虚拟现实技术在坦克驾驶模拟训练中的应用

论述了虚拟现实技术在坦克驾驶模拟系统中的应用．通过对现有系统与新系统的对比分析，提出了新型坦克驾驶模拟训练系统的构成和功能，并介绍了与此相关的三维立体显示技术、接口技术、计算机技术、软件技术、系统集成技术和网络通信技术．     

基于Shapelets的多变量D-S证据加权集成分类

集成学习是分类多变量时间序列的有效方法.然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大.为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempster/Shafer)证据加权集成分类方法.首先,在单变量时间序列上学习得到基分类器Shapelets,基分类器的分类准确率确定为其在多分类器的权重.Shapelets是时间序列的子序列,不同变量Shapelets间不存在依赖关系,且单个Shapelets分类准确度较高,能得到“好而不同”的基分类器.然后,提出一种加权概率指派算法,增加分类准确率高的基分类器权重,减少分类准确率低的基分类器权重;添加了2个组合策略,即消除证据冲突,又提高了效率.在标准数据集上与多个最新算法进行比较,笔者算法取得了较好的分类结果.     

基于改进HMM的驾驶疲劳险态识别方法

驾驶疲劳的产生是渐进的动态生成过程,基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的相关研究需首先确定模型训练初值,且训练过程易陷入局部最优.基于此,通过在HMM训练过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对训练过程存在的上述问题进行了改进,并结合驾驶疲劳状态典型数据集对所提出的改进方法和前向后向算法(forward-backward(BW)algorithm)进行了详细对比.实验及分析测试结果表明,所提出的改进方法在驾驶疲劳预测结果准确性和稳定性上都优于BW算法.     

坦克分布式虚拟训练系统方案

为了完成某种主战坦克的训练任务,运用虚拟现实技术,设计了一种主战坦克模拟训练器,并基于HLA 的设计思想开发了一个有该主战坦克模拟器参与其中的虚拟作战环境.在这个虚拟作战环境中,由教练员负责作战方案的设置、监控,在指挥员的指挥下,红方力量包括主战坦克模拟器和计算生成兵力与蓝方力量进行对抗.文中详细介绍了系统的设计思想、总体结构及系统的组成和特点.     

基于汽车操纵信号的驾驶员疲劳状态检测

将驾驶方向盘运动信息及道路偏移值作为驾驶员疲劳表征信息,通过模拟器的模拟驾驶实验,采集10名驾驶员疲劳表征数据,建立神经网络模型对驾驶员疲劳状态进行检测.基于PVT（Psychomotor Vigilance Task）测试结果及驾驶录像,采集清醒状态与疲劳状态的实验数据,并进行分析;然后对数据进行离散化和归一化,作为神经网络模型的输入.采用BP算法对神经网络模型进行训练,直至满足误差要求.实验结果表明,该方法检测驾驶员疲劳状态的准确率较高,实用性较强.     

海上溢油应急反应模拟训练评估方法的研究

紧密结合海上溢油模拟训练器的训练过程,设定了评价指标体系,运用模糊多级综合评判和专家系统的方法对学员在模拟训练中的操作进行评估。该评估方法具有一定的通用性,其思路与方法亦可用于其它模拟器训练的综合评估。     

论工程兵模拟训练器材的发展

随着军事科技、军队武器装备和军事学术的迅速发展。促使军事训练的方法和手段发生了深刻的变革。各国军队为提高训练水平,解决运用实装训练的困难、减轻训练经费的负担,普遍重视研究和发展模拟训练方法及模拟训练器材。当前,模拟训练器材的仿真性能在不断提高和日益完善,军事训练对模拟训练器材的依赖性越来越大。这一趋势表明,     

全视景飞机牵引与加油训练仿真器的设计与实现

飞机牵引与加油是空军外场综合保障中难度较大的训练科目,采用模拟训练手段可增强训练效果,减少事故,增强隐蔽性,运用计算机全视景实时三维成像,系统仿真,虚拟现实等技术对训练过程进行研究,提出了一套研制模拟训练器材的方法,并建立相应的训练仿真系统,取得了较理想的训练效果,证明该方法对该模拟训练器材的研制是切实可行的。     

基于迁移学习的驾驶分心行为识别及模型解释

为了提高驾驶分心识别的应用性及识别模型的可解释性,利用迁移学习方法研究构建驾驶人驾驶分心行为识别模型并采用神经网络可视化技术研究对模型进行解释.以VGG-16模型为基础,对原模型全连接层进行修改以适应驾驶分心行为识别任务,将原数据集中的10类驾驶行为按照所包含的分心类型合并为6类,采用合并后的数据集进行模型训练和验证.利用Grad-Cam方法提取了模型在识别不同驾驶行为时的重点关注区域并进行可视化,对照各分心行为的特点及模型分类时的重点关注区域对模型进行了解释.结果表明:所构建模型在测试集中的平均识别准确率达98.89％,经过训练的模型已具备了定位各驾驶行为的关键特征并据此判别行为类别的能力.     

提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法

驾驶注意力是影响驾驶安全性的重要因素之一,但驾驶注意力的训练由于存在高危险性很难开展.针对此问题,本文提出了一种虚拟现实平台下的提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法,该方法借助虚拟现实头盔的眼动跟踪技术,采集用户的注意力习惯特性,针对用户的习惯特性,自动优化生成个性化驾驶训练方案.在实验中,用户可以在已生成的训练方案中进行个性化驾驶注意力训练,并进行训练后的水平评估,通过对比训练前与训练后的效果评价本文提出的方法,实验结果表明,该方法可有效提升用户的驾驶注意力水平,并且优于传统训练方法.      

基于因子分析与人工神经网络的驾驶倾向性动态辨识模型

驾驶倾向性是衡量驾驶员驾驶过程中情绪偏好的动态指标,是碰撞报警系统中考虑的关键参数.在分析驾驶倾向性的基础上,采用因子分析和人工神经网络理论建立了驾驶倾向性的动态辨识模型,对原始数据进行因子分析提取特征参数并作为人工神经网络的输入,选取400组数据作为训练样本,69组数据做测试样本,通过采用驾驶员心理测试、实车实验方式对模型进行验证.结果表明,该模型具有训练时间减少、辨识准确率较高的优点,可为提前做好安全预警提供支持.     

机务专用模拟训练器探讨与研究

机务专用模拟训练器(虚拟维护程序训练器)是基于飞行模拟机的深度定制模拟训练器,专门用于培训机务熟悉和操作等情景意识和技能提升的模拟训练设备,本文针对训练器的研发和发展趋势进行探讨和研究,推动机务训练中模拟训练设备的研发和制造和机务训练模拟体系的建设,提高机务训练效率,通过模拟训练减少机务在工作中的人为因素,达到提高安全的要求。     

舰船规避防御水雷模拟训练及评价研究

水雷是海上作战的重要水中兵器,对水雷的规避防卸是海军舰船平时的一项重要训练内容.文章讨论利用计算机进行模拟训练的有关问题,研究了舰船规避防御水雷模拟训练系统的功能与模块组成,建立了本舰(船)的运动方程和水雷目标产生的数学模型;对训练水平的评估进行了探讨,给出了评估指标体系,为进一步深入研究打下了基础.     

榴弹破片对主战坦克火炮身管损伤评估研究

为进行装备部件级易损性分析与评估,以实现战时装备精确保障仿真,进行了榴弹破片对主战坦克损伤评估模型与评估仿真方法研究. 根据榴弹对主战坦克损伤模式与损伤特点分析,以主战坦克火炮身管为研究对象,利用解析法建立了火炮身管与榴弹破片的交会计算模型,并编程进行了交会数据计算,得到了榴弹在不同位置、不同方位初始条件下爆炸时,火炮身管与榴弹破片的交会规律. 依据交会数据和战损评估模型,对主战坦克火炮身管的损伤评估进行了实例分析. 研究结果为主战坦克部件级战场损伤评估提供了方法,将为战场修复与精确维修保障提供基础.     

基于BVH的驾驶动作捕捉数据研究

提出基于BVH的驾驶动作捕捉数据初步研究方法. 详细解析BVH文件格式特征以及文件中每个数据的表达内容;利用驾驶动作捕捉数据建立了驾驶员在保持驾驶姿势情况下的坐标系统;结合正向运动学方法对动作数据进行处理. 通过动作数据分析以及矩阵的变换将抽象的动作数据转换为具体的空间绝对坐标数据,并建立了量化描述驾驶动作的方法,为进一步研究驾驶动作及分析驾驶行为等提供了运动参数.     

坦克分布式虚拟训练系统方案

为了完成某种主战坦克的训练任务,运用虚拟现实技术,设计了一种主战坦克模拟训练器,并基于HLA的设计思想开发了一个有该主战坦克模拟器参与其中的虚拟作战环境。在这个虚拟作战环境中,由教练员负责作战方案的设置、监控,在指挥员的指挥下,红方力量包括主战坦克模拟器和计算生成兵力与蓝方力量进行对抗。文中详细介绍了系统的设计思想、总体结构及系统的组成和特点。     

模拟训练器智能化操作指令系统的设计与实现

通过对模拟训练器目前常用的两种操作指令生成方法和教练员下达指令前大脑思维过程的分析,给出了近似模拟人脑分析过程,具有智能化的模拟训练器操作指令生成系统的实现方法,并将这一方法成功应用于“W460C型挖掘机模拟训练器”上。应用效果表明,智能化操作指令生成系统使得模拟训练内容和训练过程更加接近实际,明显增强了模拟训练的可信度和学习者的学习兴趣,大大提高了模拟训练器的性能和模拟训练的质量。     

反坦克弹药对装甲毁伤能力的比较分析

随着坦克装甲厚度的不断增加和各种主、被动反应装甲的广泛应用.现代坦克的防护能力得到极大提高.与此同时,反坦克弹药也在不断发展变化,种类不断增加,性能不断提高.为了对坦克目标实现最大的打击,利用理论计算、简单建模和实验数据搜集等方法,对主要反坦克弹药--穿甲弹、破甲弹和榴弹对坦克的毁伤进行了对比分析.通过首发命中率、射击密集度等主要指标和坦克目标装甲毁伤程度的对比,得出在坦克上应增加穿甲弹和榴弹,减少破甲弹的结论,为坦克弹药的优化奠定了基础,同时为装甲装备的数字化创造了条件.     

疲劳驾驶的脑电特性探索

研究疲劳驾驶时的脑电特性.利用汽车模拟驾驶系统模拟驾驶员疲劳驾驶的情况,用脑电仪记录驾驶员的脑电情况,得到了驾驶员在正常状态和疲劳状态下驾驶时的脑电数据和波形,分别用平均功率谱方法和非线性的关联维数方法对所得数据进行分析.得到了疲劳驾驶时脑电的2个特征量R和D.可以用驾驶员驾驶时的脑电特征量来评价其疲劳程度.     

基于司机操纵模式学习的列车节能自动驾驶研究

基于优秀司机运行记录数据,提出一种基于机器学习技术的列车节能优化驾驶方法架构,利用层次分解的思想结合集成机器学习方法从优秀司机的驾驶日志数据中挖掘出隐藏的优秀司机驾驶模式,分别对速度信息和档位信息进行学习预测,以实现列车节能优化自动驾驶决策,并选用实际铁路线路和机车数据进行了试验验证.试验结果表明,在保证列车安全、准点、平稳等约束条件下,本文列车节能优化驾驶方案相比司机平均水平可节能约7%.