刘虎，刘思良，田永亮,*，黄欣，赵沁平
1. 北京航空航天大学 航空科学与工程学院，北京 100191 2. 北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京 100191 3. 北京航空航天大学 计算机学院，北京 100191
近年来，基于模型的系统工程(Model-Based System Engineering, MBSE)[1-4]、数字工程[5-6]、需求工程[7-9]等理论和方法在飞行器研制中不断得到应用和发展，而体系(System of Systems, SoS)和体系工程[10-11]的概念和作用在这一进程中也得到越来越多的重视。Liu等[12]将应用体系工程的理念和方法，在飞行器研发中开展的相关设计工作，称为飞行器“体系化设计”，并认为这一概念能为飞行器设计人员带来更全面的视角和新的设计模式。在体系化设计中，面向运用[13]、在设计中充分考虑到各种运用场景至关重要，这也需要飞行器的使用方(往往也是需求方)深度介入到设计阶段。另一方面，使用方自身同样需要面向体系，开展装备的论证、力量编成、人员训练、指挥规划等工作，以体系化的运用实现装备效能及整体能力的最大化。由此可见，体系化设计与运用是飞行器的设计方与使用方面临的共同挑战。如何为设计方与使用方提供一个清晰化的、易理解的体系所在场景的“共同语境”，使得双方能够尽可能基于一致的场景开展设计与运用，已经成为进行飞行器体系化设计与运用的一个迫切需求。
在对场景进行描述的方式上，最为传统的是 基于文字、图片、视频(包括实景视频和动画视频等)等多媒体形式，但这些形式通常比较抽象和固化，难以胜任复杂场景的描述。随着体系得到广泛的重视和应用，基于体系架构的方式进行场景也越来愈多，而其中最为典型的是由美国国防部提出的DoDAF体系结构框架。DoDAF通过对体系建立多个视图，对体系进行分析与描述，可用于支持仿真场景的构建[14-16]，高悦等[17]提出任务元模型，基于DoDAF框架实现作战任务模型的快速组合和复用。但是在使用中，存在欠直观、难量化的问题。一方面，DoDAF主要依靠OV-1等视图进行作战概念表达，静态的视图对场景中的动态交互关系难以全面体现，另一方面，需要将DoDAF描述、分析的结果转化移植到体系仿真软件中，才能进行量化评估，一定程度上都影响了设计方与使用方对方法的理解与运用。此外，SysML、UML等系统建模语言[18-20]也在体系的描述中得到了应用，但对缺乏相应计算机语言背景的设计方及使用方用户而言，仍然具有较高的门槛。
另一种被广泛应用的场景描述方式是基于各类仿真系统。事实上，在应用多学科优化[21-23]、多准则决策[24]、层次分析法[25]、等效传递函数[26]等进行飞行器的设计优化与效能评估时，也会涉及到判断飞行器对运用上的可行性[27-30]，但这些方法多以数学描述为主，在对体系所在场景的体现通常上较为抽象。
随着仿真系统的发展，其在飞行器的使用效能评估[31-33]、人员训练[34]、方案分析[35]等领域的应用越来越多，而基于这些系统描述和构建场景就是进行各种应用的前提。Biltgen[36]基于FLAMES系统提出了基于能力的体系评估方法，并且构建了中东地区的作战场景；
洛克希德马丁公司提出的战斗机交战管理器概念，通过构建战斗机与无人机智能体模型，模拟协同空战场景[37-38]。以测试和培训支持体系结构为代表的系统，基于实时、虚拟和构造技术(Live Virtual and Constructive, LVC)构造了分布式测试和训练场景[39]；
被多国采用作为兵棋推演平台的指挥：现代海空行动(Command: Modern Air/Naval Operations, CMANO),可提供完整的战术和战役级场景模拟[40]；
国产仿真软件XsimStudio构建了仿真运行引擎和建模框架，支持用户进行模型的研发工作，提供了组件开发、模型装配、态势显示、分析评估等一系列工具[41-42]。随着计算机图形技术的发展与普及，北约采用的虚拟战场空间(Virtual Battlespace, VBS)以虚拟现实技术为基础构建了虚拟的战场环境，允许参与者分析空域和开发场景，然后分析场景的结果[43]，基于Unity、Unreal等可视化引擎的可视化场景，增强了对人在环仿真的支持[44-49]，Sun等[34]构建了基于虚拟现实的直升机应急救援训练场景。尽管这些仿真系统能够具备比较强的场景的构建与表现力，但由于各系统往往是基于特定的使用需求进行开发，缺乏比较统一的场景构建理论与方法支持，在使用上也是相对封闭，不利于场景的扩充与共享。相比而言，近年开始兴起的“元宇宙”概念，虽然尚未具备公认的定义，在飞行器设计与运用等专业领域的应用也有待探索，但“元宇宙”的高度可视化和强调用户生成内容(User Generated Content，UGC)等特性是非常具有借鉴价值的[50-51]。
针对场景描述的需求和已有手段的现状，本文提出了虚拟开放场景(Virtual Open Scenario, VOS)的概念和主要特征，进而提出了场景要素的多维映射体(Multi-Dimensional Mapping, MDM)等概念及VOS构建流程。针对流程中的主要环节，提出了对MDM进行裁剪的双层评估矩阵、从MDM实例到组件的开放式封装等方法，并且探讨了一种支持VOS组合及交互的支持系统架构，以灵活构建可体现不同关注侧重的虚拟开放场景族。
在飞行器的设计研制中，场景的应用是极其广泛的。例如，起落架的结构设计需要考虑飞机降落的场景以确定其载荷，适航取证时需要考虑高空机翼结冰等时所在的运行场景，但这类主要针对飞行器的部件与系统性能的场景并非本文的关注范围。
在面向体系进行飞行器的设计与运用时，场景主要针对飞行器的平台及所处的体系，其典型应用需求可以从应用环节、关注要素、视角层级等方面进行分析。在应用环节方面，典型的包括早期基于使用模式的需求识别与指标论证，设计中的方案任务效能及体系贡献度评估、交付使用后的人员训练、任务规划与指挥决策等。
在关注要素方面，对于构成场景的显性的“人(人员)、机(装备)、环(环境)”及隐性的规则(人员与装备运行应遵循的规章等)、策略(人员与装备运用的具体方式)等要素，不同相关方的关注程度和关注的焦点是有差别。例如，对于飞行器设计方而言，自身设计的飞行器是关注的焦点和“主角”，而体系中的其他装备发挥的是“配角”的作用；
设计人员在场景中关注的是能够实现能力的飞行器参数数值或范围。对使用方而言，特定的飞行器需要服从于体系和任务的整体要求，因此关注的是飞行器的能力验证或飞行器的运用方式探索，关注飞行器能力对体系的作用或影响。
在视角层级方面，不同的应用也存在区别。例如，一线设计人员与使用方的飞行员等通常会更注重场景中的飞行器、人员自身状态，以及所处的局部环境；
而设计方的高层决策人员与使用方的指挥人员等，会更加注重场景的全局，需要对场景中的任务和体系整体考虑，而对于局部区域所需要的信息量相对会少。
基于上述分析可以看出，虽然“场景”一词被飞行器的设计方与使用方都广泛提及，但对于某一个场景，无论是已发生的真实场景或新构想的场景概念，在不同的场景应用需求中的表现是存在区别的——可以将这一特点称为场景的多面性。因此，本文提出的基于VOS的场景描述，既要提供一种具有通用性的场景抽象与建模方法，又需要高效地构建出反映某一场景多面性的系列具象化场景，即虚拟开放场景族。
2.1 虚拟开放场景的特征
场景(Scenario)的定义并没有权威的界定。场景的定义最初是指戏剧中的场面，以静态图像为主要特征，而随着场景这一词语越来越多的用于对系统、体系等复杂的对象进行描述，场景也有了更丰富的内涵。Carroll[52]将场景定义为包含参与者、目标和情节的故事。Go和Carroll[53]认为场景包含参与者、参与者的背景信息及其环境假设、参与者的目标、行动和顺序。Ulbrich等[54]将场景定义为描述环境的快照，包含背景元素动态元素、参与者与观察者的自我描述，以及实体之间的相互关系。Jafer等[55]提出航空场景定义语言(Aviation Scenario Defining Language, ASDL)，用于定义飞行器出发、航行、着陆等场景。
基于对场景应用需求的分析，结合场景的通常概念，本文将虚拟开放场景(Virtual Open Scenario, VOS)定义为：围绕飞行器及其所属体系，以针对场景各要素建立的可扩展性模型为基础，以根据场景应用需求形成的实例化组件为单元，构成能反映不同用户关注和应用侧重，可开放式组合构建与交互的虚拟空间。
通过上述定义，可以体现出与其他的场景描述形式(图1)相比，VOS应具备如下的4项主要特征：
1) 虚拟可视性
虚拟开放场景是在计算机环境下构建的虚拟空间，场景中的要素都是虚拟的、数字化的，并且以数据的形式进行交互；
虚拟开放场景内的装备、人员、环境等要素都具有对应的可视化形体表征，能够将场景所描述的体系以可视化乃至虚拟现实(Virtual Reality，VR)、增强现实(Augmented Reality，AR)等方式进行呈现。
VOS的最终表现形态，不是高度数据化的抽象表达，而应该是高度可视化的虚拟空间，并能通过系列的VOS形成更大规模的“虚拟世界”。
需要说明的是，VOS并不是场景的数字孪生。VOS的作用是作为飞行器设计方与使用方的桥梁，对真实场景或构想场景的概念进行描述，并不要求VOS中的要素与真实场景中的某一要素建立实时的数据关联。
2) 动态交互性
相比于使用文字图片等对场景不同时刻的状态进行描述，或使用以DoDAF中OV-1视图描述场景的多个状态，虚拟开放场景对场景的描述是动态的、时间上连续的，可体现飞行器在场景中的任务以及与其他要素间的动态关系。
虚拟开放场景应具有便捷的人机交互能力，能够支持设计方和使用方的用户方便地对场景进行编辑和调整，能够支持进一步的人在环的仿真应用。
3) 汇聚多面性
VOS的组成基础是场景要素的模型，但这些模型并不是某一种建模方法，如智能体Agent、离散事件、系统动力学、工程计算公式等，也不是某一种统一的颗粒度。VOS的场景要素模型更应类似一种具有范式结构的模型容器，能够将要素各属性通过不同的建模方法建立的、不同颗粒度模型有序地汇聚起来，最终形成一个可不断积累的模型空间。
在面向飞行器的体系化设计与运用时，场景中的主体是飞行器及其所属的体系，而场景概念在不同的应用需求中的表现是存在区别的，而某一VOS反映的就是对应于某一需求的一面或多面。要实现这一点，依靠的则是依据应用需求，对模型容器或空间中各种模型进行裁剪和实例化，最终构成有侧重、非均衡化的VOS。
4) 开放扩展性
开放式组合构建与交互突出的是VOS开放性的最直接体现，既能类似“拼装积木”的形式，灵活快速地搭建和调整出所需的场景，还能支持基础模型、实例化组件作为用户生成内容(UGC)的方便接入。虽然组件化拼装的形式相对于定制化的场景动画或仿真，在精度和表现力等方面难免会有损失，但这种灵活性和UGC带来的扩展能力，对于构建和描述复杂的场景会更有价值。
扩展性的另一含义，在与VOS首要解决的是对场景的描述而非服务于某一特定的仿真系统，但是由于VOS中已经具备了相应的模型，对于面向体系的飞行器指标论证、效能评估、人员训练、运用决策等具体的仿真应用，也将具有良好的支持能力。
2.2 场景要素的多维映射体概念
正如在VOS的汇聚多面性特征中提到的，场景要素模型更应类似一种具有范式结构的模型容器。为此，在本文的研究中，提出了多维映射体(Multi-Dimensional Mapping, MDM)概念。对场景中任一元素，将其属性分为形体性(shape)属性维、内向性(internal)属性维和外向性(external)属性维3个维度，即该元素的属性可以形成如图2所示的SIE(Shape Internal External)立方结构。
形体性属性维是映射体的可视化模型，包括整体及局部的各种可视化形象(也可以无形)属性集。内向性属性维是映射体自身为主的特性或能力，如动力学特性、探测能力等的各种属性集。外向性属性维是映射体与外部关联为主的特性或能力，如机场保障条件、作业区域要求等的各种属性集。
对于每个元素而言，根据场景下不同的想定或是不同的场景，在一个属性维上可能具有不同的颗粒度，因此3个维度上可以形成图3所示的平行坐标结构。在构建具体场景的时候，需从元素的不同属性中，选取适合当前场景的颗粒度，将不同的元素、不同的颗粒度进行组合，确定为该虚拟开放场景下的多颗粒度元素集合。
3.1 虚拟开放场景的构建流程
虚拟开放场景的构建流程如图4所示，其中的主要流程包括：
1) 分解：将真实的或者构想的场景概念进行分解，分析场景中所需要包含的各个要素，以实现VOS对场景的完整描述。需要注意的是，规则与策略虽然并不显性出现，但它们为飞行器、人员等要素提供约束或驱动，同样应该分解识别。
2) 映射：将场景中各要素按照SIE立体结构进行映射，构建多维映射体MDM。MDM的各属性集合，来自多颗粒度属性模型的汇聚。一个MDM既可以来源于前面具体场景要素的映射，也可以从已有的MDM空间中进行选择复用。MDM空间是曾经完成过的各类场景要素的多维多颗粒度模型的汇总集合，每个场景要素映射出的模型都可以归档到MDM空间以便复用。
3) 裁剪：通过对场景应用需求层面及实现层面的分析，对某一场景要求的MDM模型进行裁剪，形成适应需求且可实现的MDM实例。在3.2节中，将具体给出用于MDM裁剪的双层评估矩阵法。
4) 封装：通过尽可能标准化和开放化的封装模式，将MDM实例封装为对应的实例化组件，形成虚拟开放场景中的单元。已有的MDM空间中进行选择复用。与MDM类似，已经建立的组件，可以归档到组件。当MDM可以从组件空间中匹配到对应的组件时，就可以直接复用。
5) 组合：将各种组件以“拼装积木”的方式进行组合，形成如图5所示的虚拟开放场景。图4中用了VOSi的形式，是体现基于一套初始的场景概念，可以构建形成反映不同用户关注和应用侧重的虚拟开放场景族。
3.2 MDM裁剪的双层评估矩阵法
MDM为场景中某一元素的描述，提供了一种统一的综合方式，能够将不同维度的属性集中的不同颗粒度的属性，更加规范地进行整合。从单独的某一元素的某一属性的某一颗粒度模型，不断聚合形成MDM，再到各种MDM的不断丰富，形成一个可以不断扩充的MDM数据空间，为高效地构建和组合虚拟开放场景奠定基础。
正如在1.1节的场景应用需求分析中提到的，在设计方与使用方单独应用或共同探讨某一场景时，一定是带着相应的应用需求的，从而就会对这一场景中的各种元素进行有不同侧重的区别对待，使得各个MDM呈现非均衡的特点。因此，在构建某一虚拟开放场景应用时，需要针对MDM数据空间涉及到的各个MDM，对其各个维度的属性及不同颗粒度的模型进行裁剪——首先判断当前的场景中是否需要某一属性，进而对需要的属性，判断应选择何种颗粒度的模型。
选择合适颗粒度的模型是一直就存在的问题，传统上有2种比较典型的处理方式：一种是定性为主的讨论和决策，一种是直接服务于特性仿真应用的详细评估(考虑模型的校核、验证与确认等方面)。在本文的研究中，借鉴了在产品设计中广泛应用的质量功能展开质量屋(Quality Function Deployment，QFD)的思路，即通过对主要因素的赋权与分级别打分，用一种简便易用的方式，实现决策的量化参考。依据这一思路，本文中提出了MDM匹配的双层评估矩阵法。
第1层是需求层对场景中各种属性进行量化评价，确定各种属性的相对重要程度。可以设定一个阈值，将低于该阈值的属性排除出针对这一场景的构建。
在如图6所示的评估矩阵中，按照S、I、E这3个维度，分别进行评估，其中Si、Ii、Ei分别为形体维、内向维、外向维的不同属性，对属性进行评估的指标权重系数用k表示，将各评估指标按照1～3级进行评价，3个维度的评估结果分别用RSi、RIi、REi表示，i为序号。对于复杂场景，可将评估的级别拓展至5级或更多层级，层级越多，对场景的需求评估越精细，但是评估的复杂度也随之增加。
在评估指标方面，可以从焦点关联度、体系重要度、场景应用关联度等方面进行评估，用户也可根据对场景的需求，增删评估指标。各维度下属性的评价结果，由各指标下的打分乘以系数得到，系数的正负体现了对应指标对场景需求的重要性，系数的大小体现重要程度。
第2层是在场景的实现层面对某一属性的各种颗粒度(粒度)的模型进行量化评价。对于越大的评价结果，可以认为其在建模的颗粒度上较为精细，消耗的资源更大，在满足场景需求的前提下，可选择评价结果小的颗粒度，用于场景的构建。
在图7所示的评估矩阵中，对SIE中的一个属性维度的不同颗粒度进行评估，同样可以采用3级到多级的评估级别，不同评估指标的权重系数用hi表示，评估结果用Ri表示。
在评估指标方面，可以从精细度需求、数据准备难度、接口复杂度、资源消耗度等方面进行评估，场景的构建者可根据建模实践对评估指标进行增删。评价结果由各指标下的打分乘以系数得到，系数的正负体现了对应指标对颗粒度的影响，系数的大小体现影响程度。
3.3 MDM实例开放性和交互性封装
在对MDM实例SIE属性集进行对应封装的基础上，进一步对MDM实例附加开放性和交互性封装，所有封装均基于统一和标准化的原则，其中开放性封装主要是对属性集可组合特性的扩展封装，包括身份特征封装、关系特征封装和能力特征封装3个环节。交互性封装是基于数据驱动的交互模型，该模型与交互类型和方式无关，以数据化的交互指令方式驱动，交互结果仅作用于MDM属性集，具体包括交互指令建模、指令解析建模和交互执行建模3个环节。
如图8所示，通过标准化的开放性和交互性封装，MDM实例将转化为可用于构建VOS的标准化组件，能支持VOS的开放式组合构建，以及操作驱动、指令驱动、规则驱动、数据驱动等多种应用交互方式，同时基于标准化的封装方法，即可基于MDM实例封装VOS组件，符合标准的VOS组件都支持组合共用。
基于虚拟开放场景的定义与构成，按照其特点和建模实践，提出如图9所示的支持框架，以实现虚拟开放场景对体系化设计与运用仿真的支持，从而将VOS应用于需求识别、设计优化、规划推演、协同训练等设计与运用环节之中。
1) 开放式基础架构
开放式基础架构是场景中组件相互关联的基础，包含了上文中开放式的模型构建、交互构建，同时也起到对各模型的分布式支持、元素之间异步消息通讯等作用。
2) 组件层
组建层包含组建制作工具与组件库，组件制作工具是将MDM应用模型制作成为场景中能够使用的相应组件的工具。组件库能够提供对组件进行结构化储存与分类管理。
3) 场景层
场景层包含场景编辑工具与场景库。场景编辑工具的主要作用是按照任务或想定的需求，对组件在可视化条件下进行组合，使之成为场景，并对场景中各个组件对象的参数进行设置、对组件对象间的相互关系进行设置，并预览场景和动态交互。场景库能够提供对场景的结构化储存和分类管理。
4) 应用验证平台
应用验证平台提供了场景的发布与运行支持，场景运行中可支持多种交互方式，并能够支持全局的指挥视角推演、执行的第一人称视角训练等多种应用模式。
本节以典型直升机海上搜救任务为例，采用“分解-映射-裁剪-封装-组合”的虚拟开放场景构建流程与方法，构建起直升机海上搜救任务虚拟开放场景，并搭建如图10所示的搜救飞行器任务仿真原型系统，用以验证直升机单机、多机在海洋环境下对落水人员、航空器、舰船的搜寻模式、救助方式，检验运用策略的合理性，并探索可能的设计改进。
5.1 场景元素分解
针对飞行器海上搜救任务场景进行分解，按照装备、人员、环境、规则、策略5类对场景要素进行梳理，形成如图11所示的场景元素分解。
海上搜救场景中的装备要素主要是执行海上搜救任务的各类飞行器及其机载设备，还有救助船。本案例中研究的飞行器以直升机为主，包括了3个不同的型号。当然，任务场景中的飞行器既可以是在役的型号装备，也可以是在研或者预研的型号装备，根据虚拟开放场景的应用目的而有所不同。
人员主要分为2类：机组人员和遇险人员。环境主要考虑天气、风场、流场等与海上搜救任务有关的环境因素。规则主要考虑装备的使用规则、人员的操作规则和任务执行的规范要求等方面，如直升机的任务剖面、人员操作安全规范、救援流程等。策略则是具体任务的知识载体，如单机搜救、多机协同搜救、船机协同搜救等。
5.2 MDM构建
MDM的构建的核心是基于SIE属性进行建模，而SIE属性模型需要结合场景需求和具体场景要素构建。对典型的直升机海上搜救场景要素MDM进行分析，由于场景各要素的属性集比较多，限于篇幅，下面仅以直升机A、海洋环境2个较为有代表性的场景要素为例，对其属性集和颗粒度进行梳理，形成的MDM分析如表1、表2所示,Gi表示属性的颗粒度。
5.3 MDM裁剪
根据3.2节中的需求层评估矩阵，对各个场景要素3个维度属性的场景需求进行裁剪。这里以直升机A和海洋环境为例，对其形体维、内向维以及外向维进行评估。评估结果如图12、图13所示。
确定需要构建的属性后，对属性的具体颗粒度进行确定。以直升机动力学属性为例，按照拟真程度的顺序，确定其不同的颗粒度，并采用实现层评估矩阵进行评估。评估结果如图14所示。可以看出，直升机的六自由度模型在颗粒度上要比三自由度模型更精细，所需要的资源消耗也更大，因此在选择时需要权衡场景需求和颗粒度选择。对于全局视角下的场景而言，可选用三自由度的模型，对具体驾驶过程的场景而言，可选用最为复杂的动力学模型。
5.4 实例化组件封装
基于裁剪后的MDM实例，借助支持系统组件制作工具，制作面向多机海上搜救体系全局视角和局部视角的2套不同颗粒度的VOS组件集，涵盖救援直升机、机组人员、遇险船只、落水人员、地理环境等场景元素，其中局部视角需求的部分VOS组件效果示意如图15所示。
5.5 VOS构建
基于VOS组件集，借助支持系统场景编辑工具，实现从全局视角(图16)和局部视角(图17)描述搜救直升机所在场景，为设计方和使用方的研讨提供直观的“共同语境”，进而通过仿真为设计决策提供量化的依据。
飞行器的体系化设计与运用对设计方和使用方带来的挑战是多方位的，本文围绕“场景”这一非常基本但又缺乏统一界定的概念开展研究，提出了虚拟开放场景、多维映射体等概念，给出了以“分解-映射-裁剪-封装-组合”为主要环节的构建流程及双层评估矩阵等相关方法，探讨了一种支持系统的框架，力图提供一套从概念、方法到手段的相对完整、可操作、可量化的虚拟开放场景研究架构。
相比于难交互的多媒体和偏抽象的体系框架视图等场景描述方式，虚拟开放场景为场景的描述提供了一种新的思路和形式，尤其是避免基于某一种特定而封闭的仿真系统定义场景的不足。正如名称中的“开放”所表达，应当是通过用户生成内容的模式，建立不断丰富的场景要素多维映射体空间及组件空间，进而根据需求灵活、高效地构建起虚拟开放场景族，供飞行器的设计方和使用方共享，最终形成基于场景的构建与应用生态，为进一步通过仿真支持指标论证、效能评估、人员训练、运用决策环节等提供场景基础。
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