CN114360316A - 基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统 - Google Patents

基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统 Download PDF

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CN114360316A CN202210067009.9A CN202210067009A CN114360316A CN 114360316 A CN114360316 A CN 114360316A CN 202210067009 A CN202210067009 A CN 202210067009A CN 114360316 A CN114360316 A CN 114360316A
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黄成周
章磊
曾理
李姝欣
唐艳
方代利
杨智彬
杨普
张卫彪
林静
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Abstract

本发明公开了基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统，涉及轨道交通仿真培训技术领域，其技术方案要点是：构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型；根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库；根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则；根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果；将考培结果与培训目标比对后修正教学计划。本发明实现轮巡优化实训，还原真实处置流程，打破工种间培训壁垒，增强工种间的协调程度。

Description

基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统
技术领域
本发明涉及轨道交通仿真培训技术领域，更具体地说，它涉及基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统。
背景技术
随着轨道交通行业发展，轨道交通行业各工种的人员需求逐渐增加，对轨道交通行业各工种人员的任职资格、考核评定要求逐步明确，传统的培训方式已经不再满足快速增长的培训需求和无法形成标准的认定要求。
为了满足不断增长的培训需求，当前已有大量的轨道交通相关工种仿真培训设备投入应用，向参训人员提供仿真培训设备进行岗位工作内容的初步认知与操作学习，解决了大部分培训资源短缺的问题。然而，当前的仿真培训设备培训内容单一，仅能从系统设备中认知和操作方面进行学习，对于事件处置流程的学习仍然需要教员指导协助，对于需要多个工种参与处置的复杂事件的培训仍然需要其他人员配合实现。
因此，如何研究设计一种能够克服上述缺陷的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法及系统，实现轨道交通单工种多角色的全流程闭环培训与考核，还原真实处置流程，打破工种间培训壁垒，训练工种间的配合操作，增强工种间的协调程度。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，包括以下步骤：
构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型；
根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库；
根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则；
根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果；
将考培结果与培训目标比对后修正教学计划，并以修正后的教学计划进行轮巡优化实训。
进一步的，所述教学内容的计算公式具体为：
Figure 32031DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 128163DEST_PATH_IMAGE002
表示教学内容；
Figure 659942DEST_PATH_IMAGE003
表示能力模型；
Figure 384184DEST_PATH_IMAGE004
表示教学计划；
Figure 257462DEST_PATH_IMAGE005
表示轨道交通第
Figure 575311DEST_PATH_IMAGE006
个工种的第
Figure 684082DEST_PATH_IMAGE007
项操作的培训教学内容，且满足
Figure 466093DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 775851DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 49838DEST_PATH_IMAGE010
表示课程场景库。
进一步的，所述能力模型的表达式具体为：
Figure 962299DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 802079DEST_PATH_IMAGE012
表示第
Figure 751581DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级第
Figure 106339DEST_PATH_IMAGE006
个工种的能力项点，且满足
Figure 697857DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 516777DEST_PATH_IMAGE015
。
进一步的，所述教学计划的表达式具体为：
Figure 168338DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 416917DEST_PATH_IMAGE017
表示第
Figure 608864DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级的
Figure 423236DEST_PATH_IMAGE007
项操作的教学计划；且满足
Figure 839174DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 840628DEST_PATH_IMAGE019
。
进一步的，所述课程场景库的表达式具体为：
Figure 633004DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 567462DEST_PATH_IMAGE021
表示第
Figure 419880DEST_PATH_IMAGE006
个工种的第
Figure 174209DEST_PATH_IMAGE022
项操作项点，且满足
Figure 442380DEST_PATH_IMAGE023
。
进一步的，所述引导流程的表达式具体为：
Figure 231344DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 989085DEST_PATH_IMAGE025
表示引导流程；
Figure 699552DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 833730DEST_PATH_IMAGE006
个工种的第
Figure 414884DEST_PATH_IMAGE027
项操作执行之后引导的下一步操作执行，且满足
Figure 609105DEST_PATH_IMAGE028
；
采用Weibull分布计算为：
Figure 806868DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 744737DEST_PATH_IMAGE030
表示判定上一步操作执行情况，且满足
Figure 180397DEST_PATH_IMAGE031
；
Figure 811099DEST_PATH_IMAGE032
表示上一步操作内容；
Figure 761737DEST_PATH_IMAGE033
表示执行下一步的可能性，且满足
Figure 113084DEST_PATH_IMAGE034
；
Figure 262306DEST_PATH_IMAGE035
表示计划的下一步操作内容。
进一步的，所述考培结果的计算公式具体为：
Figure 204854DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 236264DEST_PATH_IMAGE037
表示考培结果；
Figure 922460DEST_PATH_IMAGE038
表示不同层级的评价标准；
Figure 863872DEST_PATH_IMAGE002
表示教学内容；
Figure 570796DEST_PATH_IMAGE039
表示评价规则；
Figure 292765DEST_PATH_IMAGE040
表示第
Figure 517073DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级的第
Figure 578570DEST_PATH_IMAGE007
项操作的考培结果。
进一步的，所述评价规则的表达式具体为：
Figure 190817DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 72185DEST_PATH_IMAGE042
表示第
Figure 428080DEST_PATH_IMAGE006
个工种在相应课程中的评价；
不同层级的评价标准的表达式具体为：
Figure 78504DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 799335DEST_PATH_IMAGE044
表示第
Figure 27054DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级的评价标准。
进一步的，所述教学计划以降低考培结果与培训目标之间的均方误差进行修正，均方误差的计算公式具体为：
Figure 593165DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 691571DEST_PATH_IMAGE046
表示均方误差；
Figure 786566DEST_PATH_IMAGE047
表示各层级、各工种培训项点的培训结果总数；
Figure 908106DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure 136962DEST_PATH_IMAGE049
分别表示同一培训结果序号
Figure 89874DEST_PATH_IMAGE050
下的实际考培结果和预期培训目标。
第二方面，提供了基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理系统，该系统用于实现如第一方面中任意一项所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，包括：
能力构建模块，用于构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型；
场景构建模块，用于根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库；
教学匹配模块，用于根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则；
培训考核模块，用于根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果；
教学修正模块，用于将考培结果与培训目标比对后修正教学计划，并以修正后的教学计划进行轮巡优化实训。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明提出的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，首先根据轨道交通运营工种构建各岗位的能力模型与多工种的课程场景库，然后以单工种岗位能力实训为基础、其他工种协同为辅助制定相应的教学计划，且通过Weibull分布算法与追溯原理实现场景操作流程的自动引导与推进，并自动寻优最佳策略，再基于轨道交通多工种协同参与角色构建相应的虚拟角色实现自动、自主、智能配合单工种流程演进和场景推送，进而实现轨道交通单工种多角色的全流程闭环培训与考核，还原真实处置流程，打破工种间培训壁垒，训练工种间的配合操作，增强工种间的协调程度；
2、本发明以引导方式指导培训处置流程，并在培训过程中加入虚拟角色配合参训单工种人员构建多工种培训，大幅度降低培训时参训单工种人员对教员及其他工种人员的严重依赖，极大的降低了人力成本，同时能有效提升单工种的培训效率；
3、本发明根据考培结果反馈的后续培训建议科学有效，通过考培结果误差值分析培训各工种能力项点掌握情况，并作为后续培训计划改进的基础。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明实施例中的流程图；
图2是本发明实施例中的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型；
S2：根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库；
S3：根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则；
S4：根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果；Weibull分布为威布尔分布算法，简称Weibull分布或Weibull算法；
S5：将考培结果与培训目标比对后修正教学计划，并以修正后的教学计划进行轮巡优化实训。
以高速铁路各项工种培训为例，高速铁路共有“车机工电辆供通客”八大工种，分为了初级、中级和高级三个能力层级。
（1）以行车调度员单工种进行培训，构建的能力模型
Figure 886929DEST_PATH_IMAGE051
如下：
Figure 964606DEST_PATH_IMAGE052
其中，
Figure 731574DEST_PATH_IMAGE051
描述了初级、中级和高级三个能力层级对应八个工种的各个能力项点；
Figure 742255DEST_PATH_IMAGE053
，表示第
Figure 179053DEST_PATH_IMAGE054
个能力层级八个工种的能力项点之和。
（2）结合轨道交通各运营工种现场的事件处置流程和设备操作步骤构建课程场景库
Figure 71923DEST_PATH_IMAGE055
如下：
Figure 377002DEST_PATH_IMAGE056
其中，
Figure 976611DEST_PATH_IMAGE055
描述了八个工种多个培训教学内容的正确处置流程。
（3）对于轨道交通各运营行车调度员培训需求制定教学计划
Figure 115468DEST_PATH_IMAGE057
如下：
Figure 292371DEST_PATH_IMAGE058
其中，
Figure 604404DEST_PATH_IMAGE057
包括培训初级、中级、高级三个层级的行车调度员的需求的具体计划。
（4）依据轨道交通各运营行车调度员培训的教学计划制定考核的评价规则
Figure 324098DEST_PATH_IMAGE059
如下：
Figure 368278DEST_PATH_IMAGE060
其中，
Figure 32477DEST_PATH_IMAGE059
描述了八个工种在想要课程中的评价标准。
（5）行车调度员使用轨道交通各工种能力模型和教学计划构建的轨道交通多工种场景教学内容
Figure 85884DEST_PATH_IMAGE061
如下：
Figure 191243DEST_PATH_IMAGE062
其中，
Figure 530958DEST_PATH_IMAGE063
描述了轨道交通八个工种操作的培训教学内容，其中只有行车调度员为真实角色，其他角色为虚拟角色。
（6）采用Weibull分布计算轨道交通得到各运营工种的引导过程
Figure 557819DEST_PATH_IMAGE064
如下：
Figure 149338DEST_PATH_IMAGE065
；
使用引导方式指导参训人员学习，根据场景流程向行车调度员推送课程事件处置流程，更新课程事件处置状态。
（7）对应不同能力层级的评价标准
Figure 640362DEST_PATH_IMAGE066
如下：
Figure 150978DEST_PATH_IMAGE067
Figure 930715DEST_PATH_IMAGE066
描述了三个层级的行车调度员单工种培训的评价标准。
（8）行车调度员的课程考培结果
Figure 60345DEST_PATH_IMAGE068
如下：
Figure 671455DEST_PATH_IMAGE069
。
（9）针对行车调度员的培训计划制定预期培训目标
Figure 493917DEST_PATH_IMAGE070
如下：
Figure 354426DEST_PATH_IMAGE071
。
（10）根据行车调度员的培训结果
Figure 287747DEST_PATH_IMAGE072
与预期培训目标
Figure 956626DEST_PATH_IMAGE073
的均方误差
Figure 543465DEST_PATH_IMAGE074
如下：
Figure 94532DEST_PATH_IMAGE075
；
根据均方误差
Figure 831544DEST_PATH_IMAGE074
来修正培训计划
Figure 823770DEST_PATH_IMAGE076
并推荐更正后的培训计划
Figure 112669DEST_PATH_IMAGE077
，进行轮优巡回培训，降低实际培训结果与预期培训结果的均方误差
Figure 354295DEST_PATH_IMAGE077
，实现培训效果最优。
实施例2：基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理系统，该系统用于实现实施例中所记载的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，如图2所示，包括能力构建模块、场景构建模块、教学匹配模块、培训考核模块和教学修正模块。
其中，能力构建模块，用于构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型。场景构建模块，用于根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库。教学匹配模块，用于根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则。培训考核模块，用于根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果。教学修正模块，用于将考培结果与培训目标比对后修正教学计划，并以修正后的教学计划进行轮巡优化实训。
工作原理：首先根据轨道交通运营工种构建各岗位的能力模型与多工种的课程场景库，然后以单工种岗位能力实训为基础、其他工种协同为辅助制定相应的教学计划，且通过Weibull分布算法与追溯原理实现场景操作流程的自动引导与推进，并自动寻优最佳策略，再基于轨道交通多工种协同参与角色构建相应的虚拟角色实现自动、自主、智能配合单工种流程演进和场景推送，进而实现轨道交通单工种多角色的全流程闭环培训与考核，还原真实处置流程，打破工种间培训壁垒，训练工种间的配合操作，增强工种间的协调程度。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、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.基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，包括以下步骤：
构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型；
根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库；
根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则；
根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果；
将考培结果与培训目标比对后修正教学计划，并以修正后的教学计划进行轮巡优化实训。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述教学内容的计算公式具体为：
Figure 849011DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 698019DEST_PATH_IMAGE002
表示教学内容；
Figure 541210DEST_PATH_IMAGE003
表示能力模型；
Figure 995325DEST_PATH_IMAGE004
表示教学计划；
Figure 632980DEST_PATH_IMAGE005
表示轨道交通第
Figure 172545DEST_PATH_IMAGE006
个工种的第
Figure 819427DEST_PATH_IMAGE007
项操作的培训教学内容，且满足
Figure 924787DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 874288DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 760204DEST_PATH_IMAGE010
表示课程场景库。
3.根据权利要求2所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述能力模型的表达式具体为：
Figure 820564DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 108326DEST_PATH_IMAGE012
表示第
Figure 228729DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级第
Figure 867521DEST_PATH_IMAGE006
个工种的能力项点，且满足
Figure 731571DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 873840DEST_PATH_IMAGE015
。
4.根据权利要求2所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述教学计划的表达式具体为：
Figure 227461DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 963336DEST_PATH_IMAGE017
表示第
Figure 513569DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级的
Figure 651290DEST_PATH_IMAGE007
项操作的教学计划；且满足
Figure 238129DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 195720DEST_PATH_IMAGE019
。
5.根据权利要求2所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述课程场景库的表达式具体为：
Figure 791787DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 580751DEST_PATH_IMAGE021
表示第
Figure 213858DEST_PATH_IMAGE006
个工种的第
Figure 48959DEST_PATH_IMAGE022
项操作项点，且满足
Figure 58503DEST_PATH_IMAGE023
。
6.根据权利要求1所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述引导流程的表达式具体为：
Figure 764291DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 99457DEST_PATH_IMAGE025
表示引导流程；
Figure 156275DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 703931DEST_PATH_IMAGE006
个工种的第
Figure 795384DEST_PATH_IMAGE027
项操作执行之后引导的下一步操作执行，且满足
Figure 770293DEST_PATH_IMAGE028
；
采用Weibull分布计算为：
Figure 579986DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 728071DEST_PATH_IMAGE030
表示判定上一步操作执行情况，且满足
Figure 549396DEST_PATH_IMAGE031
；
Figure 819841DEST_PATH_IMAGE032
表示上一步操作内容；
Figure 461037DEST_PATH_IMAGE033
表示执行下一步的可能性，且满足
Figure 740709DEST_PATH_IMAGE034
；
Figure 416541DEST_PATH_IMAGE035
表示计划的下一步操作内容。
7.根据权利要求1所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述考培结果的计算公式具体为：
Figure 795570DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 314276DEST_PATH_IMAGE037
表示考培结果；
Figure 7425DEST_PATH_IMAGE038
表示不同层级的评价标准；
Figure 662398DEST_PATH_IMAGE002
表示教学内容；
Figure 415590DEST_PATH_IMAGE039
表示评价规则；
Figure 156013DEST_PATH_IMAGE040
表示第
Figure 449591DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级的第
Figure 100015DEST_PATH_IMAGE007
项操作的考培结果。
8.根据权利要求7所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述评价规则的表达式具体为：
Figure 148743DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 517407DEST_PATH_IMAGE042
表示第
Figure 676993DEST_PATH_IMAGE006
个工种在相应课程中的评价；
不同层级的评价标准的表达式具体为：
Figure 916344DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 135973DEST_PATH_IMAGE044
表示第
Figure 726354DEST_PATH_IMAGE013
个能力层级的评价标准。
9.根据权利要求1所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，其特征是，所述教学计划以降低考培结果与培训目标之间的均方误差进行修正，均方误差的计算公式具体为：
Figure 689631DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 314648DEST_PATH_IMAGE046
表示均方误差；
Figure 377282DEST_PATH_IMAGE047
表示各层级、各工种培训项点的培训结果总数；
Figure 579593DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure 956347DEST_PATH_IMAGE049
分别表示同一培训结果序号
Figure 294925DEST_PATH_IMAGE050
下的实际考培结果和预期培训目标。
10.基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理系统，其特征是，该系统用于实现如权利要求1-9任意一项所述的基于虚拟角色的轨道交通单工种仿真培训处理方法，包括：
能力构建模块，用于构建全流程轨道交通中包含培训单工种、运营单工种及虚拟配合工种的能力模型；
场景构建模块，用于根据能力模型、现场事件处置流程、设备操作步骤构建课程场景库；
教学匹配模块，用于根据参训学员的培训目标匹配相应的教学计划、教学考核目标和评价规则；
培训考核模块，用于根据能力模型和教学计划生成教学内容，并依据课程场景库、教学计划以Weibull分布分析得到引导流程，以及根据引导流程、教学计划、教学内容进行培训并考核得到考培结果；
教学修正模块，用于将考培结果与培训目标比对后修正教学计划，并以修正后的教学计划进行轮巡优化实训。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020198632A1 (en) * 1997-10-22 2002-12-26 Breed David S. Method and arrangement for communicating between vehicles
CN102103806A (zh) * 2010-12-30 2011-06-22 成都运达轨道交通设备有限公司 轨道交通多工种联合演练仿真培训系统
CN110807970A (zh) * 2019-12-02 2020-02-18 成都运达科技股份有限公司 一种基于场景控制的ctc调度仿真考核评价系统
CN110942695A (zh) * 2019-12-11 2020-03-31 西南交通大学 一种铁路多工种教学培训组织及培训模式间的切换方法
CN111861825A (zh) * 2020-07-31 2020-10-30 嘉兴运达智能设备有限公司 一种轨道交通行业职业培训体系模型构建方法及系统
CN113902598A (zh) * 2021-12-13 2022-01-07 成都运达科技股份有限公司 一种轨道交通多工种仿真培训智能化处理方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020198632A1 (en) * 1997-10-22 2002-12-26 Breed David S. Method and arrangement for communicating between vehicles
CN102103806A (zh) * 2010-12-30 2011-06-22 成都运达轨道交通设备有限公司 轨道交通多工种联合演练仿真培训系统
CN110807970A (zh) * 2019-12-02 2020-02-18 成都运达科技股份有限公司 一种基于场景控制的ctc调度仿真考核评价系统
CN110942695A (zh) * 2019-12-11 2020-03-31 西南交通大学 一种铁路多工种教学培训组织及培训模式间的切换方法
CN111861825A (zh) * 2020-07-31 2020-10-30 嘉兴运达智能设备有限公司 一种轨道交通行业职业培训体系模型构建方法及系统
CN113902598A (zh) * 2021-12-13 2022-01-07 成都运达科技股份有限公司 一种轨道交通多工种仿真培训智能化处理方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李姝欣: "基于CTC调度作业的铁路多工种联合仿真培训系统研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

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