СИМУЛЯТОР ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ ПО ОКАЗАНИЮ ПЕРВОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИ ОБУЧЕНИИ ПЕРСОНАЛА АСУП (2023)
Описываются предлагаемые модели и методы проектирования, разработки и реализации симулятора виртуальной реальности VR по оказанию первой медицинской помощи для подготовки специалистов подсистемы управления персоналом автоматизированной системы управления производством. Приводится анализ информации о пострадавших на производстве на территории РФ согласно данным Федеральной службы государственной статистики. Разработана структура системы. Предложен новый подход по созданию более реалистичных трехмерных моделей при визуализации в виртуальной реальности, разработка «одежды» для трехмерных моделей людей в виртуальной реальности в программе Marvelous designer и стратегия оптимизации трехмерных моделей при их загрузке в приложение виртуальной реальности. Описан процесс разработки моделей, виды неправильной и правильной топологии модели, виды высокополигональной модели до ретопологии и низкополигональной модели после ретопологии, процесс запекания карты нормалей в Substance Painter и запеченная карта нормалей, модель без и с картой нормалей, процесс настройки света, процесс текстурирования и запекания карт, материалы, состоящие из PBR-текстур и основные карты Albedo, Metallic, Roughness, карты Normal, Ambient Occlusion, Emission и модели с и без текстуры, шейдеры. Разработаны алгоритмы учета реального времени, взаимодействия с трехмерными моделями в режиме реального времени, а также алгоритм работы анимационных объектов в симуляторе виртуальной реальности. Симулятор апробирован при подготовке сотрудников ГБУ г. Москвы «Центр инновационных технологий в сфере досуга и спорта “Прогресс”» и в программе профессиональной подготовки по профессии «Водитель автомобиля», реализованной ГБПОУ «26КАДР» в 2019 г. Описаны положительные результаты внедрения.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 51676364
В эпоху развития информационных технологий одним из наиболее современных направлений являются системы виртуальной, дополненной и смешанной реальности (VR/AR/XR). Виртуальная реальность VR позволяет погрузить человека в искусственно созданную реальность, в которой пользователь взаимодействует только с виртуальными объектами, дополненная реальность AR с использованием графических объектов изменяет окружающий мир, дополняя его, а смешанная реальность XR использует возможности этих двух технологий [1]. Виртуальная реальность представляет подобие реального мира, созданного с применением современных технологий и представленного в цифровом формате.
Виртуальная реальность влияет на органы чувств пользователя, погружая его в иллюзию. В технологии виртуальной реальности имеется возможность использовать различные формы восприятия информации, в первую очередь, визуальную, с применением основного атрибута иммерсивной технологии – шлема виртуальной реальности, посредством которого пользователь видит цифровой мир, созданный разработчиками. Далее тактильный способ восприятия: в большинстве наборов для виртуальной реальности используются контроллеры, с применением которых можно передать вибрации, изображающие, например, пульс человека или работу блендера. Дополнительно имеются специальные перчатки, жилеты, костюмы и т. д. Также возможно использование звукового (аудио) способа восприятия информации. К шлему виртуальной реальности можно подключить наушники и передавать звуковое сопровождение проекта.
Список литературы
- Doolani S., Wessels C., Kana V., Sevastopoulos C., Jaiswal A., Nambiappan H., Makedon F. A Review of Extended Reality (XR) Technologies for Manufacturing Training // Technologies. 2020. V. 8. Iss. 77. DOI: 10.3390/technologies8040077
- Guinn I. V. Application of the new technologies: Augmented Reality and Virtual Reality in Education // Cross-Cultural Studies: Education and Science. 2022. V. 7, iss. 2. P. 126-132. EDN: XWXNXB
- Mmaki J., Trevor M., Ronel M. Experiential learning through Virtual and Augmented Reality in Higher Education. URL: https://drive.google.com/file/d/1B5iDxLP4FFMudwGGXjzBCmjcMUsyVmCY/view?usp=sharing (дата обращения: 20.01.2023).
- Qingyang I., Qian L., Ziwei L., Shen J. Virtual reality or video-based self-instruction: comparing the learning outcomes of cardiopulmonary resuscitation training // Bulletin of the South Ural State University. Series: Education. Educational sciences. 2021. V. 13. N. 2. P. 53-62. EDN: KIWAEI
- Maricic S., Radolovic D., Veljovic I., Raguz R. VR 3D Education for Vocational Training // MATEC Web of Conferences. 2019. V. 299. Art. 03006. P. 8.
- Martín-Gutiérrez J., Efrén C. M., Añorbe-Díaz B., González-Marrero A. Virtual Technologies Trends in Education // EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education. 2017. N. 13 (2). P. 469-486. DOI: 10.12973/eurasia.2017.00626a
- Асланов Р. Э., Большаков А. А. Тренажер токарной и фрезерной обработки на основе компьютерных моделей с использованием технологий виртуальной реальности // Автоматизация в промышленности. 2022. № 9. С. 17-20. DOI: 10.25728/avtprom.2022.09.03 EDN: KPCNWM
- Большаков А. А., Сгибнев А. А., Вешнева И. В., Грепечук Ю. Н., Ключиков А. В. Системный анализ человеко-машинного взаимодействия на основе статусных функций при формировании объемного изображения в волюметрических дисплеях // Изв. Санкт-Петерб. гос. технолог. ин-та (Технич. ун-та). 2017. № 40. С. 102-110. EDN: ZXGYYH
- Большаков А. А., Виштак О. В., Фролов Д. А. Формирование модели учебного курса интерактивной компьютерной обучающей системы на основе нечеткой когнитивной карты // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 2. С. 92-99. EDN: VURFWT
-
Ключиков А. В., Большаков А. А. Функциональное моделирование процесса построения объемных изображений на основе автостереоскопических дисплеев // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2019. № 2 (46). С. 41-59. EDN: AACSPQ
-
Bolshakov A. A., Klyuchikov A. V., Kovylov N. V. Building a system architecture for displaying data in a complex of output devices // 2020 Int. Conf. Actual Probl. Electron Devices Eng., APEDE 2020. 2020. Paper N. 9255414. P. 302-304. DOI: 10.1109/APEDE48864.2020.9255414 EDN: OPPIJB
-
Bolshakov A. A., Klyuchikov A. V. Decision support system for selecting designs of autostereoscopic displays // Studies in Systems, Decision and Control. Design and Application for Industry 4.0. Springer Nature Switzerland AG 2021. 2021. V. 342. P. 73-88. EDN: FGEFXW
-
Chugunkov I. V., Kabak D. V., Vyunnikov V. N., Aslanov R. E. Creation of datasets from open sources // Proceedings of the 2018 IEEE Conference of Russian young researchers in electrical and electronic engineering. EIConRus 2018 (Moscow and St. Petersburg, Russia 29 January 2018 - 01 February 2018). URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8317091 (дата обращения: 20.01.2023). EDN: YBXTUD
-
Дудырев Ф. Ф., Максименкова О. В. Симуляторы и тренажеры в профессиональном образовании: педагогические и технологические аспекты // Вопр. образования. 2020. № 3. С. 255-276. EDN: HYRSLG
-
Dawley L., Dede C. Situated learning in virtual worlds and immersive simulated // Handbook of research on educational communications and technology. N. Y.: Springer, 2017. P. 723-734. DOI: 10.1007/978-1-4614-3185-5_58
-
Свдения о пострадавших на производстве в 2019-2021 гг. на территории РФ. URL: https://clck.ru/34AcUg (дата обращения: 22.01.2023).
-
Lerner D., Mohr S., Schild J., Göring M., Luiz T. An Immersive Multi-User Virtual Reality for Emergency Simulation Training: Usability Study // JMIR Serious Games. 2020. V. 8 (3). e18822. URL: https://games.jmir.org/2020/3/e18822 (дата обращения: 20.01.2023).
-
Bracq M., Michinov E., Arnaldi B., Caillaud B., Gibaud B., Gouranton V., Jannin P. Learning procedural skills with a virtual reality simulator: An acceptability study // Nurse Education Today. 2019. V. 79. P. 153-160. URL: 10.1016/j.nedt.2019.05.026 (дата обращения: 20.01.2023). DOI: 10.1016/j.nedt.2019.05.026(
-
Mamaeva E. A., Masharova T. V., Usova N. A., Aslanov R. E. Forming Project Management Skills by Collaborating with Students in Smartsheet // European Journal of Contemporary Education. 2022. V. 11 (2). P. 432-445. URL: 10.13187/ejced.2022.2.432 (дата обращения: 20.01.2023). DOI: 10.13187/ejced.2022.2.432( EDN: ECTCQL
-
Soboleva E. V., Suvorova T. N., Grinshkun A. V., Bocharov M. I. Applying gamification in learning the basics of algorithmization and programming to improve the quality of students' educational results // European Journal of Contemporary Education. 2021. V. 10. N. 4. P. 987-1002. URL: 10.13187/ejced.2021.4.987 (дата обращения: 20.01.2023). DOI: 10.13187/ejced.2021.4.987( EDN: KKKCFA
-
Асланов Р. Э., Большаков А. А., Гриншкун А. В. Применение технологии виртуальной реальности в инклюзивном образовании лиц с полным или частичным поражением нижних конечностей // Вестн. Рос. ун-та дружбы народов. Сер.: Информатизация образования. 2022. Т. 19. N. 3. С. 208-223. URL: 10.22363/2312-8631-2022-19-3-208-223 (дата обращения: 20.01.2023). DOI: 10.22363/2312-8631-2022-19-3-208-223( EDN: IPGVFP
Выпуск
Другие статьи выпуска
Рассматривается проблема представления знаний о моделях жизненного цикла программного обеспечения (ПО), необходимость решения которой обусловлена стремительным развитием методологий разработки ПО, отсутствием формальной легко расширяемой модели знаний в этой предметной области и тем, что выбор модели жизненного цикла и соответствующей ей методологии разработки оказывает значительное влияние на успешность программных проектов. Проведен системный анализ основных типов методологий разработки ПО, моделей жизненного цикла и их фаз. Приведены результаты исследования области представления моделей жизненного цикла ПО в виде онтологий. Разработана онтология «Software development life cycle (SDLC)», которая предназначена для представления знаний о различных моделях жизненного цикла ПО, фазах (стадиях) жизненного цикла, присущих различным моделям, и возможности описания повторяемости фаз. Онтология позволяет описывать модели как в рамках прогностических методологий разработки (водопадная, инкрементная), так и в рамках гибких методологий разработки (Scrum, Kanban). Описаны классы, свойства и аксиомы онтологии, на основе которых возможно осуществление формального логического вывода. Онтология SDLC разработана на основе форматов семантического веба (на языке OWL), опубликована в открытом доступе и представляет собой развивающийся, легко расширяемый проект. Это позволит использовать ее любым специалистам в области разработки ПО в практических или исследовательских целях. Также представлена идея программной оболочки, использующей представленную онтологию, которая позволит по заданным параметрам выбрать наиболее подходящую методологию для проекта, что упростит процесс разработки, позволит избежать ряда ошибок и сократит время на разработку.
Рассмотрена проблема подготовки кадров для цифровой экономики. Отмечено, что для масштабной работы с цифровыми данными требуются высококвалифицированные специалисты, особенно в области информатики и вычислительной техники. Показано, что выпускники вузов, будущая профессиональная деятельность которых связана с обработкой больших массивов слабоструктурированных данных, должны уметь применять сквозные цифровые технологии. Приведен перечень таких технологий с примерами соответствующих субтехнологий. Потребность в подобных специалистах требует разработки новых образовательных программ высшего образования. Указанные программы должны содержать образовательные модули, которые направлены на формирование цифровых компетенций, востребованных в соответствующей приоритетной отрасли экономики. Исследована задача разработки образовательных программ высшего образования, содержащих такие образовательные модули. Проанализированы компетентностные модели выпускников, разработанные вузами, которые включают компетентности, необходимые для цифровой экономики. Обсуждены результаты анализа основных профессиональных образовательных программ, направленных на формирование компетенций по применению сквозных цифровых технологий. Дана оценка готовности вузов по разработке подобных программ, а также приведены типовые замечания по компетентностным моделям выпускников и по актуализированным основным профессиональным образовательным программам.
Целью настоящего исследования является разработка нового метода редукции информации в системах сбора данных технологических параметров, реализованных на базе сетей полевого уровня на основе стандарта ANSI/TIA/EIA-485 для снижения количества избыточной информации, формируемой вторичными преобразователями измерительных приборов на основе показаний первичных преобразователей, транспортируемой в сетях передачи данных и хранимой в устройствах хранения. Для решения указанной задачи предлагается применение нового метода обработки исходных данных на этапе дискретизации при помощи модифицированного микропрограммного обеспечения встроенной микро-ЭВМ вторичного преобразователя измерительного прибора. В основе предлагаемого метода - выбор из ряда исходных дискретных величин такого количества дискретных значений (опорных точек), относительно которых существует возможность описания остальных значений каким-либо математическим способом с контролем точности восстановления значений расчетным путем на каждом шаге с последующим отбрасыванием элементов ряда, не являющихся опорными точками (редукцией). С целью проверки изложенного метода разработан способ снижения избыточности информации в сетях полевого уровня с сохранением требуемой точности измерений на базе линейной аппроксимации. Программная реализация разработанного способа показала его применимость для редукции данных в системах реального времени в потоке преобразования дискретных величин исходного сигнала. Разработанный способ, основанный на предложенном методе, обеспечивает значительное сокращение объема избыточной информации, тем большее, чем более равномерны изменения величин значений исходного ряда. Это позволяет сократить количество хранимых дискретных значений, снизить нагрузку на сетевые коммуникации систем реального времени, обеспечить возможность опроса большего количества устройств, подключенных к сети полевого уровня шинной топологии без изменения скорости обмена данными.
Рассматривается обработка деталей на станках токарной группы с использованием средств автоматизации как сложный процесс, зависящий от свойств динамической системы (ДС) станка. Колебания, возникающие при обработке ответственных деталей, определяют динамическое качество станков, качество поверхностного слоя и стойкость режущего инструмента, поэтому необходимо выявить способы управления технологическим режимом. Повышение производительности процесса обеспечивается форсированными режимами резания, которые могут привести к ухудшению качества обработки и преждевременному износу режущего инструмента. Теоретическое определение рациональных режимов резания вызывает определенные трудности, поэтому экспериментальный поиск решения поставленной задачи наиболее актуален. Для выбора рациональных режимов резания на станках токарной и шлифовальной групп в качестве наиболее информативной характеристики предлагается использовать запас устойчивости ДС станка, который следует определять из передаточной функции ДС с применением автокорреляционной функции (АКФ) колебаний. Условием идентификации ДС станка является предварительная идентификация АКФ, что можно реализовать, используя записи колебаний при резании. Предварительно осуществляется фильтрация колебаний, чтобы исключить низкочастотный диапазон, содержащий частоты, вызванные колебаниями элементов станочной системы, и оставить частоты, связанные с процессом резания. Режимы резания назначаются по наибольшему значению запаса устойчивости, что обеспечивает высокое качество поверхности. Имеется однозначная аналитическая связь показателя колебательности и коэффициента затухания АКФ, что позволяет вычислить именно коэффициент α, по значению которого можно оценить запас устойчивости ДС на различных режимах резания и выбрать наиболее целесообразный. Исследование вибраций станков для обработки высокоточных деталей позволяет соответствующим образом управлять технологическим режимом, используя уровень вибраций как один из показателей его качества.
Для определения зависимостей между входными переменными, технологическим режимом и выходными переменными процесса полимеризации этилена в автоклавном реакторе с мешалкой, а также анализа влияния конструктивных параметров реактора на эффективность требуется построение математической модели реактора полимеризации. Для решения этих задач предложена детерминированная математическая модель, полученная на основе анализа физико-химических закономерностей процесса полимеризации этилена. Приведены принципиальная схема полимеризации этилена с указанием потоков веществ и энергии, описание процесса, механизм химической кинетики полимеризации этилена, система допущений, упрощающих построение математической модели, уравнения математической модели реактора полимеризации этилена в автоклавном реакторе с мешалкой. Автоклавный реактор полимеризации этилена представлен как каскад аппаратов идеального смешения для описания каждой из зон реактора. Скорости химических реакций инициирования, роста и обрыва цепи выражены в соответствии с законом действующих масс. Математическая модель в окончательном виде представляет собой системы обыкновенных дифференциальных уравнений для описания каждой из зон реактора. Приведены исходные числовые значения переменных и параметров для моделирования процесса полимеризации этилена в автоклавном реакторе. Показаны результаты численных экспериментов, а также исследовано влияние различных факторов на выходные переменные процесса полимеризации этилена. Предложенная математическая модель может быть использована для оптимизации технологического режима процесса полимеризации этилена в автоклавном реакторе с мешалкой, а также для анализа влияния конструктивных параметров реактора на эффективность его работы.
Издательство
- Издательство
- АГТУ
- Регион
- Россия, Астрахань
- Почтовый адрес
- г. Астрахань, ул. Татищева, 16
- Юр. адрес
- г. Астрахань, ул. Татищева, 16/1
- ФИО
- Неваленный Александр Николаевич (Ректор)
- E-mail адрес
- post@astu.org
- Контактный телефон
- +8 (512) 6141198
- Сайт
- https:/astu.org