基于SCADE的无人机自主导航飞行软件设计
基于机器视觉的无人机自主导航方法研究
基于机器视觉的无人机自主导航方法研究机器视觉技术和无人机技术的发展为无人机的自主导航提供了新的解决方案。
基于机器视觉的无人机自主导航方法能够使无人机在没有人工操作的情况下实现准确的航行和导航，具有重要的应用价值和研究意义。
本文将围绕这一话题展开讨论，并介绍一种基于机器视觉的无人机自主导航方法。
首先，我们来了解一下无人机的自主导航的定义和重要性。
无人机自主导航指的是无人机在没有人工干预的情况下，通过自身的感知、决策和控制能力实现准确的航行和导航。
这种技术可以极大地提高无人机的使用效率和安全性，广泛应用于农业、航拍摄影、环境监测等领域。
基于机器视觉的无人机自主导航方法主要包括三个步骤：感知、决策和控制。
第一步是感知，即采集和处理环境中的信息。
通过机器视觉技术，无人机可以利用摄像头、激光雷达等设备获取航行过程中的视觉图像，并将其转化为数字信号进行处理。
在这一过程中，需要对图像进行预处理、特征提取等操作，以获得有关环境、地标物体和障碍物的信息。
第二步是决策，即根据感知到的环境信息进行相应的决策。
在这一步骤中，无人机需要将感知到的信息与已有的知识进行比对和分析，从而判断出当前位置、方向和运动状态，并确定下一步的航行策略。
为了提高决策的准确性和速度，可以利用机器学习算法和人工智能技术对感知到的信息进行学习和优化。
第三步是控制，即根据决策结果对无人机进行控制。
在实际航行中，无人机需要根据决策结果进行舵、油门和推进器等部件的调整，以实现精确的航向、速度和姿态控制。
这一过程中，可以利用自动控制理论和算法实现对无人机的控制和调整。
基于机器视觉的无人机自主导航方法面临着一些挑战和难题。
首先是感知误差问题。
由于环境条件的复杂性和传感器设备的限制，感知信息可能存在误差和不确定性，这将会对导航的准确性和稳定性造成影响。
其次是决策速度问题。
无人机需要在实时环境中作出快速决策，而机器学习和人工智能算法的训练和计算需要一定的时间，因此需要在决策速度和准确性之间进行权衡。
基于人工智能的无人机自主导航系统设计与实现
基于人工智能的无人机自主导航系统设计与实现无人机自主导航系统是目前无人机领域的一个热门研究方向。
随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的无人机自主导航系统设计与实现成为了可能。
本文将讨论基于人工智能的无人机自主导航系统的设计与实现，并探讨其在未来的发展前景。
首先，基于人工智能的无人机自主导航系统的设计要考虑到无人机的感知、决策和控制三个方面。
在感知方面，无人机需要能够准确地获取周围环境的信息，包括地面障碍物、天气情况、空域限制等。
为了实现这一目标，可以利用计算机视觉和传感器技术，例如摄像头、激光雷达、红外线传感器等，来获取环境信息。
在决策方面，无人机需要能够根据环境信息做出相应的决策，包括选择合适的飞行路径、规避障碍物、应对不同的飞行条件等。
为了实现这一目标，可以利用机器学习和深度学习等人工智能技术来训练无人机模型，使其能够根据实时环境信息做出智能的决策。
在控制方面，无人机需要能够实现精确的姿态控制和飞行控制，以确保稳定和安全的飞行。
为了实现这一目标，可以利用自适应控制和强化学习等人工智能技术来设计控制算法，实现无人机的自主飞行。
其次，基于人工智能的无人机自主导航系统的实现需要使用适当的硬件和软件技术。
在硬件方面，无人机需要搭载先进的传感器和通信设备，以实现对环境的感知和与地面控制中心的通信。
此外，还需要一个高性能的处理器和存储设备，以支持复杂的计算任务和存储大量的模型和数据。
在软件方面，无人机自主导航系统需要使用各种算法和模型来实现实时的感知、决策和控制。
因此，需要有相应的软件开发环境和工具，以支持对算法和模型的开发和优化。
在实际应用中，基于人工智能的无人机自主导航系统具有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于军事领域，用于侦察和目标定位等任务。
无人机可以通过自主导航系统高效地巡航并获取目标的实时信息，从而提供军事行动所需的情报支持。
其次，它可以应用于物流领域，用于快递和货物运输等任务。
无人机可以通过自主导航系统实现无人机车辆的自主飞行，在快速、高效、安全的同时提供物流服务。
基于SCADE的自动飞行控制系统设计与仿真
科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald3随着航空业的发展，飞机飞行的安全性越来越受到人们的关注，如何有效减轻驾驶员的驾驶压力，实现自动飞行控制系统是提高飞机飞行安全性的有效途径。
传统的飞机自动控制系统主要通过手工编写，工作量大，成本高且可靠性差。
因此，寻求一种开发效率高，满足高安全性要求的飞行控制系统是目前国内外的研究热点。
该文利用S CA D E开发环境，设计出一款无人机自动控制系统软件，实现了飞机仪表盘的可视化以及飞机的自动驾驶控制，建立数据库对模型进行了仿真模拟，验证了模型的正确性并生成了可编译的C语言程序。
1 SCADE软件开发环境介绍SCADE是法国EstereI Technologies公司研制的一个用于开发的嵌入式软件的完整的工具包，具有一个高安全性应用开发环境，覆盖了嵌入式软件开发中从需求到嵌入式代码的整个流程，是一个以软件模型设计为中心而非传统的以程序代码为中心的软件开发工具。
利用SCA DE-KCG生成的程序代码达到了D O -178B民航A 级标准，具有开发周期短、安全性高、交互界面好等优点。
SCA DE 的核心是LUS T R E 语言，它是一种同步程序设计语言，适用于反应系统的编程。
SCA DE是基于同步假设原理，即假设反映系统的处理速度无限快，系统可以在一个可以忽略不计的瞬间响应输入并产生输出，利用数据流程图、平面状态机以及安全状态机进行建模的开发环境。
数据流程图建模采用面向处理过程的思想来描述系统，平面状态机则用于描述简单的状态逻辑切换控制，描述系统的动态行为，而安全状态机提供了顺序、优先级、层次、并行的状态结构，用于处理复杂的状态。
无论是平面状态机还是安全状态机，其面向的都是离散控制系统。
该文综合利用了这3种建模方式，实现了飞机自动飞行控制系统的设计与仿真。
2 飞行自动控制系统的设计2.1 飞行自动控制的需求分析与整体设计飞行自动控制系统主要用于飞行过程中的自动控制，主要由自动驾驶模块与验证模块组成。
基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用
基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用一、绪论随着科技的不断发展和进步，无人机在军事、民用、科研领域得到了广泛的应用和推广。
无人机智能导航系统是目前无人机发展的热点之一，具有十分广阔的应用前景。
本文旨在通过探讨基于飞行控制的无人机智能导航系统设计与应用，介绍无人机智能导航系统的设计原理、理论基础和实际应用，为相关研究提供参考。
二、无人机智能导航系统的设计原理无人机智能导航系统是无人机的“大脑”，包含若干种传感器，可以对周围环境进行感知和处理，同时实现无人机飞行控制、导航和定位等功能。
系统的设计主要分为以下几个方面：2.1 传感器选择和配置传感器类型和数量的选择对系统的性能有很大影响。
无人机智能导航系统通常需要包括地面测量站(Ground Control Station, GCS)、惯性导航系统(INU)、全球定位系统(GPS)、大气压力传感器(Barometer)、电子罗盘等多种传感器进行配合使用。
2.2 控制算法选择无人机飞行控制算法的选择对飞行性能起着决策性作用，通常初创阶段可采用PID控制算法，但面临复杂控制要求时，例如飞机侧滑、自转等航控问题，需要采用高级控制算法。
2.3 故障检测和容错无人机智能导航系统需要准确检测无人机的故障和障碍，同时进行容错处理，保证无人机在极端天气和环境条件下也能拥有较高的飞行性能。
三、无人机智能导航系统的理论基础无人机智能导航系统的理论基础主要包括定位、导航、控制、传感器处理和数据融合等方面，这些基础理论对设计、开发和调试无人机飞控系统仍然具有很大的意义。
3.1 定位技术无人机的高精度定位与导航功能是无人机智能导航系统中至关重要的一部分，定位技术主要有惯性导航系统、全球定位系统、视觉定位等多种技术，其中惯性导航系统作为一种高精度的惯性测量技术，具备高精度、高可靠性和适应性等诸多优点。
3.2 导航技术无人机导航技术是指无人机飞行时，通过对导航系统进行处理，使得无人机在空中稳定飞行和到达目的地，当前主流的导航技术主要有全局导航卫星系统、惯性导航、电子罗盘和地面测量站等。
基于SCADE的无人机三余度飞控系统设计及实现
基于SCADE的无人机三余度飞控系统设计及实现
王群伟;吴成富;陈怀民;徐克
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2007(026)004
【摘要】利用一种嵌入式软件开发的新方法--嵌入式代码自动生成软件SACDE研究了无人机三余度飞控系统的开发.通过与传统三余度飞控系统开发方法进行了对比,说明了使用SCADE开发的无人机三余度飞控系统具有成本低、周期短、安全性高、交互界面友好等优点,并在很大程度上实现了该软件开发的自动化.
【总页数】3页(P52-54)
【作者】王群伟;吴成富;陈怀民;徐克
【作者单位】西北工业大学,无人机特种技术国家重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,无人机特种技术国家重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,无人机特种技术国家重点实验室,陕西,西安,710072;西北工业大学,无人机特种技术国家重点实验室,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
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无人机自主导航系统的设计与实现
无人机自主导航系统的设计与实现一、引言随着科技的不断发展，无人机已经成为了重要的应用领域。
无人机的自主导航功能是其实现各种任务的重要前提。
本文将详细描述无人机自主导航系统的设计与实现。
二、概述自主导航是指无人机在没有人类操控的情况下，能够自主完成各项任务并返回指定地点。
自主导航系统由多个部分组成，包括传感器，控制器，计算机等。
三、传感器传感器一般用于检测无人机的位姿、速度、姿态角等信息。
无人机自主导航系统需要使用多种传感器，例如陀螺仪、加速度计、磁力计、气压计、GPS等。
这些传感器能够提供无人机定位和导航所需的各种数据。
陀螺仪和加速度计可用于检测无人机的加速度和旋转角速度，磁力计可以用于进行方向检测，气压计可以用于测量海拔高度，GPS可以用于全球定位。
四、控制器控制器是无人机自主导航系统的核心部分。
它负责将传感器提供的数据进行处理，并计算出无人机的控制命令。
根据所需的控制命令，控制器可以实现转弯、爬升、滑翔等操作。
现代控制器一般使用微处理器进行计算，并具有自我修复和自适应控制的功能。
五、定位与导航定位和导航是无人机自主导航系统的核心功能。
无人机自主导航系统可以通过多传感器数据融合技术，对无人机进行定位和导航。
这种技术可以提高无人机在不同场景下的稳定性和精度。
对于全球定位方案，常见的是GPS技术，但GPS的信号可能会被地面干扰。
因此，一些新型的全球卫星定位系统，例如北斗和伽利略，被广泛应用于无人机自主导航系统中。
六、避障无人机自主导航系统需要具有一定的避障能力，以应对在飞行过程中遇到的障碍物。
无人机自主导航系统的避障功能主要由传感器和算法实现。
常见的避障算法包括壁障算法、光流算法和反演渐进控制算法。
七、实现案例本文介绍了一种基于Pixhawk控制器的无人机自主导航系统的实现。
该系统集成了GPS、IMU、磁力计、气压计等传感器，可以实现定点悬停、自动起降和预设航线飞行等功能。
该系统还能够通过深度学习算法进行信号识别和目标跟踪，以实现无人机的自主巡逻任务。
SCADE平台下的图形化设计和代码自动生成
SCADE平台下的图形化设计和代码自动生成
章晓春;金平;孙全艳
【期刊名称】《软件》
【年(卷),期】2011(32)5
【摘要】随着航空机载软件功能和复杂性的提高,采用传统的人工编码方法来已不能满足其效率和安全性要求,因此寻求一种更有效的航空机载软件设计方法势在必行.本文研究了一种航空机载软件开发方法一高安全性开发环境SCADE,并以飞机自主导航软件为例,按照SCADE软件的程序设计流程,即通过直观的图形化建模和模拟仿真自动生成可直接面向工程的安全嵌入式C代码.实验结果表明,SCADE在很大程度上实现了软件开发的自动化,节约了开发成本和开发时间.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】章晓春;金平;孙全艳
【作者单位】上海飞机设计研究院飞控系统设计研究部,上海,201204;上海飞机设计研究院飞控系统设计研究部,上海,201204;上海飞机设计研究院飞控系统设计研究部,上海,201204
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52
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基于计算机视觉技术的无人机自主导航与目标追踪研究
基于计算机视觉技术的无人机自主导航与目标追踪研究随着科技的不断发展，无人机已经成为许多领域的关注热点，尤其是在航空、农业、环境监测等领域。
而无人机自主导航和目标追踪技术则是无人机应用中至关重要的一部分。
基于计算机视觉技术的无人机自主导航与目标追踪研究旨在利用先进的计算机视觉技术，使无人机能够在不依赖于人工操作的情况下实现自主导航和目标追踪功能。
首先，在无人机的自主导航方面，计算机视觉技术能够帮助无人机识别和理解环境中的各种元素和障碍物，从而确保无人机能够稳定地避开障碍物并准确地完成导航任务。
例如，通过图像识别和传感器数据融合技术，无人机可以实时感知并理解其周围的地形、建筑物和道路等物体，并根据这些信息进行路径规划和决策制定，确保无人机的安全飞行。
其次，在无人机的目标追踪方面，计算机视觉技术能够帮助无人机精确地检测、识别和跟踪目标对象，实现无人机对目标的自主追踪功能。
无人机可以通过实时图像处理算法来识别目标区域，并根据目标的位置和运动信息实时调整自身的飞行轨迹和速度，以保持与目标的合适距离，并跟随目标进行观测或其他任务。
例如，在农业领域，无人机可用于精准喷施农药或施肥，通过计算机视觉技术将无人机与目标作物进行信息对接，实现精准作业，提高农作物产量和质量。
不过，要实现基于计算机视觉技术的无人机自主导航与目标追踪并不容易，其中仍存在一些挑战需要解决。
首先，传感器和图像处理算法的性能需要进一步提高，以提供更准确、实时的图像和环境信息，以及更高的目标识别和跟踪精度。
其次，无人机的自主决策和规划能力需要进一步完善，以适应复杂多变的环境和任务需求。
此外，无人机的安全问题也是需要关注和研究的重点，防止无人机在自主导航和目标追踪过程中发生意外事故。
为了解决这些挑战，研究人员可以从以下几个方向展开研究。
首先是优化传感器和图像处理算法，利用深度学习等先进技术提高目标识别和跟踪的准确性和精度。
其次是优化路径规划和决策制定算法，使无人机能够根据环境和任务需求快速、灵活地做出响应。
飞行器自主导航与控制系统的设计与实现
飞行器自主导航与控制系统的设计与实现飞行器自主导航与控制系统是现代航空领域中的重要一环，它能够使飞行器在飞行过程中独立完成定位、导航、控制等任务，从而实现安全、稳定、高效的飞行。
本文将对飞行器自主导航与控制系统的设计与实现进行详细介绍。
首先，飞行器自主导航与控制系统需要借助多种传感器来实现定位和导航功能。
其中，惯性导航系统是其中重要的一部分，它通过采集飞行器绕三个轴线的角速度与加速度，进而计算出飞行器的姿态和加速度信息。
此外，还可以加入GPS（全球定位系统）以获取地理位置信息，以及气压、温度、天气等传感器来进行环境感知。
其次，飞行器自主导航与控制系统的设计需要包括导航算法和控制算法。
导航算法通过分析传感器数据，实时计算飞行器的位置、姿态和速度等信息。
常用的导航算法包括扩展卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
控制算法则通过对飞行器的位置、姿态等信息进行分析，产生控制指令，使飞行器能够根据需求进行飞行，如保持一定的飞行高度、速度等。
常用的控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法等。
飞行器自主导航与控制系统的实现需要基于硬件平台和软件平台。
硬件平台主要包括处理器、传感器、执行机构等，其中处理器可以是单片机、DSP（数字信号处理器）等。
传感器常见的有陀螺仪、加速度计、磁力计等。
执行机构包括舵面、电机等，用于改变飞行器的姿态和速度。
软件平台主要包括嵌入式操作系统、导航和控制算法的实现等。
嵌入式操作系统能够为飞行器提供稳定的工作环境，而导航和控制算法则需要借助编程语言实现。
飞行器自主导航与控制系统的设计与实现中，还需要考虑一些特殊情况和问题。
例如，飞行器需要考虑与其他飞行器的协同飞行，需要设计相应的通信机制，实现信息的交互和共享。
此外，飞行器在飞行过程中可能会遇到风、湍流等外部干扰，需要通过控制算法对这些干扰进行补偿，确保飞行器的稳定性。
同时，飞行器还需要根据任务需求进行路径规划，使其能够按照预定航线进行飞行。
面向无人机的自主控制与导航系统设计与优化
面向无人机的自主控制与导航系统设计与优化自主操作和导航是无人机技术中的关键要素。
无人机的自主控制与导航系统设计和优化对于其性能和功能至关重要。
本文将讨论无人机自主控制与导航系统的设计原理、挑战和优化方法。
一、设计原理无人机自主控制与导航系统的设计原理是基于飞行动力学和导航原则的。
无人机的自主控制系统包括飞行姿态控制、飞行轨迹规划和自稳控制等方面。
导航系统则包括定位、定向和导航三个方面。
飞行姿态控制是指控制无人机在空中保持平稳飞行的能力。
通过控制飞行器的姿态角度来实现，可以使用陀螺仪和加速度计等传感器获取飞行器的姿态信息，并通过控制螺旋桨或舵面等执行器来实现姿态的控制。
飞行轨迹规划是指无人机在飞行中自主选择合适的航迹，通过规划航线和避障策略来实现飞行目标。
无人机可以通过GPS和惯性导航系统等传感器获取当前位置和速度信息，基于此信息进行路径规划和目标导航。
自稳控制是指无人机保持平稳飞行状态的能力。
通过控制无人机的姿态和推力，使其能够抵消外部干扰和保持平衡。
这包括自动悬停、自动返航和异常控制等功能。
定位是无人机导航系统中的重要组成部分，可以通过全球定位系统（GPS）或惯性导航系统（INS）等技术来实现。
定向是指无人机针对目标方向进行导航的能力，可以使用指南针或传感器来实现。
导航是指无人机根据预定航线或自主规划的航线进行目标导航的能力，通过导航算法和传感器实时获取地理信息和环境信息来实现。
二、挑战无人机自主控制与导航系统的设计和优化面临一些挑战。
首先，无人机操作环境复杂多变，存在各种外界干扰因素，如气象条件、风速、飞行高度等，因此需要具备良好的适应性和鲁棒性。
其次，无人机的控制和导航系统需要实时响应和持久性能，以确保安全和高效的飞行。
此外，无人机需要具备自主避障和自主控制能力，以保证飞行的可靠性和稳定性。
三、优化方法为了提高无人机自主控制与导航系统的性能和功能，可以采用一些优化方法来解决上述挑战。
首先，可以通过使用多种传感器来获取更准确和全面的飞行状态信息，例如改进GPS精度、添加机载相机和雷达等传感器。
无人机自主导航与避障控制系统设计与优化
无人机自主导航与避障控制系统设计与优化随着科技的不断进步，无人机应用日益广泛。
无人机的自主导航与避障控制系统是保证无人机飞行安全与稳定的关键所在。
本文将着重探讨无人机自主导航与避障控制系统的设计与优化。
一、引言无人机的迅猛发展使得自主导航与避障控制系统成为研究热点。
传统的遥控操控无人机容易受到环境干扰，导致飞行不稳定。
因此，设计一套自主导航与避障控制系统是非常重要的。
二、无人机自主导航系统设计无人机的自主导航系统基于传感器和算法来实现。
主要包括以下几个方面的设计：1. 传感器选择与布置自主导航系统必须准确感知无人机所处的环境信息，因此传感器的选择与布局非常重要。
常见的无人机传感器包括GPS、惯性导航系统、视觉传感器等。
合理选择并布置这些传感器，能够提供无人机所需的环境信息。
2. 飞行路径规划与控制算法无人机自主导航系统需要具备路径规划和控制的能力，以保证无人机准确地到达目标点。
路径规划算法可以采用A*算法、Dijkstra算法等，控制算法可以采用PID控制器等。
通过合理设计这些算法，无人机可以根据环境信息自主飞行。
3. 数据融合与滤波无人机自主导航系统需要对传感器获取的数据进行融合与滤波处理，以提高数据的准确性和可靠性。
常用的数据融合方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
通过数据融合与滤波，可以消除传感器误差，提高无人机自主导航的精确性。
三、无人机避障控制系统设计无人机的避障控制系统是保障无人机飞行安全的关键。
主要包括以下几个方面的设计：1. 避障传感器选择与布置避障控制系统需要能够实时感知无人机周围的障碍物信息，因此避障传感器的选择与布置非常重要。
常见的避障传感器包括超声波传感器、红外传感器、激光雷达等。
合理选择并布置这些传感器，能够提供无人机周围障碍物的准确信息。
2. 避障算法设计与优化针对无人机避障问题，需要设计一套高效的避障算法。
常见的避障算法包括基于传感器数据的避障算法、基于地图的避障算法等。
小型飞行器自主导航系统的设计与实现
小型飞行器自主导航系统的设计与实现随着无人机技术的不断发展，小型飞行器已成为人们生活中常见的工具之一。
为使小型飞行器能够具备自主导航能力，需要设计和实现一个可靠的导航系统。
本文将从导航系统的需求分析、设计原理、实现步骤等方面，详细介绍小型飞行器自主导航系统的设计与实现。
一、需求分析小型飞行器自主导航系统的设计需满足以下基本需求：1. 定位功能：飞行器需要能准确获取自身的位置和速度信息，以便进行导航和路径规划。
2. 避障功能：飞行器需要能够感知前方障碍物，及时避开，以保证安全飞行。
3. 路径规划功能：飞行器需要根据目标位置和现有环境信息，规划出一条安全、高效的飞行路径。
4. 控制功能：飞行器需要根据实时导航数据，进行姿态调整和动力控制，以保持飞行器的稳定和精确导航。
二、设计原理1. 定位功能设计原理：定位功能主要通过全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）相结合实现。
GPS可以提供精确的位置和速度信息，而INS可以通过加速度计和陀螺仪等传感器，实时测量飞行器的加速度和角速度，进而推算出自身的姿态和位置。
2. 避障功能设计原理：避障功能可以通过激光雷达或摄像头等传感器实现。
利用激光雷达可以扫描飞行器前方的环境，根据障碍物的反射信号，判断障碍物的距离和方位，并做出相应的避让动作。
摄像头可以通过图像识别算法分析飞行器前方的视野，检测障碍物并进行识别和跟踪。
3. 路径规划功能设计原理：路径规划功能可以通过利用地图数据和导航算法实现。
地图数据可以包括建筑物、道路、障碍物等信息，导航算法可以根据目标位置和环境信息，计算出最优的路径，并生成航点序列。
飞行器可以根据航点序列进行导航和飞行。
4. 控制功能设计原理：控制功能主要通过飞行控制器和执行器实现。
飞行控制器可以根据实时导航数据和传感器反馈，计算出姿态控制指令和动力控制指令，并将其发送给执行器。
执行器可以根据指令调整飞行器的姿态和动力输出，从而实现精确导航和控制。
SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用的开题报告
SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用的开题报告题目：SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用一、选题的背景和意义无人机技术已经在国防、民用、商业等领域得到广泛应用，其具有的高度自主、灵活性、快速响应等特点决定了无人机应用的成功与否。
然而无人机的操作需要掌握一定的技术，而无人机的飞行控制软件是无人机正常飞行的必要条件之一。
因此，如何实现高质量的无人机飞行控制软件设计是无人机技术研发中的重要问题之一。
SCADE是一个广泛应用于飞机、铁路、汽车、能源等行业的工程级软件。
它提供了一个用于设计和开发复杂系统的完整工具集。
SCADA在控制系统中已经得到广泛应用。
因此，将SCADE应用到无人机飞行控制软件设计中，可以有效提高无人机控制软件的可靠性和安全性。
二、研究目的和方法本研究的主要目的是探讨SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用，以提高无人机控制软件的可靠性和安全性。
具体研究内容包括：研究SCADE的基本原理及其在控制系统中的应用；研究无人机的基本原理和飞行控制的要求；应用SCADE工具设计和开发无人机飞行控制软件，并进行仿真测试；对SCADE工具应用效果进行评估和分析。
本研究采用文献资料法、实验研究法及MATLAB/SIMULINK仿真等方法，较为全面地研究SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用。
三、预期研究结果本研究旨在探讨SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用，可以预期的研究结果如下：1. 对于无人机控制软件设计过程的深度认识。
2. 可以应用SCADE工具模拟设计无人机飞行控制软件，提供一种更加可靠和安全的方法。
3. 对SCADE工具应用效果进行评估和分析，为无人机飞行控制软件设计提供一个有效工具和手段。
四、研究的限制和局限性本研究的限制和局限性主要有以下几个方面：1. 由于本研究主要是在理论上提出并探讨SCADE在无人机飞行控制软件设计中的应用，因此本研究的局限性可能会在实际应用中得到验证。
基于机器视觉的自主导航无人机系统设计与实现
基于机器视觉的自主导航无人机系统设计与实现自主导航无人机是一种通过机器视觉技术实现自动飞行、避障和路径规划的无人机系统。
它使用搭载的相机和其他传感器进行环境感知和导航，以实现安全、高效的飞行任务。
本文将详细介绍基于机器视觉的自主导航无人机系统的设计与实现。
一、系统设计基于机器视觉的自主导航无人机系统由以下核心组件构成：相机模块、图像处理模块、路径规划模块和飞行控制模块。
1. 相机模块相机模块是系统的感知器，负责采集无人机周围环境的图像。
为了实现较高的导航精度，通常选择高清晰度和低延迟的相机，并将其安装在无人机底部或前部，以获取更好的环境视野。
选择合适的相机参数和镜头焦距对系统性能有重要影响。
2. 图像处理模块图像处理模块负责对相机获取的图像进行实时处理和分析。
常用的处理算法包括目标检测、特征提取和图像匹配。
目标检测算法可以帮助无人机识别和跟踪感兴趣的目标，如人、车辆或建筑物。
特征提取和图像匹配算法可用于判断无人机当前位置和姿态。
这些算法通常基于计算机视觉领域的经典算法，如边缘检测、角点检测和特征描述子。
3. 路径规划模块路径规划模块负责根据图像处理模块提供的环境信息，生成无人机的飞行路径。
路径规划算法可以基于地图数据、图像特征或深度学习模型。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法。
这些算法可以根据目标位置、避障需求和安全性要求生成不同的飞行路径。
4. 飞行控制模块飞行控制模块负责控制无人机的飞行动作，如起飞、降落、悬停和巡航。
可搭载自动驾驶仪（autopilot）来实现对无人机的精确控制。
飞行控制模块可以通过与路径规划模块和图像处理模块的数据传递，实现对无人机飞行动作的实时调整和优化。
二、系统实现基于机器视觉的自主导航无人机系统的实现需要开发相应的软件和硬件组件。
本节将介绍系统的实现步骤和关键技术。
1. 软件开发系统的软件开发包括图像处理算法的实现、路径规划算法的开发和飞行控制逻辑的编写。
基于SCADE下飞控软件的适航验证与确认初探
基于SCADE下飞控软件的适航验证与确认初探作者：李晓茹，何志国来源：《科技传播》 2018年第4期摘要随着民航事业的快速发展，业界对飞控系统软件的重视程度日渐提升，但现行的中国民用航空规章第25部涉及的适航要求却存在不完全适用于基于SCADE 软件验证的情况，基于此，本文就飞控软件的适航要求和符合性方法展开分析，并对适航验证和确认进行了详细论述，希望论述内容能够为相关业内人士带来一定启发。
关键词 SCADE ；飞控软件；适航验证；DO178B中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）205-0115-02作为法国爱斯特尔技术公司开发的产品，SCADE 软件采用了基于模型的Y 型开发流程，而在该软件提供的SCADE 代码生成器支持下，飞控系统软件的“编码”过程可以被省略，软件的可靠性自然能够由此大幅提升，而为了最大化发挥SCADE 软件的应用价值，本文正是围绕基于SCADE下飞控软件的适航验证与确认展开具体研究的原因所在。
1 飞控软件的适航要求和符合性方法1.1 第25 部《运输类飞机适航标准》要求作为中国民航局对运输类飞机提出的适航审定标准，中国民用航空规章第25 部《运输类飞机适航标准》对机载设备适航性提出了明确要求，在25.1309 条款中，该标准明文规定“系统及其安装必须保证在各种可预期的运行条件下能完成其预定功能”，本文研究的飞控软件正属于该规定范畴，这是由于飞控软件的失效将直接影响飞机适航性[1]。
1.2 飞控软件适航要求的符合性方法为了同时满足ARP4754《关于高度综合或复杂的飞机系统的合格审定考虑》、第25 部《运输类飞机适航标准》适航要求，只有系统硬件满足RTCA 的DO254 要求、软件系统满足其DO178B 要求，飞机的适航性才能够得到较好保障。
其中，机载软件标准RTCA/DO178B 发布于1992 年，RTCA 和EUROCAE 发布该标准是为了明确航空系统和设备嵌入式软件开发过程要求，只有这样才能够保证相关软件的安全可信、功能较好满足适航要求，而在满足这类标准要求后，如何进一步提升软件产品的安全性和开发效率便成为了业内人士必须考虑的问题。
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计无人机的广泛应用已经成为现代科技发展的热点之一。
然而，传统的遥控式无人机存在着操控难度大、飞行稳定性差等问题，限制了其在一些应用场景下的发展。
为了解决这些问题，基于机器视觉的无人机自主导航系统设计应运而生。
本文将介绍基于机器视觉的无人机自主导航系统的设计原理、核心技术和应用前景。
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计的核心目标是实现无人机在没有人工操控的情况下能够通过感知周围环境、处理视觉信息，自主地进行航行和避障。
这种系统通常包括以下几个主要模块：视觉传感器模块、图像处理与分析模块、航迹规划与控制模块。
视觉传感器模块是整个系统的重要组成部分。
常用的视觉传感器包括摄像头、红外相机等。
它们能够获取无人机周围的图像或热红外图像，并将其传输给图像处理与分析模块进行处理。
图像处理与分析模块是无人机自主导航系统的关键。
该模块通过对视觉传感器获取到的图像进行处理与分析，提取出图像中包含的目标物体或环境信息，并将其转化为无人机可以理解和使用的数据。
常用的图像处理算法包括边缘检测、特征提取、目标跟踪等。
航迹规划与控制模块是无人机自主导航系统中的决策和控制中心。
该模块根据图像处理与分析模块提供的数据，结合系统预设的航行规则，生成无人机的航迹规划，并通过控制指令控制无人机的飞行姿态和速度。
常用的航迹规划算法包括A*算法、遗传算法等。
基于机器视觉的无人机自主导航系统设计的关键技术包括目标检测与识别技术、全局定位技术和避障与自适应控制技术。
目标检测与识别技术是基于机器视觉的无人机自主导航系统中的核心技术之一。
该技术利用图像处理与分析模块处理得到的图像信息，对无人机周围的目标物体进行检测和识别。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
全局定位技术是无人机在导航过程中实现精确定位的关键技术。
传统的全球定位系统（GPS）在室内等复杂环境下工作效果有限，因此需要配合其他传感器进行辅助定位。
基于模型预测控制的飞行器自主导航系统设计
基于模型预测控制的飞行器自主导航系统设计在飞行器领域中，自主导航系统的设计和开发是一个非常重要的课题。
自主导航系统能够使飞行器在没有人为控制的情况下，通过模型预测控制技术进行路径规划和姿态控制，从而实现自主飞行。
本文将详细介绍基于模型预测控制的飞行器自主导航系统设计。
一、引言飞行器的自主导航系统旨在解决在无人控制的情况下，飞行器仍能安全稳定地完成任务的问题。
模型预测控制（MPC）是一种非线性、多变量控制方法，它利用数学模型对飞行器未来的行为进行预测，并通过优化算法对期望轨迹进行迭代调整，从而实现姿态控制。
二、系统设计1. 动力学建模：首先需要对飞行器进行动力学建模。
通过分析飞行器的运动学和动力学性质，可以建立起飞行器的数学模型。
常见的飞行器动力学模型有4自由度（4DOF）和6自由度（6DOF）模型，根据实际需求进行选择。
2. 状态估计：在自主导航系统中，准确的状态估计是至关重要的。
通过利用传感器数据，如加速度计、陀螺仪和GPS等，可以对飞行器的位置、速度和姿态等状态变量进行估计。
常用的状态估计方法有卡尔曼滤波和粒子滤波等。
3. 路径规划：在飞行任务中，飞行器需要根据任务要求规划最佳路径。
基于模型预测控制的自主导航系统可以利用预测模型对未来的飞行行为进行预测，并通过优化算法生成最佳路径。
常见的路径规划算法有A*算法和Dijkstra算法等。
4. 控制策略：模型预测控制的关键在于控制策略的设计。
通过数学模型对飞行器未来的行为进行预测，并根据预测结果通过优化算法对期望轨迹进行生成和调整。
根据实际需求，可以选择不同的优化算法，如线性二次规划（LQR）和模型预测控制（MPC）等。
5. 鲁棒性设计：在实际飞行环境中，飞行器可能会遭遇各种干扰和不确定性因素。
因此，在自主导航系统设计中需要考虑鲁棒性，使得系统能够在不确定环境中保持稳定性。
通过添加鲁棒性增益和设计鲁棒性控制器等方法，可以提高自主导航系统的鲁棒性。
基于飞行器姿态控制的自主导航算法研究
基于飞行器姿态控制的自主导航算法研究近年来，随着无人飞行器技术的不断发展，自主导航算法也越来越受到重视。
飞行器姿态控制是无人飞行器自主导航算法的重要组成部分，通过控制飞行器在空中的姿态，实现自主导航功能，有着广泛的应用前景。
一、飞行器姿态控制的原理飞行器姿态控制的目的是调整飞行器的姿态角，使其在空中维持一定的稳定性，从而达到自主导航的效果。
姿态角主要包括横滚角、俯仰角以及偏航角，这些角度的调整需要借助传感器获取飞行器当前的姿态信息，通过姿态控制系统对姿态角进行调整，从而改变飞行器的运动状态。
姿态控制系统主要包括三个部分，分别是姿态传感器、控制器和执行器。
姿态传感器主要用于获取飞行器的姿态信息，包括陀螺仪、加速度计以及磁力计等，通过这些传感器获取的数据，可以计算出飞行器当前的姿态角。
控制器是姿态控制系统的核心部分，它主要通过PID控制算法来实现对飞行器姿态角的调整，控制器根据姿态传感器获取的数据，计算出当前的误差，并根据误差大小和方向来产生对应的修正信号。
执行器主要包括电机、螺旋桨等元件，通过执行器将控制器产生的修正信号转化为飞行器运动状态的调整。
二、姿态角信息的获取与处理飞行器姿态角的获取可以通过陀螺仪、加速度计以及磁力计等传感器获取，这些传感器可以精确的获取飞行器在空中的一些关键运动参数，如角速度、加速度以及磁场强度等。
这些传感器获取到的参数可以通过信号处理、滤波以及误差校正等手段，得到比较准确的姿态角信息。
在姿态角信息的处理过程中，信号处理是非常关键的一步，可以通过数字滤波、卡尔曼滤波以及中值滤波等手段，对传感器获取到的数据进行平滑处理，消除因传感器噪声和环境干扰等因素引起的误差，从而得到较为准确的姿态角信息。
三、PID控制算法PID控制算法是姿态控制系统中广泛使用的一种控制方法，它可以通过计算当前误差值、误差积分值以及误差变化率，来产生修正信号，从而实现对飞行器姿态角的实时控制。
PID控制算法的优势在于其简单、易于实现，且具有较好的稳定性和抗干扰能力，因此得到了广泛的应用。
自主飞行器导航系统设计与实现
自主飞行器导航系统设计与实现在现代科技的快速发展下，自主飞行器在各个领域的应用越来越广泛，从航拍、物流运输到军事侦察等。
而一个高效、精准且可靠的导航系统是自主飞行器能够安全、稳定运行的关键。
本文将详细探讨自主飞行器导航系统的设计与实现。
一、自主飞行器导航系统的需求分析自主飞行器导航系统需要满足多方面的需求。
首先，它必须能够提供准确的位置、速度和姿态信息。
这是飞行器进行路径规划、避障和精确控制的基础。
其次，系统应具备良好的实时性，能够在短时间内处理大量的数据并给出及时的导航指令。
再者，面对复杂的环境和干扰，如电磁干扰、恶劣天气等，导航系统要有较强的抗干扰能力和容错能力，以确保飞行器的安全。
此外，为了适应不同的任务需求和飞行场景，导航系统还应具有一定的灵活性和可扩展性。
二、自主飞行器导航系统的组成部分1、传感器模块全球定位系统（GPS）：提供飞行器在全球范围内的粗略位置信息。
惯性测量单元（IMU）：测量飞行器的加速度和角速度，用于推算速度和姿态。
气压计：测量高度信息。
磁力计：辅助确定飞行器的方向。
2、数据处理单元负责融合来自不同传感器的数据，通过滤波算法去除噪声和误差，得到更准确的导航信息。
3、导航算法模块基于卡尔曼滤波的组合导航算法：融合 GPS 和 IMU 数据，提高导航精度。
路径规划算法：根据任务目标和环境信息，规划出最优的飞行路径。
4、控制模块根据导航指令，生成控制信号，控制飞行器的姿态和动力系统。
三、传感器的选择与优化1、 GPS优点：能够提供全球范围内的位置信息，精度较高。
缺点：在信号遮挡或干扰的情况下，可能会出现定位失效。
2、 IMU优点：能够提供高频率的测量数据，不受外界信号干扰。
缺点：测量误差会随时间累积。
为了弥补单个传感器的不足，通常采用多传感器融合的方法。
例如，在GPS 信号良好时，以GPS 数据为主进行导航；当GPS 信号丢失时，依靠 IMU 等其他传感器进行短时间的导航推算。
飞行器智能自主导航系统设计与优化研究
飞行器智能自主导航系统设计与优化研究随着科技的不断发展，飞行器在军事、民航和科研领域的应用日益广泛。
在实现飞行器的自主飞行过程中，智能自主导航系统发挥着关键作用。
本文将着重探讨飞行器智能自主导航系统的设计与优化研究，以及未来可能的发展趋势。
首先，飞行器智能自主导航系统的设计是一个复杂的过程。
该系统需要借助先进的传感器技术，实时获取飞行器的位置、速度和姿态等信息。
这些信息将作为导航算法的输入，通过计算和推理，得出飞行器的最佳路径和导航决策。
因此，设计一个高效可靠的导航算法是至关重要的。
当前常用的导航算法包括惯性导航、全球定位系统（GPS）导航和视觉导航等。
其次，飞行器智能自主导航系统的优化是为了提高系统的性能和可靠性。
在性能优化方面，可以通过优化导航算法来提高飞行器的导航精度和响应速度。
例如，采用自适应控制算法来实时调整飞行器的导航参数，可以使其更好地适应不同的飞行环境和任务需求。
在可靠性优化方面，可以采用冗余设计和故障检测技术来确保系统在故障情况下仍能正常运行。
这些优化措施将提高飞行器导航系统的可靠性，降低事故风险。
进一步研究表明，飞行器智能自主导航系统的发展方向主要包括以下几个方面。
首先是多传感器信息融合技术的发展。
传感器数据的可靠性和准确性对导航系统的性能至关重要。
因此，研究如何将多个传感器的信息进行融合，以提高导航系统的鲁棒性和准确性是一个重要的方向。
其次是导航算法的优化和智能化。
随着计算机算力的不断提高和人工智能技术的发展，可以尝试采用机器学习和深度学习等方法来优化导航算法，使其能够更好地适应不同的飞行任务和环境变化。
此外，高度自主的导航系统和自主决策能力也是未来研究的方向之一。
通过引入自主决策算法和强化学习技术，飞行器可以根据当前的环境和任务需求，自主地制定最佳的飞行路径和行为策略。
飞行器智能自主导航系统的研究不仅对提高飞行器的效率和安全性具有重要意义，同时对推动无人机技术的发展也起到了促进作用。
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0 引言
随着科学技术的发展以及军事战略思想的转变 , 无人机在 军事领域获得了极大的应用。无人机飞行控制系统的软件起着 重要的角色。传统的无人机飞行控制软件设计通常采用手工编 程来实现 , 在手工编写过程中某一局部的错误或失误 , 常常要 花费大量的人力物力来 修复 [ 1] 。软件 的开发 面临着 双重挑 战 , 一方面要求开发效率不断提高 , 另一方面对安全性的要求也越 来越高。必须寻求一种更有效的控制软件设计方法 , 开发出性 能优异的无人机飞行控制软件。 本文将利用 SCAD E 开发环境来开发无人 机自主导 航模块 的软件。探讨 SCADE 开发嵌入 式软件的方 法和途径 , 以满足 无人机飞控软件高安全性的要求。
第 10 期
张合军, 等: 基于 SCADE 的无人机自主导航飞行软件设计
1401
计算出实际飞行轨迹和预置航线的位置偏差 , 经过控制律解算 , 控制无人机趋向预置飞 行轨迹 。因此 在软件设计 中需要有以 下功能 : ( 1) 根据航路点信息能按预置的任务航线飞行 ; ( 2) 实现自动稳定高度飞行, 自动控制飞机的爬升、平飞、 下滑以及左右协调转弯 ; ( 3) 能根据无人机的飞行状 态 , 完 成发动 机状态的 随动控 制, 并具有在空中平飞时的速度控制能力 ; ( 4) 能够按照任务航线的特 征信息完成各种任 务设备的特 征控制。本文中自主导航飞行控制 系统软件设计模 块划分如图 2 所示。
Software Design of Autonomous Navigation Flight for UAV Based on SCADE
Z hang H ejun, Chen Xin
( Co llege of Automat ion Eng ineering , N anjing U niversit y of A er onautics and Astr onautics, N anjing 210016, China)
1400
文章编号 : 1671- 4598( 2007) 10- 1400- 03
计 算机 测量 与控 制 . 2007. 15( 10) Computer Measurement & Control
中图分类号 : V249 文献标识码 : A
软件技术
基于 SCADE 的无人机自主导航飞行软件设计
张合军, 陈 欣
图 2 无人机自主导航软件设计模块图
图3
自主导航纵向控制逻辑
自主导航过程是由有限的飞行模态组成的。根据控制律要 求分为并行执行的纵向模态和横侧向模态 [ 4] 。本文使用的某型 无人机自主导航过程由 5 个飞 行模态 构成 : 纵向 3 个 ( 爬 升、 下滑、平飞 ) , 横侧向 2 个 ( 航向控制、航迹控制 ) 。 自主导航 模态间的相互转换过程是 : 纵向模态上用当前航段高度与飞行 高度差判断飞机在爬升、平飞、下滑模态间进行切换 , 是个条 件转移结构 , 如图 3; 横侧向 上不断计算 待飞距、侧 偏距。待 飞距用来判断进入下一个航段的时机。进入新航段时先用航向
SCA DE 仿真器 ( Simulato r) 是基于生 成的 C 代 码进 行仿 真 , 它是一个强大的可视化的 图形调试工具 , 可以对模型持续 的 , 交互的 , 批处理地进行仿真。在仿真过程中 , 可以对 模型 中所有输入和输出的 值进行标记。它可以保存仿真场景 , 记录
Abstract: A m et hod of sof tw are design of U A V fl ight cont rol i s res earched, using t he S af et y- C riti cal A pplicat ion Development Envi ronm ent - S CA DE t o develop t h e s of t w are of aut onomous navigat ion modul e f or U A V . A ccording t o t he emb edded sof tw are d esignin g fl ow of S CA DE, aut om at ically gen erat es Safet y- Crit ical embedded code. A nd b y t he eff iciency an d saf et y t est on t he code t he advant age of develo pin g s of t w are f or U A V us ing SCA D E is val idat ed. T heref or e, it i s con cluded t hat SCA D E act ual izes t he aut om at ion of s of t w are developm ent in a highly w ay, saving t h e cost and t ime, and havi ng a saf ety- crit ical pr op ert y. Key words: SCA D E; U A V ; saf et y- criti cal ; aut onomous navigat ion; soft w are des ign
1 SCADE 软件开发平台介绍
SCA DE 是法国 Esterel T echno lo gies 公司研 制的一 个用于 开发达到航空业 DO - 178B 标准 的嵌 入式 软件 的完 整的 工具 包。它运用了正确 构建 ( cor rect by const ruct ion) 的 概念 , 覆 盖了嵌入式软件开发中从需求到嵌入式代码的整个流程 [ 2] , 如 图 1 所示。 SCA DE 通过直 观的图形 化建 模和模 拟仿 真 , 并通 过形式验证保证系统的安全性 , 可自动生成直接面向工程的标 准 C 代码 , 保证了软 件需 求和 代码 执行 的高 度同 步。从 而提 高了的软件开发的效率和安全性要求。 SCA DE 适用于 反应系 统 ( reactiv e system) , 反 应系 统是
( 南京航空航天大学 自动化学院 , 江苏 南 京 210016)
摘要 : 该文研究了一种无人机飞行控制软件 设计 方法 , 利 用高 安全性 的应 用程 序开 发环境 S CA DE ( Safet y- C riti cal A pplicat ion
D evelopment En vi ron ment ) 开发无人机自主导航功能模块的软件 ; 按照 S CA DE 开发 嵌入式软件设 计流程 , 自动生成可 直接面向工 程的 高安全性嵌入式代码 ; 并通过代码的效率测试和安全性测试 , 验证了在 SCA D E 环境下进行无人机软件 开发的优越性 ; 由 此得出 SCA D E 很大程度上实现了软件开发的自动化 , 节约了开发成本和开发时间 , 并具有很高的安全性特征。 关键词 : SC AD E; 无人机 ; 高安全性 ; 自主导航 ; 软件设计
图5
安全状态机与外部数据流接口
采用数据流图设计控制律 模块 , 控 制律模块的输入信号为 当前导航模态输 出的 各参 数和 控制 律解 算所 需的 传感 器信 息 ( law _ sensor s) 。输出为经 过软化 处理的 三个舵 偏角。根 据控 制律公式用 SCA DE 操作符搭建。
3
自主导航飞行控制软件模块仿真验证
自主导航飞行是指在没有人直 接参与的条件下由 控制系统 自动的控制无人机按规定航线 的飞行。航线通常由通过 直线或 圆弧线连接多个航点构成。航点信息 包括该航点 的航点号、经 度、纬度、高度、任务字、控制字等 信息。自主 导航飞行 控制 系统根据传感器 给出当 前的飞 行高度、经 纬度、航 向等信 息 ,
收稿日期 : 2006- 10- 30; 机测试与控制方向的研究。 陈 欣 ( 1958- ) , 男 , 江苏南京人 , 研究员 , 研究生导师 , 主要从事无 人机飞行控制方向的研究。 修回日期 : 2006- 12- 09。
2
2 1
无人机自主导航飞行控制软件模块设计
自主导航飞行控制需求分析
作者简介 : 张合军 ( 1981- ) , 男 , 山东人 , 硕士研究生, 主 要从事计算
[ 3]
控制 ( 控制 量 为滚 转角 ) 校正 偏航 角 , 当偏 航角 绝对 值小 于 10deg 或侧 偏距绝对值小于 150 m, 进行航 迹控制 ( 控制 量为 偏航角和侧 偏距 ) , 直到 下一 个航段 , 是个循 环过 程。如 图 4 所示。 2 2 自主导航飞行控制软件设计过程 根据自主导航飞 行控制系统需求 分析。使用 SCA DE 软件 开发环境 , 将自主导航过程分 成三部分。 采用数据流图进行导航过 程所需参数解算模块设计。该模 块的输入参数是由机 载 G PS 接收器 提供 的飞机 当前 位置 的经 纬度信息和磁航向传感器提供 的航向信息。内部数据处理过程 包含 : ( 1) 用 SCA DE 的导入操作 符读取航路文件 ; ( 2) 根据 航路点中的经纬度信息求解预 定航段航向角 ; ( 3) 读取该 航点 的预定高度和任务特征字 ; ( 4) 计算飞机与航段的侧偏距 及其 绝对值 ; ( 5) 计算飞机到达下一航点的待飞距离和航段切 换距 离提前量 ; ( 6) 计算下一航段的方向与飞机当前航向的角 度差 ( dpsi _ nx) 等参数。根据计算公式用 SCA DE 提供的操作 符构 建。 安全状态机的图 形化设计方法可以很方便的描述横侧向和 纵向的控制逻辑。用状态代表 各飞行模态 , 加上条件判断状态 间的转移 , 就是安全状态机对 自主导航过程的系统描述。飞机 飞行高度 ( H _ ac) 和当前航点 高度 ( H _ point) 用来在 纵向 模态之间切 换 的条 件。待 飞 距 ( dX ) 、 航段 切 换 距 离提 前 量 ( Xsw _ ac) 、侧偏距绝对 值 ( fab _ dY ) 、偏 航角 ( dpsi) 用 在 横侧向模态切换。在每一个模态输出控 制律解算所需的参数和 发动机油门。在 模态 切换 时还 要输 出模 态切 换标 志脉 冲信 号 ( tag _ L o ng Switch 和 tag _ LateSw itch) , 用 来触发 控制律 解算 后的舵偏角软化模块 。本例中 安全状态机与外部接口如图 5 所 示。在安全状态机内部对自主导航模态 纵向和横侧向描述如图 6 、图 7 所示。