大型军用无人机具有飞行高度高、覆盖范围广、工作时间长、使用灵活、运行成本低等优点。它们已成为执行情报、侦察、监视和通信中继等任务的理想空中平台。它具有以下特点：①负载大，性能参数稳定；②机动性强，攻击时间短；③可控运行，零伤亡。大型军用无人机可以进行多维度、多方向、多批次、长时间的协同侦察。它可以有效地扩大侦察范围，扩展侦察要素，提高侦察精度，动态跟踪目标，可以显著提高侦察效果。涵盖了控制、打击、通信、导航、电磁和网络攻防的各个方面，是无人机作战系统发展的重要方向。在高技术局部战争信息化、网络化、智能化和无人化的背景下，基于大型无人机的多系统分布和协同作战将是未来局部战争的前沿发展方向。
目前，军用大型无人机的多任务场景构建、虚拟现实交互通道和虚拟模型驱动是三个基本问题。进行了大规模无人机机身模型构建、感知集成表示、虚拟现实协同控制、有效载荷业务预测和网络协同规划，上述方面的研究迫在眉睫。目前，大型军用无人机对基于云计算的数字孪生系统有以下五个要求：
（1）机身结构复杂，飞行测试成本高，迫切需要云计算来降低成本，提高效率；
（2）人体信息同步感知的实时性较差，需要云计算集成感知；
（3）空地协同控制不精确，需要云计算集中控制；
（4）负荷运行预测缺乏手段，需要云计算业务预测；
（5）虚拟和真实网络协作的效率较低，需要云计算协作规划。
基于云计算平台的数字孪生技术用于实现军用大型无人机的虚拟和实际交互，并为机身结构建模、支持系统建模、数据源统一和跨区域协作构建整体支持平台，以促进联网，大型军用无人机系统工程的信息化和智能化。目前，军用大型无人机的数字孪生框架主要包括：
基本支撑层
包括网络、计算、存储和管理设施，通过使用传感器和机载测控设备，确保大型军用无人机的数据通道数量、采样频率和数据分辨率与实际测试一致。从物理测试数据中获取数据，实现机身飞行数据的采集、清理、筛选、分析、融合、存储、分析和呈现，以及大数据的移动和备份，支持上层服务和应用。
数字孪生层
它由分布式资源节点组成，主要承载云计算和数据交互总线操作，并提供在线自助安排和组装。它用于飞行控制计算机、飞行控制计算接口盒、电动舵机、机尾、起落架、车载电池等物理对象中，构建机身设计的所有信息，组件技术、组件属性等信息附着到三维模型中，并实现机身包线的定义，约束、注释、工程属性和层次结构以及标准化定义的接口，构建了一个数字孪生平台，以减少机身模块和相关系统的耦合，并集成云计算以构建系统级、飞机和周围环境级、飞机机身级、组件级、，部件级和其他多级分辨率验证环境，实现异构系统数据流的无缝对接和系统集成。
协作控制层
它由支持大型军用无人机的不同控制系统组成，包括能源、飞行姿态、飞行遥控/遥测模拟、飞行指挥和控制、结构健康监测和显示子系统，以及地面站控制终端和电源系统模块、飞行控制模块、电源系统模块，能量管理控制模块和传感器模块等，动态感知虚拟/真实无人机的当前状态，动态耦合各种系统，形成事实监测和控制能力。
任务协调层
包括无人机机身、边缘计算节点、飞行控制节点和车载高速网络，主要基于地面控制站做出的决策，以控制飞机调整其姿态、航向和速度，根据计划轨迹飞行，并配合相关任务负载执行任务。
通过基于云计算的数字孪生平台
根据无人机部件的粒度，可分为系统级、飞机及周围环境级、机身级、部件级、部件级等多层次分辨率进行研究。每个分辨率级别的组件模块中涉及的所有数据、模型和算法都封装到不同的子服务中，这些子服务关联起来，形成满足应用程序需求的更高级别服务。它可以通过定义良好的数字孪生接口协议自动关联，使整个数字孪生系统架构更快、更可靠、更可重用。
当前是智能终端开发和应用的爆发期。大型军用无人机将应用于各个领域。这已成为军事技术发展的一大趋势，并正在朝着更高的机动性、更轻、更耐用和更强的智能化方向发展。随着智能制造技术的不断成熟，基于云计算的大型军用无人机的设计、制造、测试和应用将很快形成闭环。目前，迫切需要结合先进的测量、传输、控制和评估技术和方法，构建飞行云计算系统，以实现军用大型无人机演示设计、模块试制、实验验证和任务应用的全生命周期仿真。形成大型军用无人机多领域、全维、强实时的“集输控制评估”全闭环，实现物理空间与信息空间的交互与集成。针对建设强大的数字化、信息化、智能化、多样化的军用大型无人机建设需求，我们需要重点关注以下几点：
•完成无人机模型构建
•准确的飞行状态测量
•建立可靠的传播渠道
•支持智能指挥控制
•加强能力评估和分析
加强飞行状态测量、可靠传播通道、智能指挥控制、能力评估分析研究，推进军事装备数字孪生模、网络物理数据融合，并通过基于云计算的军用大型无人机数字孪生框架构建进行交互与协作。该应用希望相关的孪生数据、领域知识及其融合数据能够为其他部件多、结构复杂、实时性要求高的无人设备的设计、生产、测试和运行维护提供参考。
源自：Journal of Physics: Conference Series 1738 (2021) 012052
