文 |古轩说史
编辑 | 古轩说史
UTSim是一款能够模拟无人机的物理规格、导航、控制、通信等方面的模拟器，它在包含静态和移动物体的环境中进行感知和回避的模拟，能够用于研究和探索无人机空中交通集成方面的问题，例如感知和规避、通信协议、导航算法等等。
该模拟器的设计和开发注重易用性，用户可以指定环境的属性，包括环境中无人机的数量和类型，用户还可以指定用于路径规划和避免碰撞的算法，这使得用户能够根据自己的研究需求和问题场景来定制模拟实验。
UTSim的主要功能在于模拟无人机系统在复杂环境中的行为，它可以帮助研究人员深入了解无人机的飞行特性、路径规划、碰撞避免等方面的问题。
通过模拟不同的情境和算法，研究人员可以评估不同策略的有效性，优化无人机的行为，并为无人机的空中交通集成提供重要信息。
01拟议的模拟器设计
提出的模拟器旨在为研究人员提供一个创建自动化且灵活的无人机相关测试环境的工具，通过这个模拟器，研究人员可以轻松地构建不同的无人机模拟场景，并对感知和避免（S&A）算法以及防撞算法等进行测试。
该模拟器允许用户在每个模拟会话中完全掌控无人机的数量、类型、初始位置和目标位置等，用户可以根据需要指定环境属性，例如环境尺寸、被动对象的数量、尺寸和位置等。
无人机可以按照预定的高度和速度从起点移动到目标位置，用户可以对无人机的高度、速度、旋转甚至目标位置进行调整，该模拟器基于Unity游戏引擎开发，因此可以轻松生成模拟环境，它提供了一个协作环境，方便控制各种环境组件的属性。
在该模拟器中，用户可以轻松创建简单的乡村地区或复杂的城市环境，通过Unity用户可以简单地设置和控制模拟区域的尺寸、无人机数量、被动物体密度以及整个区域的分布。
研究人员可以在Unity中加载和运行文件，并提取模拟会话的参数和数据进行进一步的分析和研究，模拟器的性能也可以通过Unity的主屏幕进行实时监控，无人机的移动、被动物体以及地面站的状态都可以在Unity主屏幕上进行可视化观察。
Unity的主窗口默认布局包括几个核心部分，在中间是场景查看器窗口，该窗口允许程序员可视化场景中的各个项目，在这里，可以直观地查看并编辑场景的布局、对象位置等，左侧是层次结构窗口，其中列出了场景中所有对象的名称。
通过在层次结构窗口中选择特定的对象，右侧的检查器窗口会显示该对象的属性，程序员可以通过GUI界面或编写脚本来查看和编辑对象的各种属性。
对于游戏开发或UTSim模拟器，需要的游戏对象可以手动添加到主窗口中，也可以通过脚本来添加，游戏对象是构建任何Unity项目的基本构件，它们可以是2D或3D的几何形状，如球体或正方体，这些游戏对象包含多个组件，其中最关键的是变换组件，它控制对象的缩放、3D位置和旋转。
在Unity中，这些窗口的协作让程序员能够轻松地可视化和编辑场景中的各个元素，从对象的布局到属性的设置，这些功能都有助于开发人员创建和调整游戏或模拟的细节，这种交互性和灵活性使得Unity成为开发无人机导航和控制的模拟器的强大平台。
02模拟器架构
UTSim的启动流程涉及多个配置文件，这些XML文件负责定义环境、无人机和模拟场景的设置，C#脚本被用于定义如何根据UTSim支持的操作、算法和协议来控制和引导无人机达到目标。
在UTSim的模拟会话中，流程如下：首先，系统会读取XML配置文件，无人机、地面站和被动对象等实体会根据这些XML文件中的数据进行实例化。
这些XML文件包含了初始化这些实体所需的信息，比如设定无人机的类型、初始位置、旋转角度和速度，还有被动物体的尺寸和位置等。
一般来说，在每个模拟会话中，所有的实体都会被实例化，并在读取XML文件后立即设置它们的属性。
接下来针对每架无人机分配飞行指令，这些指令可以被视作无人机的飞行计划，刚被创建并初始化，然后，模拟会话开始执行。
Unity提供了时间管理功能，可用于并行执行分配给每个无人机的飞行指令，在执行过程中，根据正在运行的场景应用相应的控制算法。
在执行的同时，系统可以记录冲突次数、消息交换数量等数据，以供后续进一步的分析和评估，这种模拟流程允许研究人员探索不同的算法和策略，以解决无人机导航和控制中的各种挑战。
03消息传递协议功能
在消息通信方面，基本假设是每个消息都会被广播到一定半径范围内，这个半径值由每种无人机类型的可配置参数n决定。
每架无人机需要处理在预定义半径（Rsensing）内进行广播的消息，这个参数（Rsensing）的设置应该可以根据无人机的类型和速度进行调整，因为较高的速度需要处理更大的通信半径。
为了实现这一目标，系统引入了一个称为“空间通信介质”（SCM）的新对象，用于在环境中不同对象之间进行消息交换。
SCM充当了消息的中间代理，可以访问所有正在传输的消息，并将消息传递给预定的接收者。
SCM在模拟中发挥了两个重要作用：
消息衰减：在现实世界中，随着物体彼此远离，消息可能会在传递过程中逐渐减弱，甚至到达收件人无法检测到的程度，因此，SCM在传递或丢弃消息之前会检查每两个对象之间的距离，这种模拟可以根据湿度、风等天气条件结合，开发更精确的消息衰减模型。
消息拥塞：当许多对象位于相同的距离范围内时，可能会发生通信拥塞，从而导致消息相互干扰，为模拟这种效果，模拟器可以根据预先设定的参数来模拟丢弃消息的情况。
需要注意的是，每架无人机都会定期广播包含其ID、当前位置、速度以及其他路线相关信息的消息。
这意味着任何一架无人机都能在其通信范围内接收到来自其他无人机的消息，这一特性在实现防撞场景中具有重要价值，可以帮助无人机实现相互感知和避免碰撞。
04模拟场景
为了演示模拟器的功能，提供了三个模拟场景，这三个场景旨在演示所提议的模拟器的一些重要功能，但不是其全部功能。
在第一个场景中，演示了 UTSim 的基本功能和操作，该场景介绍了不同类型的主动和被动物体，以及无人机的感应范围，三架无人机（1、2、3）被命令飞往三个不同的目标点，该场景还包括两个被动物体、一座高楼和一座房子。
该场景被设置为不会发生碰撞，虽然每个无人机从自己的角度单独记录事件，但重点将放在无人机 1 的旅程上。
最初，在时间 ( t = 0.5)，检测到一个物体处于无人机1的感应范围内，即高层建筑，在（t = 4.5）并且记录物体超出范围消息以表示无人机已经看不见高层建筑。
由 UAV 1 在 ( t = 5, 10, 15, 20) 发送的消息，以蓝色表示，这些是无人机根据预先配置的时间间隔定期广播的周期性消息。
在 ( t = 7.3)，无人机 1 检测到一个物体（即无人机 2），并且几乎立即收到来自无人机 2 的消息，指示其前进方向。
请注意，由于出于本次模拟的目的，创建的所有无人机都是同一类型，因此具有相同的感应范围，因此，每架无人机同时检测到对方。
当无人机 1 检测到无人机 3 时，在 ( t = 9.2)处重复相同的操作，= 12)，无人机 2 超出了无人机 1 的范围，因此记录了物体超出范围事件。
随后无人机 1在 ( t = 13.48)处检测到房屋，分别在 ( t = 14.5) 和 ( t = 17.3)处记录 UAV 3 和房屋的超出范围消息。
在此场景中，演示了定期更新消息的概念，该场景的重点是显示无人机起飞和着陆时的周期性消息量。
10 架无人机从一个点但在不同时间发射，它们向外方向起飞，它们都以相同的速度行驶。
由于这10架无人机各自飞向不同的方向，因此它们永远不会坠毁，每架无人机都有一个预定义的目标，此场景的目的是检查记录所有无人机媒介看到的消息的通信日志，此场景中的无人机已配置为每 10 秒广播一次周期性消息。
仿真时间 ( t = 0) 和 ( t = 1100)之间的更新消息数量，该图汇总了每 10 秒广播的周期性消息的数量，可以看出，随着无人机起飞，周期消息的数量在（ t = 0 和t = 130）之间稳定增加，然后，在所有 10 架无人机都在飞行期间，周期性消息的数量稳定在 10。
最后（在t = 560 时），当无人机开始到达目的地时，周期性消息的数量开始下降，通信日志是了解模拟过程中发生的情况的优秀高级来源。
通过尝试模拟多达 1500 架无人机同时飞行，展示了 UTSim 的可扩展性，此外，前两个场景都经过精心策划，以避免无人机之间发生碰撞。
在这种情况下，每架无人机都有一个目标，如果两架无人机彼此距离太近，它们就会坠毁和碰撞，这种情况重复了多次，每次都使用不同数量的无人机。
该场景针对以下数量的无人机运行：{20, 40, 60, 80, 100, 150, 200, 300, 400, 500, 750, 1000, 1500}，进行该场景的区域固定为 1 Km × 1 Km，无人机的起点和终点是完全随机的。
每次运行时使用不同数量的无人机记录的碰撞绝对数量，例如，当有750架无人机时，略低于600架无人机相互碰撞，从图中可以看出，碰撞次数与无人机数量成线性关系并成正比。
最初启动的无人机中最终发生碰撞的无人机的百分比，可以看出，随着无人机数量的增加，该百分比呈指数上升，之后该百分比趋于饱和。
如果有 200 架无人机，预计其中一半会发生碰撞，当然，值得注意的是，在这种情况下，所有无人机都在同一高度飞行，并且都没有防撞技术。
在同一场景下，随着无人机数量的增加，无人机之间交换的消息数量，可以看出，更新消息的数量并没有增加太多，因为它与无人机的数量有关。
随着无人机数量的增加，消息总数急剧增加，这是由于不同无人机之间进出彼此感应范围时的相互作用造成的，消息总数预计为n 2量级，而更新消息数量为n量级，其中n是无人机的数量。
模拟器需要易于使用，并为研究人员提供工具，能够评估他们提出的算法并检索有用的信息来协助完成这项任务，对此类模拟器的需求至关重要。
UTSim 的模拟器使研究人员能够模拟空中交通集成场景，并为他们提供设计、开发和测试空中交通集成和导航算法的工具，它使研究人员能够指定环境的属性，无人机的数量和类型，以及管理空中交通集成问题（如通信、路径规划、避免碰撞等）的协议和算法。
