[發明專利]一種VR模擬飛行器訓練評價方法

有效

• 申請號: 201910587040.3
• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN110321951B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 孫昊;田玉華;張琳;張文鵬
• 申請（專利權）人: 青島海科虛擬現實研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/20
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本發明公開了一種VR模擬飛行器訓練評價方法，該方法無需進行類似AHP方法中先將與操作效果有關的評價因素進行分解為目標、準則、方案等復雜操作，而是將所有的操作動作都分解成基礎動作元，并將每個訓練科目分解成若干個評價節點，采用機器學習的方式得到評價節點的節點評價網絡，然后根據節點評價網絡輸出的評價信息，再采用深度學習的方法得到整個訓練科目的綜合評價結果，從而實現訓練過程的實時評價以及整個科目的綜合評價。本發明所述方法廣泛適用于腳本化和非腳本化訓練科目的操作效果評價，可根據參訓人員的隨機操作和訓練中的指標操作點，實時評價模擬操作效果，為訓練指導提供依據，顯著提升訓練成效。

技術領域

本發明涉及機器智能、數據處理領域，尤其涉及一種VR模擬飛行器訓練評價方法。

背景技術

VR模擬飛行器訓練系統因其低廉的訓練開銷，便捷的訓練準備而被廣泛應用于飛行訓練以及特種科目訓練領域，而一種較好的VR模擬飛行器訓練評價方法對于查找訓練不足，明確訓練和指導要點，進而提升訓練成效是必不可少的。

目前模擬訓練的評價方法多采用層次分析法AHP，該方法因其簡潔實用的決策過程，所需定量數據信息較少，又能兼顧系統性的優點得到了廣泛使用；然而以AHP為代表的現有模擬訓練評價方法只適用于預設科目和腳本化訓練系統，不能為決策和評價提供新方案，對于講究實戰訓練效果的非腳本化VR模擬飛行器訓練系統，難以得到令人信服的評價結果，進而嚴重影響了訓練成效。

發明內容

為了解決以上問題，本發明提出了一種VR模擬飛行器訓練評價方法，該方法無需進行層次分析法AHP方法中先將與操作效果有關的評價因素進行分解為目標、準則、方案等復雜操作，而是將所有的操作動作都分解成基礎動作元，并將每個訓練科目分解成若干個評價節點，采用機器學習的方式得到評價節點的節點評價網絡，然后根據節點評價網絡輸出的評價信息，再采用深度學習的方法得到整個訓練科目的綜合評價結果，從而實現訓練過程的實時評價以及整個科目的綜合評價。包括以下步驟：

S1將VR模擬飛行器訓練系統中的動作元與輸入元一一關聯；

所述步驟S1將VR模擬飛行器訓練系統中的動作元與輸入元一一關聯具體方法如下：將VR模擬飛行器訓練系統中的動作元設置m個，依次標記為OP₁,OP₂,…OP_i…OP_m(i≤m)；將VR模擬飛行器訓練系統中的輸入元設置有n維，依次標記為IPT₁,IPT₂,…IPT_j…IPT_n(j≤n)；令n＝m，OP_i＝IPT_j，其中計數參數i與j同步，則建立了動作元與輸入元的一一關聯關系。

S2建立科目模式庫DLS，用于存放訓練科目LS每個科目LS^k的考評節點以及該科目的標準評價網絡，其中k表示第k個科目，用于計數；表示科目k的第i個考評節點；

所述步驟S2中的標準評價網絡包括節點評價網絡和科目綜合評價網絡；科目k的標準評價網絡由兩部分內容組成，一個是節點評價網絡表示科目k的第i個節點的節點評價網絡；二是科目k的綜合評價網絡

S3對科目模式庫DLS中的每一個科目，隨機生成動作元的參數特征，以每個科目LS^k的考評節點為單位，記錄飛行姿態，并對考評節點的隨機飛行姿態情況做分類；

對科目模式庫DLS中的每一個科目，采用隨機的方式生成動作元的參數特征，以每個科目的考評節點為單位，參照考評節點處的飛行姿態，由專家法為各節點相對應的各隨機飛行姿態做分類；當整個科目流程結束時，再由專家法對整個科目流程的隨機飛行姿態做綜合評價分類。

所述步驟S3具體方法為：