Россия
Развитие современных программных систем, использующих алгоритмы компьютерной графики в реальном времени для создания 3D-моделей территории местности, расширяет спектр учебных задач, доступных заказчику для обучения летчиков на авиационных тренажерах. Особое внимание уделяется обучению пилотов навыкам решения навигационных задач во время полетов над определенными 3D-территориями местности, используя визуальные ориентиры в виде трехмерных моделей реперных объектов. Для достижения этой цели необходимо решить несколько важных вопросов: выбор 3D-объектов на территории местности в качестве точек отсчета, разработка алгоритма информационных ресурсов и оптимальное распределение ресурсов компьютерного генератора изображений по всей 3D-модели территории местности, чтобы обеспечить возможность синтеза достаточного количества 3D-моделей реперных объектов в реальном времени. Представлены решения для моделирования территории местности достаточного размера для распределения информационных ресурсов и обучения летчика решению навигационных задач.
компьютерный генератор изображения, сегмент первого уровня, 3D-модель реперных объектов, авиационный тренажер
1. Роганов В.Р. Моделирование внешней среды для авиационного тренажёра: монография. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 177 с.
2. Лапшин Э.В., Кемалов Б.К., Куатов Б.Ж. Проектирование авиационных тренажеров с распараллеливанием вычислительных процессов // Надежность и качество сложных систем. 2016. № 4 (16). С. 128–141.
3. Мамонтов Е.В. Человеческий фактор и безопасность полетов при управлении воздушным движением // Надежность и качество сложных систем 2022. № 1 (37). С. 41–45.
4. Роганов В.Р. Моделирование процесса синтеза 3D-модели района полетов большого размера с помощью имитатора визуальной обстановки авиационного тренажера // Радиоэлектронная техника / под ред. В.А. Сергеева. Ульяновск: УГТУ, 2022. С. 208–217.
5. Годунов А.И., Сущик Д.М. Обработка и анализ полетной информации о пилотировании летчиком летательного аппарата // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2016. Т. 2. С. 230–233.
6. Некоторые аспекты качества синтеза 3D-изображений для специализированных когнитивных обучающих сред / М.Ю. Михеев [и др.] // Надежность и качество сложных систем. 2018. № 4 (24). С. 100–107.
7. Кувшинова О.А., Роганов В.Р. Особенности моделирования района полетов для имитаторов визуальной обстановки тренажеров операторов беспилотных аппаратов // Цифровизация агропромышленного комплекса: сб. науч. статей III Междунар. науч.-практ. конф. 2022. С. 528–530.
8. Modernisation of Endoscopic Equipment Using 3D Indicators / V. Roganov [et al.] // Applied Computer Systems. 2018. Vol. 23. № 1. P. 75–80. DOI:https://doi.org/10.2478/acss-2018-0010.
9. Задачи моделирования района полетов для авиационных тренажеров и операторов беспилотных летательных аппаратов / В.И. Марчук [и др.] // Надежность и качество сложных систем. 2021. № 3 (35). С. 80–86.
10. Digital entrepreneurship and education: Support for innovative projects // E.N. Muraya [et al.] // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2019. № 101. Vol. 8. Iss. 6. P. 3304–3311.
11. Четвергова М.В., Роганов В.Р., Сёмочкин А.В. Использование оптико-аппаратно-программных комплексов для обучения управления подвижными объектами // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. С. 174.
12. Совершенствование эргатических программно-технических комплексов «Авиационный тренажер» за счет добавления учебных ситуаций, связанных с решением задач самолетовождения / В.Р. Роганов [и др.] // Надежность и качество сложных систем. 2020. № 2 (30). С. 96–105.
13. Лапшин Э.В., Кемалов Б.К., Куатов Б.Ж. Проектирование авиационных тренажеров с распараллеливанием вычислительных процессов // Надежность и качество сложных систем. 2016. № 4 (16). С. 128–141.
14. Vyatkin S.I., Dolgovesov B.S. Combined method of visualization of functionally defined surfaces and three-dimensional textures // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2019. Vol. 55. № 2. P. 172–180.
15. Кемалов Б.К., Куатов Б.Ж., Юрков Н.К. Формирование моделирующей среды авиационного тренажера // Надежность и качество сложных систем. 2015. № 1 (9). С. 9–16.
16. Роганов В.Р., Кувшинова О.А., Гвоздева И.Г. Программный комплекс для расчета сегментов модели района полета: св-во о рег. программы для ЭВМ RU 2023685349, 27.11.2023. Заявка от 22.11.2023.
17. Кувшинова О.А., Кувшинова Е.В. Применение целочисленного исследования для получения сегментов в 3D-модели районов полета // Вестник ПГУАС: строительство, наука и образование. 2023. № 2 (17). С. 84–89.
18. Гурин Л.С., Дымарский Я.С., Меркулов А.Д. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов. М.: Советское радио, 1968. 479 с.
