CN117669776A - 面向海陆空集群的联合仿真系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向海陆空集群的联合仿真系统及方法，前台模块响应于第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象；仿真模块仿真每个目标对象，输出仿真结果；AI大模型模块识别每个目标对象的当前仿真状态，决策出下一步仿真动作；仿真模块控制每个目标对象按照下一步仿真动作进行仿真，以更新仿真结果。该系统中，用户对预设数据库中的多个目标对象执行第一操作后，即可通过前台模块在预设仿真场景中显示每个目标对象，操作简单方便，不需要每次再单独制作每个目标对象，降低了制作成本；并且，该系统通过AI大模型可以对自动根据每个目标对象在当前周期的当前仿真状态决策出各自对应的下一步仿真动作，提高了联合仿真的智能性和敏捷性。

Description

面向海陆空集群的联合仿真系统及方法

技术领域

本发明涉及仿真技术领域，尤其是涉及一种面向海陆空集群的联合仿真系统及方法。

背景技术

当前基于海陆空集群的关键技术尚未成熟，因此需要开展大量的测试验证和优化。但是陆海空试验环境复杂，试验成本高，长期利用实装系统集群测试并不现实，面临算法边界难托底、验证环境可复现性差、测试场景不充分、测试数据有限等痛点问题。因此，基于智能联合仿真的试验验证对加快系统集群算法迭代和促进集群作战能力的形成具有重要意义。相关技术中，跨域异构的系统集群仿真涉及不同专业、不同粒度的仿真对象，常需要国内各装备主建单位研制各自的装备或功能模型并开展联合仿真，目前国内常见的集中式仿真平台，由于接口和仿真体制单一，想定制作成本高，难以满足联合仿真的智能性和敏捷性要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向海陆空集群的联合仿真系统及方法，以降低制作成本，提高联合仿真的智能性和敏捷性。

本发明提供的一种面向海陆空集群的联合仿真系统，系统包括：前台模块、仿真模块和AI大模型模块；前台模块用于响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象；仿真模块用于响应于仿真操作，基于预设仿真指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，输出仿真结果；其中，所述预设仿真指令包括以下至少一种：碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令；AI大模型模块用于识别每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个目标对象的当前仿真状态，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作；仿真模块用于控制每个目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新仿真结果；前台模块用于按预设展示方式，展示仿真结果。

进一步的，系统包括：中后台模块；中后台模块用于获取预设的多个第一对象，响应针对每个第一对象的配置操作，对每个第一对象进行配置，将配置好的每个第一对象保存至预设数据库；多个所述第一对象包括以下至少一种：智能体、子实体、场域、感知域、航路点。

进一步的，所述仿真模块还用于，如果所述预设仿真指令为所述碰撞指令，检测第一指定对象对应的场域与第二指定对象对应的场域是否发生碰撞，如果发生碰撞，确定所述第一指定对象与所述第二指定对象发生碰撞；所述第一指定对象对应的场域的类型包括：可见光域、电磁场或声场；所述第二指定对象对应的场域的类型包括：可见光域、电磁场或声场。

进一步的，AI大模型模块包括：识别跟踪单元、决策单元和预设知识库；识别跟踪单元用于识别跟踪每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，将每个目标对象的当前仿真状态发送至决策单元；决策单元用于基于每个目标对象的当前仿真状态和预设知识库，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作。

进一步的，每个所述目标对象的所属类型为：打击类对象、传感类对象、通信类对象或平台类对象；每个所述目标对象被配置有至少一个待执行任务目标；所述决策单元还用于针对每个所述目标对象，根据该目标对象的所属类型，为该目标对象对应的每个待执行任务目标分别配置对应的优先级；基于每个所述目标对象的当前仿真状态、所述预设知识库和优先级最高的待执行任务目标，决策出该目标对象在下一周期的下一步仿真动作。

进一步的，预设展示方式包括：二维场景展示方式和/或三维场景展示方式。

进一步的，前台模块还用于响应针对仿真场景中的每个目标对象的第二操作，根据第二操作生成操作指令，将操作指令发送至仿真模块；仿真模块还用于基于操作指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，以更新仿真结果。

进一步的，前台模块还用于对仿真结果进行分析，输出最终评估结果；其中，最终评估结果包括以下至少一种：结果评估报告、多个目标对象的战损评估结果、仿真模型的性能评估结果。

进一步的，预设数据库包括以下至少一种：实体数据库、场域数据库、动作数据库、OODA数据库、运行样式数据库、领域文件库、3D模型库、动力学模块库。

本发明提供的一种面向海陆空集群的联合仿真方法，方法包括：前台模块响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象；仿真模块基于预设仿真指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，输出仿真结果；其中，所述预设仿真指令包括以下至少一种：碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令；AI大模型模块识别每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个目标对象的当前仿真状态，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作；仿真模块控制每个目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新仿真结果；前台模块按预设展示方式，展示仿真结果。

本发明提供的面向海陆空集群的联合仿真系统及方法，前台模块用于响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象；仿真模块用于响应于仿真操作，基于预设仿真指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，输出仿真结果；AI大模型模块用于识别每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个目标对象的当前仿真状态，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作；仿真模块用于控制每个目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新仿真结果；前台模块用于按预设展示方式，展示仿真结果。该系统中，用户对预设数据库中的多个目标对象执行第一操作后，即可通过前台模块在预设仿真场景中显示每个目标对象，操作简单方便，不需要每次再单独制作每个目标对象，降低了制作成本；并且，该系统通过AI大模型可以对自动根据每个目标对象在当前周期的当前仿真状态决策出各自对应的下一步仿真动作，提高了联合仿真的智能性和敏捷性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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的附图。

图1为本发明实施例提供的一种面向海陆空集群的联合仿真系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种几何结构与可见光的关系图；

图3为本发明实施例提供的一种几何结构与红外光的关系图；

图4为本发明实施例提供的一种面向海陆空集群的联合仿真系统的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种面向海陆空集群的联合仿真系统的仿真方式示意图；

图6为本发明实施例提供的一种面向海陆空集群的联合仿真方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。

2020年1月，中国科学院发布的《2019年人工智能发展白皮书》中，将“群体智能技术”列为了8大人工智能关键技术之一。同时，无人作战样式正由“单平台遥控作战”向海陆空协作的“群体智能作战”转变。当前无人系统的最大挑战之一是如何让无人系统内的多个自主系统学会一起完成任务，学会彼此合作和相互竞争，提高群体智能。有效模拟不同领域之间的通信、协同和决策制定是最关键的任务。相关技术中，国内常见的集中式仿真平台，由于接口和仿真体制单一，想定制作成本高，难以满足联合仿真的智能性和敏捷性要求。而基于高层体系结构协议的分布式仿真平台对仿真成员开放框架和通信接口也有统一的规范要求，而且对离散事件仿真支持不足。基于此，本发明实施例提供了一种面向海陆空集群的联合仿真系统及方法，该技术可以应用于需要对海陆空集群进行联合仿真的应用中。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种面向海陆空集群的联合仿真系统进行介绍，如图1所示，该系统包括：前台模块10、仿真模块11和AI大模型模块12；

前台模块10用于响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象；

上述预设数据库中通常预先保存有海陆空集群的联合仿真相关联的大量数据，如多种实体、3D模型、场域数据、动作数据等；上述多个目标对象可以是智能体、子实体等，其中，智能体可以是物理实体，也可以是虚拟实体（一些实体的组合），它们被设计用来执行特定的仿真任务或完成特定的目标。智能体是多个实体和场域的集合，它的行为要受到其内部程序、规则、目标或策略的驱动。子实体通常是搭配在父级实体上的实体，例如舰载机的雷达、预警机的摄像头等等。上述第一操作可以是拖动操作、选中操作等；在实际实现时，用户可以选中预设数据库中的多个目标对象，然后拖动至预设仿真场景，前台模块10响应该拖动操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象。

仿真模块11用于响应于仿真操作，基于预设仿真指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，输出仿真结果；其中，所述预设仿真指令包括以下至少一种：碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令；

上述仿真操作可以是用户点击用于指示开始仿真等相关控件时所对应的操作；上述预设仿真指令可以是仿真模块11中内置的仿真指令，该预设仿真指令可以是碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令等；上述碰撞指令可以用于指示检测和处理对象之间的碰撞或交互，用于模拟仿真环境中不同装备之间的互动，以确保它们之间可以实现通讯。上述通信指令用于指示在仿真模拟中模拟和管理不同装备、系统之间的通信和数据传输，以便在仿真环境中进行各种操作、决策制定、评估等。上述敌我识别指令用于指示识别和区分模拟环境中的不同对象或装备，判断是否是友方、中立或敌方，主要包含标识符、雷达和传感器、数据库以及算法逻辑等要素。上述回波处理指令用于指示模拟和处理传感器系统或雷达系统中返回的信号回波的过程，在仿真中，回波处理用于模拟传感器发送信号并接收到从目标对象反射回来的信号。

另外，仿真模块11中通常还包括运行实例管理单元和进程管理单元，其中，该运行实例管理单元用于管理和控制仿真模拟中的各种运行实例或场景的过程，每个实例代表一个独立的仿真场景或配置，运行实例管理涉及到启动、终止、切换和监控仿真实例等。进程管理单元主要用于控制仿真模拟中的各个子任务、模块和进程。

在实际实现时，当在预设仿真场景中显示每个目标对象后，用户可以执行上述仿真操作，仿真模块11即可基于预设仿真指令，对预设仿真场景中显示每个目标对象进行仿真，并输出相应的仿真结果。

AI大模型模块12用于识别每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个目标对象的当前仿真状态，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作；

AI大模型（AI的英文全称：Artificial Intelligence，人工智能）即人工智能大规模模型，是指内容参数量巨大，训练数据居多的机器学习模型，它相较于其他模型不仅体量更大，其算力与迁移能力也表现的更为出色。本实施例中，AI大模型可以获取并识别每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，通过分析仿真状态，可以自动决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作，并发送至仿真模块11。

仿真模块11用于控制每个目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新仿真结果；

仿真模块11接收到每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作后，可以控制每个目标对象执行各自对应的下一步仿真动作，通过仿真，更新仿真结果。

前台模块10用于按预设展示方式，展示仿真结果。

上述预设展示方式包括：二维场景展示方式和/或三维场景展示方式；其中，二维场景展示方式即为在二维场景中展示仿真过程和仿真结果，二维场景的展示可以使仿真更容易理解和可视化，通过绘制路径等，用户可以清晰地看到整个场景，有助于直观理解问题和解决方案。三维场景展示方式的展示模拟效果更接近真实世界，三维场景提供逼真的可视化效果，并且能更好地呈现高度和深度信息，有助于模拟各种复杂的真实场景。在实际实现时，可以通过前台模块10展示仿真模块11输出的仿真结果，还可以实时展示仿真过程，以使用户可以实时了解仿真进程。

上述面向海陆空集群的联合仿真系统，用户对预设数据库中的多个目标对象执行第一操作后，即可通过前台模块在预设仿真场景中显示每个目标对象，操作简单方便，不需要每次再单独制作每个目标对象，降低了制作成本；并且，该系统通过AI大模型可以对自动根据每个目标对象在当前周期的当前仿真状态决策出各自对应的下一步仿真动作，提高了联合仿真的智能性和敏捷性。

进一步的，系统包括：中后台模块；中后台模块用于获取预设的多个第一对象，响应针对每个第一对象的配置操作，对每个第一对象进行配置，将配置好的每个第一对象保存至预设数据库；多个所述第一对象包括以下至少一种：智能体、子实体、场域、感知域、航路点。

上述中后台模块可以为用户提供可操作界面；上述场域是物理场域的简称，场域中可以配置包含：主动的场域（如感知域）、被动的场域（如振动、红外、可见光、紫外光等）、虚拟的场域（如射程、航程、作用范围等），一个整体的场域中可以包含有多种不同的场域；航路点是路径规划的重要概念，它确定了特定位置的坐标或地点，通常由经度、纬度、高度等信息组成，它们构成了一个路径或线路上的重要参考点，航空器、船只、车辆或其他自主系统可以沿着这些点前进。

在实际实现时，中后台模块可以获取预设的多个第一对象，用户可以通过中后台模块提供的可操作界面，对每个第一对象进行配置，并将配置好的每个第一对象保存至预设数据库；比如，可以进行智能体配置、子实体配置、场域配置、感知域配置、航路点配置，还可以配置实体可执行的指令和行为的最小单元，例如针对实体执行启动指令、暂停指令、停止指令等，这些指令可由时间或者内部事件触发。还可以通过该可操作性界面进行OODA配置，用于描述决策制定和行动执行的循环过程，OODA循环代表观察（Observe）-定位（Orient）-决策（Decide）-行动（Act）四个阶段，此项配置可以通过扩展脚本的方式实现。此外，还可以对智能体在仿真过程中可能用到的参数，例如临界高度等进行相关的参数配置等。

进一步的，所述仿真模块还用于，如果所述预设仿真指令为所述碰撞指令，检测第一指定对象对应的场域与第二指定对象对应的场域是否发生碰撞，如果发生碰撞，确定所述第一指定对象与所述第二指定对象发生碰撞；所述第一指定对象对应的场域的类型包括：可见光域、电磁场或声场；所述第二指定对象对应的场域的类型包括：可见光域、电磁场或声场。

上述仿真模块具体可以是仿真引擎，在对仿真引擎进行建模时，需要考虑物理信号的生成和处理，物理时间信号的生成和处理是构造体系引擎分系统的最基础出发点，Gaea LaViC体系引擎的方法论基点在于将参与体系推演的所有装备实例和场景实例都视为场的空间占位，而场域之间的相互关系可以理解一些处理切面（Process Aspect，PA），这些处理切面是产生相互作用，生成交互事件的基础上下文。

例如，如图2所示的一种几何结构与可见光的关系图，可见光光源反射碰撞信号生成后交给可见光处理切面VPA(Visible PA)，切面根据天气情况、环境时令因素、植被覆盖因素触发渲染，通过渲染结果判断是否可以发现。注意只有在感知域碰撞事件发生后，才会触发可见光物理处理。可见光处理切面VPA本质上是通过游戏引擎渲染得到的视频帧流，通过帧流识别目标信息。如图3所示的一种几何结构与红外光的关系图，该图以可见光是红外光为例说明，红外光一般来自于目标Agent直接释放的红外信号，该图体现出了红外物理切面(Infrared Process Aspect, IPA)。

体系推演过程中本质上是大量的信号级触发过程的仿真，通过感知域碰撞触发携带的感知信号，可以实现丰富的物理场判断得到的事件信息从而驱动体系中各类行为OODA的达成。上述第一指定对象对应的场域的类型和第二指定对象对应的场域的类型可以是可见光域、电磁场或声场。

进一步的，AI大模型模块12包括：识别跟踪单元、决策单元和预设知识库；识别跟踪单元用于识别跟踪每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，将每个目标对象的当前仿真状态发送至决策单元；决策单元用于基于每个目标对象的当前仿真状态和预设知识库，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作。

可以针对联合仿真的垂直领域构造上述预设知识库，并将领域内知识灌注到AI大模型中，并对AI大模型进行微调，支持在垂直领域得到较好的效果；在实际实现时，上述识别跟踪单元可以在仿真模拟过程中，通过摄像头等设备录制的画面可通过AI大模型的场景分割与目标识别技术，实现目标对象的跟踪和反馈，获取每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，为决策提供情报；决策单元利用AI技术，根据每个目标对象的当前仿真状态和预设知识库，自动进行判断和决策，该方式区别于传统的根据已定义好的规则，或者人在回路的触发方式，可以利用AI大模型中的识别跟踪单元、决策单元和预设知识库，完成自动决策生成。

进一步的，每个所述目标对象的所属类型为：打击类对象、传感类对象、通信类对象或平台类对象；每个所述目标对象被配置有至少一个待执行任务目标；所述决策单元还用于针对每个所述目标对象，根据该目标对象的所属类型，为该目标对象对应的每个待执行任务目标分别配置对应的优先级；基于每个所述目标对象的当前仿真状态、所述预设知识库和优先级最高的待执行任务目标，决策出该目标对象在下一周期的下一步仿真动作。

每一个目标对象，在运行时都要设定不同的待执行任务目标，待执行任务目标对于不同类型的目标对象有所不同，其中，目标对象的类型可以是打击类对象、传感类对象、通信类对象或平台类对象等。有一些目标对象可能同时具备多个待执行任务目标，可以通过决策单元根据根据实际情况为每个待执行任务目标设定权重，以为每个待执行任务目标配置对应的优先级，从而调整动作决策的优先级。根据待执行任务目标的不同，决策行为动作也不尽相同。AI大模型中的决策单元可以根据目标对象的待执行任务目标，形成执行任务建议反馈，进而决策出目标对象在下一周期的下一步仿真动作。本实施例中的AI大模型可以实现轻量化可伸缩部署。

进一步的，前台模块10还用于响应针对仿真场景中的每个目标对象的第二操作，根据第二操作生成操作指令，将操作指令发送至仿真模块11；仿真模块11还用于基于操作指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，以更新仿真结果。

上述第二操作可以是红蓝阵营选择及相关的资源配置操作、可以是分组编队设置操作等；在实际实现时，前台模块10中还可以包括红蓝阵营对抗单元、分组编队设置单元、人在回路单元和实体指令单元，其中，红蓝阵营对抗单元用于选择参与仿真对抗的红方和蓝方阵营，以及阵营相应的资源配置。分组编队设置单元用于对实体装备进行分组编队设置，便于同组内统一指挥调度；人在回路单元可以支持仿真系统人在回路干预仿真进程。实体指令单元用于针对每个目标对象绑定的实体指令，执行相应的动作。其中，实体指令包括内嵌指令，例如开始、停止等；还包括自定义指令，例如搜索、发射等。

在实际实现时，用户可以通过前台模块10中的上述相关单元，对仿真场景中的每个目标对象执行第二操作，并生成相应的操作指令发送至仿真模块11，以对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，输出更新的仿真结果。

进一步的，前台模块10还用于对仿真结果进行分析，输出最终评估结果；其中，最终评估结果包括以下至少一种：结果评估报告、多个目标对象的战损评估结果、仿真模型的性能评估结果。

上述结果评估报告可用于向利益相关方提供有关损失的信息，报告可以以图表、图形、表格和文字描述，清晰的传达损失的重要信息；上述战损评估结果包括：人员伤亡情况、装备损坏程度、设施损毁等信息；仿真模型的性能评估结果用于评估仿真模型的系统性能，包括模拟速度、计算资源的需求和存储要求等，这有助于确定系统是否在可接受的时间内生成仿真结果。在实际实现时，前台模块10还可以包括仿真决策分析单元、结果评估单元；其中，仿真决策分析单元可以根据本次仿真过程和结果，分析仿真过程中各个步骤的决策是否合理，并给出结果评估报告。结果评估单元可以用于统计仿真过程的战损评估结果，还可以对结果评估报告以图表、图形、表格和文字描述，清晰的传达损失的重要信息；结果评估单元还可以评估仿真模型的系统性能，得到上述性能评估结果；还可以通过饼状图、柱状图、折现等可视化的方式，展示仿真结果；此外，结果评估单元还包括在多次仿真过程中收集和记录的数据，这些数据包含有关仿真模型行为、性能、结果和决策的信息，这些数据是在多次仿真实验或模拟中积累的，用于帮助改进模型、优化决策、识别模式和趋势，以及更好地理解系统或情境的行为。

进一步的，预设数据库包括以下至少一种：实体数据库、场域数据库、动作数据库、OODA数据库、运行样式数据库、领域文件库、3D模型库、动力学模块库。

上述实体数据库中通常保存有多种不同的实体，可以是物理实体，也可以是虚拟实体等；上述场域数据库中通常保存有多种不同的场域；上述动作数据库中包含有多种不同的动作指令，如启动指令、暂停指令、停止指令等；上述OODA数据库中包括代表观察-定位-决策-行动四个阶段中，每个阶段的多种不同信息；上述运行样式数据库中预先存储有多种不同对象的不同的运行样式；上述领域文件库中预先存储有海陆空等不同领域的相关数据文件等；上述3D模型库中通常构建有多种不同的3D模型，如摄像头模型、雷达模型等；上述动力学模块库中预先存储有多种不同的动力学模块，不同的动力学模块可以对应用中的对象进行物理模拟，包括碰撞、运动、受力等效果。

为便于理解，参见图4所示的一种面向海陆空集群的联合仿真系统的结构示意图，该系统主要包括想定前台模块（对应上述前台模块）、仿真引擎（对应上述仿真模块）、AI大模型、数据存储模块（对应上述预设数据库）和中后台配置模块（对应上述中后台模块）。想定前台模块主要指联合仿真试验运行系统；仿真引擎主要是支撑应用层进行系统核心的感知计算与通信；AI大模型引入智能化因素，区别于传统仿真，AI大模型赋予仿真更加智能的决策；数据存储模块是此试验系统的数据基础；中后台配置模块主要用于智能体静态与动态信息的配置；中后台配置模块的相关配置信息会保存至数据存储模块，仿真引擎和AI大模型中产生的数据也会保存至数据存储模块，想定前台模块中的相关数据也可以保存至数据存储模块中。

用户可以通过中后台模块进行智能体配置、子实体配置、场域配置、感知域配置、航路点配置、动作配置、OODA配置、参数配置；数据存储模块包括：实体数据库、场域数据库、动作数据库、OODA数据库、想定数据库（对应上述运行样式数据库）、领域文件库、3D模型库、动力学模块库。仿真引擎可以进行碰撞检测、运行实例管理、通信系统模拟、敌我识别、回波处理和进程管理；其中，通信系统的建模构造在实体模型基础上，实体模型会携带数据链等通信模块节点，基于上述节点，通信系统可能会受到实体位置变化产生影响。通信场的相互覆盖为构造通信链路基础形成了先决条件，通信系统建模可以在这个通信链路构造的基础上进一步针对网络协议栈构造更加丰富的通信系统建模效果。通信系统主要完成以下重要功能：

1、数据链路。作为实体之间可以实现数据链远程操控的基础；

2、组网协作。集群类实体如果需要构建自组网系统，组网协作，互通状态，是形成集群战斗力的关键；

3、敌我识别。通信对讲互相确认应答约定信息是最方便的IFF（IdentificationFriend or Foe，敌我识别）方式；

4、情报共享。传感器处理得到的所有信息都需要通过通信系统实现在一定的权限范围内的共享，从而闭合打击网。

通过实体建模、感知域作用、物理信号产生、通信系统构造等环节，构成了复杂的装备协作网络。通过数据链路的情报共享，可以实现态势判断，形成闭环给装备的动作指令。

AI大模型中包括本地知识库（对应上述预设知识库），AI大模型可以实现目标自动识别与跟踪以及智能化决策生成。通过想定前台模块可以实现二维态势展示、分组编队设置、三维场景展示、仿真决策分析、红蓝阵营对抗设置，并支持仿真系统人在回路干预仿真进程；该想定前台模块中还包括实体指令系统、结果评估单元等。

参见图5所示的一种面向海陆空集群的联合仿真系统的仿真方式示意图；用户可以通过中后台模块新建智能体、填写智能体基本信息、添加子实体及相关信息、添加场域与感知域、添加任务路径信息、添加事件与OODA、添加智能体相关的参数信息，可以将上述所有信息保存至预设数据库中；用户通过前台模块新建运行样式，然后从预设数据库中选择多个目标对象并拖入场景中，启动运行样式，则可以通过仿真引擎和AI大模块交互，执行仿真过程，用户可以通过前台模块查看运行态势与仿真结果。

上述面向海陆空集群的联合仿真系统可以实现精细化建模，为了使方针系统能够更真实地模拟实际世界，本系统的精细化装备建模考虑了实体的物理特性，如形状、尺寸、材质等。进行更精细的几何建模和高质量纹理贴图，材质和纹理映射，包括反射、折射、法线贴图、遮挡映射等技术来模拟材料的外观。

本系统可以采用四层协议的方式进行架构设计，分别是报文协议层、功能函数层、内核层以及实体层。在开发的过程中，将每一层解耦出来，能够从不同的粒度进行异构实装接入。在接入的过程中既可以使用固定的模板，也可以通过自定义的方式接入实装。包括：

- 自定义协议：可以自定义二进制的报文协议，通过该协议解析异构实装数据的二进制流。即输入的数据格式是二进制报文。

- 自定义函数：可以自定义实体功能函数，将实体用代码封装的方式形成各个子函数，然后进行函数层级的接入。

- 自定义内核：函数连同实体状态统称为内核，将实体用代码封装的方式形成各个内核，然后进行内核层级的接入。

- 自定义实体：可以支持自定义实体以及相关参数，用户可进行实体层级的接入。

异构实体的接入均采用图形化的方式进行配置，用户无需使用代码编辑或者其他复杂的操作即可快速接入异构实体。

区别于传统仿真系统的想定设置，本系统无需构建复杂的想定规划，极大地提高了想定的快速生成。在本系统的前台模块中，用户首先设置好实体装备的动作和OODA的配置，然后在web页面上采用拖拉拽的方式，将实体装备等拖拽至地图中的相应位置后，即可完成想定的快速生成（对应上述响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象）。对于作战过程中可能发生的事件则无需配置，事件根据实际的感知域碰撞检测执行。

传统仿真系统仅支持几十至几百个实体同时运行。本系统的仿真引擎提升了实体装备的运行性能，使得可以在单台普通电脑上支持多个实体，运行实体性能更优。另外，本系统引入了AI大模型，在执行OODA的决策过程中，AI大模型根据经验数据，自动给出决策以及行为，实现自动仿真的过程。

上述面向海陆空集群的联合仿真系统，主要用于典型群智场景的构建、运行、数据收集和分析，可为群体智能的态势感知、集群通信、群体控制和群体博弈等关键技术的研发和迭代提供平台支持，并展示群体智能相关技术的研究成果；同时可基于对仿真过程的数据收集和分析获取用于训练陆海空模型的经验数据，所采用的模型主要是具有自我学习迭代学习探索能力的大模型，使其能够适应于多智能体的复杂场景，从而获得能力更强，更贴近实际需求的智能体。经实验验证，该系统对跨域仿真要素的集成具有很好的支持能力，能够满足海陆空集群的仿真试验要求。

本发明实施例还提供了一种面向海陆空集群的联合仿真方法，该方法在上述实施例方法的基础上实现，如图6所示，该方法包括如下步骤：

步骤S402，前台模块响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个目标对象；

步骤S404，仿真模块基于预设仿真指令，对仿真场景中的每个目标对象进行仿真，输出仿真结果；其中，预设仿真指令包括以下至少一种：碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令；

步骤S406，AI大模型模块识别每个目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个目标对象的当前仿真状态，决策出每个目标对象在下一周期的下一步仿真动作；

步骤S408，仿真模块控制每个目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新仿真结果；

步骤S410，前台模块按预设展示方式，展示仿真结果。

上述面向海陆空集群的联合仿真方法，用户对预设数据库中的多个目标对象执行第一操作后，即可通过前台模块在预设仿真场景中显示每个目标对象，操作简单方便，不需要每次再单独制作每个目标对象，降低了制作成本；并且，该系统通过AI大模型可以对自动根据每个目标对象在当前周期的当前仿真状态决策出各自对应的下一步仿真动作，提高了联合仿真的智能性和敏捷性。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种面向海陆空集群的联合仿真系统，其特征在于，所述系统包括：前台模块、仿真模块和AI大模型模块；

所述前台模块用于响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个所述目标对象；

所述仿真模块用于响应于仿真操作，基于预设仿真指令，对所述仿真场景中的每个所述目标对象进行仿真，输出仿真结果；其中，所述预设仿真指令包括以下至少一种：碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令；

所述AI大模型模块用于识别每个所述目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个所述目标对象的当前仿真状态，决策出每个所述目标对象在下一周期的下一步仿真动作；

所述仿真模块用于控制每个所述目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新所述仿真结果；

所述前台模块用于按预设展示方式，展示所述仿真结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括：中后台模块；

所述中后台模块用于获取预设的多个第一对象，响应针对每个第一对象的配置操作，对每个所述第一对象进行配置，将配置好的每个所述第一对象保存至所述预设数据库；多个所述第一对象包括以下至少一种：智能体、子实体、场域、感知域、航路点。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述仿真模块还用于，如果所述预设仿真指令为所述碰撞指令，检测第一指定对象对应的场域与第二指定对象对应的场域是否发生碰撞，如果发生碰撞，确定所述第一指定对象与所述第二指定对象发生碰撞；所述第一指定对象对应的场域的类型包括：可见光域、电磁场或声场；所述第二指定对象对应的场域的类型包括：可见光域、电磁场或声场。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述AI大模型模块包括：识别跟踪单元、决策单元和预设知识库；

所述识别跟踪单元用于识别跟踪每个所述目标对象在当前周期的当前仿真状态，将每个所述目标对象的当前仿真状态发送至所述决策单元；

所述决策单元用于基于每个所述目标对象的当前仿真状态和所述预设知识库，决策出每个所述目标对象在下一周期的下一步仿真动作。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，每个所述目标对象的所属类型为：打击类对象、传感类对象、通信类对象或平台类对象；每个所述目标对象被配置有至少一个待执行任务目标；

所述决策单元还用于针对每个所述目标对象，根据该目标对象的所属类型，为该目标对象对应的每个待执行任务目标分别配置对应的优先级；

基于每个所述目标对象的当前仿真状态、所述预设知识库和优先级最高的待执行任务目标，决策出该目标对象在下一周期的下一步仿真动作。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预设展示方式包括：二维场景展示方式和/或三维场景展示方式。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述前台模块还用于响应针对所述仿真场景中的每个所述目标对象的第二操作，根据所述第二操作生成操作指令，将所述操作指令发送至所述仿真模块；

所述仿真模块还用于基于所述操作指令，对所述仿真场景中的每个所述目标对象进行仿真，以更新所述仿真结果。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述前台模块还用于对所述仿真结果进行分析，输出最终评估结果；其中，所述最终评估结果包括以下至少一种：结果评估报告、多个目标对象的战损评估结果、仿真模型的性能评估结果。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预设数据库包括以下至少一种：实体数据库、场域数据库、动作数据库、OODA数据库、运行样式数据库、领域文件库、3D模型库、动力学模块库。

10.一种面向海陆空集群的联合仿真方法，其特征在于，所述方法包括：

前台模块响应于针对预设数据库中的多个目标对象的第一操作，在预设仿真场景中显示每个所述目标对象；

仿真模块基于预设仿真指令，对所述仿真场景中的每个所述目标对象进行仿真，输出仿真结果；其中，所述预设仿真指令包括以下至少一种：碰撞指令、通信指令、敌我识别指令、回波处理指令；

AI大模型模块识别每个所述目标对象在当前周期的当前仿真状态，根据每个所述目标对象的当前仿真状态，决策出每个所述目标对象在下一周期的下一步仿真动作；

所述仿真模块控制每个所述目标对象按照各自对应的下一步仿真动作进行仿真，以更新所述仿真结果；

所述前台模块按预设展示方式，展示所述仿真结果。