多智能体行为仿真技术在铁路救援仿真培训系统中的研究与应用

发布时间：2020-08-12 16:08

【摘要】：随着计算机虚拟仿真技术的快速发展,仿真培训系统由于其安全、高效、可重复的特点,逐渐应用到各行业人员培训中,但目前国内外对于仿真培训系统研发的重点是建立物理仿真环境,实现各设备的逻辑功能,针对应用场景中智能体的行为仿真研究还比较少,虚拟环境中智能体角色普遍存在呆滞、行为不合理和动作不真实等诸多问题,使得仿真培训系统真实感降低,影响培训效率。本文通过深入学习虚拟环境中的人工智能技术,针对铁路救援仿真培训系统对于铁路救援现场人员行为仿真的需求,提出一种多智能体行为仿真系统方案,将智能体系统嵌入到铁路救援仿真培训系统中,能够使智能体行为更加真实,并能够与受训人员的交互,协助完成救援工作,达到良好的仿真培训效果。论文主要的研究工作和研究成果如下:1、设计并实现了虚拟智能体的环境信息感知模型,该模型由视觉感知和轮询感知两种方法组成,可以保证智能体在虚拟环境中能够实时获取所需环境信息,为智能体系统提供准确合理的信息输入。2、设计并实现了基于层级有限状态机的多智能体决策模型,将标准的铁路救援流程分状态处理,极大程度上实现状态复用,能够实现不同工种间的团队协作,与受训司机进行交互,协助其完成救援工作。3、研究智能体的路径规划方法和局部避碰策略,利用基于导航网格的A*算法解决智能体在虚拟铁路救援场景中的路径规划问题,并使用RVO避碰算法实现智能体间的动态避碰。4、根据调研资料量化铁路救援现场人员行为,设计不同工种的人物模型和行为动画,使智能体行为真实可信,增强虚拟场景真实感。5、将所设计的多智能体行为仿真系统嵌入到铁路救援仿真培训系统中,进行测试调整并进行实验分析,系统功能达到预定目标,提高铁路救援仿真培训系统的培训效率。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U298.6;TP391.9

【参考文献】

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本文编号：2790745