算法模块的计算结果失真，例如，在无人机算法模块中有对传感器数据进行积分处理的流程，或者有根据时间点对应的传感器数据、时长内多个传感器数据进行相关计算处理流程时，该问题会对控制量数据的计算结果造成偏差，且该偏差会随着时间累积而逐渐增大，导致无人机算法测试结果不准确。
另外，由于CPU和RAM的性能与无人机算法模块的可用性紧密相关。而由于仿真计算机与无人机上实际承载无人机算法模块的硬件设备为不同的两个设备，该两个设备上的CPU和RAM硬件具有不同的性能，所以将仿真***和无人机算法模块运行在仿真计算机上进行仿真测试时，无法测试该无人机算法模块在无人机上实际的CPU使用率和RAM使用率。
此外，由于仿真计算机与无人机上实际承载无人机算法模块的硬件设备为不同的两个设备，无人机上实际承载无人机算法模块的硬件设备为嵌入式设备，仿真计算机与嵌入式设备使用的编程语言不一样，所以，要将无人机算法模块移植到真实无人机上进行二次测试时，还需对无人机算法模块进行编程语言转换，这增加了算法移植成本。
另外，在将无人机算法模块移植到真实无人机上进行二次测试的情况下，仿真***从仿真计算机向无人机发送传感器数据时势必会因为仿真计算机与无人机之间的通信协议（如串口协议）而限制传感器数据的实时发送量，当传感器数据量超过该通信协议的上限时势必会造成数据阻塞，导致无法满足无人机算法模块的数据实时性要求，影响测试结果的准确性。
基于以上原因，会导致通过相关技术中的这种测试方式得到的无人机算法模块的最终测试结果，与无人机实际应用该无人机算法模块而得到的实际使用结果经常出现不一致的情况。即根据相关技术中的这种测试方式得到的测试结果不准确。
有鉴于此，本公开实施例提供一种无人机仿真测试***及方法，无人机飞行控制器，以提升无人机仿真测试结果的准确性。
为了使本领域普通技术人员更加容易理解本公开的技术方案，下面首先对不同硬件，其时钟周期不一致，进而其时钟的单位时间所对应的实际时长不一致的原因进行简单解释。
通用PC机自带两类时钟源：硬件时钟和软件时钟(或称为***时钟)。不论是硬件时钟还是软件时钟，都是由石英晶体振荡器驱动的，通过累计石英晶体振荡器输出的脉冲数，以换算出时间。所以计算机时钟的准确度取决于晶振频率的准确度。而石英晶体振荡器受温度变化、电压变化、芯片老化等因素影响，晶振频率会发生小幅度波动，其中温度对晶振频率影响最大。而且，由于工艺和材料的原因，同一生产线上标称频率相同的石英晶体，其实际晶振频率也是不同的，实际频率与标称频率偏差率从10-4量级到10-9量级不等。以10-4量级为例，时钟每天至少误差8.64s。时钟实际频率偏差导致该时钟长期计时累积误差。因此，即便是同一生产线上生产的两个设备，其时钟周期也不一致，且其时钟的单位时间所对应的实际时长也不一致。示例地，一个设备的10000秒时长实际可能等同于另一设备的9999秒时长。
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种无人机仿真测试***的框图，如图1所示，该无人机仿真测试***100包括承载于无人机飞行控制器110中的飞行控制***111，所述飞行控制***111包括软件环境1111、仿真模型1112和第一待测试算法模块1113；
所述软件环境1111用于为所述仿真模型1112和所述第一待测试算法模块1113的运行提供所需的支持程序；其中，支持程序包括数据输入输出协议、通信接口驱动程序、数据传输协议等无人机飞行控制器110中使用的基础驱动和协议中的至少一种。
所述仿真模型1112用于，基于所述无人机飞行控制器110的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块1113发送所述传感器数据；
所述第一待测试算法模块1113用于，根据接收到的所述传感器数据计算得到第一控制数据，并将所述第一控制数据发送给所述仿真模型1112；
所述仿真模型1112还用于，验证接收到的所述第一控制数据是否能够控制所述无人机从所述当前位姿转换为所述目标位姿，以得到所述第一待测试算法模块1113的测试结果，并根据所述第一待测试算法模块1113的测试结果生成无人机仿真测试结果。
示例地，所述仿真模型1112基于所述无人机飞行控制器110的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块1113发送所述传感器数据的具体实施方式为，仿真模型1112接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据无人机运动指令解算得到传感器数据，并按照预设频率向第一待测试算法模块1113发送所述传感器数据，其中，所述预设频率可表征真实传感器在单位时间内发送传感器数据的次数，该次数可根据需求进行任意设置，而所述单位时间是以所述无人机飞行控制器110的时钟确定的单位时间，而本公开不限于以无人机飞行控制器110的时钟的1秒、2秒、1分钟时长为预设频率中的单位时间时长。
应当解释的是，无人机飞行控制器110的用途为，通过无人机上搭载的各类传感器获得传感器数据（该传感器数据是对环境的感知结果），并根据这些传感器数据进行决策或演算处理得到控制量数据，从而根据控制量数据控制无人机飞行，如根据控制量数据控制无人机发动机功率的大小改变、控制无人机航向、控制无人机螺旋桨的转速增大或减小某一值等等。无人机飞行控制器110内部至少包括IMU（惯性检测传感器）和CPS传感器。可以说无人机的飞行性能的高与低，就取决于无人机飞行控制器110。
本公开中的仿真模型1112通过如下方式建立，使用相关技术中的MATLAB（MatrixLaboratory，矩阵实验室）软件搭建无人机传感器模型、无人机被控对象模型，然后自动生成嵌入式代码，得到本公开所述的仿真模型1112。该仿真模型1112能够仿真输出陀螺仪传感器数据、加速度计传感器数据、磁力计传感器数据、激光传感器数据、气压计传感器数据、GPS传感器数据等传感数据。相应地，无人机传感器模型包括陀螺仪传感器模型、加速度计传感器模型、磁力计传感器模型、激光传感器模型、气压计传感器模型、GPS传感器模型等无人机传感器模型。无人机被控对象模型包含无人机的运动学模型、动力学模型、电机模型、电调模型、无人机气动模型、以及环境模型等无人机应用模型。仿真模型1112输出的传感器数据用于控制无人机被控对象如无人机的运动学模型、动力学模型、电机模型、电调模型、无人机气动模型等以实现控制无人机飞行位姿。
示例地，仿真模型1112基于无人机飞行控制器110的时钟接收/获取无人机运动指令，该无人机运动指令可以为远程终端发送的，也可以为预先在仿真模型1112中设置的无人机运动指令集合中的一个或多个指令。该无人机运动指令用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿。例如，无人机运动指令为指示无人机在当前飞行高度的基础上再上升10米的指令。又例如，无人机运动指令为无人机在当前飞行高度的基础上需再上升10米的环境状况所对应的指令。
仿真模型1112根据无人机运动指令解算得到无人机从当前位姿转换为目标位姿所对应的传感器数据，该传感器数据是表征无人机状态的数据，无人机状态指无人机在某一瞬间的运动情况。而无人机运动情况可以用飞行速度、飞行高度、迎角、侧滑角和轨迹俯仰角、旋转角等传感器数据进行描述。
由于仿真模型1112被承载于无人机飞行控制器110上，所以仿真模型1112向第一待测试算法模块1113发送传感器数据的频率是基于无人机飞行控制器110的时钟进行确定的。例如，仿真模型1112按照预设频率向第一待测试算法模块1113发送传感器数据，其中，预设频率可表征真实传感器在单位时间内发送传感器数据的次数，该单位时间是无人机飞行控制器110的时钟的单位时间。其中，真实传感器是指无人机飞行控制器110中实际会使用的传感器。
第一待测试算法模块1113根据接收到的传感器数据计算得到第一控制数据，并将第一控制数据发送给仿真模型1112。应当解释的是，第一控制数据用于控制改变/保持无人机当前状态。例如，第一控制数据为控制无人机的电机输出功率的大小的控制量数据。又例如，第一控制数据为控制对遥控飞机陀螺仪施加的力的大小的控制量数据。
仿真模型1112接收第一待测试算法模块1113反馈的第一控制数据，并验证接收到的该第一控制数据是否能够控制无人机从当前位姿转换为目标位姿，以判断第一待测试算法模块1113是否能够根据传感器数据正确演算得到第一控制数据，从而得到针对第一待测试算法模块1113的测试结果，根据第一待测试算法模块的测试结果可生成无人机仿真测试结果。
采用上述技术方案，运行在无人机飞行控制器110上的仿真模型1112基于无人机飞行控制器110的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，并在根据无人机运动指令解算得到传感器数据后，该仿真模型1112基于无人机飞行控制器的时钟向第一待测试算法模块1113发送该传感器数据，以便于运行在无人机飞行控制器110上的第一待测试算法模块1113也基于无人机飞行控制器110的时钟根据该传感器数据计算得到第一控制数据。由于该仿真模型1112是基于无人机飞行控制器110的时钟向第一待测试算法模块1113发送该传感器数据的、且第一待测试算法模块1113也是基于无人机飞行控制器110的时钟根据该传感器数据计算得到第一控制数据的，因此可避免仿真模型1112与第一待测试算法模块1113的时钟不一致而导致计算得到失真的第一控制数据。因此，采用本公开的这种方式，可以基于验证真实的第一控制数据，得到真实的无人机仿真测试结果，使得通过本公开的这种方式得到的无人机仿真测试结果，与无人机实际应用该第一待测试算法模块而得到的实际使用结果一致，从而达到提升无人机仿真测试结果准确性的效果。
示例地，运行在无人机飞行控制器110上的仿真模型1112根据无人机运动指令解算得到传感器数据后，该仿真模型1112可以按照基于无人机飞行控制器110的时钟确定的预设频率向第一待测试算法模块1113发送该传感器数据，以便于第一待测试算法模块1113根据该传感器数据计算得到第一控制数据。由于预设频率可设置为与基于无人机飞行控制器110的时钟确定的无人机上的真实传感器的频率一样，因此该预设频率可与无人机上的真实传感器发送传感数据的频率（无人机上的真实传感器发送传感数据的频率是以无人机飞行控制器的时钟的单位时间进行计算的）完全一致（即次数和单位时间所对应的时长完全一致）。在仿真模型1112向第一待测试算法模块1113发送传感器数据的预设频率，与无人机上的真实传感器向第一待测试算法模块1113发送传感数据的频率完全一致的情况下，任意时长的一段时间内，仿真模型1112发送的传感器数据的数据量与该一段时间内无人机的真实传感器发送传感数据的数据量相同，这可以保障第一待测试算法模块1113根据该一段时间内仿真模型1112发送的传感器数据计算第一控制数据时，不会因为第一待测试算法模块1113接收仿真模型1112发送的传感器数据的数据量与第一待测试算法模块1113在该一段时间内获取无人机的真实传感器感测到的传感器数据的数量之间存在差异，而导致计算得到失真的第一控制数据。因此，采用本公开的这种方式，可以基于验证真实的第一控制数据，得到真实的无人机仿真测试结果，使得通过本公开的这种方式得到的无人机仿真测试结果，与无人机实际应用该第一待测试算法模块而得到的实际使用结果一致，从而达到提升无人机仿真测试结果准确性的效果。
应当理解的是，仿真模型1112向第一待测试算法模块1113发送传感器数据的预设频率可根据实际需求进行设置。同样的，无人机上的真实传感器的频率也可根据实际需求进行设置。不管仿真测试时使用的预设频率具体值是否与无人机上的真实传感器的频率值一样，只要在仿真测试时使用的预设频率是基于无人机飞行控制器110的时钟确定的，都可以达到上述技术效果。
并且，采用本公开的上述技术方案，因无需在仿真计算机上测试第一待测试算法模块，而可避免相关技术中先在仿真计算机上测试无人机算法模块，然后将无人机算法模块移植到真实无人机上进行二次测试而产生的额外时间开销，因此本公开的上述技术方案可以提升对无人机仿真测试的测试效率。
另外，采用本公开的上述技术方案，由于仿真模型1112和第一待测试算法模块1113均运行在无人机飞行控制器110上，因而可避免相关技术中将仿真***和无人机算法模块运行在仿真计算机上进行测试时，无法测试该无人机算法模块在无人机上实际的CPU使用率和RAM使用率的缺陷。因此采用本公开的上述技术方案，可避免单独测试飞行控制***111中的第一待测试算法模块1113是否与无人机飞行控制器110相兼容的繁琐步骤，提升对无人机仿真测试的测试效率。
同时，由于本公开中仿真模型1112和第一待测试算法模块1113均运行在无人机飞行控制器110上，因而采用本公开上述技术方案还可以避免相关技术中，因为要将在仿真计算机上测试后的无人机算法模块移植到真实无人机上进行二次测试，而需对在仿真计算机上测试后的无人机算法模块进行编程语言转换所导致的算法移植成本高的问题。
并且，由于仿真模型1112和第一待测试算法模块1113均运行在无人机飞行控制器110上，所以仿真模型1112和第一待测试算法模块1113无需通过串口进行通信。因此采用本公开上述技术方案还可以避免相关技术中，仿真***从仿真计算机向无人机发送传感器数据时势必会因为仿真计算机与无人机之间的通信协议（如串口协议）而限制传感器数据的实时发送量，当传感器数据量超过该通信协议的上限时势必会造成数据阻塞，导致无法满足无人机算法模块的数据实时性需求的问题，进而本公开的上述方法可提升测试结果的准确性。
可选地，所述飞行控制***还包括第二待测试算法模块1114，所述第二待测试算法模块1114用于对无人机机载控制器120上承载的待测试路径规划算法模块121进行测试，如图2所示，所述无人机机载控制器120与所述无人机飞行控制器110连接；
所述待测试路径规划算法模块121用于，接收用于指示所述无人机从当前位置航行到目标位置的无人机远程调度***指令，根据所述无人机远程调度***指令规划航线信息，并将所述航线信息发送给所述第二待测试算法模块1114和所述仿真模型1112；
所述第二待测试算法模块1114用于，根据接收到的所述航线信息计算得到第二控制数据，并将所述第二控制数据发送给所述仿真模型1112；
所述仿真模型1112还用于，根据接收到的所述第二控制数据生成无人机实际航线信息，并验证所述航线信息与所述无人机实际航线信息是否一致，以得到所述第二待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第二待测试算法模块的测试结果。
应当解释的是，无人机机载控制器120上承载有4G模块、轨迹规划算法模块、避障算法模块等。待测试路径规划算法模块121包括轨迹规划算法模块、避障算法模块等轨迹算法模块。无人机机载控制器120可接收云端（如远程调度***、远程监控平台等）下发的指令，也可根据云端的指令生成对应的航线信息并发送给无人机飞行控制器110，也可把无人机的实时状态上报给云端。
无人机机载控制器120的作用为，根据无人机远程调度***的指令规划航线路径，以使无人机从当前位置航行到目标位置；和/或，根据传感器感知到的障碍物信息规划避障航线路径，以避免与障碍物发生碰撞。因此，一种可实现的实施方式，所述无人机机载控制器120上可承载待测试路径规划算法模块，用于根据无人机远程调度***的指令和/或仿真模型1112发送的传感器数据规划航线信息，并将所述航线信息发送给所述飞行控制***111中的第二待测试算法模块1114和所述仿真模型1112，所述无人机远程调度***的指令用于指示所述无人机从当前位置航行到目标位置。
示例地，无人机机载控制器120上的待测试路径规划算法模块121根据无人机远程调度***的指令规划航线信息，并将规划得到的航线信息发送给第二待测试算法模块1114和仿真模型1112。第二待测试算法模块1114根据接收到的航线信息计算得到第二控制数据，并将第二控制数据发送给仿真模型1112。仿真模型1112根据第二待测试算法模块1114发送的第二控制数据生成无人机实际航线信息，并验证该无人机实际航线信息是否与无人机机载控制器120发送的航线信息一致，从而判断第二待测试算法模块1114是否能够根据航线信息正确解算得到第二控制数据，进而得到第二待测试算法模块的测试结果。
可选地，所述仿真模型1112还用于：在所述航线信息与所述无人机实际航线信息一致的情况下，验证所述无人机实际航线信息是否表征所述无人机能够从所述当前位置航行到所述目标位置，以得到所述待测试路径规划算法模块121的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述无人机机载控制器120上承载的所述待测试路径规划算法模块121的测试结果。
容易理解的是，若仿真模型1112验证得到无人机实际航线信息与无人机机载控制器120发送的航线信息一致的结果，那么说明第二待测试算法模块1114能够根据航线信息正确解算得到第二控制数据。进一步地，在第二待测试算法模块1114能够根据航线信息正确解算得到第二控制数据的情况下，可以通过验证无人机实际航线信息是否表征无人机能够从当前位置航行到目标位置，来判断无人机机载控制器120上承载的待测试路径规划算法模块121中的路径规划算法是否正确。
可选地，当所述航线信息为避障航线信息的情况下，所述仿真模型1112还用于，计算所述无人机在根据所述无人机实际航线信息航行的过程中，是否与障碍物发生碰撞，以得到避障测试结果，所述待测试路径规划算法模块121的测试结果包括所述避障测试结果。
示例地，仿真模型1112计算无人机实际航线信息对应的路径与障碍物之间的最小距离，并判断该最小距离是否大于或等于安全距离，在该最小距离大于或等于安全距离的情况下，确定无人机实际航线信息对应的路径成功避障。在该最小距离小于安全距离的情况下，确定无人机按照无人机实际航线信息对应的路径进行航行时会与障碍物发生碰撞。
可选地，所述无人机仿真测试***100还包括承载于无人机遥控器130/无人机远程控制***140上的遥控算法，所述上的遥控算法用于向所述飞行控制***111中的第三待测试算法模块1115发送遥控指令，其中，所述遥控指令包括控制无人机解锁的指令、控制无人机切换模式的指令、控制无人机航行方向的指令、控制无人机航行高度的指令、控制无人机起飞或降落的指令中的至少一种；
所述第三待测试算法模块1115用于，根据接收到的所述遥控指令计算得到第三控制数据，并将所述第三控制数据发送给所述仿真模型1112；
所述仿真模型1112还用于，验证所述第三控制数据是否能够控制所述无人机执行所述遥控指令，以得到所述第三待测试算法模块1115的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第三待测试算法模块1115的测试结果。
无人机远程控制***140可实时监控无人机状态，并可对无人机实现远程控制，如控制无人机起飞、返航、执行任务等。无人机遥控器130可传递信号到无人机飞行控制器110，控制无人机进行解锁、模式切换、改变飞行方向等。
一种可实现的实施方式，在无人机遥控器130/无人机远程控制***140向第三待测试算法模块1115发送遥控指令的同时，无人机遥控器130/无人机远程控制***140可向仿真模型1112发送该遥控指令。
本公开上述遥控算法为无需测试的遥控算法。若遥控算法为待测试遥控算法时，可使用与前述验证待测试路径规划算法模块121的正确性相类似的实施方式来验证待测试遥控算法的正确定，此处不再赘述。
所述无人机仿真测试***100还包括无人机地面监测站，无人机地面监测站用于通过三维呈像方式来观察无人机的姿态、位置等状态信息。无人机地面监测站也可向无人机下发起飞、航线规划等指令，还可以向无人机发送地图数据。
可选地，所述仿真模型1112还用于，将所述无人机仿真测试结果发送给调试终端150，以便于所述调试终端150的用户根据所述无人机仿真测试结果对所述无人机飞行控制器110和/或所述无人机机载控制器120上承载的待测试算法模块进行调试。无人机飞行控制器110和所述无人机机载控制器120上承载的待测试算法模块有第一待测试算法模块、第二待测试算法模块、第三待测试算法模块、待测试路径规划算法模块。在遥控算法为待测试遥控算法时，该方式还适用于对待测试遥控算法进行调试。
调试终端150表征无人机算法的开发终端，用于根据无人机仿真测试结果对无人机飞行控制器110和/或无人机机载控制器120上已完成测试且存在BUG的算法进行调试。
可选地，所述仿真模型1112与所述第一待测试算法模块1113通过CAN总线或无线网络进行通信。容易理解的，所述仿真模型1112与所述第一待测试算法模块1113、第二待测试算法模块1114、第三待测试算法模块1115、待测试路径规划算法模块121通过CAN总线或无线网络进行通信。
本公开的这种仿真模型1112与第一待测试算法模块1113通过CAN总线或无线网络进行通信的方式，能够避免相关技术中，仿真***通过仿真计算机向无人机发送传感器数据时势必会因为仿真计算机与无人机之间的通信协议（如串口协议）而限制传感器数据的实时发送量，当传感器数据量超过该通信协议的上限时势必会造成数据阻塞，导致无法满足无人机算法模块的实时性要求的问题，因而本公开的这种方式能够保障无人机仿真测试的实时性需求，进而提升无人机仿真测试结果的准确性。
可选地，所述飞行控制***111还包括监控模块，用于在所述第一待测试算法模块根据所述传感器数据进行运算的过程中，若检测到所述无人机飞行控制器110的CPU/RAM占用率大于预设阈值，则向所述仿真模型1112反馈表征所述CPU/RAM无法满足所述第一待测试算法模块的运算复杂度的信息，所述无人机仿真测试结果包括所述信息。同理地，监控模块也可用于在所述第一待测试算法模块根据所述传感器数据进行运算的过程中，检测到所述无人机飞行控制器110的CPU/RAM占用率是否大于预设阈值，并向所述仿真模型1112反馈表征所述CPU/RAM是否满足所述第一待测试算法模块的运算复杂度的信息，所述无人机仿真测试结果包括所述信息。
采用这种方式，由于仿真模型1112和飞行控制***111中的第一待测试算法模块1113均运行在无人机飞行控制器110上，因而可避免相关技术中因将仿真***和无人机算法模块运行在仿真计算机上进行测试时，无法测试该无人机算法模块在无人机上实际的CPU使用率和RAM使用率的缺陷。因此采用本公开的上述技术方案，可避免单独测试飞行控制***111中的第一待测试算法模块1113是否与无人机飞行控制器110相兼容的繁琐步骤，实现提升无人机仿真测试效率的目的。
可选地，所述传感器数据为陀螺仪数据、加速度计数据、磁力计数据、激光雷达数据、红外传感器数据、气压计数据、GPS数据、摄像机数据中的至少一种。
此外，传感器数据还可能为风力传感器数据等其他无人机所可能使用的传感器数据。
基于同一发明构思，本公开还提供一种无人机仿真测试方法，如图3所示，所述方法应用于无人机仿真测试***，例如应用于前述无人机仿真测试***100，所述无人机仿真测试***包括承载于无人机飞行控制器中的飞行控制***，所述飞行控制***包括软件环境、仿真模型和第一待测试算法模块，所述方法包括以下步骤：
S11、所述软件环境运行支持程序，以支撑所述仿真模型和所述第一待测试算法模块的运行；
S12、所述仿真模型基于所述无人机飞行控制器的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块发送所述传感器数据；
S13、所述第一待测试算法模块根据接收到的所述传感器数据计算得到第一控制数据，并将所述第一控制数据发送给所述仿真模型；
S14、所述仿真模型验证接收到的所述第一控制数据是否能够控制所述无人机从所述当前位姿转换为所述目标位姿，以得到所述第一待测试算法模块的测试结果，并根据所述第一待测试算法模块的测试结果生成无人机仿真测试结果。
采用本公开的上述方法，可以提升无人机仿真测试结果准确性。
可选地，所述无人机仿真测试***还包括第二待测试算法模块，所述第二待测试算法模块用于对无人机机载控制器上承载的待测试路径规划算法模块进行测试，其中所述无人机机载控制器与所述无人机飞行控制器连接；所述方法还包括：
所述待测试路径规划算法模块接收用于指示所述无人机从当前位置航行到目标位置的无人机远程调度***指令，根据所述无人机远程调度***指令规划航线信息，并将所述航线信息发送给所述第二待测试算法模块和所述仿真模型；
所述第二待测试算法模块根据接收到的所述航线信息计算得到第二控制数据，并将所述第二控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型根据接收到的所述第二控制数据生成无人机实际航线信息，并验证所述航线信息与所述无人机实际航线信息是否一致，以得到所述第二待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第二待测试算法模块的测试结果。
可选地，所述仿真模型根据接收到的所述第二控制数据生成无人机实际航线信息，并验证所述航线信息与所述无人机实际航线信息是否一致，得到所述第二待测试算法模块的测试结果，包括：
在所述航线信息与所述无人机实际航线信息一致的情况下，得到所述第二待测试算法模块的测试结果；并
验证所述无人机实际航线信息是否表征所述无人机能够从所述当前位置航行到所述目标位置，以得到所述待测试路径规划算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述无人机机载控制器上承载的所述待测试路径规划算法模块的测试结果。
可选地，当所述航线信息为避障航线信息的情况下，所述方法还包括：所述仿真模型计算所述无人机在根据所述无人机实际航线信息航行的过程中，是否与障碍物发生碰撞，以得到避障测试结果，所述待测试路径规划算法模块的测试结果包括所述避障测试结果。
可选地，所述无人机仿真测试***还包括承载于无人机遥控器/无人机远程控制***上的遥控算法，所述遥控算法用于向所述飞行控制***中的第三待测试算法模块发送遥控指令，其中，所述遥控指令包括控制无人机解锁的指令、控制无人机切换模式的指令、控制无人机航行方向的指令、控制无人机航行高度的指令、控制无人机起飞或降落的指令中的至少一种；所述方法还包括：
所述中的第三待测试算法模块根据接收到的所述遥控指令计算得到第三控制数据，并将所述第三控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型验证所述第三控制数据是否能够控制所述无人机执行所述遥控指令，以得到所述第三待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第三待测试算法模块的测试结果。
可选地，所述无人机仿真测试***还包括调试终端；所述方法还包括：所述仿真模型，将所述无人机仿真测试结果发送给所述调试终端，以便于所述调试终端的用户根据所述无人机仿真测试结果对所述无人机飞行控制器和/或所述无人机机载控制器上承载的待测试算法模块进行调试。
可选地，所述仿真模型与所述第一待测试算法模块通过CAN总线或无线网络进行通信。
可选地，所述方法还包括，在所述第一待测试算法模块根据所述传感器数据进行运算的过程中，若所述飞行控制***检测到所述无人机飞行控制器的CPU/RAM占用率大于预设阈值，则向所述仿真模型反馈表征所述CPU/RAM无法满足所述第一待测试算法模块的运算复杂度的信息，所述无人机仿真测试结果包括所述信息。
可选地，所述传感器数据为陀螺数据、加速度计数据、磁力计数据、激光雷达数据、红外传感器数据、气压计数据、GPS数据、摄像机数据中的至少一种。
关于上述方法实施例中的步骤，其中各个步骤执行操作的具体方式已经在有关该方法的***实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开实施例还提供一种无人机飞行控制器，所述无人机飞行控制器包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述任一种无人机仿真测试方法的步骤。
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备700的框图，该电子设备700可以为无人机飞行控制器或无人机机载控制器。如图4所示，该电子设备700可以包括：处理器701，存储器702。该电子设备700还可以包括多媒体组件703，输入/输出（I/O）接口704，以及通信组件705中的一者或多者。
其中，处理器701用于控制该电子设备700的整体操作，以完成上述的无人机仿真测试方法中无人机飞行控制器/无人机机载控制器所执行的全部或部分步骤。存储器702用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备700的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器702可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Read-Only Memory，简称PROM），只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件703可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器702或通过通信组件705发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口704为处理器701和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件705用于该电子设备700与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信（Near Field Communication，简称NFC），2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他5G等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件705可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块等等。
在一示例性实施例中，电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC）、数字信号处理器（DigitalSignal Processor，简称DSP）、数字信号处理设备（Digital Signal Processing Device，简称DSPD）、可编程逻辑器件（Programmable Logic Device，简称PLD）、现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的无人机仿真测试方法中无人机飞行控制器/无人机机载控制器所执行的步骤。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的无人机仿真测试方法中无人机飞行控制器/无人机机载控制器所执行的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器702，上述程序指令可由电子设备700的处理器701执行以完成上述的无人机仿真测试方法中无人机飞行控制器/无人机机载控制器所执行的步骤。
在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的无人机仿真测试方法中无人机飞行控制器/无人机机载控制器所执行的步骤的代码部分。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (11)
1.一种无人机仿真测试***，其特征在于，所述无人机仿真测试***包括承载于无人机飞行控制器中的飞行控制***，所述飞行控制***包括软件环境、仿真模型和第一待测试算法模块；
所述软件环境用于为所述仿真模型和所述第一待测试算法模块的运行提供所需的支持程序；
所述仿真模型用于，基于所述无人机飞行控制器的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块发送所述传感器数据；
所述第一待测试算法模块用于，根据接收到的所述传感器数据计算得到第一控制数据，并将所述第一控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型还用于，验证接收到的所述第一控制数据是否能够控制所述无人机从所述当前位姿转换为所述目标位姿，以得到所述第一待测试算法模块的测试结果，并根据所述第一待测试算法模块的测试结果生成无人机仿真测试结果。
2.根据权利要求1所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述飞行控制***还包括第二待测试算法模块，所述第二待测试算法模块用于对无人机机载控制器上承载的待测试路径规划算法模块进行测试，其中所述无人机机载控制器与所述无人机飞行控制器连接；
所述待测试路径规划算法模块用于，接收用于指示所述无人机从当前位置航行到目标位置的无人机远程调度***指令，根据所述无人机远程调度***指令规划航线信息，并将所述航线信息发送给所述第二待测试算法模块和所述仿真模型；
所述第二待测试算法模块用于，根据接收到的所述航线信息计算得到第二控制数据，并将所述第二控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型还用于，根据接收到的所述第二控制数据生成无人机实际航线信息，并验证所述航线信息与所述无人机实际航线信息是否一致，以得到所述第二待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第二待测试算法模块的测试结果。
3.根据权利要求2所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述仿真模型还用于：
在所述航线信息与所述无人机实际航线信息一致的情况下，验证所述无人机实际航线信息是否表征所述无人机能够从所述当前位置航行到所述目标位置，以得到所述待测试路径规划算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述无人机机载控制器上承载的所述待测试路径规划算法模块的测试结果。
4.根据权利要求2所述的无人机仿真测试***，其特征在于，当所述航线信息为避障航线信息的情况下，所述仿真模型还用于，计算所述无人机在根据所述无人机实际航线信息航行的过程中，是否与障碍物发生碰撞，以得到避障测试结果，所述待测试路径规划算法模块的测试结果包括所述避障测试结果。
5.根据权利要求1所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述无人机仿真测试***还包括承载于无人机遥控器/无人机远程控制***上的遥控算法，所述遥控算法用于向所述飞行控制***中的第三待测试算法模块发送遥控指令，其中，所述遥控指令包括控制无人机解锁的指令、控制无人机切换模式的指令、控制无人机航行方向的指令、控制无人机航行高度的指令、控制无人机起飞或降落的指令中的至少一种；
所述第三待测试算法模块用于，根据接收到的所述遥控指令计算得到第三控制数据，并将所述第三控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型还用于，验证所述第三控制数据是否能够控制所述无人机执行所述遥控指令，以得到所述第三待测试算法模块的测试结果，所述无人机仿真测试结果包括所述第三待测试算法模块的测试结果。
6.根据权利要求2-4中任一项所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述仿真模型还用于，将所述无人机仿真测试结果发送给调试终端，以便于所述调试终端的用户根据所述无人机仿真测试结果对所述无人机飞行控制器和/或所述无人机机载控制器上承载的待测试算法模块进行调试。
7.根据权利要求1所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述仿真模型与所述第一待测试算法模块通过CAN总线或无线网络进行通信。
8.根据权利要求1所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述飞行控制***还包括监控模块，用于在所述第一待测试算法模块根据所述传感器数据进行运算的过程中，若检测到所述无人机飞行控制器的CPU/RAM占用率大于预设阈值，则向所述仿真模型反馈表征所述CPU/RAM无法满足所述第一待测试算法模块的运算复杂度的信息，所述无人机仿真测试结果包括所述信息。
9.根据权利要求1所述的无人机仿真测试***，其特征在于，所述传感器数据为陀螺仪数据、加速度计数据、磁力计数据、激光雷达数据、红外传感器数据、气压计数据、GPS数据、摄像机数据中的至少一种。
10.一种无人机仿真测试方法，其特征在于，所述方法应用于无人机仿真测试***，所述无人机仿真测试***包括承载于无人机飞行控制器中的飞行控制***，所述飞行控制***包括软件环境、仿真模型和第一待测试算法模块，所述方法包括：
所述软件环境运行支持程序，以支撑所述仿真模型和所述第一待测试算法模块的运行；
所述仿真模型基于所述无人机飞行控制器的时钟，接收用于指示无人机从当前位姿转换为目标位姿的无人机运动指令，根据所述无人机运动指令解算得到传感器数据，并向所述第一待测试算法模块发送所述传感器数据；
所述第一待测试算法模块根据接收到的所述传感器数据计算得到第一控制数据，并将所述第一控制数据发送给所述仿真模型；
所述仿真模型验证接收到的所述第一控制数据是否能够控制所述无人机从所述当前位姿转换为所述目标位姿，以得到所述第一待测试算法模块的测试结果，并根据所述第一待测试算法模块的测试结果生成无人机仿真测试结果。
11.一种无人机飞行控制器，其特征在于，所述无人机飞行控制器包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求10所述方法的步骤。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113867383A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-12-31 | 国网河北省电力有限公司培训中心 | 一种自动控制仿真型飞行培训的装置及方法 |
| CN114348294A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-15 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 无人机避障测试方法、装置、计算机设备 |
| CN114488848A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-05-13 | 北京理工大学 | 面向室内建筑空间的无人机自主飞行***及仿真实验平台 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130088506A (ko) * | 2012-01-31 | 2013-08-08 | 한국전자통신연구원 | 무인항공기에 대한 비행 제어 소프트웨어를 검증하기 위한 장치 및 방법 |
| CN107438799A (zh) * | 2016-06-22 | 2017-12-05 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机仿真***、无人机仿真方法及无人机 |
| CN107798947A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-03-13 | 中国航天空气动力技术研究院 | 一种作战型无人机模拟训练***及操作方法 |
| CN111856965A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-30 | 拓攻（南京）机器人有限公司 | 一种无人机可视化半实物仿真***及其仿真方法 |
| CN111983936A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 广州机械科学研究院有限公司 | 一种无人机半物理仿真***及测评方法 |
-
2021
- 2021-05-24 CN CN202110566895.5A patent/CN113009935B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130088506A (ko) * | 2012-01-31 | 2013-08-08 | 한국전자통신연구원 | 무인항공기에 대한 비행 제어 소프트웨어를 검증하기 위한 장치 및 방법 |
| CN107438799A (zh) * | 2016-06-22 | 2017-12-05 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人机仿真***、无人机仿真方法及无人机 |
| CN107798947A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-03-13 | 中国航天空气动力技术研究院 | 一种作战型无人机模拟训练***及操作方法 |
| CN111856965A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-30 | 拓攻（南京）机器人有限公司 | 一种无人机可视化半实物仿真***及其仿真方法 |
| CN111983936A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-24 | 广州机械科学研究院有限公司 | 一种无人机半物理仿真***及测评方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孟宪宇: "《多感知***与智能仿真》", 30 June 2012 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113867383A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-12-31 | 国网河北省电力有限公司培训中心 | 一种自动控制仿真型飞行培训的装置及方法 |
| CN113867383B (zh) * | 2021-09-03 | 2023-10-20 | 国网河北省电力有限公司培训中心 | 一种自动控制仿真型飞行培训的装置及方法 |
| CN114488848A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-05-13 | 北京理工大学 | 面向室内建筑空间的无人机自主飞行***及仿真实验平台 |
| CN114348294A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-15 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 无人机避障测试方法、装置、计算机设备 |
| CN114348294B (zh) * | 2021-12-31 | 2023-09-05 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 无人机避障测试方法、装置、计算机设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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