非侵入式輕武器射擊訓練系統設計

郭　英，王俊峰，袁　義，張　金

(1.裝甲兵工程學院， 北京　100072； 2.北京石景山八大處甲1號105信箱,北京　100144)

非侵入式輕武器射擊訓練系統設計

郭英1，王俊峰2，袁義1，張金1

(1.裝甲兵工程學院， 北京100072； 2.北京石景山八大處甲1號105信箱,北京100144)

摘要：針對傳統輕武器射擊訓練系統需要對現役槍支、靶標等進行改造或替換，改變了原始訓練條件,對射手成績穩定性造成較大影響的問題,設計了一種非侵入式輕武器射擊訓練系統。該系統采用松耦合、非侵入的思想，構建了利用現役槍支和靶標進行模擬和實彈射擊訓練的訓練系統，實現了對射手據槍、瞄準、擊發等行為的識別和著靶位置檢測，為輕武器射擊訓練提供了新的技術手段。

關鍵詞：非侵入；輕武器；射擊訓練；槍載傳感器；激光幕靶

針對當前輕武器射擊輔助訓練系統或器材，存在非侵入設計差、需要對現有槍支結構進行改動，通用性不好、難以擴展功能來適應裝備更新換代，效費比不高、準備工作量大且需要消耗昂貴的專用靶標等問題，提出設計研發一種與槍支、靶標松耦合，對射手射擊習慣影響小的非侵入式輕武器射擊訓練系統，把模擬輔助訓練與實彈射擊訓練有機結合起來，實現輕武器射擊訓練從據槍、瞄準、擊發等各基礎科目到實彈射擊訓練的無間隙、漸進式演進[1-2]。

本文所研究的非侵入式輕武器射擊訓練系統(以下簡稱系統)，基于輕量無線槍載傳感器、高速視頻處理和靶紙圖像識別算法，實現了對射手行為和著靶信息的非侵入提取，為記錄、分析和判斷訓練效果提供了技術支撐。

1系統組成及主要功能

系統包含管理終端、訓導終端、槍載數據傳感器和智能靶標4個要素，結合應用軟件支撐，實現訓練組織管理、模擬射擊訓練評估、實彈射擊報靶考核3種功能，系統結構如圖1所示。

圖1　系統結構

2核心部件設計

槍載傳感器和智能靶標是系統的核心部件，支持實現射擊行為識別功能。

2.1　槍載傳感器

槍載數據傳感器包含激光發射控制、振動采集、射擊行為檢測和數據傳輸4個功能模塊，實現了系統對武器和射手的松耦合、非侵入。傳感器采用輕量化設計，質量小于80g，把對槍支質量和重心的影響降到了最低；自帶電源，所有控制交互和輸出數據采用無線傳輸方式實現，解決了外接電纜對射手造成的影響，射手可以帶槍進行戰術動作；裝卸方便，不需對武器進行改動，通過系列夾具可以適配于各類輕武器。槍載數據傳感器外形如圖2所示。

圖2　槍載傳感器外形

槍載數據傳感器內置識別模塊，利用射擊行為學智能識別擊發動作，并將識別結果通過無線方式發送到訓導終端。射手持槍瞄準或擊發訓練過程中，加掛在射手所持槍支上的槍載數據傳感器會通過激光在遠處的智能靶標上模擬出該槍支當前的瞄準點/彈著點，智能靶標上的采集識別裝置通過實時監測分析瞄準點或彈著點位置并上傳給訓導終端，進而實現自動報靶功能和瞄準點數據采集分析展現功能，總體設計框圖如圖3所示。

激光發射控制模塊接收平臺下發的控制指令，控制激光發射器的打開和關閉。振動采集模塊用于采集槍支振動數據，以DSP芯片為核心，通過高速接口與專用模塊通信，實時采集振動信號數據，然后用設置模型匹配和閥值判斷當前行為是否滿足預設條件；若滿足，則進行下一步操作——即射擊行為操作識別；若不滿足，則仍循環的執行先前的數據采集操作。射擊行為檢測模塊循環偵聽來自DSP下發的開始識別信號，若接收到開始識別的信號，則開始保存接收信號前與接收信號后一定時間的加速度傳感器數據，采集完成后，利用預設的識別模型，判斷當前的行為是否為擊發行為，是則向DSP返回肯定的結果，不是則返回否定結果。DSP采集的振動數據識別結果與射擊行為識別接口結果綜合判斷該次行為是否為擊發，是則按照設計好的協議報文傳輸當前為擊發狀態的結果，否則不上報結果，繼續等待識別擊發狀態。

圖3　槍載數據傳感器總體設計框圖

2.2　智能模擬靶標

智能模擬靶標由靶框、靶紙、電源、采集識別裝置等部分組成，可智能采集、分析槍支的瞄準點位置及靶環數，并通過無線物聯網絡將數據傳到訓導終端。智能模擬靶標外形如圖4所示。

圖4　智能模擬靶標外形

智能模擬靶標采用了圖像識別算法前置的設計思路，靶標僅需要將圖像分析后的結果即激光點坐標數據回傳到訓導終端，大大降低了數據通信量，在緩解網絡壓力的同時，提高數據傳輸的可靠性、穩定性和時效性。圖像采集模塊基于嵌入式系統的高清攝像機，實時快速地獲取各種現役的靶紙圖像，靶紙識別模塊完成數字圖像處理，識別靶紙的輪廓和靶紙的中心。攝像頭采集的圖像，首先要進行格式轉換，并轉化為灰度圖，然后進行濾波去噪，去除圖像的噪聲點，預處理完成后用合適的邊緣檢測算法得到靶紙的輪廓，最后使用霍夫圓檢測的方法，識別出靶紙的中心[3]，流程如圖5所示。

光斑識別是在訓練過程中對靶紙圖像中的瞄準光斑進行識別，通過實時地對圖像進行采集，識別每幅圖像中光斑的位置[4]，進而判定射手的訓練成績，還原射手的整個訓練過程，為評價其射擊行為提供依據，其處理流程如圖6所示。

圖5　智能圖像識別靶標算法

圖6　光斑識別流程

2.3　智能實彈靶標

智能實彈靶標采用圖像識別原理實現，在靶標前下方設置攝像頭，圖像識別過程與模擬靶標類同。智能實彈靶標配合現役靶紙使用，對靶紙粘貼精度要求不高，可智能識別靶紙類型和邊框，自動修正靶紙粘貼過程引起的坐標偏差。智能實彈靶標通過圖像識別高速捕獲彈孔圖像，分析獲取彈著點，直接輸出坐標，通過無線網絡發送到訓導終端。為貼近實戰要求，進一步增強射擊目標的多樣性，還專門設計了可變速起倒、搖擺復合的智能伺服機構。智能實彈靶標外形如圖7所示。

圖7　實彈靶標外形

3結論

系統利用微傳感與特征識別等技術，解決了射手行為特征非侵入識別、彈著點高精度自動檢測等難題，可滿足單兵和分隊在各種環境下的手槍、自動步槍、機槍等輕武器模擬訓練、實彈射擊、比武對抗的組織實施與訓練考評。槍載數據傳感器可實現在不改變槍支結構的前提下快捷安裝，智能靶標可利用部隊現役靶紙實現瞄準點軌跡和彈著點坐標獲取。

參考文獻：

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[4]林忠,羅德林.基于機器視覺技術的射擊訓練系統研究與設計[J].福建電腦,2012(4):131-133.

[5]胡德利，閆金東.輕武器射擊訓練實戰化改革探索與實踐[J]．軍事體育學報，2014(3)：108-110.

(責任編輯周江川)

收稿日期：2015-01-20

作者簡介：郭英(1977—)，男，工程師，主要從事裝備試驗技術。

doi:10.11809/scbgxb2015.07.009

中圖分類號：TP274；TJ811

文獻標識碼：A

文章編號：1006-0707(2015)07-0032-03

本文引用格式：郭英，王俊峰，袁義，等.非侵入式輕武器射擊訓練系統設計[J].四川兵工學報，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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【裝備理論與裝備技術】