郭 英,王俊峰,袁 义,张 金
(1.装甲兵工程学院, 北京 100072; 2.北京石景山八大处甲1号105信箱,北京 100144)
非侵入式轻武器射击训练系统设计
郭英1,王俊峰2,袁义1,张金1
(1.装甲兵工程学院, 北京100072; 2.北京石景山八大处甲1号105信箱,北京100144)
摘要:针对传统轻武器射击训练系统需要对现役枪支、靶标等进行改造或替换,改变了原始训练条件,对射手成绩稳定性造成较大影响的问题,设计了一种非侵入式轻武器射击训练系统。该系统采用松耦合、非侵入的思想,构建了利用现役枪支和靶标进行模拟和实弹射击训练的训练系统,实现了对射手据枪、瞄准、击发等行为的识别和着靶位置检测,为轻武器射击训练提供了新的技术手段。
关键词:非侵入;轻武器;射击训练;枪载传感器;激光幕靶
针对当前轻武器射击辅助训练系统或器材,存在非侵入设计差、需要对现有枪支结构进行改动,通用性不好、难以扩展功能来适应装备更新换代,效费比不高、准备工作量大且需要消耗昂贵的专用靶标等问题,提出设计研发一种与枪支、靶标松耦合,对射手射击习惯影响小的非侵入式轻武器射击训练系统,把模拟辅助训练与实弹射击训练有机结合起来,实现轻武器射击训练从据枪、瞄准、击发等各基础科目到实弹射击训练的无间隙、渐进式演进[1-2]。
本文所研究的非侵入式轻武器射击训练系统(以下简称系统),基于轻量无线枪载传感器、高速视频处理和靶纸图像识别算法,实现了对射手行为和着靶信息的非侵入提取,为记录、分析和判断训练效果提供了技术支撑。
1系统组成及主要功能
系统包含管理终端、训导终端、枪载数据传感器和智能靶标4个要素,结合应用软件支撑,实现训练组织管理、模拟射击训练评估、实弹射击报靶考核3种功能,系统结构如图1所示。
图1 系统结构
2核心部件设计
枪载传感器和智能靶标是系统的核心部件,支持实现射击行为识别功能。
枪载数据传感器包含激光发射控制、振动采集、射击行为检测和数据传输4个功能模块,实现了系统对武器和射手的松耦合、非侵入。传感器采用轻量化设计,质量小于80g,把对枪支质量和重心的影响降到了最低;自带电源,所有控制交互和输出数据采用无线传输方式实现,解决了外接电缆对射手造成的影响,射手可以带枪进行战术动作;装卸方便,不需对武器进行改动,通过系列夹具可以适配于各类轻武器。枪载数据传感器外形如图2所示。
图2 枪载传感器外形
枪载数据传感器内置识别模块,利用射击行为学智能识别击发动作,并将识别结果通过无线方式发送到训导终端。射手持枪瞄准或击发训练过程中,加挂在射手所持枪支上的枪载数据传感器会通过激光在远处的智能靶标上模拟出该枪支当前的瞄准点/弹着点,智能靶标上的采集识别装置通过实时监测分析瞄准点或弹着点位置并上传给训导终端,进而实现自动报靶功能和瞄准点数据采集分析展现功能,总体设计框图如图3所示。
激光发射控制模块接收平台下发的控制指令,控制激光发射器的打开和关闭。振动采集模块用于采集枪支振动数据,以DSP芯片为核心,通过高速接口与专用模块通信,实时采集振动信号数据,然后用设置模型匹配和阀值判断当前行为是否满足预设条件;若满足,则进行下一步操作——即射击行为操作识别;若不满足,则仍循环的执行先前的数据采集操作。射击行为检测模块循环侦听来自DSP下发的开始识别信号,若接收到开始识别的信号,则开始保存接收信号前与接收信号后一定时间的加速度传感器数据,采集完成后,利用预设的识别模型,判断当前的行为是否为击发行为,是则向DSP返回肯定的结果,不是则返回否定结果。DSP采集的振动数据识别结果与射击行为识别接口结果综合判断该次行为是否为击发,是则按照设计好的协议报文传输当前为击发状态的结果,否则不上报结果,继续等待识别击发状态。
图3 枪载数据传感器总体设计框图
智能模拟靶标由靶框、靶纸、电源、采集识别装置等部分组成,可智能采集、分析枪支的瞄准点位置及靶环数,并通过无线物联网络将数据传到训导终端。智能模拟靶标外形如图4所示。
图4 智能模拟靶标外形
智能模拟靶标采用了图像识别算法前置的设计思路,靶标仅需要将图像分析后的结果即激光点坐标数据回传到训导终端,大大降低了数据通信量,在缓解网络压力的同时,提高数据传输的可靠性、稳定性和时效性。图像采集模块基于嵌入式系统的高清摄像机,实时快速地获取各种现役的靶纸图像,靶纸识别模块完成数字图像处理,识别靶纸的轮廓和靶纸的中心。摄像头采集的图像,首先要进行格式转换,并转化为灰度图,然后进行滤波去噪,去除图像的噪声点,预处理完成后用合适的边缘检测算法得到靶纸的轮廓,最后使用霍夫圆检测的方法,识别出靶纸的中心[3],流程如图5所示。
光斑识别是在训练过程中对靶纸图像中的瞄准光斑进行识别,通过实时地对图像进行采集,识别每幅图像中光斑的位置[4],进而判定射手的训练成绩,还原射手的整个训练过程,为评价其射击行为提供依据,其处理流程如图6所示。
图5 智能图像识别靶标算法
图6 光斑识别流程
智能实弹靶标采用图像识别原理实现,在靶标前下方设置摄像头,图像识别过程与模拟靶标类同。智能实弹靶标配合现役靶纸使用,对靶纸粘贴精度要求不高,可智能识别靶纸类型和边框,自动修正靶纸粘贴过程引起的坐标偏差。智能实弹靶标通过图像识别高速捕获弹孔图像,分析获取弹着点,直接输出坐标,通过无线网络发送到训导终端。为贴近实战要求,进一步增强射击目标的多样性,还专门设计了可变速起倒、摇摆复合的智能伺服机构。智能实弹靶标外形如图7所示。
图7 实弹靶标外形
3结论
系统利用微传感与特征识别等技术,解决了射手行为特征非侵入识别、弹着点高精度自动检测等难题,可满足单兵和分队在各种环境下的手枪、自动步枪、机枪等轻武器模拟训练、实弹射击、比武对抗的组织实施与训练考评。枪载数据传感器可实现在不改变枪支结构的前提下快捷安装,智能靶标可利用部队现役靶纸实现瞄准点轨迹和弹着点坐标获取。
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(责任编辑周江川)
收稿日期:2015-01-20
作者简介:郭英(1977—),男,工程师,主要从事装备试验技术。
doi:10.11809/scbgxb2015.07.009
中图分类号:TP274;TJ811
文献标识码:A
文章编号:1006-0707(2015)07-0032-03
本文引用格式:郭英,王俊峰,袁义,等.非侵入式轻武器射击训练系统设计[J].四川兵工学报,2015(7):32-34.
Citation format:GUO Ying, WANG Jun-feng, YUAN Yi, et al.Design of Non-Invasive Training System for Light Arms Firing[J].Journal of Sichuan Ordnance,2015(7):32-34.
Design of Non-Invasive Training System for Light Arms Firing
GUO Ying1, WANG Jun-feng2, YUAN Yi1, ZHANG Jin1
(1.Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China;
2.Mailbox 105, No. A1, Badachu, Shijingshan District, Beijing 100144, China)
Abstract:The traditional training system for light arms firing requires modification or replacement of the current arms, targets and so on, thus the initial training conditions are changed, which is likely to harm the stability of performance of the shooter. Aiming to tackle this problem, this paper designed a non-invasive training system for light arms firing which adopts the idea of loose coupling and non-invasiveness, and conducted mock and live firing by using the current arms and targets and helped identify the gun mounting, aiming and firing of the shooter and the target boundary determination. So this system provides a new technical means for the light arms firing training.
Key words:non-invasiveness; light arms; gunnery training; gun-borne sensor; laser target
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【装备理论与装备技术】