CC BY
40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 4.Результаты исследований использованы при
1.Рассматриваются методологические принципы разработке динамических стендов и комплексных создания авиационных тренажеров модульной архи- тренажеров самолетов Ил-76МД, Ил-96-300, Ту-204, тектуры с использованием системного подхода. Ан-72, Ан-74 и др., широко используемых для под-
2.Приводятся структура, состав, а также ука- готовки летного состава в учебно-тренировочных зываются взаимосвязи информационно-вычислитель- центрах как гражданской, так и военной авиации, ных систем тренажеров, предусматривающих распа- 5.Приведенные принципы разработки авиационных раллеливание вычислительных процессов. тренажеров могут использоваться при проектиро-
З.Предлагаются варианты модульного построе- вании и других управляемых в пространстве дина-ния тренажеров с разработкой основных модулей. мических систем.
ЛИТЕРАТУРА
1.А.М.Данилов, А.Н Анисимов, И.А.Гарькина, Б.В.Клюев, Э.В.Лапшин. Методологические принципы проектирования сложных управляемых в пространстве динамических систем в приложении к разработке авиационных тренажеров. // III Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления SICPRO4 04». Москва, 28-30 января 2004, ИПУ РАН им. В.А.Трапезникова. С.279-311
2. А.М.Данилов, Л.З.Дулькин, А.С.Земляков, В.М.Матросов. В.А.Стрежнев. Динамика стратосферной обсерватории. Труды V Международного симпозиума ИФАК по управлению в пространстве. Италия, Генуя. В 2 томах. Т.1. Управление в пространстве. - М.: Наука, 1975. C.208-228.
3. А.М.Данилов, Л.З.Дулькин, А.С.Земляков, В.М.Матросов. В.А.Стрежнев. Динамика и управление внеатмосферными астрономическими обсерваториями. Труды VI Международного симпозиума ИФАК по управлению в пространстве. Г.Цахкадзор. В 2 томах. Т.1. Управление в пространстве. - М.: Наука, 1976. С.153-171.
4. А.М.Данилов, В.А.Лапин, Э.В.Лапшин, В.Н.Шихалеев. Модульная архитектура пилотажных авиационных тренажеров на базе ПЭВМ. III Всесоюзная научно-техническая конференция «Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки». - Калининград, 1991.
5. А.М.Данилов, А.П.Прошин, И.А.Гарькина. Системная методология идентификации сложных динамических систем. Аэрокосмические приложения./ Сборник материалов Ш Международного симпозиума «Аэрокосмические приборные технологии». С.Петербург, 2-4 июня 2004 г.
6. А.М.Данилов, Э.В,Лапшин. Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров / «Приборы и системы управления», №8, 1989.
7. А.М.Данилов, И.А.Гарькина. Некоторые критерии оценки пилотажных свойств летательных аппаратов/ Труды IV Рос.н-т. конф. 4.I «Авиакосмические технологии АКТ- 2003», Воронеж, 2003.
8. А.М.Данилов, И.А.Гарькина. Влияние запаздывания в системах имитации физических факторов полета на пилотажные характеристики авиационных тренажеров/ IV Международная научно-техническая конференция «Кибернетика и технологии XXI», Воронеж, 2004.
9. Безбогов А.А. Современные авиационные тренажеры. Часть 3. Моделирование акселерационной обстановки /А.А. Безбогов, Л.М. Дубовый, П.П. Зобков //Издание РВВАИУ им. Я. Алксниса (629.7.01.С56) - Рига, 1988. С. 65-76.
УДК 621.397.4
Роганов В.Р., Михеев М.Ю., Асмолова Е.А., Жашкова Т.В.
Пензенский государственный технологический университет, Пенза, Россия
ИМИТАТОРЫ ВИЗУАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ ДЛЯ ТРЕНАЖЁРОВ ПОДГОТОВКИ ВОДИТЕЛЕЙ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Проведён анализ имитаторов визуальной обстановки тренажёров подготовки пилотов летательных аппаратов, водителей автомобилей и судоводителей и машинистов локомотивов. Имитатор визуальной обстановки представляет из себя оптико-программно-аппаратный комплекс разработанный для синтеза в реальном масштабе времени узнаваемой модели реально существующей местности. В отличие от изображений, используемых в видеоиграх, в данном случае оператор имеет возможность тренировать свой глазомер. В зависимости от типа транспортного средства имитатор визуальной обстановки позволяет моделировать соответствующее изображение. Модель летательного аппарата может перемещаться над моделью земной поверхности. Модель автомобиля и корабля может перемещаться по модели земной поверхности. Модель локомотива может перемещаться только в направлении укладки железнодорожного пути. В каждом случае рассмотрены особенности влияющие на разработку соответствующего имитатора визуальной обстановки.
Ключевые слова:
информационные технологии, тренажёр, имитатор визуальной обстановки, профессиональные навыки, эргатический оптико- программно- аппаратный комплекс
Введение
Сотрудники Пензенского государственного технологического университета, выполняя НИОКР по разработке безочковых 3Dиндикаторов (УИ) для тренажёров подготовки водителей транспортных средств, разработали несколько новых типов имитаторов визуальной обстановки (ИВО), оптимизированных под выполнение конкретных задач обучения водителей транспортных средств: пилотов, водителей автомобилей, судоводителей, машинистов локомотивов. Рассматриваемые ИВО это эргатиче-ский оптико-программно-аппратный комплекс состоящий из нескольких основных узлов: человека-наблюдателя, оптической системы, экрана формирования промежуточного изображения, компьютерного генератора изображения и специализированной базы данных. Исследования показали, что в настоящее время, невозможно создать один тип ИВО, который мог бы успешно использоваться во всех известных тренажёрах подготовки водителей транспортных средств. На основании полученных данных предложен алгоритм выбора конкретных узлов ИВО, позволяющий добиться снижения себестоимости при выполнении всех задач ТЗ на тренажёр.
Все узлы в ИВО взаимосвязаны и взаимозависимы, однако есть два узла определяющих основные возможности ИВО - это устройство индикации (УИ) и генератор изображения (ГИ).
В первую очередь это связано с успехами в области разработки экранов. При сохранении прогрессивной развёртки и 16 миллионов возможных цветовых комбинаций имеем существенное увеличение разрешающей способности и яркости самого экрана. От 640*480 пикселей, в не таком далеком прошлом, до 1280*1024 пикселей современных телевизионных экранов.
Во вторую очередь это связано с возможностями современных программно-аппаратных комплексов синтезирующих на экране формирования промежуточного изображения проекцию части пространства, попавшей в пирамиду видимости [2-8].
В ряде случаев качество получаемого изображения позволяет обойтись без дополнительного преобразования методами оптики изображения, полученного на экране формирования промежуточного изображения, с целью обеспечения возможности тренировки глазомера обучаемого. Так, если голова обучаемого будет находиться в заданном небольшом объёме пространства, что характерно для
ряда летательных аппаратов, то обеспечить примерное соответствие угловых характеристик моделей реальных объектов (или телесных углов вершина которого находится перед глазом человека, а основание закрывает рассматриваемый объект) с теми же углами при которых пилот их видит в реальном полёте, то возможно получение эффекта присутствия в трёхмерном пространстве, особенно если видимое изображение постоянно меняется, что всегда бывает при полёте на ЛА. При этом ближайший объект видимы пилотом находится на комфортном для этого случая расстояния далее 20 м. ИВО в этом случае представляет из себя многоэкранную систему, расположенную вокруг модели кабины ЛА таким образом, чтобы обучаемый, сидя в кабине, видел перед собой в заданных углах обзора модель местности, в основном для выравнивания модели ЛА при полёте и перед посадкой. Сама посадка, как правило, выполняется по приборам.
Такие успехи создают определённую эйфорию, что задача моделирования трёхмерного изображения решена, за счёт используемых при этом программно-аппаратные машинного синтеза изображения. Затем появляются сообщения, что полученные решения могут быть использованы в обучающих комплексах, в частности в при разработке имитаторов визуальной обстановки (ИВО) тренажёров машинистов локомотива, автоводителей, судоводителей и пилотов летательных аппаратов.
Проведённый анализ возможных ИВО и задач показал, что это не совсем так. Анализ был проведён при обработке результатов экспериментов, проведённых в ПензГТУ, ООО «ВидеоЗ» и ООО «Консалт Групп» при выполнении НИОКР «Подготовка к серийному выпуску безочковых индикаторов, моделирующих псевдообъёмное изображение» "(государственный контракт №8009р/8265 от 30.04.2010) по программам СТАРТ 1 и СТАРТ 2, НИОКР «Разработка имитаторов визуальной обстановки для машинистов локомотивов» (государственный контракт №7/16917 от "13 " августа 2012) по программе УМНИК выполненных по грантам от "Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере" (Фонд содействия инновациям) и при разработке безочковых индикаторов моделирующих трёхмерное изображение, для участия в конкурсе в номинации «Инженерный проект» по программе «Робототехника инженерно-технические кадры инновационной России». Полученные результаты показывают, что при создании тренажёров необходимо учитывать в комплексе взаимодействие информационных потоков от разных подсистем тренажёра с целью создания у обучаемого иллюзии управления реальным транспортным средством и задачи, поставленные в ТЗ на тренажёр.
В системах человек-машина, примером которой является ТК, изменение состояния объекта управления на временном интервале Т = (Т, То < t < tl) , обычно описываются системой дифференциальных уравнений первого порядка в нормальной форме Коши:
x(t) = Ax(t) + Bu(t) ,
(1)
где х - вектор состояния; и - вектор управления; А, В - матрицы параметров управления объекта.
Так как поведение вектора и может быть произвольным, то система (1) определяет управляемый процесс. Ход управляемого процесса будет определен на некотором интервале 10 < t < Т^ , если вектор и задан в виде
U = U (t) ; U = U (x, t) .
назовем программным движением системы Э. Таким образом, система уравнений (1) при заданных начальных условиях имеет решение
X (Т) = еА(Т-То) х(?0) + Хн (Т -10), (4)
I
Хм (Т - То) = I Г(Т-х)йх ; Г(Т-х) = еА(Т-То). То
Движение объекта управления описывается системой уравнений (1) в некоторой области изменения параметров, характеризующей эксплуатационный диапазон его применения. Тогда решение системы (1) в виде (4) будет представлять опорные траектории, соответствующие заданным начальным условиям при выбранном векторе управления
и = и о (Т) .
Для оценки точности опорных траекторий введем нормирование х(Т) в виде
max
max
где
1 < i < n t e [t0,ty
xlt (t)
\Xlt (t) - Xip (t)\
- ) характеристики, полученные в
результате натурных испытаний объекта, X) -
характеристики при тех же начальных условиях, согласно (1).
Если в объекте управления предусматривается режим автоматического управления, то вектор управления (3) представляется в виде
и(Т) = - Ох(Т) + ЕХПр(Т) , (6)
где С? - матрица управления по обратной связи, Е - матрица управления по вектору программных сигналов, Хдр - вектор программных сигналов.
Решение системы (1) и (6) для момента времени
Т> То запишем в форме Коши:
х(Т) = - Ф(Т - То) х(То) + Г(Т - То) Е ХПр (То), (7) (А- ВС)/(Т - т, )
Вектор-функцию и(Т) называют программным
управлением, а вектор-функцию и(х,Т) - законом управления. Каждому выбору вектора управления и в виде (2) или (3) и каждому начальному состоянию
при Т = То , хо = х(То) соответствует согласно (1) временная последовательность х(Т, хо, Т о) , которую
где Ф( - to) = e
to
Г(t - to) = JФ( -r)dr В,
t
Хпр = c°nst .
Оценка характеристик объекта в этом случае производится согласно (5). Из изложенного следует, что систему человек-машина, примером которой является тренажер, можно представить как эргатическую систему с оператором в контуре управления.
Из этого следует, что обучаемый на тренажёре должен иметь определенный опыт управления транспортным средством (это учитывается при формировании А и В). Кроме этого каждое транспортное средство разработано для решения вполне определённых задач. На сегодняшний день 90% информации о перемещении транспортного средства в пространстве водитель получает (за исключением управления транспортным средством с использованием автопилота или других приборов кабинного оборудования).
Применительно к ИВО и к тренажёрам подготовки водителей транспортных средств в итоге имеем следующее:
- тренажёр подготовки судоводителей речных и морских судов должен быть оснащен ИВО с безочковым ЗБиндикатором на базе коллиматоров;
- тренажёр подготовки водителей автомобилей должен быть оснащен ИВО с безочковым ЗБиндика-тором на базе коллиматоров, если расстояние от глаза водителя до видимой части дороги больше 4 м, в противном случае необходимо использовать ИВО с стереосистемой;
- тренажёр подготовки пилотов должен быть оснащен ИВО с безочковым ЗБиндикатором на базе
коллиматоров, если расстояние от глаза водителя - тренажёр подготовки пилотов должен быть
до первой видимой модели больше 4 м и меньше 20 оснащен ИВО со стереосистемой, если расстояние м; от глаза водителя до первой видимой модели
- тренажёр подготовки пилотов должен быть меньше 4 м. оснащен ИВО с многоэкранной системой, если расстояние от глаза водителя до первой видимой модели больше 20 м;
ЛИТЕРАТУРА
1. https://yandex.ru/images/search?text=разрешаюш;ая%2 0способность%2 0экрана%2 0в%2 0графиче-ском%2 0режиме%2 0определяется&stype=image&lr=4 9&noreask=1&source=wiz (дата просмотра 25.04.2016)
2. Щербань А.Б., Сидорова Ю.С. Идентификационно-структурный анализ сложных систем.- Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 1. С. 149-151.
3. Михеев А.М., Исаков С.А. Информационная система поддержки научного эксперимента. - Современные информационные технологии. 2011. № 14. С. 119-122.
4. Долговесов Б.С. Семейство компьютерных систем визуализации «Альбатрос». - Автометрия. 1994. № 6. С. 3.
5. Vyatkin S.I., Dolgovesov B.S., Kaipov N.R. - Texture mapping on plane and curvilinear surfaces, free shapes and volumes. - Автометрия. 2002. № 1. С. 17-24.
6. Исаков С.А., Михеев А.М. Интеллектуальная информационная система удаленного дистанционного эксперимента. - Современные информационные технологии. 2011. № 13. С. 47-50.
7. Вяткин С.И., Долговесов Б.С., Корсун А.С. - Определение столкновений функционально заданных объектов в задачах компьютерной графики. - Автометрия. 2003. Т. 39. № 6. С. 119-126.
8. Михеев А.М. Разработка подсистемы поддержки научного эксперимента. - Современные информационные технологии. 2009. № 10. С. 216-218.
9. Михеев А.М., Семочкина И.Ю. Интеллектуальная геоинформационная система мониторинга и контроля состояний пространственно распределенных технически сложных объектов. - Надежность и качество сложных систем. 2013. № 3. С. 48-51.
10. Щербань А.Б., Володин К.И., Куц А.В. Использование нечетких оценок частных критериев в процессе многокритериального оценивания. - Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2007. Т. 1. С. 282-285.
11. Грибань М.Е., Адаев Н.В., Семочкина И.Ю. Обобщенная процедура синтеза измерительных преобразователей на базе замкнутых структур интегрирующего типа для преобразования сигналов сложной формы. - Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2007. Т. 1. С. 389-393.
12. Михеев А.М., Семочкина И.Ю. 3D-моделирование в интеллектуальной информационной системе поддержки научного эксперимента для систем мониторинга и контроля изделий ракетно-космической техники. - Надежность и качество сложных систем. 2013. № 4. С. 28-32.
13. Михеев А.М., Сёмочкина И.Ю. Алгоритмы интеллектуального анализа данных в информационной системе поддержки удалённого эксперимента. - Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2012. Т. 2. С. 396-398.
14. Vyatkin S.I., Dolgovesov B.S. Convolution surfaces synthesis with recursive division of the object space. - Автометрия. 2002. № 4. С. 58-65.
15. Вяткин С.И., Долговесов Б.С., Валетов А.Т. Геометрические операции для функционально заданных объектов с применением функций возмущения. - Автометрия. 2004. Т. 40. № 1. С. 65-73.
16. Vyatkin S.I., Dolgovesov B.S. Collision detection of functionally defined objects for constant time. - В сборнике: GraphiCon 2005 - International Conference on Computer Graphics and Vision Proceedings. 2005.
УДК 004.946
Роганов В. Р., Михеев М.Ю., Четвергова М.В., Жашкова Т. В., Гудков К. В., Гудкова Е.А., Мещерякова Е.Н., Асмолова Е.А.
Пензенский государственный технологический университет, Пенза, Россия
ФОРМИРОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ
Авиационный тренажёр — обучающий оптико-аппаратно-программный комплекс, созданный для привития профессиональных навыков управления летательным аппаратом в заданных в ТЗ ситуациях. Каждая учебная ситуация моделируется с целью отработки определённых навыков управления летательным аппаратом. При этом модель летательного аппарата перемещается в модели пространства получившего название виртуальное пространство. В статье описаны основные требования к такому пространству. Ключевые слова:
авиационный тренажер, летательный аппарат, компьютерный генератор изображения, минимальное число видимых моделей.
Авиационный тренажёр (АТ) - обучающий оптико-аппаратно-программный комплекс, прививающего профессиональные навыки управления летательным аппаратом (ЛА) в определённых ситуациях, обучение в котором проходят лётчики всех типов ЛА. Каждая учебная ситуация моделируется с целью отработки одного или нескольких профессиональных навыков управления ЛА. При пилотировании АТ модель ЛА перемещается в модели пространства получившего название виртуальное пространство.
Создание виртуальной реальности это результат работы нескольких имитаторов. Каждый имитатор создает в режиме реального времени одну модель. К такой модели применимы результаты теоретических исследований, главным из которых является невозможность создания полной модели [1]. Поэтому все выпускаемые в мире тренажёры не могут в полном объёме заменить реальный ЛА в [2]. Опыт создания различных АТ пензенским промышленным объединением «Эра» [3] показывает, что число реализуемых учебных ситуаций может приближаться к
100% всех ситуаций, возникавших при пилотировании реального ЛА в наиболее возможных известных нормальных и предаварийных ситуациях, но их всегда будет меньше всех ситуаций возникающих при пилотировании ЛА.
Наиболее сложным имитатором является имитаторов визуальной обстановки (ИВО). В его состав входят: УИ - устройство индикации и компьютерный генератор изображения (КГИ) - аппаратно-программный комплекс, создающий промежуточные изображения на одном или нескольких телевизионных экранах, которые потом с помощью специальной оптики и особенностей зрительного аппарата человека воспринимаются им как объёмные.
Одна из актуальных задач при создании промежуточных изображений - получить максимально насыщенные изображения. КГИ, использующиеся в наиболее сложных обучаемых системах - авиационных тренажёрах, имеют производительность 4, 16, 30, 64 тысяч полигонов. КГИ Аксай, Альбатрос,
