CN108831236A - 仿真培训方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种仿真培训方法及装置。所述方法应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机，所述方法包括：根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将第一VR场景发送给VR头盔进行显示，其中，轧钢设备包括至少一个故障轧钢设备；接收操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令；根据标识指令在第一VR场景中进行标识，并将标识后的第一VR场景发送给VR头盔进行显示；在完成接收到的所有标识指令后得到第二VR场景，并根据培训内容对第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。由此，可以模拟出实际的培训场景对受训者进行培训，避免采用存在多种不足的实训对受训者进行培训。

Description

仿真培训方法及装置

技术领域

本发明涉及虚拟现实技术领域，具体而言，涉及一种仿真培训方法及装置。

背景技术

目前，在进行轧钢设备的故障检修培训时一般都采用实训，这种方式需要使用到实际的轧钢设备。但是，轧钢设备一般处于不间断的生产操作过程中，这种方式会大幅增加培训成本，影响正常生产；并且由于实训地点在生产现场，而实际生产情况错综复杂，对轧钢设备进行近距离检查将会增加事故风险，甚至造成人员伤亡。此外，实训还具有以下不足：无法针对实际操作学习异常故障理论内容，教学内容单一；设备的使用寿命消耗加大，操作不当将会引起操作事故，维护成本高；设备价格昂贵，无法大量购入专用于实训的设备。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本发明实施例的目的在于提供一种仿真培训方法及装置，其能够利用VR技术进行仿真培训，从而避免采用实训带来的不足，并且还可以加强训练效果。

本发明实施例提供一种仿真培训方法，所述方法应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机，所述方法包括：

根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示，其中，所述轧钢设备包括至少一个故障轧钢设备；

接收所述操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令；

根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示；

在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。

本发明实施例还提供一种仿真培训装置，所述装置应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机，所述装置包括：

场景生成模块，用于根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示，其中，所述轧钢设备包括至少一个故障轧钢设备；

接收模块，用于接收所述操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令；

标识模块，用于根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示；

分析模块，用于在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。

相对于现有技术而言，本发明具有以下有益效果：

本发明实施例提供一种仿真培训方法及装置。所述方法应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机。首先根据本次培训内容生成第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。其中，所述第一VR场景中包括轧钢设备，所述轧钢设备中包括至少一个故障轧钢设备。然后接收所述操作手柄发送的用于对所述第一VR场景中的轧钢设备中故障点进行标识的标识指令。在接收到所述标识指令后，在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。最后在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容点对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。由此，通过仿真培训实现对轧钢设备的故障检修，避免由于采取实训带来的培训成本增加及安全事故易发生等问题。

为使发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本发明较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明实施例提供的计算机的方框示意图。

图2是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之一。

图3是图2中步骤S130包括的子步骤的流程示意图。

图4是图2中步骤S150包括的子步骤的流程示意图。

图5是图2中步骤S160包括的子步骤的流程示意图。

图6是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之二。

图7是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之三。

图8是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之四。

图9是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之五。

图10是本发明实施例提供的仿真培训装置的方框示意图之一。

图11是本发明实施例提供的仿真培训装置的方框示意图之二。

图标：100-计算机；110-存储器；120-存储控制器；130-处理器；200-仿真培训装置；210-准备模块；220-获取模块；230-场景生成模块；240-接收模块；250-标识模块；260-分析模块；270-调整模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参照图1，图1是本发明实施例提供的计算机100的方框示意图。所述计算机100与VR(Virtual Reality，虚拟现实)头盔及操作手柄通信连接。VR技术是一种可以创建和体验虚拟现实世界的计算机仿真系统，利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真。受训者通过VR头盔看到虚拟场景，并通过操作手柄及所述计算机100的配合，与虚拟场景中的对象进行交互作用，相互影响，从而产生亲临现场的感受，由此不需要采取实训，受训者也可以最大限度的贴近实际操作。所述计算机100包括：存储器110、存储控制器120、处理器130以及仿真培训装置200。

所述存储器110、存储控制器120及处理器130各元件之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器110中存储有仿真培训装置200，所述仿真培训装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器110中的软件功能模块。所述处理器130通过运行存储在存储器110内的软件程序以及模块，如本发明实施例中的仿真培训装置200，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的仿真培训方法。

其中，所述存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存储器110用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。所述处理器130以及其他可能的组件对存储器110的访问可在所述存储控制器120的控制下进行。

所述处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器130可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，计算机100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

请参照图2，图2是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之一。所述方法应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机100。下面对仿真培训方法的具体流程进行详细阐述。

步骤S130，根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

在本实施例中，所述计算机100中存储有设备三维模型库，所述设备三维模型库中包括异常单元模型及与正常轧钢设备对应的正常单元模型。所述计算机100根据所述培训内容及所述设备三维模型库生成至少一个轧钢设备，以用于生成所述第一VR场景。在得到所述第一VR场景后，可以将所述第一VR场景以数字信号的形式通过传输线发送给所述VR头盔。所述VR头盔在接收到该数字信号后，对其进行解析，并进行显示，以使受训者在与真实场景对应的虚拟场景中进行轧钢设备检修培训。其中，所述轧钢设备可以是精轧机组，也可以是其他在轧钢时使用的设备。

请参照图3，图3是图2中步骤S130包括的子步骤的流程示意图。步骤S130可以包括子步骤S131及子步骤S132。

子步骤S131，根据所述培训内容包括的目标故障点信息从所述设备三维模型库中选择目标正常单元模型及目标异常单元模型以组成所述第一VR场景的轧钢设备。

子步骤S132，根据所述第一VR场景的轧钢设备生成所述第一VR场景。

在本实施例中，所述培训内容可以包括目标故障点信息，所述目标故障点信息可以包括目标故障名称及目标故障点位置。异常单元模型与正常单元模型相比，包括异常故障。所述计算机100根据所述培训内容从所述设备三维模型库中选出与所述目标故障名称及目标故障点位置对应的异常单元模型作为目标异常单元模型，并从所述设备三维模型库中选出正常单元模型作为目标正常单元模型，选出的目标异常单元模型及目标正常单元模型可以根据培训内容生成至少一个完整的轧钢设备。其中，所述第一VR场景中可以包括至少一个故障轧钢设备。

比如，若所述培训内容要求第一VR场景中包括标号分别为1、2、3、4的四个轧钢设备，其中，标号为2、3、4有异常故障，则可以根据该要求从所述设备三维模型中选择出需要的目标异常单元模型及目标正常单元，以组成3个异常轧钢设备和1个正常轧钢设备。

可选地，在生成完整的用于进行仿真培训的轧钢设备后，可以由车间或其他实际场景中的物体对应的三维模型及已生成的轧钢设备构成所述第一VR场景，从而更加真实的模拟出实际场景。

步骤S140，接收所述操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令。

在本实施例中，所述操作手柄可以监测到受训者的标识动作，并在监测到标识动作后，生成与该标识动作对应的标识指令。在生成所述标识指令后，将所述标识指令发送给所述计算机100。其中，所述操作手柄可以将标识动作转化为数字信号，并传输给计算机100。

步骤S150，根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

在本实施例中，所述计算机100对所述标识指令进行解析，并根据解析后的结果对所述第一VR场景中的轧钢设备进行标识，以在所述第一VR场景中产生与所述标识指令对应的操作效果。所述计算机100在完成所述标识指令后，将已产生与所述标识指令对应操作效果的所述第一VR场景转换成数字信号，并将其发送给所述VR头盔，以使所述VR头盔显示已被执行所述标识指令的所述第一VR场景。

在本实施例中，异常轧钢设备中的故障包括可马上维护的第一类故障及不可马上维护的第二类故障。请参照图4，图4是图2中步骤S150包括的子步骤的流程示意图。步骤S150可以包括子步骤S151及子步骤S152。

子步骤S151，在所述标识指令对应所述第一类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行维护以完成对该故障点的标识。

子步骤S152，在所述标识指令对应所述第二类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行标记以完成对该故障点的标识。

在本实施例中，所述标识指令包括处理方式及处理位置，所述计算机100在接收到所述标识指令后，在所述第一VR场景中，在与所述标识指令中的处理位置对应的位置处执行对应的处理方式。在得到所述标识指令后，可以根据处理方式判断该标识指令对应第一类故障还是第二类故障。若所述标识指令对应所述第一类故障，则在所述第一VR场景中的相应位置处进行维护以完成对该故障点的标识。比如，轧钢设备1的A位置处有油污，所述标识指令为清理轧钢设备1A位置处的油污，则通过将轧钢设备1A位置处的油污清理掉可完成对该故障点的标识。

若所述标识指令对应所述第二类故障，则在所述第一VR场景中的相应位置处进行标记以完成对该故障点的标识。比如，轧钢设备2的B位置处器件损坏，所述标识指令为在轧钢设备2B位置处做标记符号，则通过在轧钢设备2B位置处做标记符号可完成对该故障点的标识。

在本实施例中，重复执行步骤S140及步骤S150，直到所述计算机100接收到停止仿真训练的指令。其中，该停止仿真训练的指令可以是所述操作手柄在接收到受训者的停止仿真训练的操作后生成的指令，也可以是通过其他方式生成的指令。

步骤S160，在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。

请参照图5，图5是图2中步骤S160包括的子步骤的流程示意图。步骤S160可以包括子步骤S161、子步骤S162及子步骤S163。

子步骤S161，根据所述培训内容及所述第二VR场景判断所述第一VR场景中属于所述第一类故障的目标故障点是否都被维护，得到第一判断结果。

子步骤S162，获取所述第二VR场景中被标记的属于第二类故障的故障点的标记范围，并根据所述培训内容及每个故障点的标记范围判断所述第一VR场景中属于所述第二类故障的目标故障点是否都被标记，得到第二判断结果。

子步骤S163，根据所述第一判断结果及所述第二判断结果生成本次培训结果。

在本实施例中，所述第二VR场景为在所述第一VR场景中执行完所有标识指令后得到的场景。所述培训内容还可以包括与目标故障点信息对应的目标解决方案。所述计算机100可以根据所述目标故障点信息及目标解决方案判断所述第一VR场景存在的所有故障是否都被正确标识出来。其中，由于第一类故障可以被直接维护，因此通过所述培训内容、所述第一VR场景及所述第二VR场景的比对即可判断属于所述第一类故障的目标故障点是否都被标识。而对于所述第一VR场景中存在的第二类故障，则需要在所述第二VR场景中获取其标记范围，根据该标记范围及对应的目标解决方案中的目标标记范围判断该目标故障点是否被标识。在完成上述判断后，由第一判断结果及第二判断结果生成本次培训结果。在受训者没有将所述第一VR场景中的所有故障都标识出来时，所述本次培训结果可以包括未能标识出的目标故障点信息及对应的解决方案，以提高训练效果。

在本实施例中，所述VR头盔上可以设置有摄像头。请参照图6，图6是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之二。所述方法还可以包括步骤S171及步骤S172。

步骤S171，接收所述摄像头发送的用户视角调整图像。

步骤S172，根据所述用户视角调整图像对所述第一VR场景的显示角度进行调整，并将调整后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

在本实施例中，所述摄像头可获取受训者蹲下、跳起、前进、后退、转弯等用户视角调整图像，并将获得的所述用户视角调整图像发送给所述计算机100。所述计算机100在接收到所述用户视角调整图像后，根据所述用户视角调整图像分析受训者视角，并根据受训者视角调整所述第一VR场景的显示角度，及在调整后将其发送给所述VR头盔进行显示，以便于受训者对所述第一VR场景中的轧钢设备进行不同角度的观察。

在本实施例中，所述操作手柄还包括手电筒开关按键。请参照图7，图7是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之三。所述方法还可以包括步骤S174及步骤S175。

步骤S174，接收所述操作手柄在所述手电筒开关按键被选择后发送的手电筒控制指令。

步骤S175，根据所述手电筒控制指令调整所述第一VR场景中手电筒对应范围的亮度，并将调整后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

在本实施例中，受训者在需要使用手电筒的灯光后，可以点击所述手电筒开关按键，从而给受训者真实的操作体验。在所述手电筒开关按键被操作后，所述操作手柄将与该操作对应的手电筒控制指令发送给所述计算机100。若所述手电筒控制指令为打开，所述计算机100则在所述第一VR场景中将手电筒对应范围的亮度调亮。若所述手电筒控制指令为关闭，所述计算机100在所述第一VR场景中将手电筒对应范围的亮度调暗。由此，所述计算机100根据收到的所述手电筒控制指令对亮度进行调节，并将调节后的第一VR场景发送给所述VR头盔显示，从而给受训者真实的操作体验。

请参照图8，图8是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之四。所述计算机100中还存储有故障标识库，所述故障标识库包括与不同故障对应的解决方案。在步骤S130之前，所述方法还可以包括步骤S120。

步骤S120，根据至少一个目标故障点信息从所述故障标识库中获得目标解决方案，以得到包括目标故障点信息及对应的目标解决方案的所述培训内容。

在本实施例中，所述计算机100可以将选择的或输入的故障点信息作为目标故障点信息，并在所述故障标识库中获取与所述目标故障点信息对应的解决方案以作为目标解决方案，由此得到所述培训内容。其中，所述培训内容包括目标故障点信息及与所述目标故障点信息对应的目标解决方案。所述培训内容可用于生成所述第一VR场景，还可以用于判断所述第一VR场景中的故障是否都被受训者标识出来。

请参照图9，图9是本发明实施例提供的仿真培训方法的流程示意图之五。在步骤S130之前，所述方法还可以包括步骤S111、步骤S112及步骤S113。

步骤S111，预先建立包括不同故障点信息的异常故障信息库。

在本实施例中，对轧钢设备常见的故障进行统计，并根据预设分类规则进行分类整理，最后保存为异常故障信息库。

步骤S112，预先建立与正常轧钢设备各单元对应的正常单元模型，根据所述异常故障信息库及正常轧钢设备建立与各单元对应的异常单元模型，并将多个所述正常单元模型及多个所述异常单元模型保存在所述设备三维模型库中。

步骤S113，预先配置与所述异常故障信息库中不同故障点信息对应的解决方案，并将所有解决方案保存在所述故障标识库中。

在本实施例中，基于所述异常故障信息库对轧钢设备的每个单元进行三维建模，得到存在故障的异常单元模型及不存在故障的正常单元模型，并将其保存在所述设备三维模型库中。可选地，可以利用U3D软件进行三维建模。并且，根据所述异常故障信息库中的不同故障产生的结果，配置与不同故障对应的解决方案，并根据所有解决方案生成所述故障标识库。其中，所述解决方案包括维护、在预设标记范围内进行标记。由此，得到由所述设备三维模型库、所述异常信息库及所述故障标识库组成的轧钢设备VR故障实训库。

请参照图10，图10是本发明实施例提供的仿真培训装置200的方框示意图之一。所述仿真培训装置200应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机100。所述仿真培训装置200可以包括场景生成模块230、接收模块240、标识模块250及分析模块260。

场景生成模块230，用于根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示，其中，所述轧钢设备包括至少一个故障轧钢设备。

可选地，所述计算机100中存储有设备三维模型库，所述设备三维模型库中包括异常单元模型及与正常轧钢设备对应的正常单元模型，所述场景生成模块230根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景的方式包括：

根据所述培训内容包括的目标故障点信息从所述设备三维模型库中选择目标正常单元模型及目标异常单元模型以组成所述第一VR场景的轧钢设备；

根据所述第一VR场景的轧钢设备生成所述第一VR场景。

在本实施例中，所述场景生成模块230用于执行图2中的步骤S130，关于所述场景生成模块230的具体描述可以参照图2中步骤S130的描述。

接收模块240，用于接收所述操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令。

在本实施例中，所述接收模块240用于执行图2中的步骤S140，关于所述接收模块240的具体描述可以参照图2中步骤S140的描述。

标识模块250，用于根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

可选地，故障包括第一类故障及第二类故障，所述标识模块250根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识的方式包括：

在所述标识指令对应所述第一类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行维护以完成对该故障点的标识；

在所述标识指令对应所述第二类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行标记以完成对该故障点的标识。

在本实施例中，所述标识模块250用于执行图2中的步骤S150，关于所述标识模块250的具体描述可以参照图2中步骤S150的描述。

分析模块260，用于在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。

可选地，所述分析模块260根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果的方式包括：

根据所述培训内容及所述第二VR场景判断所述第一VR场景中属于所述第一类故障的目标故障点是否都被维护，得到第一判断结果；

获取所述第二VR场景中被标记的属于第二类故障的故障点的标记范围，并根据所述培训内容及每个故障点的标记范围判断所述第一VR场景中属于所述第二类故障的目标故障点是否都被标记，得到第二判断结果；

根据所述第一判断结果及所述第二判断结果生成本次培训结果。

在本实施例中，所述分析模块260用于执行图2中的步骤S160，关于所述分析模块260的具体描述可以参照图2中步骤S160的描述。

请参照图11，图11是本发明实施例提供的仿真培训装置200的方框示意图之二。所述VR头盔上设置有摄像头，所述仿真培训装置200还可以包括调整模块270。

调整模块270，用于接收所述摄像头发送的用户视角调整图像；

所述调整模块270，还用于根据所述用户视角调整图像对所述第一VR场景的显示角度进行调整，并将调整后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

进一步地，所述操作手柄还包括手电筒开关按键。

所述调整模块270，还用于接收所述操作手柄在所述手电筒开关按键被选择后发送的手电筒控制指令；

所述调整模块270，还用于根据所述手电筒控制指令调整所述第一VR场景中手电筒对应范围的亮度，并将调整后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

在本实施例中，所述调整模块270用于执行图6中的步骤S171～S172及图7中的步骤S174～S175，关于所述调整模块270的具体描述可以参照图6中步骤S171～S172及图7中步骤S174～S175的描述。

在本实施例中，所述计算机100中还存储有故障标识库，所述故障标识库包括与不同故障对应的解决方案。所述仿真培训装置200还可以包括获取模块220。

获取模块220，用于根据至少一个目标故障点信息从所述故障标识库中获得目标解决方案，以得到包括目标故障点信息及对应的目标解决方案的所述培训内容。

在本实施例中，所述获取模块220用于执行图8中的步骤S120，关于所述获取模块220的具体描述可以参照图8中步骤S120的描述。

在本实施例中，所述仿真培训装置200还可以包括准备模块210。

准备模块210，用于预先建立包括不同故障点信息的异常故障信息库；

所述准备模块210，还用于预先建立与正常轧钢设备各单元对应的正常单元模型，根据所述异常故障信息库及正常轧钢设备建立与各单元对应的异常单元模型，并将多个所述正常单元模型及多个所述异常单元模型保存在所述设备三维模型库中；

所述准备模块210，还用于预先配置与所述异常故障信息库中不同故障点信息对应的解决方案，并将所有解决方案保存在所述故障标识库中。

在本实施例中，所述准备模块210用于执行图9中的步骤S111～S113，关于所述准备模块210的具体描述可以参照图9中步骤S111～S113的描述。

综上所述，本发明实施例提供一种仿真培训方法及装置。所述方法应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机。首先根据本次培训内容生成第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。其中，所述第一VR场景中包括轧钢设备，所述轧钢设备中包括至少一个故障轧钢设备。然后接收所述操作手柄发送的用于对所述第一VR场景中的轧钢设备中故障点进行标识的标识指令。在接收到所述标识指令后，在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。最后在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容点对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。由此，使用全模拟沉浸式3D场景，再现厂房和轧钢设备的虚拟场景，模拟轧钢设备可能发生的故障，对受训者进行培训，避免由于采取实训带来的培训成本增加及安全事故易发生等问题。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种仿真培训方法，其特征在于，所述方法应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机，所述方法包括：

根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示，其中，所述轧钢设备包括至少一个故障轧钢设备；

接收所述操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令；

根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示；

在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，故障包括第一类故障及第二类故障，所述根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，包括：

在所述标识指令对应所述第一类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行维护以完成对该故障点的标识；

在所述标识指令对应所述第二类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行标记以完成对该故障点的标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果，包括：

根据所述培训内容及所述第二VR场景判断所述第一VR场景中属于所述第一类故障的目标故障点是否都被维护，得到第一判断结果；

获取所述第二VR场景中被标记的属于第二类故障的故障点的标记范围，并根据所述培训内容及每个故障点的标记范围判断所述第一VR场景中属于所述第二类故障的目标故障点是否都被标记，得到第二判断结果；

根据所述第一判断结果及所述第二判断结果生成本次培训结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算机中存储有设备三维模型库，所述设备三维模型库中包括异常单元模型及与正常轧钢设备对应的正常单元模型，所述根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，包括：

根据所述培训内容包括的目标故障点信息从所述设备三维模型库中选择目标正常单元模型及目标异常单元模型以组成所述第一VR场景的轧钢设备；

根据所述第一VR场景的轧钢设备生成所述第一VR场景。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算机中还存储有故障标识库，所述故障标识库包括与不同故障对应的解决方案，在所述根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示之前，所述方法还包括：

根据至少一个目标故障点信息从所述故障标识库中获得目标解决方案，以得到包括目标故障点信息及对应的目标解决方案的所述培训内容。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示之前，所述方法还包括：

预先建立包括不同故障点信息的异常故障信息库；

预先建立与正常轧钢设备各单元对应的正常单元模型，根据所述异常故障信息库及正常轧钢设备建立与各单元对应的异常单元模型，并将多个所述正常单元模型及多个所述异常单元模型保存在所述设备三维模型库中；

预先配置与所述异常故障信息库中不同故障点信息对应的解决方案，并将所有解决方案保存在所述故障标识库中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述VR头盔上设置有摄像头，所述方法还包括：

接收所述摄像头发送的用户视角调整图像；

根据所述用户视角调整图像对所述第一VR场景的显示角度进行调整，并将调整后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述操作手柄还包括手电筒开关按键，所述方法还包括：

接收所述操作手柄在所述手电筒开关按键被选择后发送的手电筒控制指令；

根据所述手电筒控制指令调整所述第一VR场景中手电筒对应范围的亮度，并将调整后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示。

9.一种仿真培训装置，其特征在于，所述装置应用于与VR头盔及操作手柄通信连接的计算机，所述装置包括：

场景生成模块，用于根据培训内容生成包括轧钢设备的第一VR场景，并将所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示，其中，所述轧钢设备包括至少一个故障轧钢设备；

接收模块，用于接收所述操作手柄发送的用于对轧钢设备中故障点进行标识的标识指令；

标识模块，用于根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，并将标识后的所述第一VR场景发送给所述VR头盔进行显示；

分析模块，用于在完成接收到的所有所述标识指令后得到第二VR场景，并根据所述培训内容对所述第二VR场景进行分析以得到本次培训结果。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，故障包括第一类故障及第二类故障，所述标识模块根据所述标识指令在所述第一VR场景中进行标识，包括：

在所述标识指令对应所述第一类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行维护以完成对该故障点的标识；

在所述标识指令对应所述第二类故障时，根据所述标识指令对与所述标识指令对应的故障点进行标记以完成对该故障点的标识。