虚拟现实技术在航空航天领域的应用
作者：刘诗雅来源：诗词雅赋
虚拟现实技术的发展源于航天和军事部门，最新技术成果往往被率先应用于航天和军事领域。今天先写一篇虚拟现实技术在航空航天领域的应用吧。
虚拟现实技术在航天训练中的应用
航天员训练器利用虚拟训练系统对航天员进行失重心理训练,使其建立失重环境下空间方位感。其次,通过构造航天器虚拟座舱模型,训练航天员熟悉舱内布局、界面和位置关系,演练飞行程序和操作技能等。通过虚拟现实工具包和模拟管理器,让航天员可以打开舱门、用手操纵开关等。而且还带有声音识别合成功能,能发出相应动作的声音,这样能使航天员更加沉浸于虚拟世界中,提高仿真试验效果。
航天器某些关键设备在轨运行期间发生故障时,为使航天员能正确进行在轨修理,可以通过虚拟现实技术,在地面或空间站对其进行修理培训。例如,1993年,美国约翰逊航天中心启用了一套虚拟现实系统来训练航天员熟悉太空环境,为修复哈勃望远镜作准备。航天员通过操作虚拟设备,大大提高了操作水平。
虚拟训练器作为传统飞行训练模拟器的补充或替代,可对乘员进行操作技能训练、乘员间协同作业,甚至包括维修训练、舱外活动、交会对接等多种训练。
虚拟现实技术在航天环境控制与生命保障工程设计中的应用
在航天服和环境生保系统的设计与研制中,可利用VR技术进行原理设计、逻辑验证及模型的仿真。设计者通过与设计的虚拟交互,不仅可及时观察到所设计部件的整体结构与外形,而且还能够及时改进设计中的原理或功能性缺陷,从而提高设计与研制效率。
虚拟现实技术在航天器控制上的应用
控制系统的弹(箭)设备监控
控制系统的弹(箭)设备的工作状况直接关系到整个火箭飞行实验的成败,所以对这些设备的监控始终都是地面测发控系统的重要工作内容。然而,传统的数据采集、判读方式不能为工作人员提供弹(箭)上设备的宏观工作状况。此外,在机电设备出现故障时设计人员不但需要知道设备的各项测试参数,同时更渴望看到故障发生时的场景。利用虚拟现实技术,可以完全模拟弹(箭)上设备的工作状况,如平台的转动、伺服机构的伸缩都能逼真、实时地显示出来,而且可以根据需要多次模拟故障现场,对设备局部进行放大,对故障过程进行慢速度回放,这将为设计人员监视控制系统的弹(箭)上设备提供新的方式,是对目前测控系统的有益补充。
控制系统飞行仿真
控制系统的工作核心是通过飞行程序完成火箭（导弹）的制导飞行与姿态控制,为了验证飞行程序的功能,在大型综合实验中都要进行长时间的“模飞”测试,测试结束后根据测试数据判断飞行程序的工作是否正常。将虚拟现实技术应用到控制系统模飞过程中,可以通过三维动画实时显示火箭模型在飞行程序的控制下如何实现制导飞行和姿态控制。通过软件设计可以模拟火箭飞行中可能遇到的各种现象,全面考验飞行程序的适应能力,并可将控制系统的所有飞行动作以具体的画面表现出来,从而在一定的程度上避免了飞行数据判读中出现的漏判、误判现象。
虚拟现实技术在航天工效学中的应用
随着载人航天技术的发展,人在空间停留时间已明显增加(最高已达300多天),因此,如何提高航天员的长时间工作效率及心理适应能力,使之稳定、可靠地工作是当前航天工效学研究的重要课题。其研究内容主要有:结构空间与人体尺寸的适配性、控制器与显示器的置列布局方式、特殊的助力措施、控制器的参数、信息获取的方式与效率(格式、大小、对比、编码等)、报警类型与参数、照明要求(均匀性、显色性、安装位置、色温)以及舱内视觉空间的颜色匹配性等。在工程设计过程中,对它们考虑恰当,能够使载人航天器舱内人机界面很好地同航天员的心理生理特性相匹配,从而激发航天员工作效率;反之,就会感到不适,轻则工作效率下降,严重时,应急工作情况下甚至可能造成操作失误,危及安全。特别是由于载人航天器座舱空间的局限性与环境的特殊性,是否进行航天工效学设计更关系到整个系统安全可靠性。计算机技术为该研究提供灵活、先进的设计手段,很大程度上提高了航天工效学研究及设计水平和效率,尤其虚拟现实技术的应用突破了传统的基于二维的人机界面模式和交互方式的局限,极大地增强了人的主动性和仿真方法的灵活性,在载人航天技术发展过程中,航天工效学主要研究航天环境对航天员工效的影响。使航天员发挥最好的工作效率,即要求一个合理的人机界面。
目前,VR技术可以在航天工效学的所有研究领域均能应用，但主要集中于下述几个方面：
1)飞船座舱结构设计,航天员的工作场所为飞船的座舱,它是一个含座椅、各种显示/控制器件及其它生命保障系统的特定环境。因此,座舱结构设计要充分考虑航天员的基本人体尺寸(穿和不穿航天服)、活动范围以及仪表板、座椅的结构尺寸等符合航天员和心理、生理特性。它包括人体参数、座椅设计、舱门设计、座舱总体布局以及控制杆、钮、键的布局等内容。其参数应当保证：进出与脱离操作位置方便、操纵姿态舒适以及信息可视与可达。以座舱仪表布局为例,原则上应把最重要且经常查看的仪表放在仪表板中心区域,次重要的仪表放在中心区域以外的地方。这样能减少航天员的眼动次数,降低负荷,同时也让其注意力落在重要的仪表上。但究竟哪块仪表放在哪个精确的位置,以及相对距离是否合适,只有通过实验确定。因此利用VR作为工具来设计出相应具有立体感、逼真性高的排列组合方案,逐个进行试验，使航天员仿佛置身于真实的载人航天器座舱仪表板面前,就能达到理想客观的实验效果。
2)飞船人工控制设计,利用VR技术研究在充分考虑航天员的信息感知处理能力、反应能力以及紧急情况下操纵控制能力。具体可分为航天员与飞船动力学匹配、全姿态仪、舷窗、潜望镜以及操纵杆和执行件的工效学设计,研究内容包括仪表的显示形式、光学特性、指示与刻度方式以及构件的结构、形状、大小、力学特性和防误操作能力等。
3)仪表显示和座舱照明的工效学研究,视觉显示是飞行中飞船向航天员传递信息的主要形式。仪表显示和座舱照明是否有利于航天员的观察,直接关系到飞行安全。因此,座舱内仪表显示和照明要充分考虑航天员的信息输入/输出能力及注意力分配等心理、生理特性,使飞船仪表显示和照明系统设计符合航天员的工效学要求。研究内容包括建立虚拟显示器的可读性、分辨性、编码和照明灯等。
4)报警系统设计,其研究内容是建立虚拟报警系统的报警信号分级和报警信号的显示种类等,即对视觉报警信号、听觉报警信号以及语音报警信号从物理特性、认知特性以及舱内布局这三个方面来开展研究。
5)航天员工作负荷的评价,进行航天工效学研究的一个重要问题是如何评价飞行中航天员的脑力和体力负荷,这是研究其工作能力的关键技术。通过设计虚拟环境中的作业任务进行下述三个途径的工作负荷评价：①主观评级法;②生理学评级法,即分析某些生理指标在作业过程中的变化,来评定其功能状态；③定量计算型,已经建立的有实测的肌电信号(EMG)模型、EMG优化决策模型以及人工神经网络(ANN)模型等。
研究趋势
为了使参与者真正能够“沉浸”于一个由计算机生成的虚拟座舱环境中,必须使生成的虚拟舱的视觉场景足够逼真和自然,一个好的交互式虚拟现实系统需给人的感官提供与现实环境相似的刺激。建立一个完善实用的交互式航天工效学设计虚拟实验系统,需要在以下六个方面取得突破:
1)交互通道。只有被试者与虚拟系统建立多通道交互方式时,才会进行可靠的工效学虚拟试验。目前,产生一个完备的触觉和力的反馈在技术上还在不断的突破,因而,必须研究在进行航天工效学虚拟实验时的信息需求以及可靠实验系统的最低标准。
2)虚拟视景生成技术。构造虚拟场景要通过环境生成工具来实现。视景中的图像是计算机根据环境需要,利用给定条件与模型,在对图像数据和图形数据计算后所生成的。因此,计算机图像处理中图形特征分析与推理以及图形模块相互作用和处理,是交互式航天虚拟场景的一个首要环节。目前,已有的环境生成工具专用性很强,尚不具有通用性。
3)头盔显示器的舒适性设计。尽管在过去的几年中,头盔设计已取得了明显的进展,但仍然存在舒适性较差的问题。另外,还需解决头盔的视场角和分辨率的适配性关系,对实验系统中的被试者而言,视场角越大越好,因为这有助于它本人的操作性和沉浸感,可是大的视场角会增加头盔的重量和体积,甚至影响图像的分辨率。
4)三维图像处理与显示技术。虚拟座舱布局环境是由计算机根据研究要求和约束条件,基于数学和视觉原理用小多边形“构造”出来的三维立体图像。据估计,建立载人航天器座舱内物品及对接机构形状等逼真的虚拟环境,需要的图像生成速度为8000万个多边形/秒,这就要求专门的数学模型和仿真软件,这是三维图像处理的主要内容。
5)位置感知。位置是被试者对虚拟乘员舱中的位置感觉,这是现实环境与虚拟环境的最主要区别。目前影响位置感知的因素很多,例如视场角、传感器的带宽、交互方式、被试者本人的特点以及实验过程中的任务等。因此,有必要对它们进行分别研究。
6)交会对接人工控制工效学虚拟仿真技术。航天器的空间交会对接是发展载人航天事业的一项关键技术。其控制方式分为自动和人工控制两种,根据国外经验,人工控制在交会对接的最终逼近与对接过程中发挥非常重要的作用。目前现有的人工控制交会对接仿真系统是由计算机系统(包括数学模型)、运动模拟器、座舱(包括控制操作台)、视景系统、操作负载系统等五部分组成,其设备复杂、投资巨大。若采用虚拟现实技术,整个系统由计算机系统、头盔显示器和数据手套三部分组成，将交会对接动力学模型存入计算机系统,通过计算机仿真,实时地解出这两个航天器间的相对距离和姿态角参量,通过计算机生成图像,在头盔显示器里实时地显示两个航天器虚拟环境,此时航天员就像真正处在飞行空间进行交会对接操作一样。因而,这样建立的系统设备简单、投资少。另外,若需考虑空间环境因素(如失重、加速度等)，可以把虚拟交会对接仿真器安置在离心机上或模拟失重的水池里,直接在航天员身上产生失重或加速度效应。这种具有空间环境效应的虚拟仿真器是现有仿真系统所没有的。因为采用通常技术的仿真器设备多、重量和体积大,一般是不可能实现空间环境效应。
虚拟现实技术在航天医学工程中的应用
VR技术的特点与优越性以及国外(尤其是NASA)的载人航天实践启示我们,VR在航天医学工程领域有着极大的应用潜力,可能的应用场合包括下述几个方面。
乘员医监医保
在中长期飞行任务中,乘员医监医保更为重要。VR技术可发挥重要作用。首先在地面上可使用VR装置训练航天员进行手术治疗的能力。一旦在天上乘员出现疾病,还可利用VR装置与地面医生一起研究治疗方案。还可开发舱载VR游戏机，供乘员娱乐消遣，以及为乘员准备专门的虚拟知己，能与之谈心,以保持乘员心理健康。
空间运动病研究
VR虚拟景象经特殊设计可为空间运动病研究提供很好的手段,而且经过专门的VR装置,还可选拔航天员以及训练其对抗运动病的影响的能力。
可视化航天医学研究
可视化不仅能将大量的枯燥的原始数据转换成易于理解的图象,而且允许用户在数据空间和时域上前后移动,这在航天医学研究中将得到广泛应用。不仅能对人体各部分生理属性建立各种静态和动态模型,还可将失重模型叠于其中,为研究人员提供研究人在失重条件下行为学和生理学变化与效应。另外,失重条件下心血管系统、骨骼系统、免疫系统等研究的实验数据通过可视化手段处理后能使研究人员发现更多有益和有趣的结果。
虚拟现实技术在飞行模拟器中的应用
传统模拟器在通用航空领域使用的局限飞行模拟器是培养飞行员的一个重要环节，利用高等级的飞行模拟器，可以模拟部分甚至全部飞行科目，可以消除飞行风险，大大提高飞行员的培训效率，降低培训成本。目前研制的模拟器，配备相应的视景系统及座舱仿真系统，这些系统针对特定的机型设计，因而只能用于培养单一机型的飞行员。在通用航空领域，其行业特点决定了通用航空使用的飞机型号种类多，单一型号飞机保有数量少，很多型号飞机的数量达不到配备特定机型模拟器的要求。据不完全统计，通用航空领域内固定翼飞机和直升机超过百种。同时，即便同种飞行器也会因为客户的选型不同而具有不同的配置，这就必然导致各种不同的模拟器之间存在着功能重复和交叉浪费。而为了保证飞行员的模拟训练，必须开发新型的飞行训练模拟器。
基于虚拟现实技术的飞行模拟器在通用航空领域的前景广阔，针对通用航空领域飞行员模拟训练的特点，必须开发一种有别于传统模拟器的、通用性强、可兼容多种机型的飞行模拟器。虚拟现实技术的发展，为飞行模拟器的研发提供了一种新的思路。同传统的飞行模拟器相比，基于虚拟现实的飞行模拟器有着无可比拟的巨大优势。基于虚拟现实技术的模拟器，不需要配置座舱等硬件设备，而是通过虚拟现实的方法，利用软件呈现一个完整的飞行训练环境。可以方便地实现一机多能，即利用一个训练平台完成多种机型飞行任务的训练。目前，飞行模拟器的视景系统及驾驶舱仪表显示系统普遍应用三维建模软件开发，这些完全可以与虚拟现实技术中的头盔显示器结合，为用户营造极具沉浸感的三维驾驶舱环境。
在20世纪90年代，波音777飞机的设计师们就已开始应用虚拟现实技术。按照传统的图纸设计方式，零件总数高达300万件以上的波音777，需要7000余名各类专业设计人员组成200多个产品综合研制小组同时工作。在规模如此庞大的设计工作中，小组之间的衔接不当、错误率、重复工作等现象时有发生;然而，在虚拟现实的三维模型仿真技术的帮助下，波音777的设计错误修改量较过去减少了90%，研发周期缩短了50%，成本降低了60%。
通用航空市场中，固定翼飞机与直升机种类繁多，与它们相应的真实性及沉浸感俱佳的D级飞行模拟器远超过了航空器的价格，因此，通用航空市场中C级或D级飞行模拟器的数量非常稀少。通航运营公司为了保证飞行的安全，只能引入低端的飞行训练器，这种训练器不具有运动系统，视景系统采用实像技术，显示效果较差，这些都降低了飞行训练的有效性。通过向飞行训练器中引入虚拟现实技术，配以相关的运动平台技术，能在极大降低飞行训练器价格的同时，显著地提升飞行的沉浸感，这也必然伴随飞行训练效率的提高。
美国军方的AVCATT系统将增强现实概念引入飞行模拟器，该系统使用光学透视式头盔显示器和真实座舱，通过精确的头部位置跟踪器实现了对直升机的模拟驾驶。基于头盔式显示器的虚拟现实飞行模拟器系统主要由头盔式显示器、计算机、数据手套、力感装置、话筒和耳机等组成。飞行员通过模拟操纵杆的力感装置进行飞行操纵，同时感受操纵力，利用数据手套操纵视景系统中虚拟仪表板上的按钮和开关。头盔上的空间定位装置实时测量飞行员的头位，并在头盔式显示器中显示相应空间方位的图像。将这套系统安装到运动台上，根据飞机姿态及速率变化信号驱动运动台运动，可以更逼真地进行飞行模拟训练。在计算机中可以安装多个机型的飞行仿真驱动软件及多个场景软件，根据培训需要，可自由选择培训机型和培训场景，大大提高飞行模拟器使用的灵活性。
虚拟现实技术在通用航空飞行模拟器领域具有广泛的市场前景，通过相应的技术手段，VR技术完全可以替代现有的飞行模拟器相关模块，极大地改善飞行学员的驾驶沉浸感，进而提升飞行培训的效率。飞行模拟器运营方可以显著降低设备成本，提高培训的经济性。
虚拟现实技术在无人机培训中的应用
民用无人机是一种特殊的航空器，相对而言，拍摄类无人机目前在影视行业应用普及，各类影视作品都会需要使用拍摄类无人机进行航拍作业，甚至是在其他专业领域，诸如商业设施航拍、遥感数据采集、植物保护、电力线路检修、灾后救援、工程建设、快递物流、环保检测等方面，无人机都得到了广泛应用。
而在无人机职业培训中，初学者进行飞行训练时存在一定的危险性和拍摄作业时的困难性：(1)失误操作导致的无人机损坏；(2)失误操作导致的人员伤害；(3)失误操作导致私人、公共财产损害；(4)不熟悉飞行拍摄操作导致的拍摄困难和实验教学效率低；(5)天气因素极其容易干扰到实践课程的进程。无人机飞行拍摄的培训，除了存在危险性之外，还存在一个缺陷，即在同时对数十名学员进行教学时，因为受到无人机固定面积区域同飞数量的限制和无人机单次飞行续航时间限制，难以让所有学员都能够快速地进行飞行的实际操作学习。这就要求学员在进行真机飞行前，都能够事先对无人机飞行进行模拟试飞，充分了解无人机飞行特性，熟悉基本操作后，才能在实际操作中最大化的降低失误概率，降低飞行风险。
为了解决无人机飞行训练中存在的问题，相关人员研究开发了一款无人机飞行虚拟训练平台应用软件。其能够使用计算机进行三维模拟飞行训练，让学员能够在实际飞行操作之前进行无人机的起降、飞行、拍摄演练。从而熟悉无人机的飞行拍摄感觉，能够在模拟训练中熟悉飞行拍摄的航拍画面取景，提升实际飞行教学的操作成功率。该软件具备以下功能：(1)模拟无人机的飞行，包含飞行时的电量、高度、速度数据；(2)模拟无人机在各种天气和天气强度下可能受到的干扰；(3)模拟摄像头的操控，呈现摄像机画面，并可以模拟拍照保存图片。
虚拟现实技术在飞行员空间认知能力培训中的应用
飞行过程中，飞机状态在三维空间中不断变化，飞行员要不断对空间信息进行搜索、记忆、加工、整合、决策及判断，其中，解决每一项空间问题的关键都是以视觉空间表象为基础，其过程实质就是空间认知能力的体现。视觉空间认知能力是飞行员从事飞行职业的必备技能，与其飞行能力密切相关。经论证研究与试验检测，个体视觉空间认知特征与其飞行能力之间有内在联系，空间认知能力可作为飞行学员评估分析飞行能力与选拔培养价值预测的重要参考指标。针对空间认知能力基础理论、试验方法的研究讨论，尤其是如何有效预测检验及训练培养空间认知能力具有重要的现实意义。目前，传统视觉空间认知能力测验是否具有针对性、测验间的相关度和测验对个体空间能力评定是否具有跨情景、跨方法的一致性等方面都逐渐产生了一些问题。虚拟地理空间环境具有的沉浸、交互等特征，使得被试者的逻辑思维和形象思维并用，提高了其空间信息感知能力，为空间认知能力预测检验、训练培养提供了一种开创性的技术手段。
空间认知能力预测检验现状及存在的问题
目前，飞行员空间认知能力的预测检验及培养训练主要有4种途径，即生活实践、飞行实践、模拟训练和离心机训练。其中，人类千百年生活实践中，地面上进化出的空间认知方式和前庭器官并不能完全适应飞行三维活动；飞行过程中，飞行员既要判读仪表、操纵飞机，又要进行空间认知，分配给空间能力培养的时间和心理资源较少；离心机训练复杂、设备昂贵，目前主要用于阶段性优秀飞行员选拔与训练；飞行模拟器主要用于改装、飞行技能保持，较少用于空间认知能力检测及培养。通过国内外文献阅读整理及调研交流，分析研究现行的试验方法逐渐暴露出以下几方面问题。
1、空间认知能力因子各自的测量方法尚无普遍认可的方法工具，随着时间推移，目前应用测验的结构效度逐渐引起研究者的质疑，发现存在着一定的误用。
2、不同测验间的相关度、个别测验是否具有针对性、现行测验在跨情景、跨方法时对视觉空间能力的评定结论是否一致等方面都还有待进一步证明。
3、近期实践证明，静态测验结果仅与初期飞行成绩有关，而与后期飞行能力相关度低，出现了“时间性准确度减退”现象。目前，经过大量实践研究及反馈，发现现行量表测试只与训练成绩有关，不排除“训练效应”，但与后期实践绩效相关性不高，分析原因有可能是刺激环境缺乏生态性、真实任务导向，缺少其他环境变量的综合影响，过于单一因素刺激得到的结果。
4、现行动态空间能力测验只关注了客体动态因素，未考虑主体的动态变化影响，更未考虑主客体同时处在动态环境中的实际空间能力。
5、目前，视觉空间能力测验更多关注行为反应的个体差异，在脑认知及神经机制方面的差异分析研究深度不够。
利用虚拟现实技术进行试验优势
VR技术能更好地模拟真实环境，增加情景意识，从而提高被试者的空间信息加工能力，会使空间能力的测试更加注重生态性。基于VR技术的空间能力试验将会结合综合性动态飞行实际任务，试验场景更接近真实飞行情境，可为被试者营造仿真性、沉浸性、构想性空间认知试验环境，关注其在动态情境中的实时加工能力，更为准确地评估和预测飞行员的优势动态空间能力，这种试验方法改进趋势将会成为未来飞行员空间能力研究的主导方向。
1、虚拟地理空间环境的仿真性空间认知
虚拟环境可真实地模拟现实地理世界，实现物理上、功能上的事物和环境。飞行学员投入到这种环境中，立即有“身临其境”的感觉，并可亲自操作、实践，参与虚拟地理空间环境交互作用，形成对真实地理空间环境的仿真性空间认知。构建的空间地理虚拟环境是飞行空间信息融合系统，飞行学员在进行空间认知能力试验时，可实现实时的空间态势感知，并对实时空间的容纳对象进行发现感知及位置判定，还可实时认知所处空间环境涉及的地理环境信息，实时真实地感知学习空间承载的目标多种属性信息，进而体验真实飞行所带来的感官体验及分析判断。
2、虚拟地理空间环境的沉浸性空间认知
虚拟环境中人的身体非真实存在，亦未消失，只是以一种代理身体形式存在，继续发挥着身体的作用。通过将收到的各方面知觉信息反馈给人的身体本身，人的空间认知能力也会以化身作为主体得到发挥。在虚拟地理空间环境中，飞行学员可在纯自然的状态下，借助交互设备和自身的感知系统感觉自己融合到虚拟环境中，相信自己正处于某个真实的环境中，去感知、预判，与虚拟环境交互，在交互过程中去重复感知、预判。这种基于构建的虚拟环境产生的空间沉浸感，可有效地开展飞行学员空间认知能力相关试验，训练培养实际飞行中的空间认知能力。
3、虚拟地理空间环境的构想性空间认知
空间地理虚拟环境中，被试者的主要认知方式应合乎虚拟环境的要求，而不是真实环境，而由认知引发的动作也应与虚拟环境有关而不是真实世界。如一名飞行学员完全沉浸在构建的虚拟地理空间环境中，用驾驶杆等操控装置来反映具体试验任务，他要选择与虚拟环境相适应的真实世界规则，操控飞机完成试验任务，他的反应会适应实时虚拟地理环境，将在虚拟环境中按照试验构想处理相应真实世界的问题。利用虚拟地理空间环境的构想性认知可拓宽飞行学员的空间认知试验范畴，对于飞行学员的空间认知能力预测检验、训练培养具有重要的现实意义。
4、空间认知能力虚拟试验构想及设计
基于虚拟地理空间环境的空间认知试验主要包括试验设备及试验内容研发。试验设备主要由飞行空间认知试验台、平台控制和数据采集席、图形工作站等组成。其中，飞行空间认知试验台由六自由度运动座椅、眼动追踪仪、生理测量设备、VR头盔等组成。试验内容主要包括空间认知能力各要素的虚拟情景试验脚本设计及开发实践。
VR技术在民航训练领域中的应用
1.飞行员训练
飞机驾驶与其他驾驶工作一个重要差异就是高脑力负荷，即指在某些飞行阶段需要在极短时间内迅速而准确的完成一系列的判断和操作。飞行员需要同时调动多种感觉器官对外界信息进行感知，除了用视觉感知外部视景和仪表参数、听觉感知告警声响外，还需要通过前庭系统感知飞机的运动状态，通过力反馈感知飞行手柄的反馈力度和各种控制键的状态。这些操作需要通过反复的训练转化为熟练的认知反馈和带有肌肉记忆性质的动作技能。而大部分涉及力反馈的训练都需要实体设备，现阶段VR设备的力反馈设备无法达到要求。VR设备到底能在飞行训练过程中发挥怎样的作用，还需要通过规避现有VR技术局限寻找合适的应用场景。此外还需要考虑合规的要求，必须在民航法规规则范围内开展训练。具体来说，我们认为现阶段要想在飞行员训练中应用VR技术的优势就必须避开需要力反馈参与的训练内容。
1.1.驾驶舱布局学习与熟悉
商用客机的驾驶舱布局非常复杂，飞行学员在进入程序训练前需要熟记各个面板上的仪表和控制设备的位置和功能。成本的原因不会在飞行模拟器上进行学习，一般采用挂图的方式或者在IPT（程序练习器）上进行。挂图是平面形式，需要通过理解建立起和驾驶舱形成的空间映射，这种技能迁移效率比较低。IPT虽说是低端的训练设备，但也涉及硬件和软件的投入，面向个体的普及率无法达到较高的水平。这一类的训练便可以使用VR技术手段进行替代，飞行学员可以佩戴VR头盔在沉浸式环境下进行布局学习，VR技术能够很好的再现真实座舱环境，其技能迁移程度非常高。
使用VR设备进行驾驶舱布局学习与熟悉一般在飞行驾驶技能形成的初期阶段，以个人学习的形式为主，在这一阶段局方并未强制约定哪种手段进行，因此对VR技术的应用没有法规障碍，关键还是取决于用户和局方对应用方案培训效果的认可程度。这种训练应用不需要力反馈参与，如果广泛推广，其终端成本很低，需要注意的是尽量采用分辨率高的VR设备，防止纱窗效应带来的仪表读取困难。
1.2.高等级训练设备的辅助训练工具
尽管全动（D级）飞行模拟器的训练效果最佳，但由于其价格非常昂贵，航空公司处于训练成本的考虑，无法大量使用高等级训练设备来进行人员培训。为了合理利用训练资源，飞行员在进入全动模拟器之前需要先在成本相对较低的IPT（程序训练器）上完成基础的程序训练。不过IPT的成本依然比较高，教员数量也有限，因此也面临无法大规模应用的矛盾。
我们可以利用VR程序进行预先训练解决这一问题，也就是在进入高等级训练设备训练之前，学员先在VR环境下将整个操作程序进行熟悉，保证在进入训练设备进行操作技能训练之前，已经熟知了这些技能的认知内容，进而再利用带有力反馈的真实飞行手柄和控制装置来训练需要有肌肉记忆的动作技能。这相当于在高等级训练设备和书本、CBT之间加入一级VR训练装置，进行程序性认知技能训练。这样会大大提高整体的训练效率和水平。该种方法目前已经在美国空军飞行员培训的PTN计划中得到应用，最终结果证明了插入的这个VR训练装置会大大提高整体的训练效率，减少了在高等级训练设备上的训练时间。
插入VR程序训练应用实际上就是细分了训练级别，充分利用了VR训练应用低成本的优势，将程序操作训练内容剥离出来单独进行训练，并且绕开需要力反馈参与的技能训练。而且这种VR应用的方式只是辅助训练方式，最终还是需要满足局方对高等级训练设备的使用要求，但这种培训方案的设计，解决了合规的问题，最终提高了整体训练效率。
2.机务技能训练
笔者是航空机务出身，有过很多年的机务教育培训经历，机务技能培训一般分为三种类型：基本技能训练、维护流程训练和排故训练。基本技能训练主要是指拆装保险、开关舱口盖等涉及细微手部和肢体动作的动作技能训练，这类训练需要通过反复操作形成肌肉记忆，最终形成熟练的动作技能。这类精细操作动作技能会涉及到力反馈，往往需要通过工具的力反馈来判断施力角度和力度，现阶段VR领域的输入方式精度有限，力反馈技术很不成熟，难以提供训练所需要的高精度输入和力反馈，所以这类训练不适合在VR方式下进行。而另外两种类型技能训练则是VR技术的优势所在：
2.1.维护流程训练
民航领域非常强调操作程序，所有的操作都需要按照事先设计好的流程进行，机务工作也是如此，维护操作（如航前绕机检查、更换轮胎等）有严格的顺序要求，并且每一步都有严格操作标准。这就需要进行反复的操作训练才能形成熟练的维护技能。实际训练中由于训练装备有限，机务人员实践机会有限，往往只是通过书本或者CBT进行记忆，很难形成有效的技能迁移。而VR工具的特性就是能够进行复杂的交互操作，可以将维护工作按照流程要求开发成VR训练软件，机务人员可以在虚拟环境中反复的操作形成最终操作技能。这种VR交互训练程序不仅训练效果比传统手段好很多，而且效率也会比传统手段要高，这两点也在我们这些年的VR训练程序开发实践中得到了验证。
2.2.排故训练
机务排故训练类似于医生对病人病情进行诊断，需要综合多种故障现象来判断原因所在，而故障的复现在传统训练中一直是个难题，特别是复杂故障现象，比如主要部件裂纹、发动机喘振甚至很多机务人员一生中都未曾见过，并且在实践中有些危险故障是无法进行复现的，机务人员只能通过视频和图片来进行记忆，缺乏对故障现象的全方位了解，这种方式训练获得的技能是有欠缺的。而VR技术则可以有效弥补传统训练手段的短板，VR技术能够精确的模拟故障发生的现象，并能够通过分解动画等方式来演示故障成因，不仅让机务人员在训练中有效的获取故障现象，而且还能直观的给与故障原理演示。
3.乘务技能训练
与一般人想象不同，乘务人员训练在民航法规中是有严格的类型、流程、内容和时长要求，在应急生存训练和飞机飞行训练中有大量处置流程和飞机设备使用训练，这些训练一般情况下都需要在模拟客舱中进行反复实训和演练，与飞行员和机务人员面临的问题相同，就是成本高效率低。乘务人员大量的处置程序和设备使用训练没有力反馈辅助对于最终的训练效果影响不大，所以可以使用VR技术应用进行训练。
3.1.机上设备使用
机上设备使用训练虽然难度较小，但是仍然需要占用大量的实际装备和模拟客舱的训练资源，可以在实训操作前使用VR应用进行预先训练，利用VR技术交互性好的优势，进行设备使用程序和注意事项的培训，由于这些技能主要是程序认知性的，不需要或者需要很少的力反馈协助，VR训练技术完全可以胜任。这些设备使用VR培训是预先性质的，并不替代实际装备和模拟客舱的培训，只是事先完成了大部分程序性技能训练，提高培训质量，缩短培训时间（部分民航培训是有时间要求的，在这些训练过程中VR训练暂时只可以提高培训质量，不能压缩培训时间，但是有可能通过长期实践的验证来修正一些法规要求），与民航法规并无冲突。
3.2.一般和紧急状况处置
乘务员在飞机上的大部分行为也都是程序化的，有明确的处置流程规定，包括一般和紧急处置流程，这些训练同样要占用模拟客舱甚至需要大量的人员进行保障。特别是紧急情况处置流程不仅训练过程成本高而且有一定的安全风险，不能进行反复训练。这些处置操作程序性很强，完全可以使用VR应用进行训练，不仅成本很低，而且无风险，还能反复训练，提高技能水平。这些VR训练与设备使用训练一样，可以作为实际演练前的预先训练，降低训练成本，提高训练效率，同时符合民航法规要求。
本文转自：诗词雅赋，作者：刘诗雅，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。
人工智能在国防领域的七大应用
-1-人工智能在国防领域的应用人工智能在国防领域的应用主要用于7个方面：情报、监视和侦察，后勤，网络空间行动，信息操纵和深度伪造，指挥和控制，半自动和自动驾驶车辆，致命自主武器系统。
（1）情报、监视和侦察。由于有大量可用数据集，因此人工智能在情报领域有很大的用处。情报界以及有大量相关的正在进行中的人工智能项目了。就CIA（中央情报局）就有140个使用AI来完成图像识别和预测分析任务的项目。
（2）后勤。人工智能在军事后勤领域也有很大的应用潜力。空军已经开始使用人工智能来进行飞机维护预测。
（3）网络空间行动。人工智能也有望成为促进军事网络空间行动的关键技术。参议院军事委员会、美国网络司令部司令上将MichaelRogers早在2016年就认为，在网络空间领域只以来人类情报是一个失败的战略。随后他澄清说，应当应用一定程度的人工智能或机器学习技术。DARPA2016网络挑战赛也证明了AI赋能的网络工具的潜在能力，比赛参与者开发了能够自动检测、评估和分发补丁的AI算法。这些能力都可以在未来的网络活动中提供不同的优势。
（4）信息操纵和深度伪造。人工智能技术可以用来制造逼真的伪造图片、音频和视频，这也就是今年大火的“deepfakes”（深度伪造）技术。恶意攻击者可以用深度伪造技术来发起信息操纵活动，攻击每个，如生成虚假新闻报道、影响公共信息、侵蚀公共信任、损害名人名声。为了应对深度伪造技术，DARPA发起了媒体取证项目，以寻求自动检测修改、提供关于视觉媒体真实性信息的理由。
（5）指挥和控制。美国军方正在利用AI在分析方面的能力应用于指挥和控制。空军就开发了一个用于多域指挥和控制的系统，未来人工智能还可能用于融合来自不同域的传感器的数据来创建一个信息的单独源。
（6）半自动和自动驾驶车辆。所有的美国军事服务都在努力将人工智能融入到半自动和自动驾驶车辆中，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军舰艇等。人工智能在这些领域的应用与商业半自动驾驶车辆类似，即使用人工智能技术来感知环境、识别物体、融合传感器数据、规划路径、以及与其他车辆之间进行通信。
（7）致命自主武器系统（LAWS）。LAWS是一种特殊的武器系统，使用传感器和计算机算法来独立地识别目标和指挥武器系统在没有人为干预的情况下打击目标。虽然这样的系统目前还不存在，但军事专家相信在未来通信降级或拒绝的特殊环境下，传统武器系统无法工作的情况下LAWS会启到很重要的作用。
-2-军事AI融合的挑战从冷战开始，主要的国防相关技术在商用之前都是由政府主导的项目首先开发的，包括原子核技术、GPS和互联网技术。DARPA的战略计算计划(StrategicComputingInitiative)从1983到1993年10年间共投入10亿美元来开发人工智能在军事应用领域的探索，但进展缓慢。目前，商业公司正在引领人工智能的发展，随后国防部才采纳这些工具并应用于军事领域。对如此具有战略重要性的技术来说，只有一小部分商业公司在开发是非常不同寻常的。除了投资领域的快速变化外，人工智能技术在军事领域的应用存在来自技术、过程、人员和文化方面的挑战。
2.1国际竞争
随着人工智能军事应用的规模和复杂程度不断变大，国会和国防部许多官员都非常关注该领域的国际竞争。参议员TedCruz在thedawnofAI听证会的评论中表示，对美国来说，放弃发展人工智能的领导地位（相当于中国、俄罗斯等国家）不仅会使美国处于技术劣势，还可能对国家安全产生严重影响。
2.2人工智能的机遇和挑战
（1）自治。许多自主系统都多少使用了人工智能技术。相关专家认为军事系统在一些特殊任务中替换人类会获有很大的优势，如：长时间的情报收集和分析，清除化学武器对环境污染带来的破坏等。在这些任务中，自主系统可以减少相关风险，降低成本，为国防部使命提供一系列的价值，如下图所示。
（2）速度和耐力。人工智能引入了在极限时间范围内作战的方法，提供给系统在GHZ速度反应的能力，具有动态加速对抗速度的潜力。现在一般公认的是，时间在战争中具有非常重要的优势，并且反过来会促进军事人工智能应用的广泛应用。
（3）规模化。人工智能可以通过增强人类能力和使用更加廉价但性能更佳的军事系统来形成群聚效应。并且，人工智能系统可以增加单个服务单元的效率。有分析师称，人工智能系统的使用可能使得军事力量与人力规模和经济实力无关。
（4）信息优势。人工智能为数据量指数级增长提供了一种有效的分析方法。据国防部数据，军队共拥有11000架无人机，每个无人机每天都记录了相当于三个NFL赛季的高清录像。但国防部没有足够的人员或系统来处理这些数据以提取出有价值的情报。未来人工智能算法会生成自己的数据来进一步分析，以完成类似提取非结构化数据、金融数据、选举结果到报告中的任务。
（5）预测性。人工智能算法可以产生一些出乎意外的结果。并确实有很多失败的案例，前DARPA主任AratiPrabhakar表示，我们发现人工智能是一项非常有能力的技术，但同时也是非常有限的，而且出错的一些方式可能人类从来不会发生。如果人工智能系统发规模部署，那么系统失败可能会引发明显的风险。分析师称人工智能系统识别的方式可能是相同的，可能会引发大规模的破坏效应。
（6）可解释性。目前，性能最好的人工智能算法都无法解释其工作过程。DARPA和其他组织都在努力来对人工智能算法有更好的理解。可解释性对军事应用来说具有特殊的意义，因为人工智能系统推理的透明度会影响操作人员对系统和系统结果的信任度。可解释性还会对军事AI系统可验证和确认的性能带来影响。由于缺乏可解释的输出，AI系统在军事测试时无法通过审计来确认系统满足了性能的标准。
（7）漏洞利用。人工智能系统可能会增加系统被利用的可能性。首先，AI系统的普及增加了可被黑的系统的数量。其次，AI系统存在被窃取的漏洞，而且几乎都是基于软件的方式。最后，对手还可以精心引入图像分类器和其他类型的错误引发的漏洞。这些漏洞引发了我们对鲁棒性数据安全、网络安全、测试和评估过程的需求。
-3-人工智能对战场的影响尽管人工智能还没有以一种正式的形式进入战场，但专家们预测了人工智能会对未来战争带来潜在影响。这种影响将是多方面的，包括商业投资率、国际竞争力、促进人工智能的能力、对AI应用的军事态度、AI特定战争概念的开发。
许多专家断言人工智能军事应用是一种“必然”，认为它必然会带来重大影响。然而，2016年1月，时任联席会议副主席保罗·塞尔瓦将军指出国防部仍在评估人工智能的潜力。企业开发的人工智能技术提供了军事作战的乘数效应吗？如果是，那么可能需要改变我们的战斗方式。如果不是，那么军队需要提高现有的能力以在对手面前取得一定的优势。目前国会也在考虑影响军事AI应用的一些场景并对其进行分析和监管。返回搜狐，查看更多
国外智能化技术在高超声速飞行器领域的应用研究
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高超声速飞行规划智能化技术探索
桑迪亚国家实验室（SandiaNationalLaboratories，简称SNL）是为数不多的明确提出将人工智能运用在高超声速领域的国外机构。2019年4月，SNL发布多份说明文件与媒体报道，阐述其构想与工作进展。SNL指出，目前主要工作围绕对高超声速飞行器自主规划的探索，希望到2024年完成新的自动飞行系统的基础技术开发。
引入的必要性
SNL将高超声速飞行器视为核大国之间新的战略制衡手段。传统弹道导弹虽然也可在大气外达到Ma5以上的飞行速度，但高超声速飞行器的飞行高度位于大气层内，从而在飞行过程中具有隐身性和机动性。速度更快、弹道更低、隐身性更好，使高超声速导弹能更好地突防敌防御系统。
SNL认为，俄罗斯和中国正在着力发展进攻性高超声速武器系统，投入使用后或将使美国的导弹防御系统失效。此前美国虽然高超声速技术开展了长期的试验性探索，但目前在武器化进程上居于落后。为了避免美国在这个具有战略意义的重要技术领域中被淘汰，需要将人工智能（“自主性”）与高超声速相结合，形成“力量倍增器”。
已开展的工作
工作基础与目标
SNL在1970年代就开展了双锥形机动滑翔飞行器技术的研发，AHW及后续的CPS项目利用该技术，在2012-2020年间曾多次成功试射，目前美国多型高超声速助推滑翔导弹所用的通用滑翔弹头（C-HGB）就是在其基础上发展形成的。
SNL的人工智能引入也首先以高超声速助推滑翔飞行器为应用对象（未来延伸到吸气式高超声速飞行器及其它航空航天领域），由于这种飞行器以很高的速度飞行，再入阶段还要面对复杂而剧烈的大气湍流，对控制的稳定性和精度等要求极高，因此其飞行任务的规划与编程工作需要花费数周时间，是“一项缓慢而艰苦的工作”；而人工智能引入后，理论上可在几分钟内完成高超声速飞行任务规划。
专题研究活动
为将人工智能自主性引入高超声速领域，SNL开展了名为“高超声速飞行任务竞赛”（AutonomyforHypersonicsmissioncampaign，简称MissionCampaign）的研究活动，于2017年启动，为期7年，总耗资3500万美元，对得到认可的技术创新团队给予资金支持，促进相关新技术发
展。
首支获得MissionCampaign基金的团队是名为“高超声速自主”（AutonomyforHypersonics，简称A4H）的团队。A4H旨在研究开发自主系统技术，利用人工智能来缩短任务规划时间并做出自适应的目标决策，从而显着增强高超声速飞行器的战斗效能。而这种能力将提升飞行过程中的灵活性，自适应遇到的多种问题，以应对目标变更、实时变化的终端作战情况、新的威胁意料之外的飞行条件等情况。
表1A4H团队列举的项目重点研究问题
图1高超声速自主控制示意图
目前的高超声速飞行的实现，需要通过长周期的规划、进行脚本化的建模与仿真，形成为每次飞行量身定制的任务计划。A4H团队希望通过人工智能的引入，使飞行过程具备良好的自主性与自适应性，能应对复杂与意外的飞行状况，完成飞行任务；但该团队必须首先解决高性能计算（HPC）问题。HPC利用现代机器学习（ML）和人工智能进行快速迭代的任务规划与分析，并可通过对已有场景状态的数据积累和合理的外推分析，得到应对新的不可预测场景的策略。
高超声速飞行的HPC是一项需要耗费大量时间来攻关的技术难题。为此，A4H团队与SNL开展合作，利用SNL前期发展的HPC技术基础，两方将合作开展自主飞行需要的战场模型建立与仿真工作，进行对抗性学习，通过数十亿次量级的计算，获得最佳策略和解决方案。SNL与A4H团队希望借此获得高超声速能力变革，使美国重新获得并保持在高超声速这一战略性领域的优势地位。
引入学术合作力量
SNL目前主要致力于引入人工智能形成对高超声速飞行器的自主规划和控制。其间，SNL组织成立了一个名为“新墨西哥自治”（AutonomyNewMexico，简称AutonomyNM）的学术研究联盟该组织由众多美国大学组成，由MissionCampaign进行管理，由SNL的“实验室研究与发展和学术联盟”计划提供资金支持。
AutonomyNM旨在探索相关技术，建立人工智能航空航天系统，使包括高超声速飞行器在内的复杂飞行器具备自主飞行控制的能力，通过小型机载计算机即能将12小时的计算时间压缩为一毫秒高效生成高超声速飞行所需的算法。AutonomyNM更宏伟的目标是将人工智能引入自动运输、制造航天、农业等领域，形成更安全高效的自主能力。
图2AutonomyNM研究自主高超声速飞行所用的无人机
选择无人机作为试验平台的原因，包括这些平台可以敏捷移动，能够快速完成编程并无线传输到位，其所携带的摄像头载荷也可以灵活地换成其他传感器进行测试。AutonomyNM所用的无人机装有两台机载计算机，其中一台较小的计算机用来控制转子，另一台较大的计算机用来处理来自摄像机的视觉信息。
相对于汽车的自动驾驶，开放天空中的飞行器自主控制难度更大。因为汽车驾驶建立在已经十分完善道路规则上，对于各类状况都有比较明确的处理方法，因此需要处理的是非常有限的规则集但飞行器的既有规则少得多，所给予的创造空间极大，但更大自由也相应带来了更大挑战。
重要技术途径
“感知-思考-行动”环
自主系统的特征在于采用“感知-思考-行动”（SENSE-THINK-ACT）的闭环操作来实现其预定目标。目前高超声速飞行器具备自动“行动”能力，但这是对预先装订的程式化程序进行机械式执行的结果，并且仅依靠GPS的信息来获得末端精度，这极大限制了飞行灵活性。人工智能的引入将使这些系统具备感知和思考的能力，使其能够从周围环境中提取信息，并自主适应不断变化的环境的预期之外的目标。在飞行中进行闭环的“感知-思考-行动”迭代循环，将大大提升高超声速飞行器在对抗环境中处理各种目标的能力。
自主能力
高超声速技术是自主技术所能设计的难度最高的国防领域之一，与商业应用不同，国防领域需要在对抗性环境中进行复杂操作，并可能引发严重后果。SNL选择高超声速飞行器作为人工智能的攻克对象，意在未来向更广泛的国防领域延伸，引入到其它类（如吸气式）高超声速飞行器、其它先进飞行系统、对抗环境中使用的自主系统等，为空中情报监视侦查（ISR）、空间弹性、太空竞赛等领域提供支持。
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其它高超声速领域智能化技术探索
美国第六代战斗机
可以看出，虽然美军第六代战斗机没有详细解释包括高超声速或定向能武器等在内的技术与人工智能技术将以何种形式及途径相结合，但其最终效果将是形成一种具备人工智能的高超声速飞机。
高超声速防御
对人类而言，将防御系统交给人工智能掌控是冒险性极高的赌注，但以高超音速武器为代表的现代武器正不断挤压防御方的响应时间，将迫使军队考虑将防御性武器系统控制权交给人工智能，令各国开始探索导弹防御系统向自主化发展=。
图3高超声速防御作战构想图
人工智能在高超声速防御领域的应用将首先体现在相关传感器上。2019年6月，技术创新研究与咨询机构LuxResearc发h布了《智能传感：人工智能对传感器功能的影响》（IntelligentSensing:TheImpactofAIonSensorCapabilities）的报告，通过对2012年以来的13万份专利进行分析得到了人工智能对各种传感器类型（包括光学，机械和声学传感器）的影响程度。该研究表明高超声速武器开发与防御是人工智能应用的重点。为对中俄等国的高超声速武器进行有效的预警探测，美国导弹防御局寻求太空传感器的提升，计划在2020财年着手扩建低地球轨道卫星群，该卫星群由分布在5个轨道层的1200颗卫星组成，其中200颗位于保管层，658颗位于太空运输层，200颗位于卫星跟踪层，200颗位于威慑层，另外还有3架先进机动飞行器独立形成一层。应对高超声速威胁的太空传感器层不仅需要增强传感器功能，还需要借助人工智能和改进升级的通信技术，来处理数据并向指挥官提供战争管理建议。
高超声速智能化的机遇与挑战
高超声速武器能打破传统的时空尺度，极大压缩防御方的应对时间，传统的人脑分析与决策难以适用，将促使防御方寻求借助智能化技术来主导或参与分析和决策过程。特别是对高超声速核武器的战略防御与二次反击系统，关乎国家甚至人类命运，最适合运用人工智能在紧急时刻的进行高效分析判断，但同时也将使人类丧失部分甚至全部核战争主导权，带来难以承受的风险。
目前高超声速智能化尚处萌芽阶段，相关技术的应用探索主要集中在高超声速攻防端武器本身但若将目光进一步放宽至高超声速飞行器全周期范畴，比如在设计阶段根据输入自主完成提出综合优化方案并计算得到结果，在制造阶段自主完成工艺方案的编制等，实现后将极大缩短高超声速飞行器从概念到实物所需的时间。其中，能够支撑深度学习的高性能计算处理技术将是决定人工智能能否在高超声速领域应用的最关键因素，该技术突破后所能提供的支撑将是广泛性的，人工智能在高超声速设计-生产-试验-使用-维护全周期的全面应用也将指日可待。国外已经着手探索相关技术我国也应予以重视，一方面积极开展技术与应用的探索，另一方面谨慎对待人工智能在军事领域的应用，避免造成不必要的损失。
美国国防部将人工智能与高超声速飞行器视为最优先关注的军事技术领域，这两种新质技术均足以对未来高技术战争产生革命性影响，未来战场中二者相辅相成、缺一不可，高超声速飞行器为载体、人工智能为核心，将为未来战场决策者提供更多更灵活的选择，形成新的战略制高点。
本文将刊载于《飞航导弹》
转自：海鹰资讯
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