邱绍杨 代广树 任鸿翔 蒋效彬

摘要：为提高学员的培训效率，节约费用，满足多人协同训练需要，搭建船舶驾驶综合训练平台，提出一种网络同步方案，以保证网络的安全性、稳定性和场景的一致性。应用基于角色的访问控制（role-based access control， RBAC）模型对系统的角色和访问权限进行有效管理;提出基于交互混合图的串并行交互管理方法， 解决交互中的串并行控制问题;对系统的异常情况进行分析，并给出解决方案。研发的船舶驾驶综合训练平台运行稳定，能满足船舶驾驶的多人协同训练。

关键词：船舶驾驶; 协同训练; 角色管理; 交互管理; 协同机制

中图分类号：U675.79; U676.2

文献标志码：A

收稿日期：2018-06-04

修回日期：2018-07-28

基金项目：国家高技术研究发展计划（“八六三”计划） （2015AA010504）;交通运输部应用基础研究资助项目（2015329225204）;辽宁省自然科学基金（20170540092）

作者简介：

邱绍杨（1992—），男，辽宁沈阳人，博士研究生，研究方向为交通信息工程及控制，（E-mail）799509823@qq.com;

代广树（1978—），男，天津人，硕士研究生，研究方向为虚拟仿真、航海技术，（E-mail）862874922@qq.com;

任鸿翔（1974—），男，黑龙江肇东人，教授，博导，研究方向为虚拟现实和视景仿真，（E-mail）dmu_rhx@163.com

Abstract：In order to improve the training efficiency， save the cost and meet the requirement of multi-person collaborative training， a comprehensive training platform is constructed for ship navigation. A network synchronization scheme is proposed to guarantee the security and stability of the network and scene consistency. The role-based access control （RBAC） model is used to manage the roles and access rights of the system effectively. A method of serial and parallel interactive management based on interactive mixed graphs is proposed to solve the serial and parallel control problem in interaction. The abnormal situations of the system are analyzed and the solutions are given. The ship navigation comprehensive training platform developed is stable and meets the requirement of multi-person collaborative training of ship navigation.

Key words：ship navigation; collaborative training; role management; interactive management; collaborative mechanism

0 引 言

随着航运业的发展和科学技术的进步，船舶不断朝着大型化、高速化的方向发展，这对船舶驾驶员的综合素质提出了更高的要求。IMO制定并通过的《海员培训、发证和值班标准国际公约》（STCW 1978/1995公约）及我国政府根据IMO公约内容制定的《中华人民共和国海员专业训练发证办法》都明确规定，海员必须经过严格的专业培训并取得相应证书，方能胜任海船工作。

早期的培训评估主要基于真实设备，培训评估具有较大的局限性，如受经费、场地、不安全因素等的影响， 培训效果并不理想。为解决上述问题，一些航海模拟器被开发出来[1-3]。随着计算机技术和虚拟现实（virtual reality，VR）技术的不断提高，模拟器在场景、训练方式和功能上也不断地升级和发展[4-6]。然而，现有航海模拟器的功能相对单一、相互独立，影响学员的训练效率。为提升学员培训效果，节约费用，满足实际操作要求以及让船舶驾驶员在训练中更好地理解个人角色、团队角色、职责等，本文搭建了一个船舶驾驶综合训练平台，设计能够满足团队协作训练的协同方案。

多人协同训练方式已在各个领域都有应用，陈学文等[7]针对多名航天员在太空完成协同操作的实际需求，提出并实现了航天员太空协同操作训练仿真系统，实现了各参训航天员在计算机虚拟场景中的实时一致，能处理访问冲突问题，但航天员协同训练人数较少，所操作的设备较少，交互的频率也较低。李燕彪等[8]在轮机模拟器中建立多人协同训练模型，主要解决角色权限管理和人物晋级的问题，没有对同步机制进行分析。许爱军[9]在教育培训领域内提出协同训练方案，采用了定时采集和发送数据的方法，该方法在场景简单、交互量较少的系统中较为适用，在复杂场景中操作延迟较为明显。李世其等[10]

建立了拆卸复杂设备的多人协同训练平台体系架构，建立了

协同拆卸过程模型并提出了管理办法，此方法可应用在具有复杂操作流程的协同训练上。邱绍杨等[6]建立了船舶救生艇协同训练系统，提出了一種多角色协同训练方案和两种协同工作方式，但该系统的网络连接机制并不完善。

本文通过对以上系统中协同训练关键技术的分析，搭建船舶驾驶综合训练平台，使训练人员能够在广域网或局域网内完成协同训练。本文重点研究网络同步机制、基于角色的访问控制（role-based access control， RBAC）模型、设备交互管理模型并对系统中可能出现的异常情况进行分析，给出解决方案。

1 船舶驾驶综合训练平台结构

整个系统由1个指挥决策中心和若干训练单元组成，见图1。指挥决策中心的功能包括训练数据管理、训练任务初始化、训练过程监管和训练结果评估。训练任务初始化主要包括设定训练场景、设置训练科目和分配训练角色及任务。每个训练单元的硬件设备包括处理器、键鼠设备、视频音频设备和VR设备;训练软件为三维训练仿真软件，用它能逼真地模拟整船和海上各种气象环境以及实船状态下船舶主要设备的VR交互。软件采用模块化程序设计思想，分为不同模块开发，其主要组成模块见图2，各个训练模块可以单独训练，也可以联合训练。

按照实际操作需要，一些训练科目（如救生、消防、靠离泊等）需要训练人数达到一定的数量才能进行，因此本系统设置若干个训练单元，其数量由训练人数决定，训练单元之间、训练单元与指挥决策中心之间通过局域网或互联网相互连接。训练人员能通过观察代替训练人员的虚拟化身行为

感知互相间的存在、行为及工作状态[11]，并且训练人员之间能够通过语音或文字信息进行沟通，最终完成协同训练。

2 关键技术

2.1 网络同步机制

常见的网络模式包括P2P模式和Client-Server模式。P2P模式下所有客户端（C）之间都需要保持一个网络连接，见图3a。该模式下所有数据的同步、演算都在客户端进行，因此在客户端容易发生作弊行为。除此之外，随着客户端数量的增多，需要的网络连接也会大量增多。Client-Server模式由客户端和服务端（Server）两部分组成，见图3b。该模式通过服务端处理来自客户端的数据，可防止大部分的作弊行为，但这种模式严重依赖服务端的稳定性以及网络质量，一旦服务端出现问题，整个网络将崩溃。

通过权衡以上两种网络模式的优缺点，本系统给出一个折中方案：由一个训练单元（客户端）创建房间，创建房间的训练单元作为服务器，所有其他的训练单元都与服务器相连。如果服务器出现问题或退出网络，则按照“次序优先”的原则重新分配服务器权限。为提高服务器的网络速度，作为服务器的主机仅执行数据同步、演算和传递等功能，而不对三维虚拟场景进行渲染，不接受硬件设备的输入。

为保证每个训练单元场景一致，系统选择状态同步作为数据同步的方案。状态同步指在客户端操作设备后，将数据信息发送给服务器，服务器负责将所有的数据进行处理和演算，最后将数据处理的结果发送给所有相关的客户端。此方案的好处是所有的控制权在服务器，服务器具有决策权，从而可以防止大部分的作弊行为。用户可以随时从客户端登陆或退出，而不影响整个网络和其他客户端。系统工作原理见图4。

2.2 RBAC模型

在进行训练时，系统中有多个用户和角色[12]，用户登录后选择角色，完成对应的操作，每个角色对应一组操作权限[13-14]，不同角色对应的操作权限有

所不同。系统的角色分为3种，职业角色（船长、

PSCO（港口国检察官）、大副、二副、三副、水手长、水手、实习生、旁观者等），用户类型角色（干部船员、普通船员），训练执行角色（救生艇艇长、救生艇艇员、消防组长、消防组员等）。在训练时，每个用户至少拥有一个角色，一个角色可以拥有多个用户， 这与现实是一致的。

系统对用户、角色、操作权限的管理采用RBAC模型[15]。模型的基本思想是将访问权限与角色相联系，为用户分配合适的角色，使用户获得访问权限，从而简化权限管理，减少管理访问控制策略的开销。图5为RBAC0模型（RBAC系列模型中的基础模型），它定义了5个基本元素集：用户

U（ui∈U）、角色R（ri∈R）、对象、操作和权限P（pi∈P）。其基本要素是用户、角色、权限和会话（si∈S）。用户角色指派关系集合UAU×R，角色权限指派关系集合PAP×R。用户只要进入系统，就会建立一个会话，这个会话可以激活该用户全部角色的一个子集，用户获得的是被激活角色的所有权限。会话的活跃角色集：S→2R，表示会话si到角色子集role（si）的用户与角色的会话关系矩阵为Msa=（saij）（a=1，2，3），角色与权限的关系矩阵为Mta=（taij）（a=1，2，3）。可得出用户与操作权限的矩阵Mst，用整型0、1、2分别表示“不可访问”“只读”“可操作”三种权限。此外，在角色之间存在某些约束条件[15]。

2.3 设备交互管理模型

在多人协同操作过程中， 若各训练人员操作的设备之间没有约束关系， 则可同时进行操作（这种情况称为并行交互）， 否则只能等待被约束设备无约束后才能操作該设备（这种情况称为串行交互）。本文提出基于交互混合图的串、并行交互管理方法， 解决交互中的串、并行控制问题。

交互混合图见图6，用二元组（V，E）形式表示，其中：V为非空的节点集合，即设备集合;E为边集合，每条边总是与2个节点关联，表示2个设备之间的关系。若边ei与节点无序偶（vi，vj）相关联，则称该边为无向边，仅表示连接关系;若边ei与节点有序偶（vi，vj）相关联，则该边为有向边，表示操作优先关系，vi、vj分别称为边ei的起始和终止节点， 并称设备vi为设备vj的优先交互设备。

图6中：节点8与9的连接边属于无向边，设备8与9为连接关系;节点7与8的连接边属于有向边，设备7与8之间具有交互优先关系（设备7为设备8的优先交互设备）。

在协同训练过程中，若将设备6的操作任务分配给2位训练人员，则总的操作流程为1→2→4→5→3→6[16-17]，可分配给2位训练人员的操作任务分别为1→2→6和4→5→3，设备1与设备4并行交互，设备3与6为串行交互。

2.4 异常处理

为使训练人员通过观察代替训练人员的虚拟化身行为感知相互间的存在、行为及工作状态，系统中包括大量的操作设备以及虚拟化身，当多人同时操作不同的设备或同一个设备时，系统要对这些设备以及用户的虚拟化身进行区分，并且准确地给出设备以及虚拟化身的行为响应。若训练时某个客户端掉线后重连，则要保证其场景与其他训练人员的场景一致。为应对以上可能出现的异常情况，定义：设备集合V={vij}，i为设备类型，j为设备编号;虚拟化身行为集合A={aij}，aij为操作设备vij的虚拟化身的行为;正在训练的虚拟化身集合H={hm}，其中m为虚拟化身的数量。当训练人员操作设备时，系统通过设备、行为及虚拟化身的索引即可准确地作出响应。当多人同时操作一个设备时，按照优先抢占或者角色级别的原则，赋予其操作权限，其余训练人员操作无响应。当用户掉线后重连时，为保证场景的一致性，依据状态同步机制，服务端强制每个客户端上传数据，对数据进行处理后，将数据迅速发给该客户端，使其场景数据与其他客户端一致。

3 船舶驾驶综合训练平台的实现

本系统以巴拿马型散货船“长山海”号为母型船，利用三维建模技术建立船体、救生设备、消防设备、甲板设备等模型。将模型导入Unity 3D中，构建虚拟海上场景，实现三维虚拟交互，具体实現流程见图7。模型中除包括第2节的算法外，还有粒子系统、反向动力学、自动寻路等算法。为使功能完善，方便用户操作，对用户界面进行设计，其功能包括角色选择、网络连接、全船导航等，见图8。图9～11分别为船舶驾驶综合训练平台中救生、驾驶台、靠离泊协同训练的部分效果图。

4 系统测试结果分析

对系统进行多次、多人协同训练的测试，测试内容及结果见表1。测试内容分为正常训练和断网重连测试，训练人数分别为10、20和30人。正常训练时，随着训练人数的增多，系统的帧率降低，当训练人数为30人时，帧率为35帧/s，训练的人数和帧率都能够满足船舶驾驶协同训练的要求。断网重连测试指一定数量的客户端掉网后同时进行重连操作：在重连的瞬间，在线的客户端与服务端之间进行大量的数据传输和计算，因此系统的帧率较低，但也能够保证在25帧/s以上;当系统稳定后，系统的帧率会提升至正常训练状态下的帧率。在操作训练过程中，系统网络连接稳定，系统对设备交互和角色管理具有较好的控制，不会出现逻辑混乱的现象。

5 总结与展望

本文搭建了船舶驾驶综合训练平台，实现了船舶驾驶多人协同训练。在搭建综合训练平台过程中，建立了多人协同机制，实现多人联网训练的功能，保证了网络的安全性、稳定性和场景的一致性;应用基于角色的访问控制（RBAC）模型对系统的角色和访问权限进行有效管理;提出基于交互混合图的串、并行交互管理方法， 解决交互中的串、并行控制问题;对系统的异常情况进行分析，并给出解决方案。经测试，系统的实时性、沉浸感较好，协同训练效果较为理想。今后的研究将进一步完善多人协同训练的智能评估算法。

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（编辑 赵勉）