Разработка методики и алгоритмов имитации местности и мишенной обстановки в стрелковых тренажерах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Смирнов, Алексей Александрович

• Смирнов, Алексей Александрович
• кандидат технических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат технических наук Смирнов, Алексей Александрович

ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ И ОБОСНОВАНИЕ ТРЕБОВАНИЙ К ПОДСИСТЕМЕ ВИЗУАЛИЗАЦИИ СТРЕЛКОВОГО ТРЕНАЖЕРА.

1.1 Анализ методов отображения местности и мишенной обстановки.

1.2 Анализ методов моделирования рельефа местности.

1.3 Анализ методов определения точки наведения.

1.4 Анализ методов определения точки попадания.

1.5 Цели и задачи исследования.

1.6 Выводы по первой главе.

2 МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕСТНОСТИ, МЕСТНЫХ ПРЕДМЕТОВ, ЦЕЛЕЙ И ТРАЕКТОРИИ СТРЕЛЬБЫ.

2.1 Система координат стрельбища.

2.2 Задание и учет рельефа местности.

2.2.1 Представление рельефа.

2.2.2 Расчет высоты произвольной точки.

2.3 Отображение целей и местных объектов.

2.3.1 Отображение фона.

2.3.2 Отображение плоских целей.

2.3.3 Оценка ошибки позиционирования изображений целей.

2.3.4 Отображение трехмерных целей и построение сцены.

2.4 Определение точки наведения.

2.5 Решение задачи встречи.

2.6 Создание сценариев.

2.7 Выводы по второй главе.

3 АЛГОРИТМЫ ОТОБРАЖЕНИЯ МЕСТНОСТИ И МИШЕННОЙ ОБСТАНОВКИ.

3.1 Алгоритм задания рельефа местности.

3.2 Алгоритм отображения цели.

3.3 Алгоритм определения точки попадания.

3.4 Алгоритм управления ходом сценария.

3.5 Выводы по третьей главе.

4 ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ

РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ.

4.1 Исследование алгоритма масштабирования.

4.2 Визуальная оценка качества отображения неподвижной цели при различных коэффициентах масштабирования.

4.3 Оценка быстродействия алгоритма поиска точки попадания.

4.4 Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методики и алгоритмов имитации местности и мишенной обстановки в стрелковых тренажерах»

Темпы развития человеческой цивилизации возрастают с каждым годом. Этому, в огромной степени, способствует бурное развитие науки и техники. Сейчас ни для кого не секрет, что большинство современных технологий разрабатывалось (и разрабатывается) в первую очередь, для нужд военно-промышленного комплекса, и лишь затем внедряются в других отраслях промышленности. За последние несколько десятилетий можно было наблюдать довольно резкое изменение «веса» различных видов вооружений в военных доктринах крупнейших мировых держав. Но стрелковое оружие не только не потеряло своей значимости в современных вооруженных силах, но, напротив, к этому оружию предъявляются все более жесткие требования по точности стрельбы, живучести, удобству эксплуатации.

Обстановка в современной России чрезвычайно сложна. За последнее десятилетие Россия превратилась в мирового лидера по степени криминализации общества, и с этим необходимо бороться. Сейчас ситуация и круг решаемых подразделениями министерства внутренних дел задач вынуждает использовать широкий арсенал стрелкового оружия и средств ближнего боя, то есть, можно сказать, что по уровню оснащения многие подразделения милиции не только не уступают воинским частям, но, зачастую, превосходят их.

Современный боец должен в совершенстве владеть различными видами стрелкового оружия (от пистолета до станкового гранатомета), и от степени его подготовки напрямую зависит эффективность его действий в бою.

Актуальность темы. Использование реальных образцов стрелкового вооружения при подготовке бойцов, разумеется, позволяет выработать нужные навыки обращения с оружием, прицеливания, словом, всего того, что необходимо для успешного ведения боевых действий. Но данный метод имеет и ряд существенных недостатков. Для проведения стрельб необходимо использовать соответствующим образом подготовленные стрельбища, на которые необходимо доставить обучаемых, доставить (или организовать хранение непосредственно на стрельбище) вооружение, боеприпасы. Все это ведет к существенным затратам, не говоря уже о расходе дорогостоящих боеприпасов [103]. Более наглядная трактовка основных ошибок при обращении с оружием, прицеливании и производстве выстрела, чем это возможно при стрельбе в тире или на полигоне, позволила бы сократить время обучения и повысить его качество. Но все вышеперечисленные факторы отступают на второй план при рассмотрении такого вопроса, как безопасность обучения. При использовании боевого оружия и боеприпасов, даже при строгом соблюдении всех мер безопасности, нельзя полностью исключить возможность несчастных случаев. Кроме того, нельзя исключать возможность хищения оружия, для последующего его использования в криминальных целях. Использование стрелковых тренажеров позволяет устранить все эти недостатки [130]. Применение различных учебных средств для обучения в разных сферах деятельности, особенно использующих графический диалог с обучаемым, позволяет резко повысить гибкость и эффективность обучения [9], [19], [22], [29], [31], [32], [43], [67], [77], [101], [137]. И главное требование к стрелковому тренажеру можно сформулировать так: навыки, полученные обучаемым при использовании стрелкового тренажера должны быть идентичны навыкам, полученным при использовании реального, боевого стрелкового оружия при сокращении времени на обучение и повышении качества подготовки [101]. Конечно, это требование довольно утопично, но по степени реализации данного требования можно судить о качестве тренажера как обучающей системы. Современные интеллектуальные стрелковые тренажеры позволяют проводить тренировки целых групп стрелков с отображением большого сектора местности, использованием имитаторов оружия, максимально точно повторяющих реальные образцы стрелкового вооружения (в том числе, имитирующие отдачу). Современный стрелковый тренажер - сложная информационно-измерительная система, состоящая из нескольких подсистем [118], призванная с максимально правдоподобно имитировать боевую обстановку на стрельбище - звуковую, визуальную картину боевых действий. Наиболее сложна задача имитации группового боя с возможностью ведения огня из всех видов стрелкового оружия, состоящего на вооружении мотострелкового отделения, с моделированием противодействия противника.

Кроме того, что интеллектуальный стрелковый тренажер это информационно-измерительная система - это еще и обучающая система, следовательно он должен обеспечивать возможность обучения большого числа стрелков с контролем прогресса обучения, по мере обучения сложность упражнений должна изменяться, не должно быть предсказуемо повторяющихся упражнений (целей, всегда появляющихся в одном и том же месте). Вопросам создания интерактивных сценариев учебных упражнений уделяется особое внимание [43].

Тренажер для обучения и тренировки групповому ведению боя в составе подразделения по Курсу стрельб [93] представляет собой сложную информационно-измерительную систему. В качестве примера рассмотрим тренажер, разрабатываемый ИПМ УрО РАН и ОАО "Ижмаш", по теме "Ингибитор" [118]. Тренажер предназначен для групповой тренировки стрелков при стрельбе из следующих видов вооружения:

1. Автомат АК-74 с подствольным гранатометом ГП-25.

2. Ручной пулемет РПК-74.

3. Пулемет ПКМ.

4. Снайперская винтовка СВД.

5. Гранатомет РПГ-7

6. Гранатомет РПГ-26

7. Противотанковый комплекс 9К115. В состав тренажера входят:

1. Пульт руководителя занятий (ПРЗ) в составе персональной ЭВМ (ПЭВМ) со звуковым адаптером, четырьмя видеоадаптерами, силовой щит и устройство питания.

2. Акустическая стереосистема имитации звука выстрела.

3. Три имитатора мишенной обстановки (ИМО), состоящие из видеопроекторов с проекционными экранами.

4. Имитаторы оружия, состоящие из учебных образцов данного вида оружия с оптическими датчиками, устройствами имитации отдачи (для АК-74, РПК-74, ПКМ, СВД) и переключателем состояния узлов оружия (прицельной планки, предохранителя, переключателя режима "одиночный - автоматический огонь").

5. Шесть учебных мест, содержащих блоки согласования для подключения "оружия".

6. Имитатор отдачи с пневмоисточником (баллон, компрессор), понижающим редуктором, ресивером и электровоздушным клапаном.

7. Комплект программного обеспечения (ПО).

В соответствии с назначением основными научно-техническими задачами, которые нужно решить при разработке тренажеров подобного типа являются:

1. Отображение на экране тренажера местности, местных предметов и целей (мишени из курса стрельб, изображения движущейся пехоты, бронетехники).

2. Отображение спецэффектов, сопровождающих стрельбу и эволюцию боя (дымы и пыль ходовой части, разрывы гранат, трассеры).

3. Передача звуковой картины боя.

4. Баллистические расчеты и расчет координат точки попадания.

5. Фиксация, архивация и статистическая обработка результатов стрельбы.

6. Измерение координат точки наведения.

7. Имитация силового отдачи оружия при производстве выстрела. Перечисленные задачи (кроме последней) решаются с использованием программного обеспечения пульта руководителя занятия. Каждая из задач является достаточно сложной, во многом зависящей от конкретной реализации тренажера в целом. Кроме того, такие задачи, как отображение целей и расчет координат точки попадания неразрывно связаны. Даже при высокой точности измерения координат точек наведения нельзя говорить о высокой точности определения точки попадания, так как она зависит и от точности позиционирования изображений целей. Отсюда видно, что к ПЭВМ - пульту руководителя занятия предъявляются высокие требования по надежности и быстродействию. Для того, чтобы имитация стрельбы на тренажере дала полезный практический навык необходимо учитывать такой фактор как рассеивание пуль и гранат при стрельбе из реального оружия [97]. При этом нужно учитывать рассеивание, вызванное разнообразием начальных скоростей пуль и гранат и разнообразием условий полета. Добиться учета всех факторов достаточно сложно, но учесть общую величину рассеивания можно путем введения в расчет траектории случайных поправок, подобранных для каждого образца вооружения по данным таблицы стрельб. Имитация отдачи - очень важный фактор реалистичности. Помимо субъективных ощущений обучаемого необходимо смоделировать поведение образца вооружения при стрельбе боевыми патронами. Подсистема определения координат точки наведения должна иметь высокое быстродействие, для точной фиксации точки наведения в момент выстрела. В итоге, погрешность определения точки попадания, складывающаяся из погрешностей подсистем отображения целей, измерения точки наведения, погрешности, вносимой имитацией отдачи, погрешности, вызванной разницей времени выстрела и фиксации точки наведения, в идеале должна соответствовать рассеиванию имитируемого образца вооружения.

В рамках данной работы рассматривается решение задачи отображения на экране тренажера местности, местных предметов и целей и задачи расчета координат точки попадания по известным координатам точки наведения.

В настоящее время существует ряд зарубежных фирм, занимающихся разработкой и производством тренажеров для групповой тренировки стрельбы из стрелкового оружия - это тренажеры FATS, RANGE-2000, THOMPSON, CENTORINCS. В России в основном производятся тренажеры для обучения спортсменов (тренажер СКАТТ фирмы ЗАО НПП «СКАТТ»), есть разработки в области группового обучения ведению встречного боя (тренажер «НОРА» фирмы ООО «ЛИМЕД НТЦ»), Построение фотореалистичного изображения в реальном времени требует использования специализированных вычислительных систем, стоимость которых очень высока. Такой подход достаточно широко применяется в зарубежных разработках (THOMPSON) [58], [67], [103]. Использование таких систем при создании стрелкового тренажера резко повышает стоимость как самого тренажера, так и его эксплуатации. Широко применяемый подход, базирующийся на использовании видеофрагментов, показывающих перемещение реальной боевой техники и живой силы (FATS) позволяет снизить требования к быстродействию, но ограничивает использование тренажера рамками фиксированного сценария [21].

Следовательно, существует необходимость разработки методов и алгоритмов отображения местности и мишенной обстановки в интеллектуальных стрелковых тренажерах для группового обучения, позволяющих сочетать высокую реалистичность с низкой стоимостью и ограниченным быстродействием аппаратного обеспечения, скоростью и дешевизной подготовки исходных данных для системы визуализации.

Объектом исследования является оптико-электронный компьютерный стрелковый тренажер, рассматриваемый как информационно-измерительная система.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы машинной графики, позволяющие масштабировать изображения, сглаживать края дискретных изображений (устранять ступенчатость), методы и алгоритмы моделирования местности, мишенной обстановки и стрельбы в компьютерных тренажерах, предназначенных для группового обучения стрельбе из стрелкового оружия, позволяющие добиться высокой реалистичности изображения в условиях ограниченной вычислительной мощности. Под реалистичностью автор понимает визуальное соответствие сгенерированного изображения реальному объекту. В контексте стрелкового тренажера должна обеспечиваться реалистичность отдельных объектов (фона, целей и местных объектов) - угловые размеры целей должны соответствовать имитируемой дальности, вид целей должен соответствовать реальным объектам положение изображений целей на экране должно соответствовать моделируемому положению цели на поверхности стрельбища. Должна обеспечиваться реалистичность всего изображения в целом - в итоговом изображении должен учитываться рельеф местности, ближние объекты и детали рельефа должны «заслонять» собой дальние объекты, траектория движения целей должна быть расположена на поверхности стрельбища. Кроме того, должна обеспечиваться возможность фиксации точек попадания с учетом баллистической обстановки.

Целью работы является разработка методики и алгоритмов имитации местности и мишенной обстановки в стрелковых тренажерах, позволяющих достичь высокой степени визуального подобия отображаемой местности и мишенной обстановки реальным, в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и разрешения устройств отображения местности и мишенной обстановки при работе в реальном времени. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие научно-технические задачи:

1. Обеспечить плавность перемещения и изменения угловых размеров изображений целей при низкой разрешающей способности устройств отображения.

2. Разработать алгоритмы, работающие в реальном времени и позволяющие учесть рельеф моделируемого стрельбища при организации движения целей и при определении видимости целей, определять точку попадания с учетом баллистической обстановки, рельефа местности, скорости и направления движения целей, характеристик образца вооружения.

3. Разработать методику подготовки исходных данных, необходимых для моделирования местности и мишенной обстановки - задания рельефа и изображения местности, подготовки изображений мишеней и местных объектов, обладающую простотой и универсальностью.

4. Обеспечить возможность стыковки экранов устройств отображения для обеспечения широкого угла обзора при групповой тренировке стрелков.

5. Провести испытание разработанных методик и алгоритмов моделирования местности и мишенной обстановки на приемлемость для работы в режиме реального времени в условиях использования ограниченных вычислительных ресурсов.

Методы исследований включают в себя методы алгоритмической и математической теории машинной графики, методы математической статистики, методы теории алгоритмов и программ, методы математического моделирования на ЭВМ, экспериментальные исследования с использованием собственного программного обеспечения.

Научная новизна: в результате проведенных исследований были разработаны методика и алгоритмы отображения местности и мишенной обстановки для компьютерных стрелковых тренажеров, позволяющие добиться высокой степени реалистичности изображения в условиях ограниченного быстродействия, низкого разрешения устройств отображения, позволяющие работать в реальном времени.

При выполнении диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

1. Предложен и исследован алгоритм вывода изображений целей и местных объектов, использующий двумерное изображение объекта и структуру, описывающую видимость каждого пикселя изображения из точки наблюдения («матрицу видимости») и положение объекта в трехмерном пространстве стрельбища («зону видимости»). Алгоритм содержит специальные процедуры обработки «зон видимости», позволяющие получить описание видимой части цели при любом положении объектов и рельефе стрельбища, что позволяет достичь высокой реалистичности элементов сцены при низких требованиях к быстродействию.

2. Предложена методика описания и учета рельефа местности, использующая представление информации о рельефе в виде матрицы (карты) высот и ориентированная на экранирование плоских целей, позволившая обеспечить реалистичность изображения местности и мишенной обстановки в целом при работе в режиме реального времени.

3. Предложен и исследован алгоритм решения задачи встречи, позволяющий определять координаты точки попадания как для моделируемой (описанной матрицей (картой) высот) поверхности стрельбища, так и для пораженных целей с учетом рассеивания точек попадания имитируемого образца вооружения, при использовании разработанного метода моделирования мишенной обстановки в режиме реального времени. На защиту выносятся:

1. Методика повышения реалистичности отдельных элементов изображения путем использования алгоритмов масштабирования изображений со сглаживанием, способ сокращения объема вычислений при масштабировании, позволяющие добиться высокой степени реалистичности при низких требованиях к быстродействию за счет использования фотоизображений объектов и специальной структуры данных, позволяющей «экранировать» цели другими объектами и деталями рельефа.

2. Разработанная структура, описывающая видимость цели - «зона видимости», позволяющая выводить изображения целей в любой последовательности без предварительной сортировки с экранированием целей рельефом местности и другими объектами и методика ее использования.

3. Методика описания рельефа и алгоритм расчета высоты произвольной точки рельефа использующие матрицу (карту) высот, позволяющие учесть рельеф большого участка местности при низких требованиях к объему памяти и быстродействию.

4. Алгоритм определения точки попадания, учитывающий используемые методы описания рельефа и моделирования целей, рассеивание точек попадания имитируемого образца вооружения, работающий в реальном времени.

Практическая ценность: разработанные методики и алгоритмы позволили снизить требования к быстродействию вычислительной системы, обеспечивающей отображение местности и мишенной обстановки, и разрешению устройств вывода. Это позволило построить панорамное изображение местности и мишенной обстановки путем стыковки нескольких устройств отображения, подключенных к одной ЭВМ. На основе разработанных алгоритмов было создано программное обеспечение подсистемы визуализации оптико-электронного стрелкового тренажера, разрабатываемого ИПМ УрО РАН в рамках НИР по теме «Ингибитор», позволяющего проводить групповую тренировку стрелков при обучении обращению с различными типами современного стрелкового оружия. Использование разработанных алгоритмов позволило достичь высокого качества отображения неподвижных и движущихся целей, местных объектов, обеспечить контроль за правильностью действий стрелков и фиксацию попаданий в режиме реального времени. При отображении мишенной обстановки в тренажере используется три ЬСО-проектора с разрешением 1024x768 точек каждый для формирования панорамного экрана. Формирование панорамного изображения местности и размещение изображений целей и местных объектов производится на одной ЭВМ, выполняющей, помимо этого, функции пульта управления ходом учебного занятия. Это позволило существенно снизить сложность и повысить надежность вычислительной системы по сравнению с мультимашинной конфигурацией [58].

Публикации: по теме диссертационной работы опубликовано 9 работ.

Апробация работы: основные положения работы докладывались на научно-технических конференциях с международным участием «Информационные технологии в инновационных проектах» (г. Ижевск, 19-20 апреля 2000г., 23-24 мая 2001г.), научно-технических конференциях в ИжГТУ «Приборостроение в XXI веке Интеграция науки, образования и производства» (г. Ижевск, 18-19 апреля 2001г.), Российской университетско-академической научно-практической конференции в УдГУ (2001г.), семинарах научно-молодежной школы информационно-измерительные системы на базе наукоемких технологий в 1998 году, на семинарах кафедры «Вычислительная техника» ИжГТУ, на предприятиях отрасли производства стрелкового оружия.

Структура и объем работы: диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Основной текст изложен на 146 машинописных страницах с 50 иллюстрациями. Список литературы включает 138 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Смирнов, Алексей Александрович

4.4 Выводы по четвертой главе

1. Проведенные эксперименты позволили оценить время работы алгоритма масштабирования изображения, используемого в подсистеме вывода компьютерного стрелкового тренажера, для различных коэффициентов масштабирования и исходных размеров изображений. Эта оценка показала приемлемость алгоритма для работы в режиме реального времени (время на масштабирование изображения ростовой фигуры при дальности свыше 100 м не превышает 5 мс).

2. Экспериментальные данные позволили достаточно точно прогнозировать время на масштабирование в широком диапазоне исходных разрешений и коэффициентов масштабирования, что сделало возможной теоретическую оценку выигрыша во времени при использовании предварительного масштабирования, подтвержденную результатами измерений времени работы алгоритма. Предварительное масштабирование при некоторых условиях позволяет увеличить частоту обновления информации на экране в несколько раз (при использовании предварительного масштабирования можно вести одновременный вывод нескольких десятков движущихся с частотой выше 25 кадров в секунду.)

3. Оценка качества изображения подтвердила возможность ускорения работы алгоритма отображения практически без потери качества изображения и дала возможность количественно определить приемлемый диапазон коэффициентов предварительного масштабирования. Существенное ухудшение качества изображения начинает наблюдаться при предварительном масштабировании на расстояние, большее половины минимальной дальности до цели

4. Испытания компьютерного стрелкового тренажера «Ингибитор» еще раз подтвердили возможность создания на базе персонального компьютера вычислительной системы, работающей в реальном времени, отображающей динамическую, высокореалистичную информацию на экране с большими углами обзора. И только использование предложенных специализированных алгоритмов отображения местности, мишенной обстановки, решения задачи встречи, учитывающих специфику стрелкового тренажера позволило решить эту задачу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итогом диссертационной работы, направленной на разработку методик и алгоритмов отображения местности и мишенной, сочетающих высокую реалистичность изображения и работу в реальном времени, является следующее:

1. Произведен анализ методов отображения местности и мишенной обстановки, фиксации точек попадания в интеллектуальных стрелковых тренажерах, рассмотрены достоинства и недостатки существующих методов, показана актуальность исследований в области разработки методов и алгоритмов отображения местности и мишенной обстановки, работающих в реальном времени и обеспечивающих высокую реалистичность изображения, сформулированы требования к ним.

2. Предложен вариант задания информации о рельефе местности, позволяющий вести расчет высоты произвольной точки поверхности и поиск точки попадания, определять зоны экранирования целей деталями рельефа в реальном времени с малыми требованиями к объему памяти, использующий карту (матрицу) высот с равномерной структурой.

3. Впервые предложен метод отображения мишенной обстановки на реалистичном фоне, позволяющий с высокой точностью моделировать изменение расстояния до целей и обеспечивающий высокую плавность перемещения и изменения угловых размеров их изображений при ограниченных вычислительных ресурсах и низком разрешении устройств отображения. При выводе изображений используется масштабирование со сглаживанием, позволяющее избежать появления артефактов при малых угловых размерах изображений целей и разрешении низком устройства отображения за счет обработки информации о всех пикселях исходного изображения и пикселях фона, не полностью «накрываемых» изображением цели. При использовании данного метода не только повышается визуальное качество изображения, но и снижается ошибка позиционирования изображений целей на дискретном устройстве вывода.

4. Предложен способ сокращения времени на масштабирование изображений целей, позволяющий сократить время без визуальной потери качества изображения, основанный на проведении предварительного масштабирования вне режима реального времени. На предварительном этапе (вне циклической части) по информации из файла сценария определяются минимально возможные расстояния до целей и производится уменьшение исходных изображений целей. При этом происходит определенная потеря качества изображения, но появляется существенный (до нескольких раз) выигрыш во времени окончательного масштабирования.

5. Впервые предложен метод формирования изображений целей, позволяющий учитывать экранирование цели другими объектами и деталями рельефа, работающий одновременно с масштабированием цели до нужных угловых размеров и наложении на фон со сглаживанием. Метод основан на использовании специальной структуры данных, описывающей видимость каждого пикселя исходного изображения цели и положение цели в пространстве стрельбища.

6. Модифицирован алгоритм численного интегрирования при моделировании траектории полета снаряда для обеспечения решения задачи встречи при использовании предложенных способов задания рельефа местности и моделирования мишенной обстановки. Алгоритм позволил в режиме реального времени фиксировать попадания как в цели, так и в поверхность стрельбища (находить точки пересечения отрезка траектории с участком поверхности, заданным четырьмя вершинами матрицы высот), генерировать всю необходимую информацию для отображения спецэффектов стрельбы. Алгоритм позволяет учитывает точностные характеристики имитируемого вооружения и снизить требования к точности датчика координат точек наведения за счет использования его ошибки при моделировании рассеивания точек попадания.

7. Разработан алгоритм управления ходом упражнения, позволяющий с помощью предложенной струк туры данных формировать «сценарий» моделируемых боевых действий или учебных упражнений курса стрельб, основанный на циклической обработке списков активных целей. Алгоритм позволяет синхронизировать процессы сбора информации от датчиков системы, вывода на экран изменяющейся мишенной обстановки, оперативно реагировать на вмешательство руководителя занятия.

8. Произведено исследование разработанных алгоритмов масштабирования и вывода изображения цели со сглаживанием, моделирования траектории стрельбы. Дана количественная оценка выигрыша во времени для различных параметров алгоритма при использовании предварительного масштабирования. Исследования подтвердили возможность использования разработанных алгоритмов при работе в реальном времени. Оценено изменение качества изображения при разных коэффициентах предварительного масштабирования, что дало возможность сформулировать рекомендации по использованию предварительного масштабирования.

9. Разработанные методики и алгоритмы легли в основу программного обеспечения стрелкового тренажера, разрабатываемого ИПМ УрО РАН в рамках темы «Ингибитор» и позволили в режиме реального времени отображать высококачественное панорамное изображение местности и динамической мишенной обстановки в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, что подтверждено соответствующим актом внедрения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Смирнов, Алексей Александрович, 2001 год

1. Aoki М, Levine М. Computer Generating of Realistic Pictures // Computers and Graphics, 3, 1978, pp. 149—161.

2. Atherton P., Weiler K. Greenberg D., Polygon Shadow Generation // Computer Graphics, 12(3), Aug. 1978, pp. 275—281.

3. Bechtolsheim A., Baskett F. High-Performance Raster Graphics for Microcomputer Systems, Proc. // Computer Graphics, 14(3), July 1980, pp. 43—47.

4. Bergeron R. D., Bono P., Foley J. D. Graphics Programming Using the Core System// Computing Surveys, 10(4), Dec. 1978, pp. 389^43.

5. Blinn J. F. Models of Light Reflection for Computer Synthesized Pictures // Computer Graphics, 11(2), Summer 1977, pp. 192-198.

6. Blinn J. F., Newell M.E. Texture and Reflection in Computer Generated Images // Communications of the ACM, 19(10), Oct. 1976, pp. 542—547.

7. Bouknight W. J. A Procedure for Generation of Three-Dimensional Half-toned Computer Graphics Representations // Communications of the ACM, 13(9),Sept. 1970, pp. 527—536.

8. Bouknight W. J., Kelly К. C. An Algorithm for Producing Half-tone Computer Graphics Presentations with Shadows and Movable Light Sources // SJCC 1970, AFIPS Press, Montvale, N. J., pp. 1—10.

9. Brindley G.S., Afterimages // Scientific American, 209, 4, 84-93 (October 1963).

10. Cataldo A. Workstation 3-D Graphics Get a Reality Boost // EE Times March 1999.

11. Catmull E. A Hidden-Surface Algorithm with Anti-Aliasing // Computer Graphics, 12(13), Aug. 1978, pp. 6—11.

12. Catmull E., Smith A. R. 3-D Transformations of Images in Scanline Order, // Computer Graphics, 14(3), July 1980, pp. 279-285.

13. Christian G. Mathey Synthetic environment: the french situation // 19 th Inter-serviceЛndustry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4, 1997), pp. 606-615.

14. Crow F. A Comparison of Antialiasing Techniques // IEEE Computer Graphics and Applications, 1(1), Jan. 1981, pp. 40—49.

15. Crow F. C. Shadow Algorithms for Computer Graphics // Computer Graphics, 11(2), Summer 1977, pp. 242—247.

16. Davidson M.L., Perturbation Approach ti Spatial Brightness Interation in Human Vision, J. Opt. Soc. Am., 58, 9, 1300-1308 (September 1968)

17. Donelan J. The Dawn of Volume Graphics // Computer Graphics World, February 1999.

18. Floyd E. West, Jr., Dr. Eytan Pollak, Mark D. Falash A reconfigurable software system architecture // 19 th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4, 1997), pp. 303309.

19. Freeman H., Loutrel P. P. An Algorithm for the Solution of the Two-Dimensional Hidden-Line Problem // IEEE Trans, on Computers, EC-16(6), Dec. 1967.

20. Galimberti R., Montanari U. An Algorithm for Hidden-Line Elimination // Communications of the ACM, 12(4), Apr. 1969, pp. 206—211.

21. George A. Scherer Application of digital video technology to the AAR trainingfeedback process // 19 th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4,1997), pp. 39-47.

22. Glaskowsky P. VolumePro™ Takes New Approach to 3D I I MICROPROCESSOR REPORT, November 1998.

23. Goodwing N. Cursor Positioning on an Electronic Display Using Lightpen, Light-gun or Keyboard for Three Basic Tasks // Human Factors, 17(3), June 1975, pp. 289—295.

24. Griffiths J. G. A Bibliography of Hidden-Line and Hidden-Surface Algorithms // Computer Aided Design, 10(3), May 1978, pp. 203—206.

25. Griffiths J. G. A Surface Display Algorithm // Computer Aided Design, 10(1), Jan. 1978, pp. 65—73.

26. Gunter Knittel, Voxel Engine for Real-time Visualization and Examination // Eu-rographics'93.

27. Hamlin G., GearC. Raster-Scan Hidden Surface Algorithm Techniques // Computer Graphics, 11(2), Summer 1977, pp. 206.

28. Hetch S., The Visual Discrimination of Intensity and the Weber-Fechner Law, J. Gen, Physiol, 7, 241 (1924).

29. Hubert A. Bahr, Claude W. Abate, John R Collins Embedded simulation for army ground combat vehicles // 19 th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4, 1997), pp. 432-440.

30. John P. Baker, Walter E. Bowen and Michael A. Harris Lessons learned from human-in-the-loop HLA implementation // 19 th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 14,1997), pp. 521-532.

31. Kaplan M., Greenberg D. Parallel Processing Techniques for Hidden Surface Algorithms // Computer Graphics, 13(2), Aug. 1979, pp. 300—307.

32. Kay D., Greenberg D. Transparency for Computer Synthesized Images // Computer Graphics, 13(2), Aug. 1979, pp. 158—164.

33. Land E. H. The Retinex Theory of Color Vision // Scientific American, Dec. 1977, pp. 108—128.

34. Latham R. Mitsubishi VolumePro: Volume Visualization Hardware for the PCs, // Real Time Graphics October/November 1998.

35. Lizabeth K. Coe Project to improve performance of the NASA/AMES ACAB Visual Pipeline. Presented at the IMAGE V Conference, Phoenix, Arizona, 19-22 June 1990.

36. Mahl R. Visible Surface Algorithm for Quadric Patches 11 IEEE Transactions on Computers, C-21, Jan. 1972, pp. 1—4.

37. Mahoney D.P. Visualizing Volumes: Techniques for Rendering Volumetric Data are Finally Breaking Through the Surface // Computer Graphics World (CGW) July 1997.

38. Mannos J.L., Sakrison D.J., The Effects of a Visual Fidelity Criterion on the Encoding of Images, IEEE Trans. Inf. Theory, IT-20, 4, 525-536 (July 1974).

39. Matsushita Y. Hidden-Line Elimination for a Rotating Object // Communications of the ACM, 15(4), April 1972, pp. 245—252.

40. Max N., Craw R., Becker B. Application of Texture Mapping to Volume and Flow Visualization//Proc. GRAPHICON'95, Moscow,1995 p. 108.

41. Miller S. W. Display Requirements for Future Man-Machine Systems // IEEE Trans., ED-18(9), Sept. 1971, pp. 616.

42. Mitsubishi Soups up Graphics Board to Bring 3-D Volume Rendering to PCs // Diagnostic Imaging Scan June 9, 1999.

43. Negroponte N. Raster-Scan Approaches to Computer Graphics // Computers and Graphics, 2(3), 1977, p. 179.46.0rtony A. A System for Stereo Viewing // Computer Journal, 14(2), May 1971, pp. 140—144.

44. Park F. Simulation and Expected Performance Analysis of Multiple Processor Z-Buffer Systems // Computer Graphics, 14(3), July 1980, pp. 48—56.

45. Pasko A., Adzhiev V., Sourin, A., et al. Function representation in geometric modeling: concepts, implementation and applications //The Visual Computer, 11,6, 1995, P 429.

46. Pasko A., Savchenko V. Blending operations for the functionally based constructive geometry, Set-theoretic Solid Modelling: Techniques and Applications, CSG 94 Conference Proceedings, Information Geometers, Winchester, UK, 1994, P 151.

47. Pavlidls T. Filling Algorithms for Raster Graphics // Computer Graphics and Image Processing, 10(2), June 1979, pp. 126—141.

48. Pearson D.E. Methods for Scaling Television Picture Quality in Picture Bandwidth Compression, Huang T.S., Tretiak O.J. Eds., Gordon and Breach, New York, 1972.

49. Pfister H., Architectures for Real Time Volume Rendering // Journal of Future Generation Computer Systems (FGCS), p. 1-9, Elsevier Science, Vol. 15, No. 1, February 1999.

50. Pfister H., Hardenbergh J., Knittel J., Lauer H. and Seller L., The VolumePro Real-Time Ray-Casting System // Proceddings of SIGGRAPH 1999, p. 251-260, Los Angeles, CA, August 1999.

51. Pfister H., Keynote Address at the 5th Japanese Visualization Conference, Real Time Volume Visualization with VolumePro Tokyo, Japan, 1999.

52. Pfister H., VolumePro At the Frontier of Advanced Volume Graphics // Nikkei Science, October 1999.

53. Pitser B., Lowcock S. Use of visual simulations in city and urban design and planning // 19th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4, 1997), pp. 639-644.

54. Richard B. Wray A system object methodology improves simulation development // 19 th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4, 1997), pp. 503-510.

55. Roese J. A, McCleary L. Stereoscopic Computer Graphics for Simulation and Modeling // Computer Graphics, 13(2), Aug. 1979, pp. 41—47.

56. Savchenko V., Pasko A. Vyatkin S. et al. New approach in geometric modeling: distributed and hardware implementation perspectives.// International Conference on Computers and Devices for Communication CODEC-98. Calcutta, India, 1998. P.285.

57. Sourin A., Pasko A., Savchenko V. Using real functions with application to hair modelling, Computer & Graphics, 20, 1, 1996, P 11.

58. Stevens S.S., Handbook of Experimental Psychology, Wiley, New York, 1951.

59. Straber W., Schilling A., Knittel G. High Performance Graphics Architectures // Graphicon'95 Proceedings, Klimenko S. et al. (Eds). St-Petersburg 1995

60. Sutherland I. E. A Head-Mounted Three Dimensional Display // FJCC 1968, Thompson Books, Washington, D. C., pp. 757—764.

61. Thomas Morrish, Paul Stoner, Andrew Gurcak Virtual environment deployable simulation //19 th Interservice/Industry, Training, Simulation and Education Conference Proceedings (Orlando, Florida December 1-4,1997), pp. 319-325.

62. Van Der Horst C.J.C., de Weert C.M., Bouman M.A., Transfer of Spatial Chromaticity Contrast at Threshold in the Human Eye, J. Opt. Soc. Am., 57, No. 10, 1260-1266 (October 1967)

63. Venturing out Mitsubishi Tests the Entrepreneurial Water // Technology Review November/December 1999

64. VolumePro 1000 Expands 3D Vision // Microprocessor Report October 25, 1999.

65. Volume-rendering PCI Board Casts Rays in Real-time // EE Times July 5, 1999.

66. Vyatkin S., Dolgovesov B., Chizhick S., Synthesis of virtual environment with object-space recursive subdivision // Graphicon'98 Proceedings, 1998.

67. Vyatkin S., Dolgovesov В., Ovechkin V., et al. Photorealistic imaging of digital terrains, freeforms and thematic textures in realtime visualization system Voxel-Volumes // GraphiCon '97, Moscow.

68. Weiler K, Atherton P. Hidden Surface Removal Using Polygon Area Sorting // Computer Graphics 11(2), Summer 1977, pp. 214.

69. Weiman C. Continuous Anti-Aliased Rotation and Zoom of Raster Images // Computer Graphics, 14(3), My 1980, pp. 286-293.

70. Weinberg R. Computer Graphics in Support of Space Shuttle Simulation // Computer Graphics, 12(3), Aug. 1978, pp. 82—86.

71. Wu, S. C., Abel J. F. Greenburg D. P., An Interactive Computer Graphics Approach to Surface Representation // Communications of the ACM, 20(19), Oct. 1977, pp. 703—712.

72. Андреев Г.А., Базарский О.В., Глауберман А.С. и др. Анализ и синтез случайных пространственных текстур // Зарубежная радиоэлектроника, 1984. -№2, с. 3-33.

73. Асмус А.Э., Богомяков А.И., Вяткин С.И. и др. Видеопроцессор компьютерной системы визуализации "Альбатрос" // Автометрия. № 6. 1994.

74. Афанасьев А.Н. Язык описания изображений // Тез. докл. Методы и средства обработки сложной графической информации. II-ая Всесоюз. конф. (Горький, сентябрь 1985). — Горький, 1985. — с. 8-10.

75. Великохатный Р.И., С.И. Вяткин, О.Ю. Гимаутдинов и др. "Ариус" семейство 3D графических систем реального времени для PC платформ // Труды 7-ой Междунар. конф."Графикон-97". Москва, 1997.

76. Веркиенко А. Ю., Казаков В. С., Пахарь В. К. Оптико-электронная мишень стрелкового тренажера // Заявка на патент № 99117070/02, кл. F41G 3/26, 1999. Пол. решение о выдаче патента от 02.08.99.

77. Веркиенко А. 10., Кузьмин А. С. О требуемом быстродействии датчика координат тренажера // Сб. трудов научно-молодежной школы по ФЦП "Интеграция". Ижевск: Изд. ИПМ УрО РАН, 1997. - с.84-86.

78. Вяткин С.И., Долговесов Б.С., Каипов И.Р., Чижик С.Е. Архитектурные особенности системы визуализации реального времени на основе DSP // Автометрия. 1999.-№1.

79. Вяткин С.И., Долговесов Б.С., Мазурок Б. С. и др. Эффективный метод растрирования изображений для компьютерных систем визуализации реального времени // Автометрия. № 5. 1993.

80. Гилой В. Интерактивная машинная графика.—М.: Мир, 1981.

81. Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике.—М.: Мир, 1978.

82. Иванов В.П., Батраков A.C. Трехмерная компьютерная графика / Под ред. Г.М. Полищука. М.: Радио и связь, 1995.- 224 с.

83. Ковалев A.M. О центральных проекциях трехмерного пространства// Автометрия 1996. №6. С. 4.

84. Коновалов А.А, Николаев Ю.В. Внешняя баллистика. М.: ЦНИИ информации, 1979.-288 с.

85. Курс стрельб из стрелкового оружия (КС СО-85). М.: Воениздат, 1987. 112 с.

86. Методы обработки и формирования растровых изображений. Материалы по математическому обеспечению ЭВМ. Минск: ИТК, 1986. - 96 с.

87. Наставление по стрелковому делу. 7,62-мм пулемет Калашникова (ПК, ПКС, ПКБ и ПКТ). М.: Воениздат, 1971.-253 с.

88. Наставление по стрелковому делу. 7,62-мм снайперская винтовка Драгунова (СВД). -М.: Воениздат, 1984. 175 с.

89. Наставление по стрелковому делу. Основы стрельбы из стрелкового оружия. -М.: Воениздат, 1984. 176 с.

90. Ньюмен У., Спру л Р. Основы интерактивной машинной графики. М.: Мир, 1976. - 573 с.

91. Ньюмен У., Спрулл Р. Методика разработки программного обеспечения для систем машинной графики.— Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике, 62,4, 1974, с. 67—83.

92. Ньюмен У., Спрулл Р. Основы интерактивной машинной графики.—М.: Мир, 1976.

93. Обучение стрельбе из стрелкового оружия и вооружения боевых машин пехоты на учебно-тренировочных средствах. М.: Воениздат, 1990. - 236 с.

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

95. Палагута Л., Косик С. Тренажеры, средства имитации и моделирования боевых действий сухопутных войск США // Зарубежное военное обозрение 1993, №4 с.31-36;1993, №5 с.29-34.

96. Пат. 4583950 США, МПК A63F 9/22. Light Pen Marksmanship Trainer / James E. Schroeder (США). Заявлено 22.04.1986.

97. Пат. 4619616 США, МПК F 41 G 3/26. Weapon Aim-Training Apparatus / Clarke J. et al. (Англия). Заявлено 28.10.1986.

98. Пат. 4680012 США, МПК F 41 G 3/26; F 41 J 5/10. Projected Imaged Weapon Training Apparatus / Robert A. Morley, James M. Buick (Англия). Заявлено 14.07.1987.

99. Пат. 4820161 США, МПК F 41 G 11/00. Training Aid / Peter L. Wescott (Англия). Заявлено 11.04.1989.

100. Пат. 4824374 США, МПК F 41 J 5/08. Target Trainer / Dennis J. Hendry, Peter J. King (Англия). Заявлено 25.04.1989.

101. Пат. 4923402 США, МПК F 41 G 3/26. Marksmanship Expert Trainer / Albert H. Marshall et al. (США). Заявлено 08.51.1990.

102. Пат. 4955812 США, МПК F 41 7 27/00. Video Target Training Apparatus For Marksmen, And Method/ Ranford R. Hill (США). Заявлено 11.09.1990.

103. Пат. 5035622 США, МПК F 41 G 3/26. Machine Gun And Minor Caliber Weapon Trainer / Albert H. Marshall et al. (США). Заявлено 30.07.1991.

104. Пат. 5194006 США, МПК F 41 G 3/00; G 09 В 9/00. Shooting Simulating Process And Training Device / William Zaenglein Jr. (США). Заявлено 16.03.1993.

105. Пат. 5215463 США, МПК F 41 G 3/26. Disappearing target / Albert H. Marshall, Edward J. Purvis, Robert T. McCormack, Ronald S. Wolff (США). Заявлено 01.06.1993.

106. Пол P., Фальк Дж., Фельдман Дж. Машинное представление просто описываемых сцен // Интегральные роботы: Пер. с англ. / Под ред. Г.Е. Поздняка. М.: Мир, 1973. - с. 269-281.

107. Принс М. Д. Машинная графика и автоматизация проектирования.—М.: Сов. радио, 1975.

108. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1982.-Кн.1.-312 с.

109. Разработка алгоритмов и программ объемной машинной графики: Отчет о НИР (заключ.)/УМИ; рук. В.Н. Кучуганов. Устинов, 1985.

110. Разработка тренажера оптико-электронного для стрелкового оружия. Шифр "Ингибитор", индекс У133. Пояснительная записка технического проекта опытно-конструкторской работы. Ижевск: ОАО "Ижмаш" и ИПМ УрО РАН, 1995.- 105 с.

111. Роберте Я. Автоматическое восприятие трехмерных объектов // Интегральные роботы: Пер. с англ. / Под ред. Г.Е. Поздняка. М.: Мир, 1973. - с. 162-209.

112. Роджерс Д Адаме Дж. Математические основы машинной графики: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1980. - 240 с.

113. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-504 с.

114. Руководство по 40-мм под ствольному гранатомету ГП-25. М.: Воениз-дат, 1983.-80 с.

115. Руководство по 5,45-мм автомату Калашникова (АК74, АКС74, АК74Н, АКС74Н) и 5,45-мм ручному пулемету Калашникова (РПК74, РПКС74, РПК74Н, РПКС74Н). М.: Воениздат, 1984. - 216 с.

116. Руководство по реактивной противотанковой гранате РПГ-22. М.: Воениздат, 1985.-80 с.

117. Рэш Р. Полутоновые машинные изображения.— Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике, 62, 4, 1974, с. 99—103.

118. Смирнов A.A. Качество и быстродействие при отображении целей в компьютерных стрелковых тренажерах / Ижевский Государственный технический университет. Ижевск, 1999. - 13 с. - Деп. В ВИНИТИ 27.12.99, №3846-В99.

119. Смирнов A.A. Метод трассировки лучей в стрелковых тренажерах / Ижевский Государственный технический университет. Ижевск, 1999. - 14 с. -Деп. В ВИНИТИ 24.10.00, №2692-В00.

120. Старовойтов В.В. Структурный подход к построению изображений текстур в системах растровой машинной графики // Изв. АН БССР, Сер. физ. -техн. 1986. - №1, с. 77-85.

121. Фокс А., Пратт М. Вычислительная геометрия. Применение в проектировании и на производстве.—М.: Мир, 1981.

122. ФолиДж., ван Дэм Ф. Основы интерактивной машинной графики: Пер. с англ. М: Мир, 1985. - Т. 1-2.

123. ФолиДж., Уоллес В. Искусство организации естественного графического диалога человек—машина, Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике, 62, 4, 1974.

124. Шикин Е.В., Боресков A.B. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. М.: «ДИАЛОГ-МИФИ», 1995. - 288 с.