[发明专利]基于LVC仿真的虚拟训练系统在审
申请号: | 201710498734.0 | 申请日: | 2017-06-27 |
公开(公告)号: | CN107146491A | 公开(公告)日: | 2017-09-08 |
发明(设计)人: | 张骏 | 申请(专利权)人: | 北京神舟智汇科技有限公司 |
主分类号: | G09B9/00 | 分类号: | G09B9/00;G06F9/44;G06T15/00 |
代理公司: | 北京汇众通达知识产权代理事务所(普通合伙)11622 | 代理人: | 梁明升 |
地址: | 100089 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 lvc 仿真 虚拟 训练 系统 | ||
技术领域
本发明涉及仿真训练技术领域,更具体地说,特别涉及一种基于LVC仿真的虚拟训练系统。
背景技术
目前,在对受训者进行飞机、车辆、船舶或者其他特种工具驾驶操作培训时,一般都是由教员在实际场景中采用“面对面”的方式进行授课,这种方式必须依赖实际设备才能够进行,这样极大程度地限制了授课的灵活性。
发明内容
(一)技术问题
综上所述,如何对现有的授课方式进行改进从而提高授课的灵活性,成为了本领域技术人员亟待解决的问题。
(二)技术方案
本发明提供了一种基于LVC仿真的虚拟训练系统,该系统由编辑平台、管理平台以及训练平台组成;
所述编辑平台基于LVC仿真训练系统提供有对象数据库、控制台数据库以及外部环境模型数据库,通过对所述对象数据库、所述控制台数据库以及所述外部环境模型数据库中模型进行调取配置构成模拟训练场景;
所述管理平台配置有系统资源管端口、用户权限管理端口以及训练管理计划端口,通过上述三个端口对系统资源、用户权限以及学员训练进行管理;
所述训练平台根据由编辑平台所构成模拟训练场景向受训人员和/或组织者开放培训功能,基于训练平台向受训人员以及组织者开放训练窗口,通过训练窗口实现受训人员以及组织者之间的在线教学通信。
优选地,所述外部环境模型数据库提供有陆地场景模型、水面场景模型和空中场景模型,并提供有气象信息以及时令信息渲染特效;
所述对象数据库提供有车辆、船舶、飞机模型;
所述控制台数据库根据所述对象数据库内置的模型提供有与车辆、船舶或者飞机模型相对应的控制台模型。
优选地,所述编辑平台提供有模型编辑、操作台编辑、想定编辑以及逻辑脚本编辑功能;
其中,所述模型编辑由对象编辑器、控制台编辑器、外部模型编辑器构成;
由对象编辑器对实体对象或者模型进行编辑,由对象编辑器提供三维模型创建、编辑和管理的直观环境;
由控制台编辑器以图形工具方式在仿真环境中运行,实现快速创建所需控制台功能、即时创建和编辑任何控制台组件并提供仪表盘、显示部件;
由外部模型编辑器通过绑定属性到模型的不同子部件的方法实现外部模型的编辑。
优选地,由训练平台提供多个训练窗口,训练窗口之间通过DMT通信方式实现多窗口通信。
优选地,本发明还包括有开发平台,所述开放平台由快速工具开发包构成,采用MSVisualStudioC++;
通过开发平台进行仿真组件的开发、对现有组件的重复利用、对模型进行组件增加以及创建新的仿真实体或修改现有的仿真实体。
优选地,本发明还包括有智能体平台,所述智能体平台由包括虚拟教官以及大脑;
所述虚拟教官用于在受训者培训期间的介绍课程、提供看门狗警告、在学生发生错误时发出纠正指令;
所述大脑用于对一个或者一组实体的控制。
优选地,所述编辑平台包括有与所述智能体平台对应的智能体编辑器,通过所述智能体编辑器根据训练需求设置模型参数、模拟现实世界中完成某任务时可能遇到的情况和困难、与仿真引擎进行交互、判断错误、评判操作与决策。
优选地,由所述想定编辑器构建仿真训练场景,将一个或多个仿真对象部署到特定地形中,设置运动路径和行为动作,进行仿真预演;
通过所述想定编辑器将实体布置到地形的指定区域,为每个实体定义个性化和初始参数;然后设置实体运动路径并绘制路径,设置仿真环境,如时间、云层覆盖和能见度等;之后编辑智能体并将其配属到实体,并进行实体编队组织编辑;测试想定的实体、路径、屏幕布局和环境设置是否满足用户需求。
(三)有益效果
在本发明中,该系统基于LVC仿真虚拟系统可提供高度真实感的训练场景,在该场景中,其是受训者获得较好体验的基础,系统实现了高度逼真的陆地场景、水面场景和空中场景。本发明支持高分辨率的地形,支持高分辨率的三维模型,支持天气和时令相关特效绘制。系统充分利用先进图形引擎的渲染能力,综合全面地实现逻辑模型、三维模型和控制面板动作细节,能给用户带来十分逼真的体验。实现了训练教室与操训场之间的无缝对接。本发明采用分布式训练环境。分布式训练环境是进行协同训练的技术基础。通过DMT模块,可以将不同角色用户连接到统一的会话进程中,从而解决空间距离阻隔和条件保障等多种难题,实现协同训练和联合训练等复杂课题。
附图说明
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