一种基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统
专利汇可以提供一种基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，根据实训内容设置车体检修、 转向架 检修等模 块 ，采用VR沉浸式 虚拟现实 仿真技术，采用3DMax模型制作工具，依据次时代标准建模，基于三维引擎构建真实的检修车间；基于模 型材 质 渲染 算法 构建车体检修各模块的车辆模型：采用JanVR虚拟仿真引擎，采用动态光线算法和实时阴影高级渲染技术，使用天空盒算法来模拟昼夜交替的变换，采用粒子控制算法，体积雾来模拟天气的变化，从而来增加场景的表现 力 ；引擎底层采用OpenAL技术来模拟三维声音，采用多普勒算法来模拟声音的渐变效果；物理仿真方面采用Bullet物理引擎来模拟物理世界，通过脚本编辑器编写仿真逻辑，控制场景模型变化和环境变化，实现各种交互和动态效果。，下面是一种基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统专利的具体信息内容。
1.一种基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，根据实训内容设置车体检修、转向架检修、空调检修、受电弓检修、车门检修以及司机室检修模块，其特征在于：
采用VR沉浸式虚拟现实仿真技术，采用3DMax模型制作工具，依据次时代标准建模，基于三维引擎构建真实的检修车间/虚拟厂房；
基于模型材质渲染算法构建包括车体检修、转向架检修、空调检修、受电弓检修、车门检修以及司机室检修各模块在内的车辆模型：
采用JanVR虚拟仿真引擎，引擎底层采用OpenGL渲染技术，来渲染基本的模型信息；
采用动态光线算法和实时阴影高级渲染技术，计算光照和阴影，使用天空盒算法来模拟昼夜交替的变换，采用粒子控制算法，体积雾来模拟天气的变化，从而来增加场景的表现力；
引擎底层采用OpenAL技术来模拟三维声音，采用多普勒算法来模拟声音的渐变效果；
引擎界面采用CEGUI技术来制作UI界面；物理仿真方面采用Bullet物理引擎来模拟物理世界，以模拟出来逼真的重力效果，模拟出来刚体约束，从而实现机械动画和变换，实现模拟软体和软体约束，实现绳子，布料，胶囊体等柔性效果；
引擎使用流程，通过creator和3dmax来建模，采用插件自动导出osg2格式的模型文件；
使用JanVR引擎编辑器修改模型属性输出到引擎中自动组建场景；通过脚本编辑器编写仿真逻辑，控制场景模型变化和环境变化，实现各种交互和动态效果。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，其特征在于：采用学习、练习和考试三种实训模式，其中
1）学习模式：系统自动加载任务脚本，通过遍历任务树，快速分析任务逻辑，建立任务工作栈，开始执行时，系统根据工作栈索引，自动依次出栈，实现任务流程自动执行，执行期间可进行暂停和继续播放，方便教师教学；
2）练习模式：该模式下由教师建立和下发练习任务，学员接收练习任务，练习任务初始化完成后，学员进入检修车间，系统除介绍任务内容外，根据任务类型按作业步骤进行提示，指导学员操作；学员根据日常认知，完成步骤中题目的判断；过程中系统会实时记录每一个步骤的操作判断结果；任务结束后，给出任务成绩单；
3）考试模式：教师可根据教学计划自主设计故障点和故障类型，同时可根据需要设置各故障点的检查时间，生成试卷；该模式下由教师建立和下发考试任务，学员接收考试任务，考试任务初始化完成后，学员进入检修车间，系统介绍任务内容，由学员根据日常训练情况，自己进行任务的完成，过程中系统会实时记录每一个完成步骤，任务结束后，给出任务成绩单。
3.根据权利要求1或2所述的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，其特征在于：采用人工智能机器人配合辅助完成检修过程，模拟多人配合检修工作，为保证系统满足单人训练，系统根据作业规范，采用行为树的算法理念模拟智能辅助角色参与检修，其过程如下：
1）建立AI行为分析模型；所述行为分析模型主要包括选择节点、顺序节点、并行节点、修饰节点、随机节点；
AI执行逻辑从根节点开始遍历整个树，在遍历的过程中，判断父节点的类型决定如何执行，以及执行哪些子节点；子节点执行完毕后，将结果反馈给父节点，由父节点判断是否完成，调转到下一个兄弟节点；
选择节点，遍历方式为从左到右依次执行所有子节点，只要节点返回 Fail，就继续执行后续节点，直到一个节点返回Success或Running为止，停止执行后续节点；如果有一个节点返回Success或Running则向父节点返回Success或Running；否则向父节点返回 Fail；
顺序节点,它从左向右依次执行所有节点，只要节点返回Success，就继续执行后续节点，当一个节点返回Fail或 Running 时，停止执行后续节点；向父节点返回 Fail 或 Running，只有当所有节点都返回 Success 时，才向父节点返回 Success；
与选择节点相似，当节点返回Running 时，顺序节点除了终止后续节点的执行，还要记录返回 Running的这个节点，下次迭代会直接从该节点开始执行；
2）采用A*（A-Star）AI寻路算法，通过动态计算路径中的物理碰撞，根据切线法则尽快通过故障物，最快到达指定位置；把Dijkstra算法--靠近初始点的结点和BFS算法--靠近目标点的结点的信息块结合起来，g(n)表示从初始结点到任意结点n的代价，h(n)表示从结点n到目标点的启发式评估代价；当从初始点向目标点移动时，A*权衡这两者；每次进行主循环时，它检查f(n)最小的结点n，其中f(n) = g(n) + h(n)。
4.根据权利要求3所述的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，其特征在于：检修实训内容按操作类型分为目视、手触和使用工具三大类型，采用专家引导系统根据当前故障任务，分析建立任务工作栈，系统设计步骤流程脚本，每个脚本步骤具有编号、类型、操作引导语、操作工具、操作对象和操作选项；系统根据接收的任务，在初始启动时，加载相关的步骤流程脚本，在开始执行时引导学生按标准检修流程进行检修；操作过程中判断该检修项有无时间限制；如果有，超时则扣分；如果无，则仅记录操作结果。
5.根据权利要求3所述的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，其特征在于：针对轨道交通车辆检修设置车辆两侧、车内、车底和车顶四个检修子模块的全三维虚拟场景；所述检修子模块设有检修点，检修点事故仿真模块设有标准的故障类型，可体现故障，并给出典型故障及检修点；检修过程在虚拟车间内实现，用VR控制手柄控制检修和浏览过程，所有检查内容与实际车辆完全一致，能够看到完整的车底管线结构、车侧转向架结构及车内的各种结构。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，其特征在于：事故仿真模块采用融入360视频和仿真场景对接，在实物场景的基础上加入虚拟故障效果；采用VR引擎开发工具集合VRADP和VS集成开发环境；根据典型车辆检修标准化作业流程、典型故障及处理流程设计；结合VR头盔构建可视化交互式虚拟现实仿真制作平台根据权利要求5所述的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，其特征在于：事故仿真模块采用融入360视频和仿真场景对接，在实物场景的基础上加入虚拟故障效果；采用VR引擎开发工具集合VRADP和VS集成开发环境；根据典型车辆检修标准化作业流程、典型故障及处理流程设计；结合VR头盔构建可视化交互式虚拟现实仿真制作平台。
一种基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统
技术领域
背景技术
发明内容
基于模型材质渲染算法构建包括车体检修、转向架检修、空调检修、受电弓检修、车门检修以及司机室检修各模块在内的车辆模型：
采用JanVR虚拟仿真引擎，引擎底层采用OpenGL渲染技术，来渲染基本的模型信息；
采用动态光线算法和实时阴影高级渲染技术，计算光照和阴影，使用天空盒算法来模拟昼夜交替的变换，采用粒子控制算法，体积雾来模拟天气的变化，从而来增加场景的表现力；
引擎底层采用OpenAL技术来模拟三维声音，采用多普勒算法来模拟声音的渐变效果；
引擎界面采用CEGUI技术来制作UI界面；物理仿真方面采用Bullet物理引擎来模拟物理世界，以模拟出来逼真的重力效果，模拟出来刚体约束，从而实现机械动画和变换，实现模拟软体和软体约束，实现绳子，布料，胶囊体等柔性效果；
引擎使用流程，通过creator和3dmax来建模，采用插件自动导出osg2格式的模型文件；
使用JanVR引擎编辑器修改模型属性输出到引擎中自动组建场景；通过脚本编辑器编写仿真逻辑，控制场景模型变化和环境变化，实现各种交互和动态效果。
2）练习模式：该模式下由教师建立和下发练习任务，学员接收练习任务，练习任务初始化完成后，学员进入检修车间，系统除介绍任务内容外，根据任务类型按作业步骤进行提示，指导学员操作。学员根据日常认知，完成步骤中题目的判断。过程中系统会实时记录每一个步骤的操作判断结果。任务结束后，给出任务成绩单；
3）考试模式：教师可根据教学计划自主设计故障点和故障类型，同时可根据需要设置各故障点的检查时间，生成试卷；该模式下由教师建立和下发考试任务，学员接收考试任务，考试任务初始化完成后，学员进入检修车间，系统介绍任务内容，由学员根据日常训练情况，自己进行任务的完成，过程中系统会实时记录每一个完成步骤，任务结束后，给出任务成绩单。
AI执行逻辑从根节点开始遍历整个树，在遍历的过程中，判断父节点的类型决定如何执行，以及执行哪些子节点。子节点执行完毕后，将结果反馈给父节点，由父节点判断是否完成，调转到下一个兄弟节点；
选择节点(Select)，遍历方式为从左到右依次执行所有子节点，只要节点返回 Fail，就继续执行后续节点，直到一个节点返回Success或Running为止，停止执行后续节点；如果有一个节点返回Success或Running则向父节点返回Success或Running；否则向父节点返回 Fail；
顺序节点(Sequence),它从左向右依次执行所有节点，只要节点返回Success，就继续执行后续节点，当一个节点返回Fail或 Running 时，停止执行后续节点；向父节点返回 Fail 或 Running，只有当所有节点都返回 Success 时，才向父节点返回 Success；
与选择节点相似，当节点返回Running 时，顺序节点除了终止后续节点的执行，还要记录返回 Running的这个节点，下次迭代会直接从该节点开始执行；
2）AI寻路算法采用如图2所示的A*（A-Star）算法，通过动态计算路径中的物理碰撞，根据切线法则尽快通过故障物，最快到达指定位置；把Dijkstra算法（靠近初始点的结点）和BFS算法（靠近目标点的结点）的信息块结合起来，g(n)表示从初始结点到任意结点n的代价，h(n)表示从结点n到目标点的启发式评估代价（heuristic estimated cost）；当从初始点向目标点移动时，A*权衡这两者。每次进行主循环时，它检查f(n)最小的结点n，其中f(n) = g(n) + h(n)。
具体实施方式
采用VR沉浸式虚拟现实仿真技术，采用3DMax模型制作工具，依据次时代标准建模，基于三维引擎构建真实的检修车间/虚拟厂房；
基于模型材质渲染算法构建包括车体检修、转向架检修、空调检修、受电弓检修、车门检修以及司机室检修各模块在内的车辆模型：
采用JanVR虚拟仿真引擎，引擎底层采用OpenGL渲染技术，来渲染基本的模型信息；
采用动态光线算法和实时阴影高级渲染技术，计算光照和阴影，使用天空盒算法来模拟昼夜交替的变换，采用粒子控制算法，体积雾来模拟天气的变化，从而来增加场景的表现力；
引擎底层采用OpenAL技术来模拟三维声音，采用多普勒算法来模拟声音的渐变效果；
引擎界面采用CEGUI技术来制作UI界面；物理仿真方面采用Bullet物理引擎来模拟物理世界，以模拟出来逼真的重力效果，模拟出来刚体约束，从而实现机械动画和变换，实现模拟软体和软体约束，实现绳子，布料，胶囊体等柔性效果；
引擎使用流程，通过creator和3dmax来建模，采用插件自动导出osg2格式的模型文件；
使用JanVR引擎编辑器修改模型属性输出到引擎中自动组建场景；通过脚本编辑器编写仿真逻辑，控制场景模型变化和环境变化，实现各种交互和动态效果。
1)学习模式：系统自动加载任务脚本，通过遍历任务树，快速分析任务逻辑，建立任务工作栈，开始执行时，系统根据工作栈索引，自动依次出栈，实现任务流程自动执行，执行期间可进行暂停和继续播放，方便教师教学；
2)练习模式：该模式下由教师建立和下发练习任务，学员接收练习任务，练习任务初始化完成后，学员进入检修车间，系统除介绍任务内容外，根据任务类型按作业步骤进行提示，指导学员操作。学员根据日常认知，完成步骤中题目的判断。过程中系统会实时记录每一个步骤的操作判断结果。任务结束后，给出任务成绩单；
3)考试模式：教师可根据教学计划自主设计故障点和故障类型，同时可根据需要设置各故障点的检查时间，生成试卷；该模式下由教师建立和下发考试任务，学员接收考试任务，考试任务初始化完成后，学员进入检修车间，系统介绍任务内容，由学员根据日常训练情况，自己进行任务的完成，过程中系统会实时记录每一个完成步骤，任务结束后，给出任务成绩单。
1）建立如图1所示的AI行为分析模型，所述行为分析模型主要包括选择节点、顺序节点、并行节点、修饰节点、随机节点；
AI执行逻辑从根节点开始遍历整个树，在遍历的过程中，判断父节点的类型决定如何执行，以及执行哪些子节点。子节点执行完毕后，将结果反馈给父节点，由父节点判断是否完成，调转到下一个兄弟节点；
选择节点(Select)，遍历方式为从左到右依次执行所有子节点，只要节点返回 Fail，就继续执行后续节点，直到一个节点返回Success或Running为止，停止执行后续节点；如果有一个节点返回Success或Running则向父节点返回Success或Running；否则向父节点返回 Fail；
顺序节点(Sequence),它从左向右依次执行所有节点，只要节点返回Success，就继续执行后续节点，当一个节点返回Fail或 Running 时，停止执行后续节点；向父节点返回 Fail 或 Running，只有当所有节点都返回 Success 时，才向父节点返回 Success；
与选择节点相似，当节点返回Running 时，顺序节点除了终止后续节点的执行，还要记录返回 Running的这个节点，下次迭代会直接从该节点开始执行；
2）AI寻路算法采用A*（A-Star）算法，通过动态计算路径中的物理碰撞，根据切线法则尽快通过故障物，最快到达指定位置；把Dijkstra算法（靠近初始点的结点）和BFS算法（靠近目标点的结点）的信息块结合起来，g(n)表示从初始结点到任意结点n的代价，h(n)表示从结点n到目标点的启发式评估代价（heuristic estimated cost）；当从初始点向目标点移动时，A*权衡这两者。每次进行主循环时，它检查f(n)最小的结点n，其中f(n) = g(n) + h(n)。图2中，yellow(h)表示远离目标的结点而teal(g)表示远离初始点的结点。
本实施例的基于虚拟场景的轨道交通车辆检修仿真实训系统，与前述各实施例不同的是：通过图3程序设计流程实现专家引导：检修实训内容按操作类型分为目视、手触和使用工具三大类型，采用专家引导系统根据当前故障任务，分析建立任务工作栈，系统设计步骤流程脚本，每个脚本步骤具有编号、类型、操作引导语、操作工具、操作对象和操作选项；系统根据接收的任务，在初始启动时，加载相关的步骤流程脚本，在开始执行时引导学生按标准检修流程进行检修；操作过程中判断该检修项有无时间限制。如果有，超时则扣分；如果无，则仅记录操作结果。
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