首页|行业资讯|企业名录|周边产品|数字城市|增强现实|工业仿真|解决方案|虚拟医疗|行业仿真|图形处理|军事战场
资讯首页
行业资讯 >> 业内动态>>正文
面向武器装备系列研制的虚拟现实灵境仿真研究
2010年8月12日    评论:    分享:

    作者:冯珊, 李彤, 唐超, 闵君(华中理工大学自动控制工程系)

    摘要: 首先阐明面向武器装备系列研制的灵境仿真研究的重要性及其学科归属. 根据实施约束条件, 将本项研究定位于应用基础研究. 基于90 年代的计算技术基础设施, 将VR 仿真开发系统的技术目标设定为自学习、自优化、目标驱动的自产生式建模与仿真环境. 在1995 年已实现的人工智能嵌入面向对象编程A I+ OOP 形式化体系中, 通过知识封装赋予对象以知识禀赋和似人的精神属性. 把ADOM 开发平台提升到面向智能体层次. 文章给出Agent 设计及实现的形式化描述, 并通过二个实例说明该系统的可行性和优势. 最后, 展望系统发展方向并指出待努力解决和问题.

    1 研究目的与意义

    随着现代战争对高技术兵器依赖程度的提高和高技术兵器研制和使用代价的增长, 实战需求和可能装备间的矛盾日益尖锐. 世界各国无不对国防科技决策科学化投以巨资, 寻求高技术兵器的最佳研制策略. 在探讨武器装备研制策略时, 首先应明确标定其作战效果的环境条件. 现代战争是交战双方各种力量体系间的对抗. 作战有效性取决于各种高技术兵器及其使用者在指挥官命令下的综合行动. 虽然优良性能的武器装备是打赢战争的必要条件, 但其性能的发挥尚需依赖体系的优劣. 同时由于现代战争环境的复杂多变, 作战任务的完成绝不能依靠某一种兵器. 其次, 从军事需求牵引和技术推动这一规律着眼, 战争性态决定作战体系. 作战体系牵引武器装备系列, 装备系列牵引型号, 型号又牵引各分系统和技术. 这就说明武器装备系列的研制决策首先应服从体系对抗策略研究的结论. 在此前提下, 武器装备系列研制的备选技术方案必须从属于一定的作战体系条件.

    从系统仿真的观点. 表现作战双方体系间对抗的战争场景的虚拟环境(作战模拟环境) , 也应是通过先期(超前) 技术演示验证评估武器装备系列、技术方案及其战术技术指标, 选择相关技术参数和论证新技术概念可行性的虚拟环境. 这种大规模综合性的作战模拟环境称为集成国防仿真环境( Integral DefenseSimulat ion Environment). 如已经在美国防部服役的国防仿真网S IMN ET、综合战争剧场STOW , 及组合武器战术训练器CA TT 等. 这些系统都属分布交互式超媒体仿真系统D IS. 系统将计算机处理的文本、声音、图形、动画、静态或动态图象等多类型信息任意组合, 参试者可按时间表选择各种不同媒体表现的信息. 通过视听装置感受其存在和变化, 进行形式逼真的人与环境交互. 体现出沉浸( Immersion) , 交互( Interact ion) , 构想( Imaginat ion) 的I3 性, 如图1 所示. 这就是灵境仿真的技术特色[5, 6 ].

 图1 VR技术的I3性
图1 VR技术的I3性

    上述可见, 建立可实际服役的面向武器装备系列研制的灵境仿真环境, 是涉及多种资源投入的复杂巨系统工程.鉴于军用仿真系统研究管理上的特殊要求, 我们把研究的重点放在相关的基本理论与方法上. 因此, 基于面向智能体结构体系的灵境仿真环境旨在为建造一种低成本高性能灵境仿真开发系统, 该系统可向各类专业或非专业用户提供软件需求分析, 系统设计, 及其计算机实现的操作运行平台. 期望这种在微机网络平台上可进行的灵境(VR ) 开发,有利于推动VR 技术的应用与发展. 从而对集成国防仿真环境的建立作出贡献.

    2 ADOM 仿真建模集成环境

    迄今成功运用的VR 系统, 多出自基于面向对象方法、采用面向对象程序设计语言和工具集的各种VR 开发系统. VR 开发系统是构成或建造各种VR 应用系统的系统, 其主要任务为创建各种VR 应用系统所需的VR 对象集及表现和控制VR 对象间时空关系及其演变的系统管理器. 由于“对象”是面向对象系统的唯一组元. 关于“对象”的处理一律通过“消息”传递(Message Passing) 实现. 所以这一创建任务的实质在于灵活运用和充分发挥面向对象的方法体系.

    从仿真实验的组织实施来看, 无论是“对象”的建立或其应用, 对系统管理器来说都属待完成或待求解问题. 从人工智能的观点, 问题求解过程等价于推理过程, 而推理即对知识有目的的加工. 虚拟环境或其成分既是现实世界中环境实体及其成分在计算机世界中的对应物——模型, 又是面向对象形式化体系中的“对象”及其组合. 鉴于90 年代可资用计算技术基础设施(Comput ing Infrasructure) 己经向我们提供了自主活动系统的参照依据, 并已展现出各种社会型组织的系统(Socially O rganized System ) , 例如自主机器人和在Inter?Int ranets 上可实现的各类客户与服务器系统的组合等. 因此, 可以预见,VR 仿真开发系统应是在基于知识的仿真建模基础上, 争取实现一种自学习、自优化、目标驱动的自产生式建模与仿真系统. 我们曾经在国防预研基金项目(92—94) J 4. 25 和国家高技术计划项目(94~ 95) 86323062404 等项目研究过程中研制的人工智能嵌入面向对象方法, 实现问题自动求解的应用系统开发平台ADOM , 在一定程度上实现了这个技术追求. 现将其技术特征概述如下:

    2. 1 ADOM 定义

    ADOM 是大型复杂智能仿真系统的支撑软件. 它采用人工智能嵌入面向对象方法建立独有的形式化体系和工具集, 专为应用软件(仿真应用系统) 的开发和仿真实现提供良好环境, 实现软件设计与开发自动化.

    2. 2 AI+ OOP 的形式化体系

    AI+ OO P 形式化体系采用人工智能A I 嵌入面向对象编程OO P 的方法建成具有过程附加能力和推理附加能力的知识表达体系和行为模型描述体系. 知识表达和知识处理作为OO P 范型上的附加机制嵌入对象. 模型对象是对仿真模型的抽象表示. 在模型内部嵌入控制模型运行的知识. 在问题求解过程中消息流触发相关的模型对象、形成一条推理链, 链上的模型对象通过传递消息合作完成问题求解.

    2. 3 实现多层次集成

    在形式化体系上实现功能、方法和软件工具三个层次的集成.

    2. 4 基于知识的系统各部分智能合作

    在A I+ OO P 统一的形式化体系上, 对“知识对象”和“非知识对象”作统一管理, 采用C+ + 语言时,
   
    Object= Private data + set of Operat ions.

    Know ledge Object= Know ledge P resen tat ion + set of Know lede u ses.

    于是Message 发送到某一“Object”, 就要求执行某一操作(方法) 或使用方式, 而对象(知识) 的反应是执行要求的操作并将“控制”信号反馈给发送者.

    这样, 从面向对象建模和仿真技术的观点, 对象是模型和模型运用的分割单位, 从认知工程的观点, 对象又是知识和功能的分割单位, 是本身具有一定知识处理能力的独立个体, 所以面向对象系统可以自然地联合运用深层和浅层知识, 可以嵌入多种问题求解方式, 甚至嵌入多种知识表达形式和模型种类等. 对于复杂系统行为仿真和执行多种求解策略并在解题过程中实现多种智能组织方式都具有根本的优越性.

    当有实际背景的现实世界问题需要求解时, 问题驱动、目标导向的系统行为仿真建模就是解题实质内容所在. 因此, 面向复杂系统问题求解, 在数字仿真求解技术上基于知识的计算机辅助仿真技术就是基础公共设施, 在此基础上, 运用A I+ OO P 的方法去实现的是具有自学习、自优化特征的仿真求解过程, 所谓求解自动化, 简言之, 就是目标驱动下的自产生式仿真过程的自动化.

    2. 5 ADOM 的对象模型ObFRAME

    在ADOM 中, 对象是计算机世界中的唯一组元. 节2. 4 中所述的各组分智能合作是基于组元“对象”的智能特征的. 我们把知识工程中“框架”的三个功能槽移植至对象属性项内. 使对象具有一切传统框架描述的特点并发挥其自主操作功能, 如下表1:

    表1 所示框架表达中①- ③被移植的功能解释如下;

    ① Deamons 的作用是当所在槽被update, access 或delete 时即自动被激活(act ive) , 其作用相当于含有过程码, 不必通过消息传递即能自动激活的方法, 我们可在需要具备这一功能的对象中, 用方法使用的知识实现此功能, 又如

    ② Rule at tachment: 功能在对象中可用函数方式置换,

    ⑤ Reasoning w ith a pat tern match ing rule 模式匹配规则推理: 可作为推理的附加条件, 在对象中加以运用.

    经过功能移植的具体实现, 使ADOM 中对描述知识而言, 其对象既具有传统描述(框架, 语义网络等) 所具备的一切功能, 更要比所有静态描述具有如何使用这一知识模型(对象) 的功能, 实现推理附加或操作过程附加. 这是用ADOM 生成自动解题过程的技术基础. 有别于一般的“对象”称谓,A I+ OO P 形式化体系中功能增强了的“对象”命名为O bFRAM E.

    2. 6 ObFRAME 的形式定义描述

    经过A I 注入后的对象, 即O bFRAM E 可做如下形式定义描述:

    O bFRAM E∷ = 〈ID,M S,DS, KS, RS,M I〉

    其中ID: O bFRAM E 名或标识; M S: O bFRAM E 受理的消息集合; DS: O bFRAM E 数据结构; KS:

    O bFRAM E 知识结构; RS:O bFRAM E 推理结构;M I:O bFRAM E 受理消息名集.

    因此, O bFRAM E 是一个具有局部状态和操作集合的实体, 它比通常的对象O bject 增加了根据受理消息而运用知识的功能, 乃至可以在一定条件下具有更新知识, 吸收新知识的功能, 对照文献[p. 394 ]所提出的“聪明的对象”可知O bFRAM E 当之无愧. 从这个意义上来说, A I+ OO P 实现的O bFRAM E 体系已经是Agent 族或网了. 它具有根据环境和条件调整系统状态和族(或网) 结构增删内部知识的功能. 所以它的类等价描述为:

    ObFRAM E 族∷ = 〈ID, INN , DD, KD, RD, O I, ITF〉

    其中ID: 族标识或名; TNN: 继承性描述;DD: 数据结构描述; KD: 知识结构描述; RD: 推理结构描述; O I:操作集合描述; ITF: 对外接口.

    然而, O bFRAM E 所封装的DS 数据结构是单维数字化信息, 尚不具有对不同媒体数据所统一封装的能力. 另外, 在面向D IS 的VR 仿真开发系统中, 还需在O bFRAM E 中封装时间特性, 这可通过过程描述的多个线程来实现; 其次, 在系统组分间的智能式合作方面要改变对象被动受消息驱动的方式为自主合作的系统行为, 这就要求O bFRAM E 受理不同消息时有自主选择的能力. 除了表现拟人的精神状态需要重新考虑专用的程序设计语言外, 其基于推理的对特定消息的反应动作是可以按知识实现的.

    因此, O bFRAM E 体系作为VR 仿真开发系统的支持系统, 最要紧的还是把单一数据结构向多维信息结构转换上下功夫. 鉴于面向Agent 的语言和编程AO P 尚无已获得公认的成功之作, 下面仅举我们的应用实例.

    3 分布交互仿真的支持要求

    ADOM 所提供的系统建模与仿真支持. 已经按“问题求解自动化”模式实现了多种面向实际应用背景的情景仿真, 但是还不足以支持分布交互仿真系统D IS 的开发. 因为它还未考虑计算资源空间分布引起的信息传递和异地使用要求和信息传递媒体的多样化要求, 即多媒体技术应用.

    3. 1 多媒体要求

    ·多媒体信息载体要求对象属性信息的多维表示和对象具有对不同媒体做统一表示的能力.

    ·对象各维信息间或多媒体间可相互引用与连接.

    ·多维信息共享、联网和开放存取.

    3. 2 动态和实时性要求

    在ADOM 中C+ + 实现的O bFRAM E 属静态描述并未显式表明时间特性, 在VR 仿真系统中要求表现实时对象把操作即Message Passing 方便地发送或接受、需体现次序概念.

    3. 3 通讯要求

    在分布系统要求对象间的网络通讯, 对象端口因之需有识别标识的功能, 有自主权利接受或不接受信息、或按消息轻重缓急不同而采取不同优先级等. 这就要求在Message 构成或对象端口上有所表示, 如发送对象标识, 目的对象标识, 时标, 优先级, 输入端口标识, 等等.

    4 ADOM 与Agent

    4. 1 软件Agent 溯源

    软件Agent 发端于70 年代A I 研究的物理符号假设, 认为智能任务可通过对符号的内部表示进行操作的进程实现. 因而“符号的内部表示+ 推理进程”形成了Agent 的初型. 70 年代末到80 年代初, 随着计算机科学与技术的进展, 基于初型的Agent 可模拟更为复杂的人类智能行为. 实用分布式系统中用多个Agent 合作完成任务的需求, 促进了多Agent 系统的研究[9 ]. 80 年代末以来, 关于Agent 的研究和应用得到了迅猛的发展, 来自不同领域的研究者构造了各自需用的软件, Agent 有各种名字, 如用于接口上的intelligent interface, adap t ive interface; 用于知识处理的(know bo t)、用于人机、网络通讯的U serbo tTaskbo t 和N etbo t 等[12~ 14 ].

    自然地与应用开发相关的软件系统体系结构、语言、逻辑程序设计等也同时取得了显著的进展, 如面向Agent 的程序设计AO P,Agent 开发环境Sodabo t 及Kidsim 和基于Agent 的软件工程等[11, 15 ].

    4. 2 ADOM 中的obFRAME 与各式Agent

    ADOM 中用A I+ OO P 实现的obFRAM E 与当今A I 领域中的研究热点Agent 殊途同归, 在研究思想上的趋同是很自然的. 正如智能应用系统的形式由基于知识的系统到自主行为系统、再到社会组织式系统的发展道路一样, 系统的组分也由对象发展到具有知识有自我辨识能力的对象、再到有精神状态有行为约束能力的软件Agent. obFRAM E 在形式化框架和应用系统构成的多个层面上和国际上实现的多种Agent 构造具有不同程度上的功能一致. 出于开发有效性的考虑, 我们在原obFRAM E 的基础上, 进行了扩展, 认为obFRAM E 体系和Agent 一样, 其概念在以下几个方面具有重要的意义:

    ·作为分布式人工智能的技术基础;

    ·作为面向对象方法(O bject2O rientedM ethod) 的延伸;

    ·作为人工智能研究成果的集成体;

    ·作为网络环境下用户和资源之间的最自然、最方便的中介.

    4. 3 多Agent 系统

    如任何迅速发展中的事物一样, 多Agent 系统的发展是面向实用的, 旨在向最终用户提供最直接(ends2ends) 的服务. 无论是我们的obFRAM E 或是各式Agent, 都是创新性研究活动的产物, 在下文中为了论述方便, 称obFRAM E 的向Agent 发展、OO P 朝AO P 的发展所形成的对象体系或Agent 族为多Agent 系统.

    5 基于多Agent 系统的VR 仿真研究

    5. 1 多Agent 系统基本概念

    Agent 可看作在某一环境中持续自主运行的抽象实体(ent ity). 一般说来, Agent 具有知识、目标和能力. Agent 知识的多少, 能力的大小, 可以灵活变化. 目前存在两类极端的Agent 系统, 一是神经元网络, 它有一套紧密耦合的、简单的非智能元件或表示知识的单元组成, 每个元件或单元视为一个Agent. 通过非同步的动作和通过“连结”的通讯, 合作单元能对数据作出灵活的反应. 二是分布式问题求解系统, 它是粗粒度的Agent 系统, 是由自主的Agent 松散耦合而成的分布式网. 每个Agent 能进行高级问题求解, 能随环境的改变而修改自己的行为、规划和与他人的通讯、合作策略等. 一般的Agent 系统都处于这两个极端之间, 具有中等粒度.

    5. 2 多Agent 系统与VR 仿真

    VR 仿真是计算机、图象生成、人工智能、多媒体、软件工程等多类高新科学技术的综合集成, 是一个复杂的综合智能系统, 它一般是对社会行为的计算机直观的描述, 因此更适合利用Agent 的思想、方法和体系对其进行研究.

    现代基于多Agent 系统仿真中, Agent 被认为是一个物理的或抽象的实体, 能作用于自身和环境, 并与其它Agent 通讯. 从这个意义上讲, 人也可以是一个多Agent 中的一员. VR 仿真体现了以人为中心的人机和谐系统.

    对设计一个智能系统, 使它具有足够的能力来控制环境, 这存在着许多困难: 首先它必须处理众多不确定的甚至是互相矛盾的信息, 其次它必须处理多个上下文相关的、有时是冲突的目标, 最后, 它必须把它的目标与自己受限的感知和行为能力相对应. 然而, 从多Agent 的角度来看, 利用其解决上述困难可以说是一次质的飞跃: 首先, 可以通过Agent 之间的通讯, 开发新的规划或求解方法来处理不完全的、不确定的知识; 第二, 通过Agent 间合作, 多Agent 系统不仅改善了每个Agent 的基本能力, 而且从Agent 的交互中进一步理解了社会行为; 第三, 系统的程序空间与它所描述的现实空间有较一致的对应关系, 符合人的认知习惯, 对系统代码的理解、修改、维护和移置都带来了方便. 如果说模拟人是过去A I 研究的目标, 那么对多Agent 系统的研究则是以模拟人类社会作为其最终目标的.

    5. 3 开发实例1——一个可用于VR 系统描述的Agent 结构

    在VR 仿真中, 对各种虚拟实体定义时, 除了它的属性(如材料、颜色等) 外还要考虑与该物体有关的任何运动, 以及相适应的速度、重量, 还必须考虑各物体之间的相互作用(如碰撞等) , 特别是对于那些动画化的人物和可由人操作的物体(如飞机、坦克等) , 要赋予它们生命和可控制性.

    故在AO P 框架下, 用于描述VR 世界中的Agent 结构是A I+ OO P 的自然扩展, 可以用一个七元组来表示:

    Agent = (a,m , k , i, s, r, g )

    其中每一组元分别表示了属性、方法、知识、推理机、消息传送协议、消息接受协议和全局知识(相对组元k所表示的私有知识而言) 等功能成分, 它们共同组成了Agent, 其结构如图2 所示.

图2 一个基于知识的Agent
图2 一个基于知识的Agent

    如对VR 场景中一辆可行动的坦克的描述: 则属性a 中定义了坦克的大小形状、材质、颜色、重量等; 方法m 定义了坦克可运行的各种方式; 私有知识库k 中则定义了坦克运动应满足的各中物理定律规则等; 全局知识库g 则包含了整个场景中所有的Agent 应遵守的知识规则等; 推理机制I 通过对k、g 的运用来决定m 的状态: r、s 是该坦克与其它Agent 通讯的数据结构, 它们可由一个五元组来标识: (通讯协议, 本Agent 标识?地址,本地端口, 远Agent 标识地址, 远地端口).

    总之, 利用多Agent 技术, 可以对VR 仿真中的物体进行自然一致的描述. 由物体的特性可将其描述为主动的Agent 和被动的Agent, 从而将VR仿真软件系统的开发转化为一个多Agent 系统的设计与开发.

    5. 4 开发实例2——基于关键词限定的消息传递模式Agent

    在具体的面向Agent 的开发过程中还有许多要研究解决的问题, 如Agent 中的通讯协调机制等. 下面给出一个“基于关键词限定的消息传递模式Agent”做为本文的研究实例:在面向Agent 的编程(AO P ) 里Shoham [15 ] 认为计算是由Agent 间进行的通知( Info rm )、请求(Request)、提供(O ffer)、接受(A ccep t)、拒绝(Reject)、竞争(Compete) 和合作(Cooperate) 等行为组成. 这个思想来源于语言行为(Speech A ct) 理论[10 ]. 语言行为理论基于以下假设: 人类交际的基本单位不是句子或其他表达手段, 而是完成一定的行为, 如“通知”、“请求”、“提供”等.

    因此, Agent 能理解“通知”、“请求”、“提供”等所指的内容是AO P 实现的关键. 目前计算机尚不能完全理解自然语言, 但从自然语言中提取的“概念”比较容易为计算机所接受. 故我们通过给每个Agent 建立“概念”词典来实现Agent 之间的相互理解. 一个描述现实系统的软件Agent 可能包含有许多子Agent, 而低层的子Agent 中却对应于一系列人类思维中的概念. 例如:VR 仿真中, 从软件Agent 的角度它包括虚拟空间(场景, 人工现实)Agent 和各种虚拟实体Agent. 而一个实体Agent 中即对应许多概念, 如对某坦克Agent 而言, 对应着“前进”、“左拐弯”、“右拐弯”、“倒车”、“加速”等概念, 这些概念作为人类思维结构的一部分具有相当大的稳定性, 从软件工程的角度看我们称它们为“关键词”, 这样, Agent 之间通过通知、请求、提供?“关键词”所指的内容来协作完成某计算任务. 并称之为基于关键词限定的消息传递模式(Keywo rds2DefinedMessage T ransm ission, KDM T).

    上述机制通过每个Agent 内嵌的称为消息板的数据结构实现. 其形式化描述为:

    MessageBoard∷ = 〈M sg Index, M sg, Parameters〉

    其中,M sgindex的意义是消息类型, 不同的消息类型对应不同的发送方式, 这样同一条消息由于类型的不同Agent 的应答方式可以不同:

     A: 通知, 即广播某消息, 使所有的Agent 知道, 这在发生全局状态变化时特别重要;

     B: 请求, 要求某Agent 或某些Agent 完成某任务;

     C: 提供, 返回某Agent 或某些Agent 的请求;

     D: 接受, 对通知、请求的接受;

     E: 拒绝, 对通知、请求的回绝或请求进一步的限定某“概念”;

     F: 其它, 对一些意外消息的处理.

    M sg 即消息, 由“关键词”词典组成.

    Parameter 为附加数据, 完成任务所需的数据参数或索引.

    在基于关键词限定的消息传递模式中, 向一个Agent 发送一条消息时, 只要在消息中用一系列关键词精确地限定所需要完成的工作, Agent 即可以理解该消息, 并做出相应的基于知识(博弈论、逻辑推理、概率、物理、运动学等知识) 的处理.

    6 结语和展望

    从宏观上考察多Agent 系统可用于面向武器装备系列研制的人在回路中仿真系统(M an in the loopsimulat ion). 见图3 所示.

人在回路中仿真系统
人在回路中仿真系统

    面向武器装备系列研制的虚拟环境应用系统如图3, 它表明人在回路中仿真(M an in the loopSimulat ion). 图中模块2 为被仿真对象的动力学模型, 是飞行器的飞行动力学模型. 而图中模块1 通过实物如操纵杆、按钮、键盘、鼠标、触摸屏、数据手套等, 或其模拟系统表现对飞行器运动的控制. 虚拟环境则给参与者的环境感觉信息, 有视觉、听觉、触觉(力反馈) 过载、嗅觉等各种信息综合表现景象, 语音、音响、动感、力感等. 参与者根据虚拟环境的信息操纵飞行器系统, 达到武器装备研制过程中的问题, 如方案论证, 型号设计等. AO P 可用各个模块的开发和生成, 特别是虚拟环境的生成. 进一步要解决的问题是:

    1) 实物控制器和头?眼?手?体跟踪系统的头盔、数据手套等的一致性问题.

    2) 当我们采用集成分散32D 对象形成交互式可视化环境显示的开发策略时, 关键在于32D 对象的建立和管理32D 对象, 应附有几何框架代码, 而32D 对象管理, 则可通过脚本(Scrip t) 实现虚拟环境的定义、启动和运行. 这些是正在研制的工作.

    3) 将面向对象提升为面向智能体的形式化体系, 有利于解决面向D IS 虚拟环境设计所需解决的对象间多维信息通信、及实时和开发处理问题.

    参考文献:

    [1] 李彤, 冯珊等1D IS 关键技术1 计算机仿真, 1998, (1) : 26~ 291

    [2] 惠天舒, 李伯虎等1 分布式交互仿真技术综述1 系统仿真学报, 1998, (1) : 1~ 71

    [3] 冯珊1 人2机系统的技术进展1 系统工程与电子技术, 1994, 16 (10) : 1~ 51

    [4] 汪成为, 高文等1 灵境(虚拟现实) 技术的理论、实现及应用1 北京: 清华大学出版社, 19961

    [5] Feng shan. IDSS: Designing to Extend the Cognit ive L im its. System s Engineering and Elect ronics,1993, 4 (1) : 33~ 44.

    [6] 冯珊等1 一种面向对象与人工智能相结合问题的求解方法1 系统工程与电子技术, 1995, 17 (1) : 1~71

    [7] 冯珊, 田园1 问题求解自动化的形式框架和实现方法1 第二届全国智能控制专家讨论会论文, 1994:831~ 8321

    [8]  L i Tong, Zhai Fan. Feng Shan et al. O n Intelligent Cooperat ive System s. Ch inese Journal ofSystem s Engineering and Elect ronics, 1995, 6 (3) : 7~ 10

    [9]  Moulin B, et al. A M ult i2Agent System Suppo rt ing Cooperat ive Wo rk Done by Persons andM ach ines. IC on System , M an and Cybernet ics, 1989,U SA.

    [10] Galliers J R. A Theo ret ical F ramewo rk fo r ComputerModels of Cooperat ive D ialogue.A cknow ledgingM ult i2agent Conflict, Technical Rep ro t 172, U niversity of Cambridge, ComputerL abo rato ry England.

    [11] Coen M H. Sodabo t: A Softw are Agent Environment and Const ruct ion System. TR1493, M IT,Cambridge, 1994.

    [12] Et izioniO , W eld D. A Softbo t2Based Interface to the Internet. CACM , 1994, 37 (7)

    [13] M aes P. Agents that ReducesWo rk and Info rmat ion O verload. CACM , 1994, 37 (7)

    [14] 姚郑, 高文1 软件Agent1 计算机科学, 1996, (1) : 10~ 131

    [15] Shoham Y. Agent O riented P rogramm ing. Technical Repo rt. STAN 2CS29021335. Stanfo rd U niv,1990.

标签:武器灵境仿真
上一篇:日本兄弟公司推出“视网膜”轻巧型增强现实眼镜
下一篇:立体影视播放器 Stereoscopic Player下载
网友评论:面向武器装备系列研制的虚拟现实灵境仿真研究
评论
留名: 验证码:
您可能还需要关注一下内容:
·Vega 小镇(Town)视景仿真实践
·基于 HLA 的战术数据链作战应用仿真研究
·基于洪水模拟和预报的三维仿真系统设计
·基于虚拟现实技术的作战模拟仿真系统
·地震现场救援虚拟仿真想定编辑器的研究与实现
·混合动力汽车快速控制原型系统仿真平台开发
·Vega Prime视景仿真软件API简介
·Vega 虚拟仿真技术概述
·组件式 GIS 技术在军事仿真系统中的应用
·虚拟膝关节镜手术仿真系统的关键技术研究
☏ 推荐产品

Ladybug5全景
商家:力方国际

ProJet®
商家:力方国际

ProJet®
商家:视科创新

Premium1.5
商家:视科创新

巴可HDX主动立体投
商家:德浩科视

巴可HDF-W26投
商家:德浩科视

巴可30000流明2
商家:德浩科视

巴可4万流明2K投影
商家:德浩科视
☞ 外设导航
☏ 企业名录
【广州】中科院广州电子技术有限公司
【北京】第二空间(北京)科技有限公司
【北京】幻维世界(北京)网络科技有限公司
【厦门】厦门惠拓动漫科技有限公司
【厦门】厦门幻眼信息科技有限公司
【深圳】深圳南方百捷文化传播有限公司
【北京】北京思源科安信息技术有限公司
【上海】上海殊未信息科技有限公司
【北京】北京赢康科技开发有限公司
【武汉】武汉科码软件有限公司
友情链接 关于本站 咨询策划 行业推广 广告服务 免责声明 网站建设 联系我们 融资计划
北京第三维度科技有限公司 版权所有 京ICP备09001338
2008-2016 Beijing The third dimension Inc. All Rights Reserved.
Tel:010-57255801 Mob:13371637112(24小时)
Email:d3dweb@163.com  QQ:496466882
扫一扫 第三维度
官方微信号