基于飛行數(shù)據(jù)的無人機平飛動作質(zhì)量評價模型

滕懷亮，李本威，高永，*，楊棟，張赟

（1.海軍航空大學(xué) 航空基礎(chǔ)學(xué)院，煙臺264001； 2.中國人民解放軍92074部隊，寧波315000）

隨著軍用無人機大量裝備部隊以及民用無人機的廣泛應(yīng)用，專業(yè)無人機操控手的需求缺口較大，加強對無人機操控手的基礎(chǔ)訓(xùn)練，客觀合理的評價操控手的飛行技能水平成為無人機發(fā)展應(yīng)用亟待解決的關(guān)鍵問題［1］。對飛機駕駛?cè)藛T飛行技能的評價主要有主觀法和客觀法兩種：主觀法一般由專家觀察飛行過程后對駕駛?cè)藛T進行打分，如Kolb-Harper評價［2］；客觀法是選取飛行數(shù)據(jù)中的參數(shù)對駕駛員的飛行技能進行評價的方法。主觀評價法具有實際操作簡便等優(yōu)勢，應(yīng)用較為廣泛，但評價結(jié)果受評價人員情緒、動機、偏好、認(rèn)知等因素影響較大，有時不能反映飛行操縱人員的實際操作情況。客觀評價法克服了主觀法的上述缺點，并隨著快速數(shù)據(jù)存取記錄器（QAR）等監(jiān)控技術(shù)的進步［3］越來越受到國內(nèi)外專家的重視。

根據(jù)飛行數(shù)據(jù)快速、準(zhǔn)確地識別飛行動作是利用客觀法評估飛行質(zhì)量的基礎(chǔ)。在飛行動作識別方面，張玉葉等［4］提出了一種基于主成分分析和距離判別分類的飛行動作識別方法，沈一超等［5］利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了飛行動作的識別，但兩種方法均需要典型飛行動作數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，在一定程度上限制了其應(yīng)用。

目前評估無人機自身飛行品質(zhì)和有人駕駛飛機操縱質(zhì)量的研究較多，但研究無人機地面操縱人員的操縱質(zhì)量評估的文獻(xiàn)較少。如Holmberg［6］、Cotting［7］等 提 出 了 類 似 有 人 駕 駛 飛 機 的無人機飛行品質(zhì)評估標(biāo)準(zhǔn)，但無人機本身和無人機地面操控人員屬于不同的評價對象，不可混淆；劉莉雯［8］、張龍［9］、柳 忠 起［10］等 采 用 不 同 方 法 對有人駕駛飛機飛行員的操縱質(zhì)量進行了評價，但有人駕駛飛機和無人機操縱方式和操縱環(huán)境差別較大，相關(guān)評價體系不能完全適用于無人機。在無人機操縱質(zhì)量評估方面，夏長俊等［11］對無人機平飛質(zhì)量分析的主要內(nèi)容及計算分析方法做了闡述，給出了相關(guān)參數(shù)的誤差分析，但沒有給出具體的平飛動作質(zhì)量評價模型。彭陽和彭曉明［12］提出了一種基于關(guān)鍵參數(shù)偏差的飛行動作質(zhì)量分析方法，并以某型無人機“坡度45°～60°盤旋”飛行動作為例進行了分析。Zhou等［13］利用VIKOR方法對某型無人機的著陸質(zhì)量進行了評價。但無人機起飛、著陸、平飛、機動等不同飛行階段，不同飛行動作的特點差異較大，評價指標(biāo)和參數(shù)也應(yīng)不同。單一的評價體系難以有效評定無人機操控手不同飛行技能的好壞，所以針對不同的飛行動作建立不同的評價體系成為需要解決的重要問題。平飛動作是無人機地面操縱人員首先需要掌握的基礎(chǔ)技能，是考驗無人機操控手的判斷能力、心理素質(zhì)以及操控能力的最基本的飛行動作，本文針對無人機操控手的平飛技能評估問題，建立了無人機平飛動作質(zhì)量評價模型。

1 無人機平飛動作質(zhì)量評價模型的建立

無人機平飛動作質(zhì)量評價模型主要包含平飛動作識別和平飛動作打分兩個環(huán)節(jié)，具體實現(xiàn)流程如圖1所示。

1.1 平飛動作識別

飛行數(shù)據(jù)記錄了無人機在空中的飛行狀態(tài)及操控手對無人機的操作信息。根據(jù)無人機飛行數(shù)據(jù)可以進行基本飛行動作識別［14］，從無人機飛行歷程中提取有代表性的基本飛行動作的時間序列數(shù)據(jù)。

飛行動作最終體現(xiàn)在飛行參數(shù)的響應(yīng)上，比如平飛就是無人機高度維持在某一穩(wěn)定范圍，爬升即為高度連續(xù)正變化，下滑即為高度連續(xù)負(fù)變化，所以可以根據(jù)飛行數(shù)據(jù)中的高度參數(shù)h及其變化率vh來判別飛機的平飛動作，根據(jù)無人機平飛、爬升和下滑的不同特點，可以構(gòu)建出下面的判別規(guī)則：

其中：dh為高度變化率的限制值；Δhmax為平飛段的最大高度差；dalt為平飛動作的高度判別精度。加州伯克利大學(xué)［15］的無人機自主著陸系統(tǒng)在各坐標(biāo)軸上距離誤差小于5 cm、角度誤差小于5°；李樾等［16］研究的無人機航跡跟蹤方法的精度能達(dá)到2 m以內(nèi)，本文選取dalt=2 m作為平飛動作的高度判別精度，而高度變化率限制值應(yīng)滿足dh＜dalt，本文取dh=0.8 m/s。即飛行高度變化率穩(wěn)定在0.8 m/s以內(nèi)且高度穩(wěn)定在2 m以內(nèi)的連續(xù)數(shù)據(jù)作為平飛動作數(shù)據(jù)。

平飛精度及高度變化率限制值的大小可以根據(jù)操控手的不同訓(xùn)練階段進行設(shè)置，同一次評價中采用相同的平飛精度和高度變化率限制值。首先通過高度變化率限制值dh確定可能的平飛范圍，即判斷無人機飛行是否趨于穩(wěn)定狀態(tài)，然后通過平飛動作的高度判別精度dalt進一步判斷無人機是否處于平飛狀態(tài)。識別出的平飛數(shù)據(jù)段為時間段和對應(yīng)的飛行參數(shù)，為直觀表示平飛數(shù)據(jù)段，采用平飛時間段及其對應(yīng)的高度數(shù)據(jù)表示，如圖2所示。

1.2 評價參數(shù)選取與波動通道的構(gòu)建

飛行數(shù)據(jù)記錄了無人機的多種飛行信息，這為評估操控手操作無人機的水平提供了重要依據(jù)。目前評估飛行員對各種飛行動作的完成情況，主要通過對某一個或兩個飛行參數(shù)值的變化范圍進行檢測，如果變化范圍沒有超出指定飛行動作規(guī)定的參數(shù)值要求，那么操作合格。然而實際操作中，因為飛機的飛行動作取決于若干參數(shù)，所以要對飛行員操作的飛行動作進行正確評估，需要綜合考慮多個參數(shù)的信息。本文選取對平飛動作較敏感的高度、速度、偏航角、滾轉(zhuǎn)角和俯仰角作為平飛動作的評價參數(shù)，這5個參數(shù)的穩(wěn)定性能夠反映操控手控制無人機的平穩(wěn)程度，確定評價參數(shù)后，即可構(gòu)建各參數(shù)的波動通道。

數(shù)據(jù)通道的寬窄與數(shù)據(jù)本身波動幅度大小的變化直接相關(guān)，通道大小隨著數(shù)據(jù)的形態(tài)和趨勢自動調(diào)整，因而也可以反映無人機平飛趨勢的變化。參考布林帶（Bollinger Band）理論［17］，布林帶一共由3條線組成：通道上限制邊界線U（t）、中軌線M（t）和下限制邊界線D（t），其表達(dá)式分別為

式中：μ（t）為均值函數(shù)；σ（t）為標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)；k為通道寬度限制值，可以根據(jù)實際情況選取，本文取k=2。依據(jù)統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)公式，可以通過樣本函數(shù)x（t）（t=1，2，…，N）計算得到時間序列的均值函數(shù)μ（t）和標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)σ（t），繼而確定飛行數(shù)據(jù)的波動范圍。時間序列均值函數(shù)的估計值可由下式計算得到：

均值估計函數(shù)^μ（t）和標(biāo)準(zhǔn)差估計函數(shù)^σ（t）在求解時要注意所選數(shù)據(jù)的窗長度，可選為連續(xù)數(shù)據(jù)點個數(shù)Nc，本文取Nc=20。高度數(shù)據(jù)的部分布林通道如圖3所示。

以高度參數(shù)為例，將高度數(shù)據(jù)h（t）分別與下限制邊界D（t）和中軌線M（t）作差，求兩個差值的均值，即可得到高度參數(shù)的打分值sh為

將某操控手的第i個平飛段對應(yīng)的高度數(shù)據(jù)輸入波動通道模型，即可計算得到該操控手第i個平飛段的高度參數(shù)得分shi。因為得分值大小從本質(zhì)上是反映了飛行數(shù)據(jù)與均值的偏離程度和方差大小，所以平飛數(shù)據(jù)段得分值越低，表示操控手的平飛質(zhì)量越好。

1.3 權(quán)重系數(shù)的確定

因為不同飛行參數(shù)對于評估操控手的權(quán)重是不同的，所以選擇客觀準(zhǔn)確的評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)對于準(zhǔn)確評估飛行成績起著非常重要的作用。本文采用“熵權(quán)法”計算指標(biāo)權(quán)重，熵權(quán)法是一種客觀的指標(biāo)權(quán)重選取方法。

設(shè)某無人機操控手一次飛行任務(wù)數(shù)據(jù)中有m個平飛段，選取飛行數(shù)據(jù)中的n個監(jiān)控參數(shù)，以Xij表示第i個平飛段的第j個參數(shù)的得分值，則各個平飛段的評價矩陣如表1所示。

平飛段 參數(shù)1 參數(shù)2 … 參數(shù)n 1 X11 X12…X1n X21 X22…X2n2 m Xm1 Xm2…X mn

由表1中的評分?jǐn)?shù)據(jù)組成多屬性決策矩陣：

為消除指標(biāo)間數(shù)量級不同造成的影響，對決策矩陣進行規(guī)范化處理，即每個參數(shù)向量的單位化：

式中：rij為單位化后的得分值。由各參數(shù)單位向量組成新的決策矩陣R=（rij）m×n。

式中：pij為第j個參數(shù)下第i個平飛段的貢獻(xiàn)度。形成貢獻(xiàn)度矩陣P=（pij）m×n。式中：Ej為所有平飛段對參數(shù)j的貢獻(xiàn)總量。當(dāng)pij=0，定義pijln pij=0，即可求得各參數(shù)所占的權(quán)重：

該次飛行任務(wù)平飛動作得分為

至此，無人機平飛動作質(zhì)量評價模型就構(gòu)建完成了。

2 平飛動作質(zhì)量評價的實現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理包含偽讀數(shù)、無效幅值去除和數(shù)據(jù)長度一致性處理。偽讀數(shù)是指數(shù)據(jù)變化超過了該參數(shù)變化的合理范圍或短時間突變，屬于噪聲、振動或傳感器故障等原因引起的誤差，數(shù)據(jù)中的偽讀數(shù)可以采用穩(wěn)健回歸算法［18］進行處理。提取無人機的飛行高度、經(jīng)緯度數(shù)據(jù)描述無人機整個飛行歷程在空間的航跡示意圖，如圖4所示，操控手操縱無人機升空后在100 m高度上下做四邊飛行訓(xùn)練。

飛行數(shù)據(jù)記錄的時間單位為天，為便于分析處理，將其換算為秒。圖5為某無人機四邊飛行訓(xùn)練過程中飛行高度隨時間的變化情況，顯然無人機升空執(zhí)行任務(wù)是1 000～2 400 s左右，前后兩段屬于起飛和降落階段，對平飛動作來說屬于無效數(shù)據(jù)段，應(yīng)予以去除。對于平飛動作的識別來說，無人機地面停留數(shù)據(jù)屬于干擾識別準(zhǔn)確度的無效值，可以通過定義最小高度hmin，刪除小于hmin的數(shù)據(jù)的方式進行處理。

無人機飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)采集的參數(shù)只有高度和對應(yīng)的時間信息，無人機高度變化率的近似計算表達(dá)式為

因各參數(shù)傳感器采集頻率不一致，在數(shù)據(jù)處理過程中需要進行不同參數(shù)的向量長度一致性處理，長度不一致的參數(shù)可以通過插值或擬合等方式進行數(shù)據(jù)的補充或者刪除。本文采用了拉格朗日插值的方式進行數(shù)據(jù)長度一致性處理。拉格朗日插值函數(shù)為式中：xi和yi分別為第i個數(shù)據(jù)點的橫、縱坐標(biāo)。

圖4 無人機航跡圖Fig.4 UAV path map

圖5 高度隨時間的變化Fig.5 Variation of height with time

插值前后數(shù)據(jù)對比如圖6所示，米字符代表插值點數(shù)據(jù)，空心圓代表原始數(shù)據(jù)。

圖6 高度變化率插值結(jié)果Fig.6 Interpolation results of height change rate

2.2 識別平飛動作

根據(jù)構(gòu)建的平飛判別規(guī)則可以識別出符合該規(guī)則的平飛時間段。識別出的平飛時間段存在持續(xù)時間過短或中間存在間斷點的情況，選定連續(xù)飛行5 s以上的數(shù)據(jù)段作為具有代表性的平飛數(shù)據(jù)段，如表2所示。

序號 起始時間/s 結(jié)束時間/s 4 666 4 688 2 4 698 4 721 3 4 757 4 783 4 4 849 4 872 5 5428 5 457 6 5787 5 808 7 6172 6 206 8 6366 6 393 9 6674 6 699 10 6 787 6 808 11 6 871 6 892 12 7 045 7 074 13 7237 7 269 14 8089 8 114 15 8 186 8 210 16 8 266 8 300 17 8 428 8 458 18 8 662 8 698 1 19 8 852 8 888

2.3 各參數(shù)評分值及權(quán)重計算

得到平飛段后，計算各平飛時間段對應(yīng)的各參數(shù)的布林帶及得分值，分別得到高度、空速、俯仰角、偏航角和滾轉(zhuǎn)角等參數(shù)的得分值向量。經(jīng)過對操控手1的19個平飛數(shù)據(jù)段的5個飛行參數(shù)的打分，最終得到如表3所示的評分表。

在參數(shù)評分表的基礎(chǔ)上，通過熵權(quán)法確定各參數(shù)權(quán)重，通過式（11）得到操控手1的19個平飛數(shù)據(jù)段得分情況如圖7所示。

通過式（12）即可得到操控手1的最終評分值為0.208 07。

序號 高度得分速度得分俯仰得分偏航得分滾轉(zhuǎn)得分1 1.400 4 0.627 5 0.202 2 0.220 6 0.901 7 2 4.208 2 0.672 7 0.339 7 0.275 3 1.118 8 3 1.737 1 0.819 9 0.332 7 0.226 7 0.859 4 1.185 9 0.684 1 0.066 5 0.147 9 0.515 1 5 1.3078 0.5577 0.281 8 0.213 3 0.747 4 6 1.0062 0.4503 0.120 5 0.183 0.698 8 7 1.7358 0.7849 0.132 9 0.197 4 0.746 8 8 4.1395 0.564 0.152 1 0.165 5 0.674 2 9 1.528 7 0.422 2 0.086 1 0.152 7 0.527 10 1.49 2 0.462 8 0.174 0.232 8 0.773 3 11 1.0097 0.4454 0.059 3 0.163 6 0.540 6 12 0.9999 0.3718 0.130 1 0.197 4 0.704 5 13 1.9511 0.4655 0.148 8 0.201 5 0.680 9 14 2.3798 0.6412 0.065 9 0.152 3 0.483 15 1.930 5 1.171 6 0.301 9 0.367 6 1.366 6 16 1.957 7 0.594 1 0.157 8 0.191 6 0.808 9 17 3.418 5 0.724 9 0.123 6 0.209 6 1.010 2 18 0.876 7 0.595 5 0.213 0.252 8 0.955 1 19 0.653 1 0.556 6 0.118 5 0.165 8 0.646 3

圖7 操控手1得分Fig.7 Scores of Manipulator 1

3 模型驗證與分析

4名操控手和無人機全自主控制模式執(zhí)行四邊飛行任務(wù)均在同一場地環(huán)境下進行，風(fēng)速等天氣情況相同，突風(fēng)一定程度上會影響模型的評價結(jié)果，因為無法確定突風(fēng)發(fā)生的時間點，進而修正模型，所以模型暫時無法排除風(fēng)擾動的影響，利用平飛動作質(zhì)量評價模型計算得到各操控手的得分及排名情況如表4所示。

從各操控手得分情況可以看出，該模型可以較好地區(qū)分4位操控手平飛動作的好壞。考慮到操控?zé)o人機平飛時，主要強調(diào)操控的平衡性和穩(wěn)定性，所以可以采用無人機自主控制執(zhí)行四邊飛行任務(wù)的數(shù)據(jù)來驗證算法的準(zhǔn)確性。驗證采用低空無人機航測系統(tǒng)控制的無人機飛行數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)的航跡跟蹤精度可達(dá)厘米級，相對4名處于訓(xùn)練狀態(tài)的無人機操控手具有更好的平飛穩(wěn)定性，通過本文的算法篩選出的平飛數(shù)據(jù)段得分如圖8所示。

從圖8可以看出，無人機自主飛行時滿足平飛動作判別規(guī)則的數(shù)據(jù)段有49段，明顯比4位操控手的19、28、39、5段更多。而經(jīng)模型計算，無人機自主控制飛行的平均得分為0.100 78，明顯優(yōu)于4 位 操 控 手 的 得 分 0.208 07，0.170 01，0.145 02，0.35129，從側(cè)面驗證了算法的準(zhǔn)確性。

操控主體 得分 平飛段數(shù) 排名操控手1 0.208 07 19 第4名操控手2 0.170 01 28 第3名操控手3 0.145 02 39 第2名操控手4 0.351 29 5 第5名自主操縱 0.100 78 49 第1名

圖8 自主控制模式下的平飛數(shù)據(jù)段Fig.8 Horizontal flight data segments in autonomous control mode

4 結(jié) 論

本文通過建立平飛動作判別規(guī)則識別無人機平飛動作，通過建立無人機平飛動作質(zhì)量評價模型評價了無人機操控手平飛動作質(zhì)量，利用4名無人機操控手和自主控制模式飛行的無人機四邊飛行數(shù)據(jù)驗證了模型的合理性，結(jié)果表明：

1）平飛動作判別規(guī)則能夠有效識別平飛動作，為平飛動作質(zhì)量評價提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2）平飛動作質(zhì)量評價模型能夠較好地區(qū)分不同水平操控手平飛操縱質(zhì)量的高低，可以為無人機操控手的訓(xùn)練提供參考。

后期可以針對不同的飛行動作，建立不同的飛行動作識別和操縱質(zhì)量評價模型，實現(xiàn)對無人機操控手的綜合飛行技能評估。