吴东阳，窦建平，李 俊

1.东南大学 深圳研究院，广东 深圳518000

2.东南大学 机械工程学院，南京211100

3.东南大学 自动化学院，南京210018

目前，多旋翼飞行器以其重量轻、小型化、长航时、高隐蔽和高安全性等特点，在各个领域中得到越来越广泛的应用。多旋翼飞行器的发展早期侧重于结构设计和材料开发，机身材料逐渐从金属向有机合成材料转变，使得机身灵巧性不断提升；随后研发重心向着先进算法开发倾斜，主要包括各种控制算法和基于任务（如目标追踪、路线规划等）的工程算法，以期能够进一步提高对飞行器的控制力，从而高效执行复杂任务[1]。而现阶段在多旋翼飞行器中融入新的互联网技术，搭建系统级的管理平台，如5G、大数据、云计算等技术，促进新的融合产品落地成为研究热点。

尽管多旋翼飞行器在设计[2-4]、控制[5-9]技术方面取得了长足的进步，但其物理实体实时运行工况等测量采集数据与信息空间的理论模型（如飞控模型）数据分离，没有支撑二者融合的建模方法和相互匹配机制。这种物理实体和信息空间模型数据的脱节，造成采集信息可用性低，无法根据现场数据、历史数据等信息进行自主学习并完成运行活动的各种优化决策。而近几年得到快速发展的数字孪生（Digital Twin）技术[10]，具有深度融合物理实体和信息虚拟体理念，其核心思想就是以多维多空间多尺度模型将物理实体以数字化呈现，以多源异构的数据为纽带，将物理实体与虚拟空间进行实时连接、实时映射、实时刷新，以保证一致性。……