автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Принципы построения тренажера оператора противотанкового управляемого вооружения

РГБ ОД

На правах рукописи

КУПРИЯНОВА Марина Евгеньевна

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ТРЕНАЖЕРА ОПЕРАТОРА ПРОТИВОТАНКОВОГО УПРАВЛЯЕМОГО ВООРУЖЕНИЯ

Специальность 05.13.01 — Управление в технических системах

А в т о р е ф с р а т диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2000

Работа выполнена на кафедре «Компьютерные технологии управления» Пензенского государственного университета.

Научный руководитель — доктор технических паук, профессор А. И. Годунов.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор В. М. Линьков; кандидат технических наук, доцент В. А. Пушкин.

Ведущая организация — Пензенское (конструкторское бюро моделирования, г. Пенза.

Защита состоится 29 июня 2000 года, в 14 часов, на заседании диссертационного' совета Д 063.18.03 Пензенского государственного университета по адресу: 440017, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пензенского государственного университета.

Автореферат разослан « » мая 2000 года.

Ученый секретарь днссертацчюшюго совета

д. т. н., профессор В. В. Смогунов

\

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность паооты. Непрерывное возрастание зависимости эффективности боевого применения противотанковых ракетных комплексов (ГГТРХ) от качества управления, т. е. от деятельности человека, определяет необходимость изучения функциональных возможностей оператора в процессе переработки информация, что кожпо получать, используя современные методы интенсификации профессиональной подготовки.

Изучению вопросов совершенствования технических средств профессиональной подготовки операторов ПТРК посвящены многие работы как россайских тах и зарубежных ученых. Значительный вклад в решение рассматриваемой предметной области внесли Непобедимый С.П., Лнскмн В.М., Коротеез Г.Л., Махлкн P.C., Шншоа Ю.А.,Басалов Ф.А., Венда В.Ф., Шадрикоз В.Д., Дрыпхов A.B., Красовсхий A.A., Голупов А.И., Анашкии И.Н.. Адане Д.А., Гордон A.B., Грш::к С.К., Зефиров A.C. и многяе другие, а также коллективы 3 ЦНИИ МО РФ, Ц1ШИ информации, Михайловской артиллерийской ахадейки, Пензенского пртнллер.чнекого инженерного аястктута, Пензенского конструкторского бюро моделирования, АОО Hi Iii «Эра», Тульского ВАИУ и другие.

В пзстояшее время существующие технические средства профессиональной подготовки операторов противотанкового управляемого вооружения в основной используются для форинровапия навыков наведения ракеты на цель. Общин недостатком данных средств является их разрозненность, мешающая формированию у оператора единого образз системы наведения и пониманию логики выполнения алгоритмов профессиональной деятельности.

Между тем наличие оптического капала наведения в системе управления делает ПТРК весьма чувствительным к воздействию аэрозольных и атмосферных помех, возникающих при боевом применении комплексов. Воздействие подобных помех связано с ухудшением'видимости цели оператором, что приводит к снижению вероятности поражения цели с первого пуска и живучести ПТРК на поле боя.

Эти соображения делают задачу профессиональной подготовки операторов ПТРК работе в сложной оптической обстановке актуальной.

1Тс.чь работы. Целью настоящего диссертационного исследования челяется обоснование принципов, выбор методов н средств организации

обучающей информации тренажеров операторов ПТРК, а также разработка инженерных кетодик создания обучающих ситуаций для внедрения нх в процесс профессиональной подготовки.

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

— разработана методика построения системы визуализации тренажера с использованием фонового изображения фотографического качества;

— разработана методика подготовки исходных данных для системы визуализации, ориентированных lia использование фотографических изображений;

— разработана методика ввода траекторий перемещений подвижных объектов;

— разработана структура я отдельные модули модели сложных атмосферных явлений и аэрозольных помех;

— разработана структура базы данвых системы визуализации, обеспечивающей формирование максимально насыщенного £ реалистичного изображения. .

— проведена экспериментальная проверка результатов работы и внедрение нх в макетный образец тренажера оператора противотанкового управляемого вооружения. •

Методы исследования базируются на использовании имитационного моделирования, ситуационного управления, методе формирования реляционных баз данных, методах компьютерной графики в распознавания образов.

Научная новизна работы заключается в следующем:.

— предложен новый подход к построению тренажеров операторов противотанкового управляемого вооружения с использованием реального оборудования;-

— предложена методика создания имитатора визуальной обстановки, обеспечивающего визуализацию видимой местности, целей и шлейфа управляемой ракеты в нормальных условиях н условиях, осложненных наличием оптических помех;

— предложена методнка н алгоритм расчета дальности видимости при наличии на линии визирования аэрозольных оптических поиех естестаен-

' А

ного я искусственного происхождения для имитации профессиональной деятельности оператора в нештатных ситуациях;

— разработана методика создания баз данных визуальной обстановки для заданного района местности с использованием фотографических изображений.

Практическое значаще работы:

— определена струхтурз тренажера оператора пр'отнвогаякового упрая-ляеиого вооружения с использованием реального оборудования;

— разработан програмино-методпчесхнй комплекс, позволяющий создавать обучающие ситуации для любого заданного района местности^ высокой степенью ргалиствчвости;

— разработаны алгоритмы и программы реализации обучающих ситуаций для обучения назыкак работы в сложной метеорологической обстановке я особых ситуациях, обусловленных наличием в поле зрения оператора аэрозольных облаков от движения техники, специальных дымовых средств н т.п. с учетом климатических условии н особенностей грунта иоделируено-го участка реальной местности.

Реализация п виалрепне результатов работы. Осповные результаты диссертационной работы использованы в иаучно-исследозательскнх работах, выполненных при непосредственном участии автора на кафедре «Компьютерные технологии управления» Пензенского государственного университета. Научно-исследовательские работы внедрены в произвЬдство в Пензенской конструкторской бюро моделирования. Методика формирования баз данных систем визуализации реализована в лабораторной установке и внедрена в учебный процесс на кафедрах. «Компьютерные технологии управления» в «Проектирование технических систем».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на II Всесоюзной научно-практической конференции "Проблемы применения технических средств в формировании профессиональных навыков при первоначальной подготовке летного состава". (Актюбинск, 1989); 1-й Всесоюзной научно-технической конференции "Проблемы совершенствования радиоэлектронных комплексов и систем". (Киев, 1989 г.); III Всесоюзной научно-

5 ' •

тсхзячгс&ой копференцзи "Тргнсжеры и кзмяьготерйзация профессиональной подготовки". (Калининград, 1991 г.); VI Всесоюзной научно-практической конференции "Безопасность полетов и челозечесхнй фактор с сзкацин". (Ленинград, 1991 г.); 1-й, Ц-й Всесоюзных конференциях "По-сь-цпенке эффективности обработки информации на базе математического а машинного моделирования". (Тзмбов, 1959, 1991 гг.); Всесоюзной научно-технической конференции "Методы управления системной эффгктиа-ностыо функционирования элгктрнфицнрозанных и пилотажяо-вахшгацнонных коавлексов". (Киев, 1991 г.): Межреспубликанской конференции "Повышение эффективности средств обработки ннфорнации на базе математического и машинного моделирования" (Тамбов, 1993 г.); I-оа, П-ок региональных семинарах "Применение машинной графики в моделировании и обучающих системах". (Пенза, 1959, 1990 гг.); Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности а качества приборов, устройств н систем". (Пенза, 1996 г.); Международной научно-технической конференции "Теория н практика имитационного коделироганкя и создания тренажеров". (Пенза, 1998 т.); ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава в студентов Пензенского государственного уннверсатета (Пеяза, 1989-2000 гг.).

• Положения, вычосимые на икийту;

1. Структура тренажера. оператора противотанкового управляемого вооружения с использованием реального оборудования с оптическии каналом назедения. -

2. Методика формирования внешней визуальной-обстановки в нормальной ситуации и в различной по цехов он обстановке.

3. Модели естественных в искусственных аэрозольных образований, сопровождающих боевое применение противотанковых ракетных комплексов.

4. Методика оперативного создания баз данных задавното района местности, целей и оптических помех непосредственно в подразделениях я учебпых заведениях Вооруженных Сил.

Публикации. По результатам исследований, проведенных в процессе работы над диссертацией, опубликовано 17 работ.

6

Стгг"-ступз диссертации. Работа состоит нз введения, че-

тырех 1лаз, заключения, списка литературы. приложения. Работа изложена за 155 страницах, содержит 28 рисунков, б таблиц. Список литературы содержит 96 источников

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ По ввелепкп обоснована актуальность темы, сформулированы цель т основные лал^чп исследования. новизна и практическая ценность результатов исследования,-а также положения,'выносимые вазащиту.

Первая гллвя посвящена исследованию 'структуры-"' программно-шпаратпего комплекса тренажероз операторов противотанкового управ-шемого вооружения. '-' -.-- "

В целях снижения затрат па подготовку "операторов управляемого ¡ооружсния.'пояькиения г? эффектнзности, сокращения сроков подтотов-:•<•., ?хоноаяч ресурса технических систем, а текже уч читая ¡¿обрастающие дологические трсбоЕа;;ня, я хсзровоЛ лрактнкг используется обучение с фнмеаеикся грепзжеров.

В «¡'стоящее ьрем» создаются тренажерч с-разны.ч уровней техниче-;хо;о оснащенил и соответствующими обучающими возможностями. По-(евляющее cojii .:« î! я ci so существующих тренажеров операторов ПТРК для., имитации ;;:ieinней визуальной обстановки используют макет условной ¡естност». а также имеют в своем составе нянтагор прицела ПТРК,-

Исследоиаиая сложной недетерминированной системы «оператор— ГТРК» осуществляются с позиций системного подхода, когда человек рассматривается как глагнын компонент системы, функциями которого яв-¡яются восприятие, распознавание, предсказание, принятие и реализация 1ешения (управление).

Техническая система с оператором в контуре управления представ-

;яет эргатическую систему, описываемую уравнением

i(t)=Mr)+Bu(t), . - .

и = ~PCx(t) 1 '

де x(t) — вектор состояния; u(t) — вектор управления; A, S — матрицы параметров обьекта; С — матрица параметров информационной модели ПТРК; Р— матрица параметров оператора.

7 . '

Матрица Р характеризует особенности восприятия и переработка оператором поступающей виформацки и формирование «а этой основе управляющих воздействий. Поэтому основное внимание при создании тренажера оператора противотанкового управляемою вооружения должно быть уделено реалистичности визуальной информации.

Вероятность попадания управляемой ракеты в цель в наибольшей степени определяется точностью слежения оператора за целью, которая, в свою очередь зависит от видимости цели. Основная причина возникновения ошибок слежения заключается в ухудшении условий функционирования оптических каналов наведения из-за атмосферных явлений и аэрозольных помех, возникающих при боевом применении П'ГРК.

Помехи, сопровождающие боевое применение управляемых ракет, подразделяются на естественные (собственные) и искусственные. Особенностью пыледыиоаых (аэрозольных) помех является ах универсальность в части воздействия па отдельные элементы комплексов. Пылгдьшовые но-нехи ослабляют видимость объектов н целей в основном за счет рассеивания и поглощения излучении оптического диапазона, что приводит к существенному снижению дальности действия и разрешения штатных оптических и оптико-элехтронных приборов. Возникновение этих помех и их су-ществовапсг определяются конкретными условиями боевой обстановки, характере}' местности л состоянием приземного слоя атмосферы. В дальнейшем рассматриваются аэрозольные поиехн, как один из меаее изученных элементов помеховой обстановки, вносящей основной вклад в ухудшение условий функционирования противотанковых комплексов.

Изменение состояния приемного слоя атмосферы" и наличие в пирамиде видимости аэрозольных образований оказывают существенное влияние на степень насыщенности картинки. Основными физическими процессами, влияющими на сцену визуализации, являются:

1. диффузия в прпзеипом слое атмосферы;

2. рассеяние и поглощение излучения на частицах дисперсной фазы пыледыиовых облаков;

3. конденсационные процессы'водлаых паров атмосферы на частицах дисперсной г] -13ы аэрозольных облаков;

4. явления зрите.~ьпото восприятия.

8

Анализ существующих критериев оценки влияния аэрозолей на видимость объектов показал, что одной из основных характеристик, описывающих функционирование оптнчгских каналов, является спектральный коэффициент прозрачности атмосферы х^,. В дизпазоне длин волн 0,4 ... 14,0 мкн величину хл определяют молекулярное рассеяние, молекулярное поглощение н аэрозолъпое ослабление. Введя соответствующие компоненты функции ъмг , и ~А0 , в силу взаимозависимости указанных процессов, имеем

хл = хмр "'лет (?)

Анализ характеристик для спектратьного коэффициента прозрачио-

спк гА показал, что значимыми факторами являются

— длина волны излучения от объекта Л; '- ,

— шкряна зазора- кежду. объектом и светорассеглзающ.чм слоем относительно расстояния от наблюдателя до объекта т-, »'

— функция распределения частиц по размерам п(г);

— концентрация частиц N. • '

Данине факторы не учитывают влияние «етеоусговин и флуктуации параметров аэрозольных образований, что не дает возможности полностью оценить влияние искусственных .аэрозольных помех и оцепить зидимость объектов в сцене визуализаций. Для реиення данной проблемы необходимо иметь комплексные критерии, позволяющие учесть все особенности функционирования системы визуализации в помеховой обстановке.

Оператор имеет возможность видеть объекты из-за их контраста с фоном. Поэтому логично в качестве критерия оценки влияния помех кс-. пользовзть функцию видимого контраста Естественный виднный коптраст снижается из-за атмосферного ослсбл?пи:1 при удалепни обьекта от наблюдателя:

А= К,

Я*

е~ит. ' (3)

где л п —--- — истинныи контраст;

° ВФ(Х) Во— истинная яркость фона;

— видимая яркость фона; а— коэффициент ослабления атмосферы;

1т— глубина видимости в сцене вйзуализяции.

Использование е качестве критерия функции видимого контраста позволит производить количественную оценку влияния аэрозольных помех на видимость обьскгов.

Так как оператор в основное использует визуальную информацию, рассмотрим кшттатор визуальной обстановки (ИБО), предназначенный для создания у оператора представления об окружающем пространстве.

Такие кц статоры состоят из устройства нидт.кацнн, являющегося оконечным устройств о к и служащим для формирования изображения видимых объектов; системы выдачи данных, формирующей координаты расположения наблюдателя в сцене визуализации; компьютерного генератора изображения.

Формирование в иди к ой картины местности происходит на основе исходной информации, заложенной в базе данных. База данных содержит информацию о размерах всех видимых объектов моделируемой сиены визуализации, об условиях наблюдения отдельных компонентой, о цвете и текстуре всех объектов, об условиях исключения 1руппы обьехтоь из обработки, об условиях сиены порядка вызова сегментов, являющихся укрупненными единицами описания визуальных моделей.

По требованиям,-предъявляемым к техническим средствам обучения, компьютерный генератор изображений должен обеспечить синтез аакси-нальво реалистичной картины. Реалистичность изображений обусловлена тремя основвьши факторами:

— описанием (коделированкеи) изображений;

-г разработкой и выбором иатеиатнческих средств обработки к анализа изображений;

— аппаратной реализацией математических методов работы с изображениями.

■Задачи, связанные с получением формальных описаний изображений как объектов анализа н разработкой и созданием процедур анализа и распознавания решаются с помощью изучения внутреннего строения, структуры а содержания изображения как результата тех операций, при помощи которых изображение может быть построено из подызображеннй и

других объектов болез простой природы.

10

Весь пролссс обработки изображений, включая построение формального описания, можно рассматривать как реализацию на изображении некоторой снсгемы преобразований, которые определены на классах эквивалентности, предстазляющих ансамбли допустимых изображений

Процесс обработки = {О, й,1, <р, а }, (4)

где О — множество объектов трехмерного- пространства, составляющих сцену визуализации;

5 — множество объектов двумерного пространства, составляющих изображение паустронстве индикации;

/— множество промежуточных представлений;

9? — множество фупкцпй преобразования, позволяющих поэтапно проводить анализ а обработку изображения;' .

— функция стратегии, определяющая порядок, в котором должны применяться функции из

В связи с вышеизложенным особую акгуальпость приобретают методы организации баз данных спстеи визуализации.

Во второй глпке разрабатывается кггематкческая модель атио-сфсрн!,IX явлений к аэрозольных понех. .

В данной работе а качестве критерия количественной и качественной оценки оптических помех в сцене визуализации используется функция видимого контраста. Для этого была разработана структура математической модели расчета функции видимости и система допущений, необходимых для моделирования.

Математическая модель содержит: .

— расчет метеорологических параметров в пирамиде' видимости в условиях их изменения во времени;

— расчет мгновенной концентрации помех на линии визирования при изменяющихся временных и пространственных характеристиках;

— расчет текущей интегральной концентрации аэрозольных частиц по всей глубине пирамиды видимости;

— расчет коэффициентов ослабления видимости с учетом изменяющейся флуктуации концентрации и воздействия метеопараметров;

— расчет значений видимости при нахождении в пирамиде видимости аэрозольных помех.

Данная нодель разрабатывалась с учетом следующих допущений:

— ослабление энергии излучеиия происходит тольхо за счет ее рассеяния и поглощения на частицах дисперсной фазы;

— все частицы дисперсной фазы представляют собой однородные изотропные сферы, рассеивающие световой поток в ранках классической теории рассеяния;

— яркость фона принимается разномерной без учета влияния цвета;

— коэффициент атмосферного ослабления в течении всего времени выполнения упражнения вну1ри лираинды видимости не изменяется.

Расчет параметров приземного слоя атмосферы содержит скорость трения V«у, масштаб Мотшпа-Обухова ¿, скорость ветра иг на высоте ¿. потенциальную температуру 0, число Ричардсона Л,.

Скорость трения ищр предстазляет собой флуктуации момента турбулентности в вертикальном направлении:

и - к'Аи т

тр ~ ТТл ' ( )

М 4-

где ^ = 0.13 — постоянная фон Кармана;

¿1] » и2 - £//— разность скоростей ветра на высоте нижней и верхней границы исследуемого слоя;

• 20— коэффициент шероховатости.

Среднее зпачение коэффициента 2о> достаточное для целей моделирования, рассчитывается по формуле

20=—(6) & ■ -

Масштаб Моннна-Обухова I вычисляется как форма флуктуации турбулентности: ■

* , • (7)

где р = 1.3 кг/ы3 — плотность воздуха;

СР— удельная теплоемкость воздуха;

То— средняя температура приземного слоя атмосферы в °К;

Н — вертикальный поток теплоты. Определяется в соответствии с состоянием приземного слоя атмосферы.

12

и г, нХ:

Глубина слоя смещения ¿¿вычисляется по уже известным значениям

(8)

V / '

где/—параметр Корнолиса.

Скорость ветра и'с вычисляется по двум формулам, так как существенно зазнсиг от устойчивости приземного слоя атмосферы, которая может определяться насштабом Монина-ОбуховаX.

При устойчивом или нейтральной состоянии приземного слоя атмосферы (X > 0) Цс вычисляется по формуле: \

£/е=

К

1п —+.4.7 —

При неустойчивом состоянии приземного слоя атмосферы (X < 0), и, вычисляется из выражения: '

и,

К

1+

№

Ъгга^

(10)

где/г{—высота пограничного слоя.

Анализ этих параметров позволяет определить класс стабильности приземного слоя атмосферы, что необходимо для дальнейшего расчета мгновенной концентрация. г

Расчет мгновенной средней концентрации С£ аэрозольного облака шлейфаупрааляеиой ракеты производится по модели Гиффорда:

а=

{Ъ1)"-су-а,-иг {2

у

ехр

2<т?

+ ехр

(2т + 2„ + 2(1))' .2а*

(П)

где <2К = —-— расход аэрозолеобразующего состава; .

тт— масса аэрозолеобразующего состава;

:р — время, в течении которого расходуется вся масса;

2г— высота линии визирования;

— эффективная высота центра насс аэрозольного облака;

13

х

Оу , Cz — среднеквадратичные отклонения концентрации принеси а направлениях Y и Z соответственно.

Интегральное значение концентрации С^ по всей длине аэрозольного облака / рассчитывается по формуле:

C=jCrdi. (12)

о

Интегрирование производится в каждый момент всего времени существования аэрозольного облака,

Величина истинного, контраста зависит от коэффициента аэрозольного ослабления оао\

CT^rjJjr'K^r, (13)

о

гдеЯосл— фактор эффективности аэрозольного ослабления.

Расчет оа0 производится в каждой точке оптической грассы, а затем суммируется при интегрировании по всей глубине пирамиды видимости.

Величина истишюто контраста после прохождения аэрозольного облака определяется исходя из закона Бугера

• (вч . V (вч у ( < ^

LjL_! = /.-1 exp -Jajfl . (14)

где/— протяженность аэрозольного облака.

Рассмотренная мйтоднка расчета функции видимого контраста удовлетворительно согласовывается с экспериментальными данными.

В третьей главе рассматриваются вопросы структурной обработки баз данных тренажеров операторов противотанкового управляемого вооружения.

База данных состоит из сведений об объектах моделирования, которые занесены такиы образом, чтобы было удобно моделировать картины визуального наблюдения за внеш вей средой.

Иерархическая структура формальных описаний изображений определяется наличием в сцене визуализации управляющих примитивов типа «разделяющая плоскость» и «охватывающая сфера».

Символьный файл базы данных представляет собой древовидную

структуру, что в общем случае может рассматриваться как многомерное

14

упорядоченное множество. Это позволяет найти эффективный подход к описанию последовательного размещения узлов дерева

Если сцену визуализации рассматрввать как множество объектов

данных .....я,}, то тогда набор вложенных множеств VХО =

• ■ •, УХ1р)} < будет определяться его разбиением Р(8) = {3/,..., Я*} е Если предположить, что {{51}, . . . , {5,}} = { УХ^п-ч), .... У-Х1?) }, тогда для каждого УХО, 1 5 г < р-п существует отношение эквивалентности Ч;, которое определяет разбиение Р{УХО) с У. Таким образом, дерево определяется парой

(5, {<?,,... .V*}), (15)

где р » {171, . . . ,Цр-л} — множество отношений эквивалентности, которое определяет набор множеств.

Для поставленной задачи требуются структуры, которые порождаются бинарными отношениями без хаккх-либо ограничений.

Такая структура определена как пару

(5. {*,...., *„}). (16)

гдер — множество отношений Я, с 5 х таких, что А - У Д,, 3 э

\iiir

3 = уз?, и 5 = . ;

ИНГ

Множество р отношений И; = {(о^ 6*} |с Д1 х 4RclAx.Bc.SxS определяется множеством высказываний 71 = ( р1.....рк}. Следовательно, рассматриваемая структура данных должна определяться как триада (А, п, В). В этом случае элементы области определения а} е А не являются ссылочпьшн элементами, поэтому для узлов структуры данных (подкножеств Б; с Б), в качестве условия вхлючения элемента БД в изображение мож^т быть определена любая комбинация элементов а, е А,ехе В и р, е гг.

Элементы в подобной структуре идентифицируются с помощью ключа, т. е. адресной функцией такой структуры являете? отображение вида.

а (17)

где/С— множество ключея,

А/—множество узлов базы данных.

и

Адресная функция может быть задана в виде таблицы. Для этого с каждый высказыванием ел связывается строка словаря (признак, изо-• бражение) «= (а, /а = {Ь е31, ^¿(а,^}).. Недостаток этого метода состоит в том, что для получения достунг к нножеству для давнего элемента области определения а е .4 необходимо просмотреть множество признаков Д,. Другим недостатком этого метода является односторонняя связь между признаками и изображениями, т. е. для ответов на запросы (А, (лЫМ) и ({аЬ т. {&}) необходимы отдельные словари. Данные недостатки ликвидированы првмениен к разработке словарей метод ситуационного управления.

С точки зрения этого метода совокупность знаиий о состоянии сяс-'теыы управления в определенный ыоыент аремеш; и знаиий о технологии управления называют полпой ситуацией. Текущей ситуацией называют совокупность всех сведений о структуре обьехта управления и его функционировании в данный момент времени. Элементарней акт управления можно записать как

. (1£)

Задача построения сценария предполагает поиск на множестве конкретных ситуаций^} такого разбиения на классы, при котором каждый класс £5* ниел бы в рамках данной ыоделн управления некоторую "разумную" интерпретацию процесса управления ситуацией. На множестве полных ситуаций необходимо выделить такое множество классов чтобы каждый из них допускал "разумную" интерпретацию для процедуры поиска решения по управлению объектом. Это означает, что классификация по некоторому основанию должна быть согласована с классификацией на множестве управлений {У*}. Поскольку решения по управлению обладают некоторой структурой, то требуется соотнести уровни управления с уровнями классификация. Если имеется управление (решение) и, которое состоит из я последовательных управлений, то возникает п уровней классификации. Иерархическая структура, форнируемая в классификаторе, отражает ситуативную классификацию, соответствующую сценарию обучающей ситуации.

Поскольку изображение может рассматриваться как случайный процесс, то оценка качества изображения базируется на совместном исполыо-

16

вании корреляционных методов обработки случайных процессов с применением методологии теории ситуационного управления и распознавания образов.

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований принятых решений.

Особенностью тренажера оператора противотанкового управляемого вооружения являются высокие требования к реалистичности моделирования ландшафта и целен с возможностью использования реальных районов для обучения.

Поскольку качество обучения оператора напрямую зависит от реальности отображаемой местности, ее качества, степени детализации и соответствия реальной карте местности, то база данных этого тренажера формировалась на основе фотографий реальной местности.

При фотографировании известны: углы зрения фотоаппарата по горизонтали и вертикали, высота фотоаппарата при сьемке, а также параметры снимаемой (попавшей на снимок) местности.

На местности выделяются опорные точки, по которым а дальней-ыеи проводится обработка фотографии. Координаты (дальность, высота и т. п.) каждой опорной точки были замерены на местпости. Используя геометрию получения снимка и параметры контрольных тбчек, для каждого пиксела изображения рассчитывались трехмерные хоординаты положения этого участка местности.

Поел? сканирования я преобразования получепиого изображения к формату 800x600 пикселов и удаления цветовых шумов, па изображение накладывается сетка высот и расстояний У7. Шаг координатной сетки аыбнрается в соответствии с топографической картой местности, которая содержит абсолютные и относительные размеры обьехтов-оряентнров и расстояния до них. Промежуточные точки и соответствующие им расстояния определяются интерполяционнымя методами.

Необходимое качество обучения достигается в даниом тренажере за счет высоко реалистичного изображения реальной местности, з цели а изображения объекта управления накладываются из подготовленную подстилающую поверхность.

п

При создании сценария тренировочного упражнения определяются условия проведения тренировки, определяются параметры, описывающие полную ситуацию. На основании этих данных проводилось моделирование функция в идеи ого контраста в диапазоне от 1 до 3000 метров. Результатом моделирования является зааиснность видимости объектов от расстояний их до наблюдателя.

На основании этого графика рассчитывается маска, которая накладывается на исходное изображение. Маска представляет собой сетку с переменный шагом, где каждый з'зел сетхя представляется пикселом серого цвета. Размер маски, как и размер нсходпого изобргжекля должен быть . 800x600 пикселов. ,

Для того, ч;обы оценить качество полученного изображения проез-водится поиск устойчивых матриц изображая (Л)^},, и устойчивых объектов в них на основе аяализа функционала вида:

^ = ¿В(<л , я = / = ¡X (19)

.1-0

где В — двоичный бит потока информации;

Т„ — длина кортежа бит из потока информации;

(2— количество анализируемых кортежей (обьек выборки). Оценка качества изображение организуется при последовательном вычислений (19) в сравнении его с эталоном я* по критерию навпхуаа функционала вида

х----, я = А = 0.Я. , (20)

. т< I <-1 :

Подобная диаграмма мало пригодна для анализа качества полученного изображения. Поэтому требуется по данному набору точек построить гладкую кривую. Из нескольких возможных способов построения гладких кривых выберем форму В-сплайна. Сложив кривую видимого контраста н кривую матрицы изображения можно сделать вывод о качестве рассчитанной маски и необходимости корректирующих изменений.

Диапаз<*н изменения естественного видимого контраста от 0 до 1 делится на 10 уровней. Расстояние от наблюдателя, соответствующее уровш естественного видимого контраста определяется как

18

Полученные расстояния соответствуют размещению в сцена актуализации управляющих примитивов типа «разделяющая плоскость». В каждой зоне определяются зна-тимые обьскты-ориекгиры. Эти объекты вырезаются из основного изображения п объекты, соответствующие определенной зоне заключаются а управляющий примитив типа «охзашпающая сфера».

Цели разрабатываются в виде пэзней, заключаются н управляющий примитив «охвашваюшая сфер;» и через преобразование пр-ивязки подключаются к сцепе визуализации. Модели аэрозольных облаков разрабатываются также в гиде граней. Все примитивы «охватывающая сфера», принадлежащие изображению, в соответствии со сценарием н степенью удаленности от наблюдателя организуются в иерархический траф. Каждый уровень иерархия подстилающей поверхности выделяется в отдельный слой а отделяется от другого прозрачным слоем. Синтезированные объекты размещаются в соответствии со сценарием в прозрачных слоях изображения. Оценка качества полученного изображения производится с использованием методов ситуационного управления и распознавания образов в двумерном пространстве с учетом временных характеристик существования аэрозольных образований.

В результате проведенных исследований разработала инженерная методика создания баз дааных системы визуализации для тренажера оператора противотанкового упрхчляемого вооружения

Экспериментальные исследования предлагаемой методика подтвер-, дала возможность ее применения для формирования тренировочных упражнений любой сложности для згдапиого участка местности. Сценарий, на основе которого проводилась апробация результатов, создазался с учетом особенностей источников аэрозольных облаков, кляматичесхих условий, времена суток, а также с проязгольпыи количеством целей.

Материалы исследования реализованы в макетном образце тренажера противотанкового управляемого вооружения, который прошел предварительные испытания и получил положительную оценку, подтвержденную актами внедрения.

В заключении сформулировали основные результаты работы и перспективы их использования в дальнейших исследованиях.

•В приложении представлены документы, подтверждающие внедрение результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. На основе системного анализа профессиональной деятельности оператора противотанкового управляемого вооружения сделан вывод, что обучение основным профессиональным навыкам должно проводиться с учетом наличия в пирамиде видимости аэрозольных образований. В качестве основного критерия влияния атмосферных явлений и аэрозолей нз .эффективность функционирования оптических каналов наведения былх выбрана функция видимого контраста.

2. Разработана структурная схема расчета функции видимого контраста с учетом системы допущений, определяющих условия ее функционирования и границы применения, и модель приземного слоя атмосферы, применяемая для определекия метеорологической видимости для соответствующих классоь стабильности атмосферы.

3. Предложено расчет модели аэрозольных помех на лкнан визирования проводить с учетоы мгновенной концентрации, текущей интегральной концентрации аэрозольных облаков в коэффициента ослабления видимости. Модель расчета функции видимого контраста рассчитывается с учетом естественной ярпостк фона, метеорологической видимости и конденсационных процессов, происходящих в атмосфере.

4. Разработана модель обработки информация с учетом использования в тренажере реального оборудования, в состав которого входит оптический монокулярный визир.

5. В качестве внутренней структуры базы данных системы визуализации выбрана ассоциативная структура, порождаемая бинарными отношениями без каких-либо ограничений: Адресная функция этой структуры позволяет определять условия включения элементов базы данных в изображение в соответствии с методическими требованиями.

20

6. Предложена и г; пру ментальная методика оценки адекватности и точности моделирования внешней визуальной обстановки.

7. Результаты апробации и практического применения методики свидетельствуют о ее эффективности. Экспериментальные исследования показали возможность использования дайной методики в тренажерах операторов противотанкового управляемого вооружения, в -состав которых входит реслыюе оборудование с оптическим каналом наведения. Макетный образец тренажера оператора противотанкового управляемого вооружения получил положительную оценку, подтвержденную актами внедрения диссертации.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Александров В. Г., Годунов А. И., Дригалипа М. Е. Опганпзация вычислительных систем тренажера. В сб.: "Повышение эффективности обработхи информация па базе математического и машинпого моделирования". Материалы Всесоюзной конференции. — Тамбов, ТВВАИУ, .1989. -С. 13-14. ^ .

2. Годунов А. И.,' Демин С. Б., Дригалипа М. Е. Машинное моделирование трехмерных сцеп а 'авиационных тренажерах. В сб.: "Повышение эффективности обработки ипформацки на базг математического и машинного моделирования": Материалы Всесоюзной конференция. — Тамбов, ТВВАИУ, 1989. — С. 14-15.

3. Альшип В. М., Годунов А. И., Дригплила М. Е. Организация обучающих систем индивидуального пользования. В сб.: "Проблемы применения технических средств в формировании профессиональных навыков при первоначальной подготовке летпого состава". Материалы 2-ой Всесоюзной паучно-практической конференции. — Актюбинск, АВЛУГА, 1939. - С. 15-17.

4. Годунод А. И., Дрпгалина М. Е., Тимошенко А. Т. Особенности построения технических средств обучения па базе ЭВМ. В сб.: "Проблемы применения технических средств в. формировании профессиональных на-

21

выкоа при первоначальной подготовке лгтиого состава". Материалы 2-ой Всесоюзной научно-практической конференции. — Актюбинск, АВЛУГА, 1989.- С. 17-19. .

• 5. Тимошенко А. Т., Дригалнна М. Б. Исследование графических возможностей ПЭВМ в процессе аодготовки специалистов по техническим средствам. Б сб.: "Применение машинной графики в моделировании и обучамщкх . системах"; стер каш- запального •'■- е е к к и ар а.'; - - Пенза;

лдптн, 198?. - с. 27-28. Л- ■

.6. Годунов' -А.' К., Альшна Д ■ М.. ■Дригаяйка-.М.-. ЕоКонцвпция ио-стрслшя обучающих систем' япдпвидуальиого .пользования. .0. сб.; "Опгн-•мкзецяя легкой зкпьтуг.тгц!:;; п онсвдасЕшх .услоанкх е особых ситуациях". Сб. цаучаых трудов. — Л.: ОЛЛГА, 1989.— С. 78-82. '

7. Аясксяядроа В. Г., Бреиьхо А. В., Дрпгааинг ГЛ. Е., Щнхаяееа А.К. Ооганиз51д::?г специализированных'графических средств ?. аломагкзкро-«таных. обучающих" системах. В сб.: .'Применение ииной граф и км п >,к>делнровгик'» н обучающих системах". Матер кали зонг-литого се:,мшара. — Пенза, ПД1ГГП, 1990. — С. 43-44. .

8. Др и галки а М. Е. Представление визуально;! информации в обучающих устройствах па базе ПЭВМ. В сС.-. "Пркмеиснке мй;;; никой графики в моделировании и обучающих системах*. Материалы зонального семинара. — Пенза, ПДНТП, 1990. — С. 44-45.

9. Годунов А. И., Дрнгалина М. Б. Учебно-тренировочные системы для подготовки авиационных специалистов. В сб.: "Повышение эффективности средств обработки информации на базе матемагнческого и машинного моделирования". Материалы 2-ой Всесоюзной конференции. — Тамбов, ТВВАИУ, 1991. — С. 250-251.

10. Годунов А. И., Дригалина М. Е. Интеллектуальный тренажер. В сб.: "Методы управления системной эффективностью функционирования электрифицированных и шиютажно-навнгационных комплексов". Материалы Всесоюзной паучпо-техппчсской конференции". — Киев, КНИГА, 1991.—С. 96-97. '

11. Альшип В. М„ Дригалина М. Е. Оценка деятельности как главный критерий функционирования обучающей системы. В сб.: "Методы

управления системной эффективностью функционирования эдектрнфнци-роваиных а пвлотажзо-навигзцконных комплексов". Материалы Всесоюзной научно-технической конференции". — Киев, КНИГА, 1991. — С. 9798. ■

12. Годуяоз А. И., Дриголнпа М. Е., Шнхалгез А. Н. Методы фор-нироваяия изображений з обучающих устройствах индивидуального пользования. В сб.: «Треяажеры а компыотеркзацпя профессиональной подготовки». Материалы 3-ей Всесоюзной конференция. Княгз 3. — М., 1991. — С. 241.

13. Годунов А. И., Дригалина М. Е. Модульный подход к арухгуре авиационных тренажеров. В сб.: "Безопасность полетов' ¡1 человеческий фактор з авиации". Материалы VI Всесоюзной научпо-практнческой конференция. - Я., ОЛАГА, 1991. — С. 52-53.

14. Годуноз А. И., Куприянова М. Е. Обучающие системы с элементами искусственного интеллекта В сб.: "Повышение эффективности средств обработка информации па базе математического а машинного моделирования". Материалы межреспубликанской конференции. — Тамбов, ТВВАИУ, 1993. — С. 274-275. . .

15. Куприянова М. Е. Методы построения дипамнчесхнх я информационных моделей азнгцзонвых тренажеров. В сб.: "Актуальные проблемы анализа н обеспечения надежности а качества приборов, устройстз а систем". Материалы международной научно-техпнчесгой конференции. — Пенза, ПДНТП, 1996. - С. 27-28.

16. Купряяноза М. Е. Методика проектирования баз данных для хомпьютерзых генераторов нзобрхкензя. В сб.: "Теория н практика имитационного моделирования н создания тренажеров". Материалы международной научно-технячесгоЗ конференция. — Пенза, ПДНТП, 1998. — С. 33-34. *

17. Куприянова М. Е. Информационные технология как основа профессиональной подготовки.■ В сб.: «Информатизация за рубеже веков». Материалы научно-технической конференция. — Пепза, 1999. — С. 45-48.

JJbj^y

ВВЕДЕНИЕ.

1. Структура аппаратно- программного комплекса тренаже ра оператора ПТУР.

1.1. Анализ предметной области.

1.2. Управление процессом обучения.

1.3. Анализ методов имитации сложных метеоусловий 14 аэрозольных помех.

1.4. /Анализ методов построения баз данных систем визуализации.

1.5. Выводы.

2 . Принципы построения математической модели атмосферных явлений и аэрозольных помех.

2.1. Особенности математической модели расчета функции видимого контраста.

2.2. Мо д е л ь в ли я ни я а т мо с ф е рных я в ле ний.

2.3. Разработка модели влияния аэрозоль ных поме х.

2.3.1. Модель аэрозольного облака от продуктов сгорания ПТУР.

2.3.2. Модель расчета аэрозольного облака от специальных дымовых средств.

2.3.3. Анализ влияния конденсационных процессов на аэрозольных частицах пыледымового облака .^д

2.4. Модель расчета функции видимого контраста.

2.5. Выводы

3. Разработка основных положений структурной обработки баз данных систем визуализации.

3.1. Принципы формирования внешней визуальной обстановки тренажера оператора пр отивотанковог о управляемог о вооружения.

3.2. Анализ представления ассоциативных структур баз данных системы визуализации тренажера.

3.3. Методика оценки адекватности моделирования внешней визуальной обета

JhlCD КИ •

3.4. Выводы.

4 . Экспериментальные исследования принятых решений.

4.1. Требования к моделированию ситуационной . обстановки в тренажере.

4.2. Моделирование атмосферных явлений

4.3. Моделирование аэрозольных помех.

4.4. Выводы. q А у ТТТПЦ F Ч'Т/ТТГ 1 ^ f,

Эффективность боевого применения противотанковых ракетных комплексов (ПТРК) в различных условиях: современного боя во многом определяется уровнем обученности операторов. Анализ современных тенденций развития ПТРК и результаты исследований, проводимых в данной предметной области, показывают возрастание объема и роли общих знаний оператора в алгоритме боевого функционирования, которые включают знание основ боевых действий артиллерийских подразделений, материальной части используемого вооружения, визуального отображения бронеобъектов вероятного противника, умение действовать в сложных и нештатных ситуациях и многое другое.

Изучению вопросов развития ПТРК и совершенствования технических средств профессиональной подготовки посвящены многие работы как российских так и зарубежных ученых. Значительный вклад в решение рассматриваемой предметной области внесли Непобедимый С.П., Лискин В.М., Коротеев Г.Л., Махлин P.C., Шишов Ю.А., Басалов Ф.А., Венда В.Ф., Шадриков В.Д., Дрынков A.B., Красовский A.A., Годунов А. И., Анашкин И.Н., Адаме Д. А., Гордон A.B., Гришин С.К., Зефиров A.C. и многие другие, а также коллективы 3 ЦНИИ МО РФ, ЦНИИ информации, Михайловской артиллерийской арса-демии, Пензенского артиллерийского инженерного института, Пензенского конструкторского бюро моделирования, НПП «Эра», Тульского ВАИУ и другие.

При обучении операторов ПТРК в настоящее время широко используются технические средства профессиональной подготовки, в состав которых входят тренажеры огневой подготовки. Тренажеры предназначены для формирования и совершенствования навыков и умений у операторов в процессе работы в искусственно созданных условиях, моделирующих с определенной степенью приближения реальную боевую деятельность . Основной целью оператора при выполнении боевой задачи является визуальный поиск, обнаружение, распознавание и поражение бронеобъектов противника.[19]

В настоящее время существующие средства подготовки операторов ПТРК, в основном, формируют навыки работы с системами наведения ракеты в цель. Общим недостатком данных средств является их разрозненность, мешающая формированию у оператора единого образа системы наведения и пониманию логики выполнения алгоритмов профессиональной деятельности. Кроме того, существующие средства не моделируют динамические свойства реальных систем наведения.

Наличие оптического канала наведения в системе управления делает ПТРК весьма чувствительным к воздействию аэрозольных помех, возникающих при боевом применении комплексов. Воздействие подобных помех связано с ухудшением видимо с ти цели оператором, что приводит к снижению вероятности поражения цели с первого пуска и живучести ПТРК на поле боя. Аэрозольные помехи могут быть естественного (туман, дождь, облачность) и искусственного (пыледымовые облака от движения техники, специальные дымовые средства, разрывы снарядов) происхождения.[13,14]

Эти соображения делают задачу обучения операторов работе в сложной оптической обстановке одной из главных задач профессиональной подготовки в целом.

Целью настоящего диссертационного исследования является обоснование принципов, выбор методов и средств организации обучающей информации тренажеров операторов ПТРК, а также разработка инженерных методик создания обучающих ситуаций для внедрения их в процесс профессиональной подготовки .

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

1. разработать методику построения системы визуализации тренажера с использованием фонового изображения фотографического качества;

2. разработать методику подготовки исходных данных для системы визуализации, ориентированных на использова-ни е ф о т о г р афиче с ких из о бр ажений;

3. разработать методику ввода траекторий перемещений подвижных объектов;

4. разработать структуру и отдельные модули модели сложных атмосферных явлений и аэрозольных помех;

5. разработать структуру базы данных системы визуализации, обеспечивающей формирование максимально насыщенного и реалистичного изображения;

6. экспериментально проверить результаты работы и внедрить их в макетный образец тренажера оператора противотанкового упр а в л я е мо го в о о ружения.

Для решения поставленных задач используются методы, базирующиеся на использовании имитационного моделирования, ситуационного управления, методах формирования реляционных баз данных, методах компьютерной графики и распознавания образов.

Принято считать, что эффективность применения тренажеров зависит от того, насколько полно они воссоздают существенные компоненты профессиональной деятельности, в какой степени способствуют формированию необходимых навыков. Учитывая особенности функционирования различных анализаторов человека, специалисты стремятся к тому, чтобы такой тренажер позволил создать наиболее полную и точную копию информационной модели работы комплекса в реальном масштабе времени в виртуальной среде, максимально приближенной к реальной.

Современная тренажерная система представляет собой сложнейшее техническое устройство, содержащее в своем составе модели (имитаторы) отдельных систем. Поскольку основные операции при работе ПТРК выполняются визуально, остановимся более подробно на имитаторе визуальной обстановки, который представляет обучаемому информацию о состоянии окружающей среды и положении обучаемого в данной среде.

Данный имитатор является тупиковой подсистемой, работающей только на прием исходных данных. Подобное ограничение обуславливается необходимостью обеспечения максимальной скорости обработки информации при работе тренажера в реальном времени. Но при этом все характеристики имитатора визуальной обстановки должны быть скоррелирова-ны с имитаторами других систем, с тем, чтобы в нем наиболее полно воспроизводились все характеристики реальной системы. До последнего времени подобные имитаторы строились на основе компьютерных генераторов изображения, которые представляют собой специализированный программно-аппаратный комплекс. Математическое обеспечение подобных комплексов позволяло имитировать практически все визуальные эффекты с высокой степенью достоверности. Однако высокая стоимость подобных комплексов сдерживала их применение при создании тренажеров малой стоимости.

Бурное развитие компьютерной техники в настоящее время позволяет создавать имитаторы визуальной обстановки на базе персональных вычислительных машин. Но при этом существующее программное и математическое обеспечение компьютерных генераторов изображения оказывается несовместимым с новой аппаратной платформой. Требуется разработка методов, позволяющих организовывать математическое обеспечение тренажерных систем в применении к новым технологическим требованиям.

Для многих задач обучения (особенно связанных с адекватностью зрительного восприятия информационной величины) необходимо учитывать закономерности восприятия, которые изменяются в зависимости от угла зрения, дальности видимости и состояния окружающей среды, т. е. наличия монотонных (типа тумана) и немонотонных (типа рваной облачности, задымленности, пылевых облаков и т. п.) аэрозольных помех.

На основе обобщения накопленного опыта моделирования внешней визуальной обстановки представляется важным решение задачи моделирования зависимости воспринимаемой величины от расстояния.

В работе развивается концепция разработки баз данных систем визуализации тренажеров, позволяющая получать за меньшее время, по сравнению с ранее применяемыми, максимально возможные по насыщенности и реалистичности визуальные картины.

Разработанные на основе методов организации математического обеспечения тренажерных систем методика создания схемы структурной обработки баз данных тренажерных систем может быть широко использована в различных отраслях, где требуется отработка навыков управления оборудованием как в нормальных, так и в аварийных ситуациях.

На з ащиту выно с я т с я:

1. Структура тренажера оператора противотанкового управляемого вооружения с использованием реального оборудования с оптическим каналом наведения.

2. Методика формирования внешней визуальной обстановки в нормальной ситуации и в различной помеховой обстановке .

3. Модели естественных и искусственных аэрозольных образований, сопровождающих боевое применение противотанковых ракетных комплексов.

4 . Методика оперативного создания баз данных заданного района местности, целей и оптических помех непосредственно в подразделениях и учебных заведениях Вооруженных Сил.

В работе исследуются задачи разработки новых, более совершенных, подходов в: созданию тренажеров как технических устройств целенаправленного воздействия на обучаемого с целью формирования профессиональных навыков.

Для моделирования таких систем необходимо рассмотреть их поведение в реальных условиях.

На основе информации, получаемой по информационным и исполнительным каналам, обучаемый формирует информационную модель предполагаемого поведения технической системы, которой он должен управлять в реальных условиях. Данная модель сравнивается с концептуальной моделью, заложенной в его памяти и обусловленной жизненным опытом, обучением, тренировкой. Концептуальная модель процесса управления представляет собой обобщенное мысленное представление о возможных состояниях технической системы, выполняемых задачах, способах их решения, влияния действий оператора на ее поведение, диапазон изменения параметров и влияния окружающей среды и т. д. Сопоставляя информационную и концептуальную модели, обучаемый формирует управляющие воздействия, передаваемые на систему управления.[29]

Функции обучаемого, которые необходимо сформировать для управления технической системой, можно распределить по иерархической структуре на управляющие воздействия на органы управления, после обработки приборной, акселераци-онной и визуальной информации, характеризующей поведение технической системы.

Таким образом, информационная модель процесса управления включает в себя информационную модель технической системы и информацию! о ее взаимодействии с внешней средой.

В структуре навыка управления двигательный компонент является интегральным показателем, отражающим полноту и качество переработки обучаемого информации, поступающей по каналам различных анализаторов. В конечном итоге почти вся информация, воспринимаемая обучаемым, реализуется в управляющих движениях. Поэтому для оптимизации математических моделей имитаторов систем и тренажера в целом вводится критерий управления, под которым понимается структура деятельности обучаемого.

Автор выражает благодарность научному руководителю д.т.н., профессору Годунову А. И. за помощь, оказанную при написании данной работы.

4.4. Выводы

2. Программно-методическое обеспечение тренажера оператора ПТУР используется для построения моделей информационных моделей рассматриваемой предметной области с использованием различных математических моделей, описывающих боевое функционирование ПТРК с учетом состава и так— тического построения группировки противника и климатических условий реалвного района местности.

3. Точность реализации математических моделей определяется задачами подготовки на конкретном этапе обучения. База данных системы визуализации тренажера формировалась на основании фотографической съемки заданного района

135 местности. Определены технические требования к подготовке фотографий и разработана методика обработки полученных фотографий с целью получения трехмерной цифровой карты изображения местности.

4. Определены условия проведения тренировки и параметры, описывающие полную) ситуацию. С учетом данных параметров разработан сценарий тренировочного упражнения.

Анализ оценки адекватности полученного изображения реальным физическим процессам показал возможность применения предлагаемой методики для компьютерных тренажеров операторов управляемого вооружения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Анализ существующих средств профессиональной подготовки операторов противотанкового управляемого вооружения показал, что в России и за рубежом практически отсутствуют средства, позволяющие обучать операторов решению тактических задач.

В лучшем случае возможности тренажеров ограничиваются воспроизведением тактического фона, в рамках которого выполняется задача по управлению подвижным объектом.

Возможности современных компьютерных технологий позволяют реализовать задачу профессиональной подготовки с наибольшей эффективностью и найменьшими материальными затратами. Использование персональной вычислительной машины в качестве инструментального средства обеспечивает выполнение требований по объединению разрозненных методик подготовки операторов ПТУР в единое целое.

2. Анализ профессиональной деятельности операторов проводился с позиций системного подхода, который рассматривает человека как основное интегрирующее звено системы. На основе данного анализа и особенностей применения непосредственно в подразделениях и учебных заведениях Вооруженных Сил тренажера малой стоимости разработана информационная модель, соответствующая по своим воздействиям на оператора реальному информационному полю для заданного алгоритма действий оператора.

3. Задачи оператора определяются визуальным поиском, обнаружением, распознаванием и поражением целей. В существующих образцах управляемого вооружения в основном используются оптические и электронно-оптические каналы визирования цели, степень функционирования которых определяется помехоустойчивостью их систем управления к различного рода пассивным и организованным оптическим помехам. Проведенный анализ характеристик, описывающих влияние атмосферных явлений и аэрозольных образований на работоспособность оптических каналов, показал, что необходим комплексный критерий, учитывающий влияние атмосферных помех и характеристики и источник аэрозольных образований. Поскольку обнаружение и распознавание целей производится за счет их контраста с фоном, то в качестве комплексного критерия, позволяющего учесть все особенности функционирования канала наведения в помеховой обстановке, была выбрана функция видимого контраста.

4 . Математическая модель расчета функции видимого контраста имеет модульную структуру и предназначена для определения изменения значений видимости объектов при наличии в пирамиде видимости аэрозольных и атмосферных помех. Поскольку модель является сложной и многофакторной, то она разрабатывалась с учетом допущений, определяющих условия ее функционирования и границы применения.

5. Изменение параметров аэрозольных образований во многом определяется состоянием приземного слоя атмосферы, его метеорологическими характеристиками. В качестве параметров, необходимых для дальнейшего моделирования были выбраны флуктуация момента турбулентности, параметр Ричардсона, масштаб Монина-Обухова, скорость ветра и потенциальная температура. На основе этих параметров определяется класс стабильности атмосферы.

6. Математическая модель влияния аэрозольных помех содержит модель аэрозольного облака от продуктов сгорания ПТУР, модель аэрозольного облака от специальных дымовых средств и модель конденсационных процессов на частицах аэрозольных облаков. Поскольку аэрозольное облако представляет собой распределение продуктов турбулентности в приземном слое атмосферы, то концентрация частиц в аэро-золвном облаке определяется значением мгновенной концентрации аэрозольных частиц и ее флуктуациями. Расчет флук-туаций, ввиду малых времен осреднения, предпочтительнее выполнять по модели внутренних флуктуаций и модели изгибающегося шлейфа. Выбор той или иной модели определяется классом стабильности атмосферы.

7. Математическая модель расчета функции видимого контраста учитывает истинную яркость цели, истинную яркость фона и величину внутреннего контраста, зависящего от солнечного и небесного света. Расчет истинного контраста проводился с учетом коэффициента аэрозолвного ослабления в каждой точке оптической трассы и его интегрированием ПО1 всей глубине пирамиды видимости.

8. Модель обработки визуальной информации разрабатывалась с учетом использования в тренажере реального оборудования, в состав которого входит оптический монокулярный визир.

9. Наибольшей полноты информационной модели внешней визуальной обстановки можно добитвся с помощью методов организации баз данных имитаторов визуальной обстановки тренажеров. Данные методы разрабатываются на основе исследования внутреннего строения, структуры и содержания изображения как уникального способа организации и представления изображения. В качестве структуры базы данных системы визуализации была выбрана ассоциативная структура, порождаемая бинарными отношениями, определенными на множестве объектов и их признаков, без каких-либо ограничений. Адресная функция такой структуры позволяет определить условия включения объектов базы данных сцены визуализации в обучающую ситуацию.

10. Ассоциативная адресная функция задается с помощью таблицы и ее обработка производится методом просмотра словаря. Избыточность базы данных устранена применением метода ситуационного управления. Па множестве возможных полных ситуаций определены классы соответствия возможным воздействиям на объект управления. Разработка сценария тренировочного упражнения решается как задача поиска на множестве полных ситуаций такого разбиения на классы, при котором каждый класс соответствует процессу управления ситуацией.

Предложена инструментальная методика оценки адекватности моделирования внешней визуальной обстановки.

11. Апробация результатов данного исследования показала, что программно-методический комплекс, предназначенный для построения информационных моделей рассматриваемой предметной области, дает возможность количественной оценки действий оператора по решению тактических задач в процессе обучения. Экспериментальные исследования показали возможность использования данной методики в тренажерах операторов противотанкового управляемого вооружения, в состав которых входит реальное оборудование с оптическим каналом наведения. Макетный образец тренажера оператора противотанкового управляемого вооружения получил положительную оценку, подтвержденную актами внедрения диссертации .

1. Авен О. И., Турин Н. Н., Коган Я, А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. — М.: Наука,1982. 464 с.

2. Автоматизированные обучающие системы профессиональной подготовки операторов летательных аппаратов / Л. С. Демин, Ю. Г. Жуковский, А. П. Семенин и др. Под ред. В. Е. Шукшунова. — М.: Машиностроение, 1986. — 240 с.

3. Аммерал Л. Машинная графика на языке Си. В 4-х книгах. Кн. 3: Интерактивная трехмерная машинная графика. Пер с англ. — М.: Сол Систем, 19 92. — 232 с.

4. Беляев С. Ю. , Коз елецкий Г. В. Визуализация трехмерных сцен в реальном времени на IBM PC/AT. — Программирование, 19 92, №4. С. 40-49.

5. Берлянд М.Е. Прогноз регулирования загрязнения атмосферы. — Л.: Гидрометеоиздат, 1985. — 271 с.

6. Браверман Э. М. , Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. — М. : Наука, 1983. — 4 64 с.

7. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. /Т . С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г. Дж. Нуссбаумер и др. Под ред. Т. С. Хуанг а. Пер с англ. — М. : Радио и связь, 1984. — 224 с.

8. Волков Э. П. Контроль загазованности атмосферы выбросами 'ГЭС. — М. : Энергоатомиздат, 1986. — 255 с.

9. Гилой В. Интерактивная машинная графика: Структуры данных, алгоритмы, языки. Пер. с англ. — М.: Мир, 1981 384 с.

10. Годунов А. И., Альшин В. М., Дригалина М. Е. Концепция построения обучающих систем индивидуального пользования. "Оптимизация летной эксплуатации в ожидаемых условиях и особых ситуациях". Сб. научных трудов. — Л.: ОЛАГА, 1989. С. 94-99.

11. Годунов А. И., Дригалина М. Е., Шихалеев А. Н. Методы формирования изображений в обучающих устройствах индивидуального пользования. В сб.: Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки. Материалы Всесоюзной конференции. — М., 1991. — С. 241.

12. Годунов А. И., Ермолов О. К., Меерович Г. Ш. Авиационные тренажеры и безопасность полетов. — М. : Воздушный транспорт, 1990. — 343 с.

13. Грегори Р. Л. "Глаз и мозг, психология зрительного восприятия". — М.: Прогресс, 1970. — 214 с.

14. Гренандер У. Лекции по теории образов. Пер с англ. — М.: Мир.

15. Т. 1. Синтез образов. — 1979. — 384 с.

16. Т. 2. Анализ образов. — 1981. — 448 с.

17. Т. 3. Регулярные структуры. — 1983. — 4 32 с.

18. Дригалина М. Е. Представление визуальной информации в обучающих устройствах на базе ПЭВМ. "Применение машинной графики в моделировании и обучающих системах". Материалы зонального семинара. — Пенза, 1990. — С. 19-20.

19. Дрофа А. С., Усачев А. Л. О видимости в облачной среде. Известия АН СССР. Физика атмосферы и океана. Т. 16, № 9, 1980. С. 933-938.

20. Забродин Ю. М. Исследование и моделирование деятельности человека-оператора. — М.: Наука, 1981. — 312 с.

21. Исследование методов компенсации запаздываний в информационных моделях авиационных тренажеров. / Годунов А. И., Куприянова М. Е. и др. Отчет по НИР. ПензГУ. — Пенза, 1994.

22. Исследование методов построения динамических и информационных моделей в тренажерах и обучающих системах. / Годунов А.И., Куприянова М. Е. и др. Отчет по НИР. ПензГТУ. Пенза, 1993.

23. Кальченко А. Г., Коваленко Г. В. Совершенствование организации летной работы на основе учета человеческого фактора // Итоги науки и техники, ВИНИТИ. Сер. Воздушный транспорт. — 1990. — с. 42-72.

24. Кауфман А. Введение в объемную визуализацию. — Программирование, 1992, №1. — С. 8-20.

25. Клыков Ю. И, Ситуационное управление большими системами. — М.: Энергия, 1974. — 136 с.

26. Кнут Д. Е. Искусство программирования для ЭВМ. В 3-х томах. М.: Мир, 1976-1978.

27. Красовский А. А. Основы теории авиационных тренажёров.— М. : Машиностроение, 1995.— 304 с.

28. Куприянова М. Е. Методика проектирования баз данных для компьютерных генераторов изображения. В сб.: "Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров". — Пенза, 1998. — С. 58-5 9.

29. Отчет по НИР "Проведение сравнительного анализа сертификационных требований зарубежных авиакомпаний и требований заказчика к современным авиационным тренажерам" / Перевод с английского, ПКБМ, 1991. — 70 с.

30. Разработка синтезирующей системы визуализации для решения спецзадач. Отчёт по НИР ИАиЭ СО АН СССР, Новосибирск, 1989, per. N 81083905.

31. Разработка системы визуализации для тренажёров гражданской авиации. Отчёт по НИР. ИАиЭ СО АН СССР, Новосибирск, 1985, per. N 81083905.

32. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1986. — 400 с.

33. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия: Введение. Пер с англ. — М.: Мир, 1989. — 478 с.

34. Разработка модулвного аппаратного и программного обеспечения обучающих систем и тренажеров индивидуального пользования. / Годунов А. И., Дригалина М. Е. и др. Отчет по НИР. РГ № 01.91.005.6052. ПензПИ. Пенза, 1991.

35. Разработка обучающего устройства на базе микроЭВМ для подготовки специалистов. / Годунов А. И., Дригалина М. Е. и др. Отчет по НИР. РГ № 01.89.0082421. ПензПИ. -Пенза, 1991.

36. Райст П. Аэрозоли. Введение в теорию. — М. : Мир, 1987. 277 с.

37. Роганов В. Р. Организация визуальных баз данных и управление компьютерными генераторами изображений имитаторов визуальной обстановки тренажеров. Дисс. на соискание степени к. т. н. — Пенза, 1995 г. — 13 6 с.

38. Роганов В. Р. Критерии оптимизации картины визуализации в имитаторах визуальной обстановки. — В кн.: Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров. Тез. докл. IV Всесоюзной конференции 5—7 сентября 1991 года. Пенза. 1991. С. 34.

39. Роганов В. Р. Подход к созданию баз данных общей системы визуализации авиационного тренажера. 1990, Пенза, с. 8. Сборник реф. депонированных рукописей / ВИМИ, М., 1991, вып.1, с. 5, реф. Д083 98, ДЕП, НТВ ОКБ. Инв.№ 9029/087.23.

40. Серёгин Г. Н. Новая эра отечественного тренажёростроения. Гражданская авиация, 1994, N 1.— С. 47.67 . Синтез изображений. Принципы, аппаратное и программное обеспечение: Перев. с фр. /' Мартинес Ф. — М. : Радио и связь, 1990. — 192 с.

41. Талныкин Э. А. Структура локальной базы данных и организация геометрических преобразований в синтезирующейсистеме визуализации реального времени. — Автометрия, № 3, 1987. С. 38-42.

42. Тарасенко Г. С., Эренштейн M. X. Исследование сходимости одного процесса обучения. ,// Проблемы случайного поиска. — Рига: Зинатне, 1980, вып. 8. — С. 40-48.

43. Труды МАЭ. Метеорология и атомная энергия. — Л.: Гидрометеоиздат, 1971. — 351 с.

44. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М. : Мир, 1988. - 412 с.

45. Фу К. Структурные методы в распознавании образов: Пер. с англ. М.: Мир, 1977. - 320 с.

46. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. — М.: Мир, 197 8. — 411 с.

47. Шеридан Т.Е., Феррел У. Р. Системы человек-машина. — М.: Машиностроение, 1980. — 400 с.

48. Alistaiv P. Visual systems — a step closer to reality. ICAO Journal, N5. 19 91. - P. 17-19.

49. Butler L. Software quality assurance. Cyclomatic complexity of a computer program. — Proc. IEEE Nat

50. Aerosp. And Electron. Conf. (NAECON 1983), Dayton, 17-19 May, 1983, vol. 2, New Jork, № 7.

51. Crawford A. M. Interactive computer graphics for simulation displays. // Proceedings of the Human factors society. — San Francisco, 1987. — P. 14-17.

52. Gustin G. F. High performance — low cost. // Def. Train. And Simul. 1991, N 2. - P. 22.

53. Hall C. F., Carl J. W. A hybrid image compression technique / IEEE Nat. Aerosp. and Electr. Conf. — Dayton, 1985. ю. 18 8-194L

54. Hanna S.R. The effect of line averaging on concentration fluctuations. Boundarylayer meteorology, vol. 40, 1987. P. 329-338.84 . Healey J. V. Establishing a database for flight in the wakes of structures. // J. Aircraft. — 1992, N 4. P. 559-564.

55. McFarland R. E. , Bunnell I. W. Analyzing time delays in flight simulation environment . / / AIAA Flight Simul. Techn. Conf. and Exhib. — Washington (D.C.), 1990.- P. 341-351.

56. Matusof R., Schwaim S., Hicks B. A. Correlating visual imagery with the Simulated mission /'/' AIAA Flight Simul. Techno1. Conf. And Exhib., Dayton, Ohio, Sept. 17— 19 1990: Collect. Techn. Pap. — Washington (D.C.), 1990.- C.188-194.

57. Merriken M. S., Riccio G. E., Johnson W. V. Temporal fidelity in aircraft simulator visual systems. //

58. AIAA Flight Simul. Technoi. Conf. New York, 1987. - P. 50-54 .

59. Mash T. Visual systems for full flight simulators. / The CAT Training Yearbook. 1993-1994. - p.89-94 .

60. Oda K. Project 2851 data base strategies for simulator correlation. // AIAA. Flight Simul.Technoi. Conf. And Exhib. -Washington (D.C.), 1990. P. 311-315.

61. Pierrick G. 3-D modeling of indoor sense by vision of noise range and stereo data. / IEEE Int. Conf. Rob. And Autom. — Washington, 1989. P. 681-687.

62. Real world graphics launches super reality.// Aircraft Eng. — 1991. — B.63, N4, p.4.

63. Rendering of texture on 3D surfaces/Cohen F.S. Patel M.S. — 22nd tsilomar Cjnf. Signals Syst. And Comput.

64. Pecifice Giove, Calif. Oct. 31. Nov.2, 1988, v.1-2, lose 9 Calif, 1989. - P. 295-299.ail152

65. Spatial orientation and dynamics in virtual reality system: lessons from flight simulation / McCaulev M. E., Sharkey T. J. / Prog. Human Factors Soc. 35th Annu. Meet. Santa Monica (Calif.), 1991. - P. 1348-1352.

66. Victor A.C., Breel S.H. A simple method for predicting rocket exhaust smoke visibility. J. Spacecraft and Rocket. Vol. 14, N9, September, 1977. P. 526-534.

67. Wiener E. L., Nagel D. C. Human factor in aviation. New York, 1990. 684 p.

68. Wittenburg Т. M. Method for rapid generation of photo-realistic imagery. : Пат. 4 985854 США, МКИ5 G 06 F 15/72, G 09 В 9/30 N 351466, 1991.1. АКТвнедрении результатов кандидатской диссертации

69. УТВЕРЖДАЮ» Проректор по учебной работептЩ^нзенекого государственного1. В.А. Мещеряков2000 г.внедрения материалов диссертационной работы соискателя кафедры «Компьютерные технологии управления»1. Куприяновой М.Е.

70. Зав. кафедрой «Компьютерныетехнологии управления»д.т.н., профессор1. А. И. Годунов

71. Зав. кафедрой «Проектированиг технических систем» д.т.н., профессор1. И. И. Артемов