无人机仿真实验软件 厂家排名第一

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1、OpenUAV:CPS 和机器人社区的无人机测试平台

开源PX4项目及QGroundControl等工具构建了简化多旋翼控制和基础飞行的自动驾驶仪。为简化编程，开发了ROS包MAVROS以与PX4通信。MAVROS让用户能以更高层次控制多旋翼，程序员可专注于算法实现而非基本飞行。为开发自动化控制、特定任务的多旋翼飞行器及未来无人机额外开发，需新工具和模拟器。

图1在浏览器上可看到的模拟DJIf450多旋翼飞行器，通过openuav模拟器上的gzweb启用。

目前，为开发无人机软件或进行无人机实验，开发人员或研究人员从模拟开始，然后转向真实机器人。图2展示了仿真环境示例。对于模拟，用户（即开发人员或研究人员）通常使用流行的工具ROS和Gazebo，使用ROS与Gazebo中的模拟机器人进行通信。要运行可视化，用户可以使用Gazebo或rviz。

图2openuav仿真界面截图。

设置这些工具的过程需要精通UNIX（或Linux）系统并使用功能强盛的台式计算机。这种进入壁垒会抑制研究人员并阻碍现场系统的创新。这里，介绍了OpenUAV，一种专为无人机设计的开源、基于Web的仿真测试平台。据我们所知，这是第一个开源的、支持云的无人机测试平台。通过使用如图2所示的基于云的模拟，由Ansible自动化，我们减轻了用户在设置和昂贵的计算机硬件要求方面的先前Linux知识，这共同降低了进入门槛。

图3openuav测试平台概述。用户（白色）与前端界面（蓝色）交互，前端界面调用必要的脚本以在后端openuav服务器（红色）上使用用户设置运行程序。

Openuav服务器组件负责运行模拟并将可视化和模拟数据报告回前端界面。服务器组件满足可部署性、多用户支持、易用性、速度和少量设置的要求。这些要求主要通过使用Docker和Ansible满足。

图4容器的可视化表示：A、B和C。Docker比虚拟机更轻量级，因为它只复制运行应用程序所需的文件，而不是将整个操作系统复制到每个容器中。

PX4和Mavros通过提供与Gazebo一起使用的软件在环(SITL)和硬件在环(HITL)模拟，缩小了模拟与真实世界测试之间的差距。SITL允许用户使用与真实无人机相同的代码进行测试，HITL在无人机计算机上运行该代码，但在测试计算机上进行模拟以测试计算时间。这项工作的重点是SITL，因为用户在远程机器上，如果必须将一系列HITL计算机连接到模拟机器，则测试平台将无法扩展。我们能够将我们自己的基于DJI Flame Wheel F450框架的多旋翼飞行器添加到基本模拟中，如图5所示，该多旋翼飞行器用于2016年度NSF CPS UAV学生挑战赛，并扩展了测试系统。

图5在opendav模拟器中使用的DJIf450机身和基于英特尔NUC i5的多旋翼无人机模型。

前端接口负责用户身份验证和与模拟的干净整洁接口。前端界面满足测试平台的云可访问性要求，因为它托管在Cyber-Physical Systems Virtual Organization (CPS-VO)网站上。CPS-VO是一个来自学术界和工业界的虚拟组织，其目标是增加关于网络物理系统的知识。图6是通过前端界面的可视化视图。

图6CPS-VO允许用户在通过VO网站进行身份验证后访问基于云的openuav模拟堆栈。

通信架构和CPS-VO接口

图7显示了后端OpenUAV服务器和前端接口之间的通信。通信分两个阶段进行。首先，从Docker容器到运行Ansible的主机OpenUAV服务器之间存在通信。其次，存在从主机、OpenUAV服务器到CPS-VO接口并返回的通信。为了提供安全性，SSL加密与前端的用户身份验证一起使用。模拟通过VO接口调用Ansible脚本来控制。模拟期间的可视化通过Gzweb发回。仿真后，ROSbags即ROS日志将发送给用户进行评估。

图7openuav服务器、CPS-VO网页和研究人员/学生之间的通信。如图所示，ansible正在管理每个docker容器，并且容器通过转发端口连接到主机。

我们能够通过TensorBoard在Internet上持续监控代理的进度。Tensorboard允许持续实时监控学习统计数据。此外，它允许用户查看原始数据和网络结构。Tensorboard托管在模拟容器内，并通过从不断更新的日志文件中读取数据来获取数据。Tensorboard的主要挑战是确保它可以从容器外部访问。我们能够通过转发到主机的端口来实现这一点。图8显示了避障模拟中的Tensorboard浏览器界面。

图8来自避障模拟的张量板浏览器界面。

多无人机案例研究的目标是确定使用我们改进的PX4控件设置和控制多架无人机的难易程度。PX4不是为了控制多个无人机而创建的。我们修改了PX4来模拟多个UAV，每个UAV都独立控制。我们选择了一个使用多架无人机进行计划优化的用例。这种编队已被证明对长途飞行的鸟类来说是节能的，如图9所示。

图9V形队形中的最佳位置：每只鸟的视野清楚、速度匹配和上洗效益，除了没有获得上洗效益的鸡群领头羊。

为了使用OpenUAV堆栈，我们编写了一个订阅Matlab代码发布的多无人机姿态数组的节点。然后，OpenUAV ROS节点将所需的位置和偏航（设置为固定值）发布到每架无人机上的PX4位置控制器。可以在Gzweb上的任务期间监控模拟（图10），然后可以收集一个rosbag文件进行分析。

图10屏幕截图显示了简化的2D可视化（

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装调类-产品特点
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·产品飞控采用自主研发智能飞控，飞控适用于固定翼和多旋翼等，针对教学开发，留有底层程序编程接口；
· 产品采用框架是结构，对内部组成一目了然；
· 整体采用碳纤维设计，自主知识产权，专为教学开发；
·结构件采用航空铝设计，降低产品重量，固定稳固。

装调类-课程建设
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