根据国际航空运输协会的预计数据，我国将在2022 年成为世界最大的民用航空市场。据波音公司预测，至2035年，因为运力需求增加带来的民用客机需求大幅上升，带来的机长缺口高达2.8 万～5.6 万，而目前每年从训练机构获取飞行执照的总人数仅为200 人左右[1]。可以看出，目前飞行培训机构的训练能力已经远远落后于市场需求，而培训硬件设备配备不足已成为制约其培训能力的关键短板。受制于资金和技术以及相关人员的配备能力，飞行培训设备的提升需要经历一个漫长的过程。在此背景下，急需一种低成本、可复制的飞行培训系统来填补此技术空缺。

1 飞机驾驶培训系统的实现

基于虚拟现实技术的飞机驾驶培训系统可以分为控制输入模块和视觉重现模块两部分。控制输入模块中，由摄像头采集由被培训人员控制的标记物的图像，经过软/硬件的处理得到标记物的实时坐标，然后该坐标传到视觉重现系统中，结合目前系统中飞机的姿态，计算后续的飞机姿态并进行显示。

1.1 控制输入模块

本系统所采用的控制输入模块本质上是一个图像处理的过程，更精确的是输入图像处理中的图像分割技术。图像分割的方式多种多样，最常见的方式有固定阈值法、双峰法和边沿分割法。这些分割法通常只能解决灰度图像，针对彩色图像则无法发挥作用。要实现在单色情况下对不同物体的精确识别，对环境的稳定性、算法的鲁棒性提出了更高的要求。基于此，本模块将充分利用图像中的颜色信息来区分不同的标记物，达到简化算法，进一步降低设备需求的目的，为此后的超低延时特性打下良好基础。

由摄像头直接获取的图像一般为RGB 三基色格式，由于RGB 格式在弱光下（接近于全黑）或低饱和度（比如近白色）的情况下无法有效区分不同颜色，将RGB 彩色空间变换为HSI 彩色空间。HSI 颜色模型中，色调H 和饱和度S 包含了颜色信息内容，而强度与颜色信息内容无关。为了进一步验证实验可行性，借助MATLAB 工具进行实验仿真。首先借助RGB 摄像头采集图片，采集的原始图片为一个洋红色的物体和黄色的物体放置于接近白色的桌面背景中。可以看出，通过色调H，放置物体处可以很好地反映物体的颜色，但是由于白色背景板的存在，物体周围还是存在着一些噪声，而饱和度曲线虽然不能识别颜色，但是可以更好地区分物体和背景。因此，结合色调H 和饱和度S，物体的位置和颜色都可以得到较好的区分。黑色背景下，物体的颜色同样可以很好地分辨。可以看出，在饱和度足够的情况下色度的分布具有意义，否则无法区分物体与背景，在饱和度足够高的情况下，即使不加任何滤波函数，物体仍能得到较好识别，这给后续的处理带来更大的操作空间。

基于上述结果，可以进一步实现对飞机油门和操纵杆的控制，进而实现对飞机姿态的控制。

1.2 视觉重现模块

为了使被培训人员有较好的浸入感，需要设计较为精细的视觉重现模块。在本系统中，视觉重现模块的设计由飞机驾驶舱内部视角和飞机外部视角两部分组成。

内部视角包含脚蹬、油门和操作杆三部分。脚蹬和油门都属于一维旋转部件，经过恰当的坐标系选取，可使旋转轴与某一坐标轴重合。脚蹬用来控制方向舵，驾驶员踩右脚蹬，方向舵向右偏转，飞机尾部受到一个向左的力，飞机头部则会向右偏，飞机总体会向右偏航；同理，当驾驶员踩下左脚蹬时，飞机会向左偏航。脚蹬旋转轴XYZ 共同决定了旋转轴的位置，另外一个量则表示了旋转的角度，可以对其进行赋值，完成不同角度的旋转。操作杆相比较油门和踏板有更复杂的旋转机制，通过外部虚拟输入的变量往往为两个。比如，对于图像处理获取的数据，可能得到的是操纵杆顶部位置的坐标而计算机中需要的变量为旋转轴和旋转角度。可以假设输入变量为x0、y0，操纵杆的长度为l。操纵杆在xoy 平面的投影长度为lxoy=，则旋转角度为θ = arcsin旋转轴位于xoy 平面内，且垂直于投影，可得旋转轴和X 正方向的夹角满足sinθr=cosθr因此，旋转轴的朝向可用向量表示为

飞机的外部视角相对比较复杂，原则上需要综合考虑天气情况、飞机的当前姿态，经过计算得到飞机的具体姿态趋势。限于工作侧重，本系统在初期将仅考虑简化的飞行模型，并以飞机降落和空中旋转为例来说明该系统。飞机通过油门来控制升降，模拟飞机在垂直方向的变速运动（图1a ～1c）。在该运动中，飞机具有固定的水平速度，而在垂直方向为变速运动，实现飞机由水平飞行到变速下降，最终落地的运动过程。在飞机滚转过程中，通过操纵杆来控制副翼张开的大小影响左右机翼升力，升力不同，飞机发生滚转。在仿真中，通过操纵杆左右水平位置来进行飞机的滚转。具体的滚转效果如图1d ～1g 所示。

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