在特大城市中开展模拟与训练时面临的技术挑战

简介

美国陆军认为，随着所面临的各种威胁的变化，特大城市越来越与军事行动息息相关且变得越来越重要，必须为未来做好准备。暴力极端主义团伙不断对其恐怖主义方法进行创新，对美军构成新的威胁。他们在世界各地开展广泛的活动，包括大型城市地区和特大城市。此外，与中国、朝鲜或俄罗斯等大国间的常规战争不可避免地会涉及城市环境。必须利用建模与仿真技术来呈现这些特大城市，使美军能更有效地做好准备，以应对世界上特大城市中出现的威胁。准确表示特大城市和密集城市环境给仿真与训练群体带来了特殊挑战。本文从综合自然环境（SNE）的角度探讨了这些挑战。

特大城市（人口超过1000万人的城市地区）对军队越来越重要，因此相关训练也越来越重要。在空旷沙漠、街道城市及建筑物内部等环境作战的训练需求差别甚大。训练应用应涵盖供总指挥官和参谋使用的构造性训练系统，下至单兵级虚拟仿真系统。如何将建模与仿真（M&S）应用于呈现那些本不常见或难以开展实时训练的各种环境和态势，是至关重要的。例如，难以针对训练目的实际重建的市区环境。完全重建特大城市或进入现实世界的城市进行实兵训练不仅是不可能的，而且也是不切实际的。因此，仿真对于特大城市环境的训练和分析是非常重要的。例如，通过分析，可以评估特定武器系统或进攻计划的效果是否可能优于另一武器系统或进攻计划。            

图1 （左图）加拿大地铁入口，显示了某一位置的特征和设施层次；（右图）台北地下商场，显示了高级地下建模的重要性

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背景

在建模与仿真系统中，更高级别的模型在综合自然环境上、周边和内部运作。综合自然环境是建模与仿真能力的基础，必须设计和开发综合自然环境以满足新需求和远期需求。长期以来，美陆军一直都在促进综合自然环境技术的发展。过去20年间，陆军一直在作战人员模拟系统（WARSIM）、近战战术训练系统（CCTT）、半自动化部队仿真系统（OneSAF）、综合环境核心（SE Core）等众多模拟与训练系统上推进综合自然环境的设计和开发。

如果综合自然环境缺少模型运行所需的某重要数据元素，就可能使训练无法顺利进行。例如，如果墙体的材料特性对于计算损坏程度、建筑物倒塌、老鼠洞或武器突穿程度等情况至关重要，则综合自然环境必须包含该数据或其合理近似值。当前的建模与仿真能力只能有限地展现特大城市的自然环境，该能力必须呈指数级增长，才能应对2025年之后的挑战。

综合自然环境的未来需求不可避免地会受到功能需求的驱动。例如，对于某个训练用例，可能认为如果电力线损坏，则必须表示出停电情况，而对于其它训练用例，则可能认为这无关紧要。但是，由于美陆军必须要提高特大城市展现的保真度和逼真度，因此可以将短期内面临的挑战归结为数据展现和环境模型。

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数据展现

当前的数据展现法无法在尺度层面满足超密集城市环境（如特大城市）的需求，因此需要一种新方法来展现数据。相较于当前的建模与仿真中使用的数据，特大城市需要范围更广、密度更大的数据。另外，为与不断增加的新数据与现有数据的更改需求保持同步，需通过各种机制快速更新和修改数据。技术进步实现了战场上快速、连续的海量信息流，这些新信息应与数据相集成，以完善仿真系统的环境展现。 

特大城市背景下，会遇到以下挑战：

（1）更高的密度：从环境角度来看，这意味着地物干扰等非特定环境特征及长椅、垃圾、标志等物品的增多。城市环境中存在许多高大、密集的建筑物，通常需采用内部表示法和地下表示法。运输网络将日益复杂，需表示各条道路、铁路、水路和地铁，其中许多经常从地上转至地下。

图2 （左图）简单的交叉道路，模拟车辆遵守基本交通法规；（右图）马萨诸塞州波士顿市的复杂公路交汇，需要高级表示法和模型

（2）更高的灵活性：特大城市具有许多共同特征，但在一个城市开展的训练并不直接适用于在另一城市。仿真系统必须能表示各特大城市的关键特征，以便在全球范围内的特定地理位置开展训练。鉴于这种多样性，要提高综合自然环境数据表示法的灵活性。每项任务都会带来新的陌生挑战。正如军队必须迅速适应以克服逆境，模拟训练也必须做出适当的响应以保持有效性。需采用一种可快速变化的非固定综合自然环境规范来展现特大城市，从而针对未来通常不可预测的威胁开展训练。

（3）巨大的关系挑战：城市密度的增加加剧了基础设施各个组成部分之间关系的复杂性。随着各种环境特征（道路、隧道、铁路、交通信号等）与移动对象（车辆、行人等）之间的交互变得越来越频繁，会出现更多变量和可能的结果，运输网络等重要的基础设施也会变得越来越复杂。其它基础设施的展现（例如，计算机和蜂窝网络）仍处于起步阶段，因此必须克服各种挑战才能精确地展现这些基础设施。

（4）适当级别的信息流：由于各种传感器和感测平台普遍存在，因此通常可实时获取最新数据，应利用此类数据精确地维持环境展现。但在建模与仿真领域，目前尚无法充分利用各类传感器数据与精确展现特大城市。随着增强现实系统的兴起，数据过滤变得越来越重要。

（5）多分辨率展现：特大城市的训练目标将呈现广泛性和多样性。一些应用程序将需要非常详细的信息，而另一些应用程序仅需要粗略的展现。例如，训练系统可能需要模拟城市中某个电力中断的区域，也可能需要模拟某栋建筑物的断电情况。城市建模的效果应在各个层面上相互关联。在电力中断示例中，用各个发电厂通过电力线、变电站、变压器和其它设备分配的电力表示电网。尽管此示例重点关注电力，但这些概念也适用于展现综合自然环境中的许多其它区域，包括运输/供应线（包括海运和空运）、饮用水、结构材料、通信、医疗设施、掩体、天气等。综合自然环境必须能够呈现各类要素，以便在需要时及时提供特定区域内的高分辨率数据。

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环境模型

在考虑到人们之间的交互方式时，特大城市具有内在的复杂性，包括对实体的复杂影响、二次影响（如电力线的损坏导致电灯熄灭）、隐性或预期行为（如行车道或平民可能聚集的区域）和多维环境（如机场、医院/学校、警察局）。为保证训练的有效性和真性实，必须在模拟过程中至少捕获其中一些复杂的影响因素。

（1）更高的保真度：为了准确描绘上述与基础设施、灵活性以及越来越多的可用数据有关的日益增加的复杂性，需提高环境模型的级别、能力和保真度。例如，模型必须考虑地物干扰类型之间的差异。地物干扰可能会造成障碍并改变视线，但保真度更高的模型应区分可移动的非阻挡型障碍物（垃圾袋）和固定的阻挡型障碍物（垃圾箱）。作为另一个示例，高级车辆模型能利用车道和交通信号数据，并遵守其所在城市的基本交通法规。

（2）级联效应：如今，建模与仿真中的许多环境模型都有效地模拟了通过模型设计可实现的单一功能。随着仿真系统内各种模型之间交互的增加，可能的结果、问题、影响等也相应增加。总水管破裂等基础设施故障就是城市环境中级联效应的一个示例。随后通常会出现街道和地铁淹水、局部停电、车流量增加等情况。此外，需整合政治模型、经济模型和社会模型，以支持为打击恐怖主义活动而开展的训练。

（3）真实天气状况：尽管天气并非仅针对特大城市，但在陆军目前的各个模拟系统中，仅对天气执行了最低限度的展现和建模。天气会影响实际作战，同样会影响训练，但天气尚未成为陆军模拟的重点。欲在建模与仿真中模拟真实天气状况，需要两个关键组成要素：精确且完整的天气模型，以及模拟系统中的其它模型对产生的天气数据的使用。目前，美陆军已具备精确的天气模型和气象数据，但不常用于建模与仿真，并且其它模型很少考虑天气状况。天气会影响现实世界中发生的许多状况（雾、霾、烟雾、降水等都会影响行动、能见度等），而模拟真实的天气状况确实是一项复杂的挑战。由于局部天气影响，可能需立即部署第一响应者来帮助有需要的人并隔离不安全区域。特大城市的天气因素通常具有独特性，可能需要其它数据和模型（例如，2015年马萨诸塞州波士顿市的降雪量异常高，给除雪工作带来了新挑战——从道路上清除的积雪无处堆放）。

图3 雨水积聚在挖出的坑洞内，改变了土壤成分。Dignitas在建筑设备虚拟训练系统（CEVT）中添加了天气建模和效果

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当前的最新技术

尽管模拟与训练群体在与密集城市环境有关的某些领域内取得了长足的进步，但该群体目前仍不具备充分的能力来展现特大城市。

当前的综合自然环境能力存在于某些关键领域，可用于展现密集城市环境。例如，已实现了建筑物内部的高保真度展现，并能够应用于室内或建筑物内的肃清或进攻等任务的模拟训练。另外，可视化技术也取得了进步，城市环境以及高密度环境的可视化不再是一个难题，并且不再需要专用的昂贵硬件。多年来，计算机变得更快、更小、更强大，同时随着可视化算法得到改进，现可在价格低廉的硬件上实现复杂3D场景的可视化。在支持计算机生成兵力的同时，已实现了高密度特征的展现。半自动部队仿真系统（OneSAF）、近战战术训练系统（CCTT）和联合对抗战术模拟系统（JCATS）等可为城市地区和建筑物内部的有限模拟提供支持。尽管已取得了一定的进步，但现代模拟系统中明显缺少许多城市环境的关键要素。

目前，建模与仿真技术在很多方面还无法在模拟环境中精确展现物理环境。为应对这一挑战，在开展有针对性的研究时必须进行创新，从而使列档项目能够满足未来需求。尽管虚拟仿真所需的各种视觉系统通常更适用于表示复杂城市环境，但详细的几何结构、拓扑结构以及提供支持服务所需的环境物理建模等方面仍有许多工作有待完成。

图4 实兵演练、虚拟仿真、构造仿真一体化体系（LVC-IA）和综合环境核心（SE Core）均采用了Dignitas Veritas二维/三维查看器，这类查看器可在价格低廉的笔记本电脑或台式计算机上运行，无需任何专用硬件

当前的最新技术仍然存在一系列问题：

（1）特殊属性需求：现代战场的一大特点是，可通过各种各样的方式访问来自各种传感器的数据。目前，可实时查看并检测开放式环境，例如从空中或太空中看到的环境或易于从地面看到的环境，但获取特大城市的真实数据和特定地理数据会更复杂。物理障碍（例如，建筑物或地下的可见性）以及缺乏了解人工环境复杂性（例如，材料特性、访问点、移动性信息等）的能力，都可能妨碍环境扫描技术。为精确模拟特大城市综合环境，需访问这些类型的信息，或者能实际推断或得出此类数据。当然，这些内容要求将由训练与功能需求决定。如果训练用例需精确展现地下火灾或烟气扩散，则气流、通风等问题十分重要。如果结构性坍塌或老鼠洞模拟很重要，则结构性归属会变得更重要。

（2）利用商业数据和技术：在预算有限的时期，陆军必须适应更容易利用商业解决方案的各种系统和技术的开发，这一点至关重要。陆军当前的建模与仿真系统均为专门开发的“烟囱式”解决方案，对开放式和商业解决方案的再利用有限。尽管在许多领域仍可能需要进行专业化开发，但可提高再用程度。

（3）交通和人群建模：人类活动的密度和多样性是城市作战中的一个关键组成部分。即使在战时情况下，也可能有平民躲藏在城市中、逃离热区或聚集在城市郊外。当几乎没有发生冲突的迹象时，平民可能是作战行动中的关键因素。可能需在执行军事行动的同时开展定期的平民活动，就像在巴格达一样。对平民的模拟需要综合自然环境中的专用数据，包括交通信息（车道、停车灯）、交通拥堵区域的名称（例如，交通枢纽或商场的人流量会超过仓库区域）等。体育场馆、公园、医院和教堂等公众聚集场所可能成为恐怖分子的目标或潜在的群众暴动地点。

（4）地下和室内：尽管陆军最近在城市环境和建筑物肃清方面拥有丰富的经验，但不同地区可能会产生巨大差异。高层建筑的肃清方法不同于高墙环绕的小型建筑物。同样，由于坍塌、人员进出甚至气流（火灾或烟气扩散）等因素，地下环境也会带来特殊风险。

（5）民用基础设施：特大城市会有各种复杂的民用基础设施，包括电网、照明、水管、专用建筑（医院、发电厂）等。这种基础设施可在物理层面（煤气管道损坏可能会造成物理危险，停电会使灯熄灭）及概念层面（对医院、学校和警察局的影响方式会有所不同）产生影响。体育场馆、操场和停车场等大型开阔地区可能具有重要的军事意义，能为流离失所的平民提供庇护所，或作为被拘留者的扣押地或后勤支援地点。

（6）物理效应和交互作用：复杂的物理交互作用对于城市环境的展现至关重要，包括结构性坍塌、武器穿透墙体、道路坑洼、隧道塌方等。在更开放的农村环境中，除去交通枢纽点外，这些影响通常能被最小化或可以避免。但是，特大城市中分布着大量的关键交通枢纽点。

（7）城市地物干扰：在陆军的大多数模拟系统中，训练环境在很大程度上都很简单，缺少垃圾箱、停放的汽车、街边市场摊位、电线杆等密集的地物干扰。城市地物干扰对于高保真度训练尤为重要，因为物体会降低能见度、提供掩蔽与隐蔽并妨碍行军。

图5 必须对复杂民用基础设施进行模型并在特大城市作战中考虑此类设施

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新兴技术

美陆军认为，必须密切关注整个行业的各种新兴技术，确保发现并恰当使用可复用的候选技术。

众包数据成为一种新兴趋势，并且通过多个来源获得地理空间数据和基础设施数据的及时性也在不断提高。例如，智能手机和GPS系统上的导航数据会频繁利用最新的交通数据进行更新，以表明交通是否通畅或相关数据是否已备份。一些导航应用程序还包含众包数据，用户可以输入事故、道路危险和车辆改道等数据。但此类数据来源可能很容易使错误信息进入军用系统，因此必须仔细考虑此类数据来源。通过关键区域和数据类别仍难以获得值得信赖的数据来源，尤其是在国外或禁网区域。

图6 谷歌地图和GPS系统用彩色线条（红色表示交通拥堵，绿色表示交通通畅）显示实时交通状况，并用彩色图标表示施工区域和事故

游戏引擎不断发展，但其重点通常是在军事应用中不重要的领域。游戏引擎通常擅长提供高度逼真的视觉环境并产生引人注目的物理交互作用，但其重点通常放在视觉效果和游戏可玩性上，而非现实性。为避免消极训练，实效对军事模拟至关重要。同样，游戏引擎中逼真的效果通常都是美术师和场景开发人员大量人工工作的成果。如需表示较大的区域或从源头到训练的周转时间非常短，这种方法的成本非常高。

图7 逼真的视频游戏视效需要大量手工设计和插画

作为一种发展趋势，基于云计算的瘦客户端解决方案有助于促进必要的训练。云技术系统作为下载存储库，并不会影响综合自然环境的展现，但综合自然环境数据库的信息流概念进一步加深了在展现特大城市时所需解决方案的复杂性。现可利用多种技术抑制网络延迟造成的延时，包括优化的数据结构、压缩、合成（配置每项应用所需的数据）、预测性缓存以及综合自然环境特征的程序生成。需通过调查和实验来确定哪种技术或组合式技术可实现最佳的效费比。

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未来科技投资的重点

美陆军认为，需集中投资政府开发项目来满足军事需求。众包和商用技术已广泛可用，但尚未完全满足军事需求，并且容易使错误信息混入。还需通过各种途径将模拟与训练应用程序连接至机密数据或网络及作战数据，以增强训练的真实性。

特大城市需要复杂的几何结构，因此对于配备了自动化装备的对手，极难自动得出此类对手的关键行为特征（例如，逻辑射击位置和掩护射击位置）。陆军当前的模拟系统已构造出结构相对简单的综合自然环境数据作为推理依据，通常会做出广泛的假设（例如，无需担心净空高度），但在大城市中，这些假设都不成立。陆军的研究还将考虑如何综合利用自动化、机器学习和目标明确的人在回路属性（针对频繁使用的训练区域）来支持行为特征。

明确特大城市模拟所需的数据类型至关重要。这不仅包括建筑物、桥梁和道路位置等明显信息，还包括材料特性、支撑结构（有可能倒塌的承重墙）、拓扑信息（转弯车道、停车灯、平民经常步行出行的小路）等可能更复杂的数据。由于很难通过标准来源（例如，室内和地下几何结构）收集此类数据元素，因此必须能以典型的地理和现实方式获得此类信息。陆军的研究重点将为运行时间的功能需求，而不是考虑收集方法。

特大城市模拟将需要适合各种训练用例的不同数据和服务。例如，相较于战略轰炸模拟，针对单兵的沉浸式模拟需要另一种不同类型的细节和信息。但为确保各次模拟之间的通信以及互操作性，可通过一种能处理多种分辨率或细节层次的通用的总体展现法理想地得出这些不同的展现法，并将二者相关联。陆军将研究关于如何以相关且逼真的方式展现不同细节层次的技术，同时还支持高度精选的数据使用，其中特定的模拟系统仅加载与其用例相关且有用的数据。

美陆军认为，未来的模拟系统必须能支持实时数据传输以及灵活的计算平台和环境范例，这一点非常重要。目前在云端运行的模拟系统可能不久就会部署到禁网设备上运行。此外，陆军预计未来会频繁更新通过各种来源获得的地理空间数据、拓扑数据和人类行为数据。此概念要求能够快速、一致且有选择地分发最新数据，以便从边缘设备的有限带宽中获得最大收益。实时数据处理和传输将支持不同的数据用例，例如基于云计算的模拟，此类模拟使用数据中心或专门用于资源和带宽有限的设备的精选数据集。

随着数据来源、内容和更新复杂性的增加，一致性、关系和相互依赖性的验证机制和过程也必须相应发展。特征数据的基本几何结构貌似简单的变化可能会对其它数据产生复杂的二次影响。例如，如果数据可用于改变建筑物的功能（例如，从办公楼到大使馆），其可能影响辅助数据，包括人群建模流程、行为线索等。由于陆军在早期就建立了内容需求和更新机制，因此后期的研究要协调所有这些数据并在必要时保持一致性。

即使陆军模拟群体先前已在掩蔽物、隐蔽处或躲藏处的计算，基本运动计划，视线等领域积累了大量的丰富经验，仍需继续开展研究工作。在复杂的特大城市环境中工作时，这些算法需要不同程度的复杂性和不同的折衷处理方法。

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结论

随着美军不断适应在特大城市中作战，必须通过模拟来支持实战化训练，从而使作战人员能够完善并实践作战程序。无论是对于开展训练和丰富自身经验，还是评估新武器系统和平台的有效性，这都很有必要。模拟与训练群体在实现此类训练方面面临着各种挑战，尤其是密集城市环境的逼真展现。美陆军认为，需通过集中投资以确保模拟与训练群体能够应对技术挑战，从而能在特大城市中开展分析和训练。

李皓昱编译自互联网

2016年2月12日

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