面向可信 sUAS 作业的环境数字孪生体中地形模型验证

随着 small Unmanned Aircraft Systems (sUAS) 在陌生和复杂环境中部署的增加，Environmental Digital Twins (EDT) 包含气象、空域和地形数据，对于安全的飞行规划以及在搜寻和监视作业中维持适当的飞行高度至关重要。随着 sUAS 能力通过边缘和云计算的扩展，对 EDT 的准确性也至关重要，以支持高级 sUAS 能力，如地理定位。然而，实际的 sUAS 部署引入了显著的不确定性， necessitating a robust validation process for EDT components。本文聚焦于地形模型的验证，这是 EDT 的关键组件之一，以满足实际 sUAS 作业的需求。这类模型通过融合 USGS 数据集和卫星图像构建，包含高分辨率环境数据以支持任务作业。对地形模型及其在实际条件下被 sUAS 使用的验证 presents significant challenges，包括数据细度受限、地形断裂、GPS 和传感器不准确、视觉检测不确定性以及 onboard 资源和时间限制。我们提出一种基于软件工程原则的 3 维验证过程，贯穿测试粒度、仿真到现实以及简单到边缘条件的分析。我们使用一个多 sUAS 平台配备 Terrain-Aware Digital Shadow 来展示了方法。