CN109903592B - 一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法 - Google Patents
一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，包含有以下步骤，步骤S1，获取导航数据（GPS/INS）、地形数据及其质量数据文件；步骤S2，预测航空器的飞行轨迹及精度；步骤S3，判别航空器的飞行模式；步骤S4，构建地形扫描区域；步骤S5，读取地形扫描区域内的地形数据；步骤S6，构建地形包线；以及，步骤S7，地形碰撞监测与规避。本发明的优点在于：实现碰撞监测与自动规避。从而降低系统的虚警率和误警率，提高自动近地防撞系统的可靠性，有效保障飞行安全。
Description
技术领域
本发明涉及航空控制技术领域，尤其是飞行器中广泛应用的基于数字地形数据库的近地告警类设备所涉及的地形碰撞、地形规避技术，此类系统包括但不限于航空器近地告警设备、近地防撞系统、地形提示与警告系统以及综合环境监测系统等航电设备的具体产品。
背景技术
近地告警系统(GPWS)、地形感知和告警系统(TAWS)等航空器综合环境监测系统是航空器重要的机载系统设备，其工作原理如图1所示，系统基于导航设备(GPS/INS)提供的当前飞行状态参数，采用高精度的轨迹预测算法对飞行器的飞行状态进行预测，并将预测轨迹叠加到飞行区域的高精度地形数据上，并采用地形扫描算法读取机载数字高程模型(DEM)数据库及障碍物数据，获取航空器周边区域的地形及障碍物，然后采用碰撞评估算法对判断是否有地形及障碍物等入侵飞行轨迹。
当航空器接近地面、陡峭地形以及障碍物时，系统及时的发出语音或者灯光告警信息，避免航空器与地面或者障碍物碰撞，从而降低飞行器的可控飞行撞地事故(CFIT)，提高飞行员和航空器的安全。因此地形扫描算法是目前基于数字地形数据库的重要组成部分。
地形扫描算法的可靠性直接影响系统的准确性及稳定性。地形扫描区域的范围直接影响系统的虚警率及性能，过大的扫描宽度容易引起系统虚警，引起航空器不必须的规避机动，影响航空器任务执行，同时增加系统的计算时间；太小的扫描宽度则对航空器的保护不足，不能够有效的防止可控飞行撞地事故(CFIT)，因此必须建立严格的地形扫描算法。由于目前的地形扫描算法大多基于经验或者飞行数据建立的经验参数，缺乏严格的理论模型，因此有必要建立一种严格的地形扫描区域算法。
发明内容
本发明公开了一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法。在航空器飞行过程中首先基于航空器的导航控制数据(GPS/INS)、机载DEM地形数据及其质量数据文件，利用卡尔曼滤波模型，实现对航空器的飞行状态参数进行估计和精度评估，并基于当前的飞行状态参数完成对航空器的飞行模式进行识别；然后基于误差理论利用导航数据、轨迹数据以及地形数据的质量数据参数，获取地形扫描区域的宽度，获取地形扫描区域，并利用双线性插值算法实现地形扫描区域的地形数据及障碍物数据的读取；最后基于地形数据及障碍物数据库构建航空器轨迹方向的高精度2-D地形剖面，并基于误差模型生成地形包线，并基于地形包线数据和预测轨迹数据判断是否有地形或者障碍物入侵，实现碰撞监测与自动规避。从而降低系统的虚警率和误警率，提高自动近地防撞系统的可靠性，有效保障飞行安全。
本发明提供了一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：导航数据(GPS/INS)、地形数据及其质量数据文件获取；
步骤B：航空器的飞行轨迹预测及精度评估；
步骤C：航空器的飞行模式判别；
步骤D：地形扫描区域构建；
步骤E：扫描区域地形数据读取；
步骤F：高精度地形包线构建；
步骤G:地形碰撞监测与规避。
所述步骤A中的导航数据包括惯性导航设备或卫星定位系统提供的经度、纬度、地速、航迹倾角、航迹偏角数据；航向姿态设备提供的横滚角、俯仰角数据；地形数据包括装置内部预置的地形、障碍物数据等；质量数据文件包括导航数据的水平位置精度
和垂直位置精度
地形数据库的水平精度
和垂直精度
等。
所述步骤B中的飞行轨迹预测及精度评估包括基于卡尔曼滤波模型机以及当前飞行状态参数，对航空器的飞行轨迹进行预测，获取航空器飞行轨迹位置数据
以及预测轨迹的精度
所述步骤C中的航空器飞行模式识别包含基于航空器当前及预测的轨迹状态参数(位置、高度以及航向等信息)对航空器的飞行模式(直线飞行、转弯飞行或者俯冲飞行)进行识别。
所述步骤D中地形扫描区域构建包括：地形扫描范围中心位置确定以及地形扫描边界提取。某一时刻地形扫描范围中心位置
采用飞行轨迹预测算法获取的预测轨迹位置数据
确定
其中t为轨迹预测时间，t＝1,2,3,4……
地形扫描范围边界可以基于导航数据精度及轨迹预测算法精度确定，地形扫描区域的宽度为
其中σpre为轨迹预测误差，
t为时间t＝1,2,3,4……
所述步骤E中地形扫描区域地形数据读取包括首先利用地形扫描区域构建方法获取地形扫描区域范围，然后利用双线性插值算法，读取机载数字高程数据库(DEM)，获取地形扫描区域的地形数据。采用双线性插值算法获取地形扫描区域内的地形数据(xi,yi,hi)：
其中(xmn,ymn)，(xm+1n,ym+1n)，(xmn+1,ymn+1)，(xm+1n+1,ym+1n+1)为DEM数据的平面坐标,可以采用地图投影算法获取，m＝1,2,3,4……，n＝1,2,3,4……
所述步骤F中的高精度地形包线构建包含地形剖面提取和地形包线生成算法。地形剖面提取获取首先沿着预测轨迹按照一定的距离间隔把地形扫描区域分割为m个小的区域，然后以距离当前航空器位置的距离做为x值，以每个区域内的最大高程值作为对应区域的y值，从而获取沿预测轨迹方向的地形剖面。
考虑地形hi、地面障碍物(房屋、信号台或植被)的高度hobs，地形数据垂直误差
导航数据垂直误差
轨迹预测算法的垂直误差
双线性插值算法的插值误差
以及确保航空器飞行安全所确定的最小净空高度htcp，则地形扫描区域边界点的地形包线
为
所述步骤G中的地形碰撞监测与规避包含基于航空器预测轨迹与生成的地形包线，判断地形包线与预测轨迹是否相交，判定是否有障碍物或者地形入侵，从而确定是否需要发生语音或者灯光告警，是否需要执行自动地形规避响应等操作。
附图说明
图1图示了根据本发明的技术流程。
图2图示了不同飞行模式地形扫描范围。
图3图示了地形扫描算法基本原理示意图。
具体实施方式
以下通过具体实例对本发明的技术方案进行说明，但下述实施例并不能限制本发明的保护范围。
请参见图1至3，本发明所提供的基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法可以软件的形式内置于航空器上的任一具有数据采集、处理，输出和存储功能的任一装置，如近地告警设备、自动近地防撞系统，综合环境监测系统等航电设备。此外，本发明提供的基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法不仅直升机，运输机、战斗机等，还可以应用于无人机等设备。
本发明公开了一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法。在航空器飞行过程中首先基于航空器的导航控制数据(GPS/INS)、机载DEM地形数据及其质量数据文件，利用卡尔曼滤波模型，实现对航空器的飞行状态参数进行估计和精度评估，并基于当前的飞行状态参数完成对航空器的飞行模式进行识别；然后基于误差理论利用导航数据、轨迹数据以及地形数据的质量数据参数，获取地形扫描区域的宽度，获取地形扫描区域，并利用双线性插值算法实现地形扫描区域的地形数据及障碍物数据的读取；最后基于地形数据及障碍物数据库构建航空器轨迹方向的高精度2-D地形剖面，并基于误差模型生成地形包线，并基于地形包线数据和预测轨迹数据判断是否有地形或者障碍物入侵，实现碰撞监测与自动规避。从而降低系统的虚警率和误警率，提高自动近地防撞系统的可靠性，有效保障飞行安全。
本发明提供了一种基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：导航数据(GPS/INS)、地形数据及其质量数据文件获取；
步骤B：航空器的飞行轨迹预测及精度评估；
步骤C：航空器的飞行模式判别；
步骤D：地形扫描区域构建；
步骤E：扫描区域地形数据读取；
步骤F：高精度地形包线构建；
步骤G:地形碰撞监测与规避。
所述步骤A中的导航数据包括惯性导航设备或卫星定位系统提供的经度、纬度、地速、航迹倾角、航迹偏角数据；航向姿态设备提供的横滚角、俯仰角数据；地形数据包括装置内部预置的地形、障碍物数据等；质量数据文件包括导航数据的水平位置精度
和垂直位置精度
地形数据库的水平精度
和垂直精度
等。
所述步骤B中的飞行轨迹预测及精度评估包括基于卡尔曼滤波模型机以及当前飞行状态参数，对航空器的飞行轨迹进行预测，获取航空器飞行轨迹位置数据
以及预测轨迹的精度
所述步骤C中的航空器飞行模式识别包含基于航空器当前及预测的轨迹状态参数(位置、高度以及航向等信息)对航空器的飞行模式(直线飞行、转弯飞行或者俯冲飞行)进行识别。
所述步骤D中地形扫描区域构建包括：地形扫描范围中心位置确定以及地形扫描边界提取。某一时刻地形扫描范围中心位置
采用飞行轨迹预测算法获取的预测轨迹位置数据
确定
其中t为轨迹预测时间，t＝1,2,3,4……
地形扫描范围边界可以基于导航数据精度及轨迹预测算法精度确定，地形扫描区域的宽度为
其中σpre为轨迹预测误差，
t为时间t＝1,2,3,4……
所述步骤E中地形扫描区域地形数据读取包括首先利用地形扫描区域构建方法获取地形扫描区域范围，然后利用双线性插值算法，读取机载数字高程数据库(DEM)，获取地形扫描区域的地形数据。采用双线性插值算法获取地形扫描区域内的地形数据(xi,yi,hi)：
其中(xmn,ymn)，(xm+1n,ym+1n)，(xmn+1,ymn+1)，(xm+1n+1,ym+1n+1)为DEM数据的平面坐标,可以采用地图投影算法获取，m＝1,2,3,4……，n＝1,2,3,4……
所述步骤F中的高精度地形包线构建包含地形剖面提取和地形包线生成算法。地形剖面提取获取首先沿着预测轨迹按照一定的距离间隔把地形扫描区域分割为m个小的区域，然后以距离当前航空器位置的距离做为x值，以每个区域内的最大高程值作为对应区域的y值，从而获取沿预测轨迹方向的地形剖面。
考虑地形hi、地面障碍物(房屋、信号台或植被)的高度hobs，地形数据垂直误差
导航数据垂直误差
轨迹预测算法的垂直误差
双线性插值算法的插值误差
以及确保航空器飞行安全所确定的最小净空高度htcp，则地形扫描区域边界点的地形包线
为
所述步骤G中的地形碰撞监测与规避包含基于航空器预测轨迹与生成的地形包线，判断地形包线与预测轨迹是否相交，判定是否有障碍物或者地形入侵，从而确定是否需要发生语音或者灯光告警，是否需要执行自动地形规避响应等操作。
使用方法如下：将基于误差理论的高精度航空器自动近地防撞系统地形扫描方法软件模块形式封装，内嵌于航空器自动近地防撞系统主程序。
以上仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (6)
1.一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，其特征在于，包含有以下步骤，
步骤S1，获取导航数据(GPS/INS)、地形数据及其质量数据文件；
步骤S2，预测航空器的飞行轨迹及精度；
步骤S3，判别航空器的飞行模式；
步骤S4，构建地形扫描区域；
步骤S5，读取地形扫描区域内的地形数据；
步骤S6，构建地形包线；以及，
步骤S7，地形碰撞监测与规避；
步骤S1中，导航数据包括惯性导航设备或卫星定位系统提供的经度、纬度、地速、航迹倾角、航迹偏角数据及航向姿态设备提供的横滚角、俯仰角数据；地形数据包括装置内部预置的地形、障碍物数据；质量数据文件包括导航数据的水平位置精度
和垂直位置精度
地形数据库的水平精度
和垂直精度
步骤S2中，基于卡尔曼滤波模型机以及航空器的当前飞行状态参数，对航空器的飞行轨迹进行预测，获取航空器飞行轨迹位置数据
以及预测轨迹的精度
步骤S4中，地形扫描范围中心位置确定以及地形扫描边界提取：某一时刻t的地形扫描范围中心位置
采用飞行轨迹位置数据
确定，
某一时刻t的地形扫描范围边界基于导航数据精度及轨迹预测算法精度确定，其地形扫描区域的宽度为
其中，
为轨迹预测误差，
2.如权利要求1所述的一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，其特征在于，步骤S3中，基于航空器当前及预测的飞行轨迹状态参数对航空器的飞行模式进行识别，所述飞行轨迹状态参数包括位置、高度以及航向，所述航空器的飞行模式包括直线飞行、转弯飞行或者俯冲飞行。
3.如权利要求1所述的一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，其特征在于，步骤S5中，获取地形扫描区域范围，用双线性插值算法，读取机载数字高程数据库(DEM)，获取地形扫描区域的地形数据。
4.如权利要求1所述的一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，其特征在于，步骤S6中，包含地形剖面提取和地形包线生成算法：地形剖面提取获取首先沿着预测轨迹按照一定的距离间隔把地形扫描区域分割为m个小的区域，然后以距离当前航空器位置的距离做为x值，以每个区域内的最大高程值作为对应区域的y值，从而获取沿预测轨迹方向的地形剖面。
5.如权利要求4所述的一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，其特征在于，考虑地形hi、地面障碍物的高度hobs，地形数据垂直误差
导航数据垂直误差
轨迹预测算法的垂直误差
双线性插值算法的插值误差
以及确保航空器飞行安全所确定的最小净空高度htcp，地面障碍物包括：房屋、信号台或植被，则地形扫描区域边界点的地形包线
为
6.如权利要求1所述的一种基于误差理论的航空器自动近地防撞系统高精度地形扫描方法，其特征在于，步骤S7中，基于航空器预测轨迹与生成的地形包线，判断地形包线与预测轨迹是否相交，判定是否有障碍物或者地形入侵，从而确定是否需要发生语音或者灯光告警，是否需要执行自动地形规避响应操作。
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