[發(fā)明專利]一種基于數(shù)字孿生的集群協(xié)同搜索虛實(shí)結(jié)合式驗(yàn)證方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111151028.1
• 申請(qǐng)日: 2021-09-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113595622B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 雷磊;沈高青;蔡圣所;宋曉勤;周建江;張莉涓;王成華;朱曉浪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): H04B7/185
• 分類號(hào): H04B7/185;H04B17/391
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 張婧

1.一種基于數(shù)字孿生的集群協(xié)同搜索虛實(shí)結(jié)合式驗(yàn)證方法，其特征在于，所采用的步驟是：

步驟1：搭建無(wú)人機(jī)集群數(shù)字孿生系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由真實(shí)域和虛擬域組成，真實(shí)域包括真實(shí)無(wú)人機(jī)、真實(shí)目標(biāo)和包含環(huán)境信息的真實(shí)場(chǎng)景，虛擬域運(yùn)行在仿真服務(wù)器上，創(chuàng)建真實(shí)域的數(shù)字孿生體模型，包括虛擬無(wú)人機(jī)、虛擬目標(biāo)、虛擬場(chǎng)景和虛實(shí)域間接口，虛擬場(chǎng)景根據(jù)真實(shí)場(chǎng)景1:1建模生成，真實(shí)無(wú)人機(jī)在真實(shí)域中飛行，虛擬無(wú)人機(jī)在虛擬域通過(guò)仿真方式模擬飛行，真實(shí)無(wú)人機(jī)可以與任意虛擬無(wú)人機(jī)進(jìn)行映射，真實(shí)目標(biāo)與虛擬目標(biāo)映射，虛實(shí)域間接口是連接真實(shí)域和虛擬域的數(shù)據(jù)通道；

步驟2：設(shè)計(jì)虛實(shí)域間接口，完成真實(shí)數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)的交互與融合，真實(shí)域中的所有無(wú)人機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過(guò)地面站，再由地面發(fā)送給仿真服務(wù)器，將真實(shí)數(shù)據(jù)加載進(jìn)虛擬域相映射的虛擬無(wú)人機(jī)，虛擬無(wú)人機(jī)發(fā)向真實(shí)域的虛擬數(shù)據(jù)，首先通過(guò)虛實(shí)域間接口發(fā)送給地面站，再由地面站發(fā)送給相映射的真實(shí)無(wú)人機(jī)，完成真實(shí)域和虛擬域之間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互與融合，同時(shí)，地面站還將真實(shí)無(wú)人機(jī)的位置實(shí)時(shí)發(fā)送給相映射的虛擬無(wú)人機(jī)，虛擬無(wú)人機(jī)修正自身位置，對(duì)于目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，真實(shí)目標(biāo)的數(shù)據(jù)直接發(fā)送給仿真服務(wù)器，再由虛實(shí)域間接口加載進(jìn)相映射的虛擬目標(biāo)，虛擬目標(biāo)發(fā)出的數(shù)據(jù)，由虛實(shí)域間接口直接發(fā)送給相映射的真實(shí)目標(biāo)，從而完成真實(shí)目標(biāo)和虛擬目標(biāo)的數(shù)據(jù)交互與融合；

步驟3：設(shè)計(jì)一種基于自適應(yīng)粒子群的無(wú)人機(jī)集群協(xié)同搜索方法，在無(wú)人機(jī)集群數(shù)字孿生系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行虛實(shí)結(jié)合式仿真驗(yàn)證，首先離散化空間區(qū)域和時(shí)間尺度，構(gòu)建環(huán)境地圖模型；然后采用融合信息素圖和環(huán)境認(rèn)知圖的自適應(yīng)粒子群算法進(jìn)行協(xié)同目標(biāo)搜索，無(wú)人機(jī)根據(jù)感知到的環(huán)境信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻無(wú)人機(jī)位置的適應(yīng)度值，由適應(yīng)度值更新無(wú)人機(jī)的速度和位置，完成無(wú)人機(jī)狀態(tài)的更新，以引導(dǎo)無(wú)人機(jī)集群決策選擇下一最優(yōu)航跡點(diǎn)，最后通過(guò)機(jī)間近鄰?fù)ㄐ艁?lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)對(duì)環(huán)境認(rèn)知圖和信息素圖的更新；同時(shí)，數(shù)字孿生系統(tǒng)將真實(shí)域數(shù)據(jù)和虛擬域數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，基于融合后的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)和環(huán)境信息計(jì)算適應(yīng)度值；

其中計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻無(wú)人機(jī)位置的適應(yīng)度值，由適應(yīng)度值更新無(wú)人機(jī)的速度和位置的具體方法為：

計(jì)算每個(gè)無(wú)人機(jī)的適應(yīng)度值，通過(guò)融合信息素圖和環(huán)境認(rèn)知圖來(lái)設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同搜索目標(biāo)的下一步?jīng)Q策目標(biāo)函數(shù)：

(1)

其中，為無(wú)人機(jī)在時(shí)刻維護(hù)的適應(yīng)度圖，為信息素圖，為目標(biāo)存在概率圖，為柵格訪問(wèn)次數(shù)圖，其中，和為上述各信息圖所占適應(yīng)度函數(shù)的相對(duì)權(quán)重，適應(yīng)度圖中柵格值越大，表明該柵格越優(yōu)，無(wú)人機(jī)下一步更傾向于到達(dá)該柵格；

為避免無(wú)人機(jī)集群陷入局部搜索，增加無(wú)人機(jī)集群之間的交互性，受啟發(fā)于蟻群算法中利用信息素進(jìn)行群體之間的交互以協(xié)同完成覓食，各無(wú)人機(jī)維護(hù)自身的一個(gè)信息素圖，并通過(guò)與近鄰無(wú)人機(jī)進(jìn)行信息素圖的融合更新，來(lái)實(shí)時(shí)加深對(duì)探索區(qū)域環(huán)境的認(rèn)知；

具體表示當(dāng)前時(shí)刻無(wú)人機(jī)對(duì)搜索環(huán)境所維護(hù)的信息素圖，由一個(gè)的二維數(shù)組表示，存儲(chǔ)無(wú)人機(jī)在時(shí)刻所有柵格的信息素濃度，初始時(shí)刻每一個(gè)柵格處設(shè)置信息素濃度為20，在探索過(guò)程中，信息素濃度值越高表示無(wú)人機(jī)下一步越傾向于移動(dòng)到該柵格處；

為了防止某一區(qū)域信息素濃度值過(guò)高，設(shè)置信息素濃度值滿足，在每一步轉(zhuǎn)移后，無(wú)人機(jī)的信息素圖通過(guò)下述信息素更新機(jī)制進(jìn)行更新：

(2)

其中，為無(wú)人機(jī)在通信范圍內(nèi)由近鄰無(wú)人機(jī)所引起的信息素變化量，

(3)

其中，R為探測(cè)范圍，為局部信息素衰減常量，表示無(wú)人機(jī)j為無(wú)人機(jī)i通信范圍內(nèi)的近鄰無(wú)人機(jī)；

具體表示當(dāng)前時(shí)刻無(wú)人機(jī)對(duì)搜索環(huán)境維護(hù)的目標(biāo)存在概率圖，由一個(gè)的二維數(shù)組表示，其中每一個(gè)數(shù)值表示柵格中存在目標(biāo)的概率，當(dāng)大于預(yù)先的目標(biāo)存在概率閾值，判定已經(jīng)搜索到該柵格處存在的目標(biāo)，為實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)搜索任務(wù)，當(dāng)其中一架無(wú)人機(jī)搜索到目標(biāo)時(shí)，為了避免其他無(wú)人機(jī)對(duì)該目標(biāo)的重復(fù)搜索，將搜索到的目標(biāo)從目標(biāo)搜索列表中刪除，在無(wú)人機(jī)不斷探測(cè)過(guò)程中，對(duì)搜索環(huán)境認(rèn)知逐漸加深，目標(biāo)存在概率圖根據(jù)貝葉斯概率公式更新：

(4)

其中，為傳感器在時(shí)刻的探測(cè)概率，為虛警概率；為二值矢量，表探測(cè)范圍內(nèi)存在目標(biāo)，表示探測(cè)范圍內(nèi)不存在目標(biāo)，探測(cè)概率描述了區(qū)域內(nèi)存在目標(biāo)，并且無(wú)人機(jī)探測(cè)到目標(biāo)，虛警概率描述了無(wú)人機(jī)錯(cuò)誤探測(cè)到區(qū)域內(nèi)存在目標(biāo)，為0.8，為0.2，隨著距離增加，探測(cè)精度也會(huì)隨著下降；

具體表示當(dāng)前時(shí)刻無(wú)人機(jī)對(duì)搜索環(huán)境維護(hù)的柵格訪問(wèn)次數(shù)圖，由一個(gè)的二維數(shù)組表示，所有柵格初始化值為0，其中，每一個(gè)數(shù)值表示柵格被無(wú)人機(jī)訪問(wèn)的次數(shù)，柵格每被訪問(wèn)一次，增加1，為了減少無(wú)效重復(fù)探索，盡可能擴(kuò)大未被探測(cè)區(qū)域，在計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值時(shí)取其倒數(shù)，即訪問(wèn)次數(shù)越少則下一步被探測(cè)的可能性越大；

由適應(yīng)度值更新無(wú)人機(jī)的速度和位置，完成無(wú)人機(jī)狀態(tài)的更新的方法為：

（1）設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同搜索目標(biāo)問(wèn)題中每架無(wú)人機(jī)的局部最優(yōu)和全局最優(yōu)更新機(jī)制，由于每架無(wú)人機(jī)所攜帶的通信設(shè)備能力有限，考慮部分通信情況下集群進(jìn)行分布式通信，根據(jù)設(shè)置的通信范圍確定無(wú)人機(jī)當(dāng)前時(shí)刻能夠進(jìn)行通信的近鄰無(wú)人機(jī)，通過(guò)比較各個(gè)近鄰無(wú)人機(jī)自身維護(hù)的適應(yīng)度圖，并選取其中最大值作為局部最優(yōu)值，即

(5)

對(duì)應(yīng)的柵格位置為局部最優(yōu)位置，進(jìn)一步，將與所有近鄰無(wú)人機(jī)的局部最優(yōu)值進(jìn)行比較，選擇最大值為此時(shí)無(wú)人機(jī)的全局最優(yōu)值

(6)

其中，表示第j個(gè)近鄰無(wú)人機(jī)的個(gè)體最優(yōu)，對(duì)應(yīng)的柵格位置為全局最優(yōu)位置；當(dāng)無(wú)人機(jī)集群完成每一步?jīng)Q策后，計(jì)算每架無(wú)人機(jī)的適應(yīng)度圖，并與存儲(chǔ)的局部最優(yōu)值和全局最優(yōu)值進(jìn)行比較，如果適應(yīng)度值更大，則更新替換當(dāng)前局部最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置，局部最優(yōu)值更新為：

(7)

全局最優(yōu)值更新為：

(8)

（2）設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)集群協(xié)同搜索目標(biāo)問(wèn)題的速度更新機(jī)制，按照速度更新各無(wú)人機(jī)下一步位置，速度更新公式v由以下4部分構(gòu)成：

(9)

其中，取值為[0,1]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，為學(xué)習(xí)系數(shù)，均取值為2，w為動(dòng)態(tài)自適應(yīng)慣性權(quán)重值，與傳統(tǒng)粒子群算法參數(shù)設(shè)置不同，此處根據(jù)粒子更新速度和聚集程度來(lái)確定w值，具體計(jì)算為：

(10)

其中，為慣性權(quán)重初始值，取值為[0,1]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，為前一時(shí)刻的個(gè)體最優(yōu)值，為第t次迭代所有近鄰無(wú)人機(jī)個(gè)體最優(yōu)的平均值；

在公式(9)中，為慣性權(quán)重速度，為個(gè)體最優(yōu)速度，為全局最優(yōu)速度，具體表示為：

(11)

(12)

其中，為無(wú)人機(jī)i當(dāng)前時(shí)刻的位置，為個(gè)體最優(yōu)值對(duì)應(yīng)的最優(yōu)位置，為全局最優(yōu)值所對(duì)應(yīng)的全局最優(yōu)位置；

與傳統(tǒng)粒子群算法更新機(jī)制不同，為進(jìn)一步考慮無(wú)人機(jī)集群間的協(xié)同，公式(9)中考慮通信范圍內(nèi)所有近鄰無(wú)人機(jī)的平均最優(yōu)速度：

(13)

其中， N為無(wú)人機(jī)i通信范圍內(nèi)的近鄰無(wú)人機(jī)數(shù)量，為第n個(gè)近鄰無(wú)人機(jī)的個(gè)體最優(yōu)值所對(duì)應(yīng)的個(gè)體最優(yōu)位置；

（3）利用上述的速度更新公式更新得到無(wú)人機(jī)集群下一時(shí)刻的位置，通過(guò)構(gòu)建的角度映射函數(shù)決策判斷下一時(shí)刻無(wú)人機(jī)的可行航向，具體為：

(14)

由根據(jù)構(gòu)建的角度映射函數(shù)決策判斷出下一時(shí)刻航向，構(gòu)建的角度映射函數(shù)如下所述：

(15)

其中，表示無(wú)人機(jī)下一步的4個(gè)可選航向，分別對(duì)應(yīng)向上、向左、向下和向右一共4種航向，因此，可以根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻?hào)鸥裰岛蜕鲜龃_定的航向來(lái)決策下一步無(wú)人機(jī)選擇的柵格，從而確定無(wú)人機(jī)的位置坐標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)字孿生的集群協(xié)同搜索虛實(shí)結(jié)合式驗(yàn)證方法，其特征在于：所述步驟2中設(shè)計(jì)虛實(shí)域間接口，完成真實(shí)數(shù)據(jù)和虛擬數(shù)據(jù)的交互與融合的具體方法為：

（1）真實(shí)無(wú)人機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)首先發(fā)給地面站，地面站在數(shù)據(jù)前面增加兩個(gè)字段{源地址，標(biāo)志位}，其中源地址字段用于指明當(dāng)前數(shù)據(jù)由哪個(gè)真實(shí)無(wú)人機(jī)產(chǎn)生，標(biāo)志位字段用于識(shí)別當(dāng)前數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)還是位置數(shù)據(jù)；真實(shí)目標(biāo)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接發(fā)送給仿真服務(wù)器，不需要在數(shù)據(jù)前面增加任何字段；

（2）虛實(shí)域間接口從仿真服務(wù)器捕獲數(shù)據(jù)時(shí)，可通過(guò)IP地址區(qū)分當(dāng)前數(shù)據(jù)是來(lái)自地面站還是真實(shí)目標(biāo)，如果來(lái)自地面站，首先根據(jù)前面兩個(gè)字段，判斷當(dāng)前數(shù)據(jù)是來(lái)自哪架真實(shí)無(wú)人機(jī)，是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)還是位置數(shù)據(jù)，然后將真實(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送到虛擬域相映射的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；

（3）虛擬域發(fā)出的數(shù)據(jù)，如果是發(fā)送給真實(shí)無(wú)人機(jī)，在數(shù)據(jù)前面增加{目標(biāo)地址}關(guān)鍵字段，用于告知地面站當(dāng)前數(shù)據(jù)發(fā)送給哪架真實(shí)無(wú)人機(jī)，如果發(fā)送給真實(shí)目標(biāo)，不需要增加任何字段。