There are many researches related to a simulated shooting training system for replacing the real military and police shooting training. In this paper, we propose the point of impact from a simulated shooting target based on image processing instead of using a sensor based approach. The point of impact is extracted by analyzing the image extracted from the camera on the muzzle of a gun. The final shooting result is calculated by mapping the target and the coordinates of the point of impact. The recognition system is divided into recognizing the projection zone, extracting the point of impact on the projection zone, and calculating the shooting result from the point of impact. We find the vertices of the projection zone after converting the captured image to the binary image and extract the point of impact in it. We present the extracting process step by step and provide experiments to validate the results. The experiments show that exact vertices of the projection area and the point of impact are found and a conversion result for the final result is shown on the interface.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.3
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pp.594-601
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2009
Shooting simulation systems not only reduce a great amount of expense and time for military exercises but also prevent accidents. In particular, the shooting simulation systems using laser beam have an advantage which is very similar to the shooting exercise that uses real bullets. However, real time technique for laser beam recognition in a target image is necessary. The method proposed in this paper takes a difference image from two adjacent image frames. Then a thresholding is applied on this difference image to discriminate laser beam from background. To decide the threshold value the intensity distribution of background points is modeled assuming normal distribution. Then a noise reduction and a region segmentation are applied on the binary image to find the position of a laser beam. The time complexity of this process depends on the size of an image multiplied by the size of a mask used in the noise reduction process. The experimental result showed that the accuracy of the system was 93.3%. Even in the inaccurate cases the beam was always found in the resultant region.
Kim, Hyung-O;Hong, ChangHo;Cho, Sung Ho;Park, Youster
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.298-300
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2021
The Ministry of National Defense decided to build a realistic combat simulation training system based on virtual reality and augmented reality in accordance with the expansion of the scientific training system of "Defense Reform 2.0". The realistic combat simulation training system should be able to maximize the tension and training effect as in actual combat through engagement between trainers. In addition, it should be possible to increase the effectiveness of survival training at the same time as shooting training similar to actual combat through cover training. Previous studies are suitable techniques to improve the shooting precision of the trainee, but it is difficult to practice bilateral engagement like in actual combat, and it is particularly insufficient for combat shooting training using cover. Therefore, in this paper, we propose a S/W algorithm for generating a virtual avatar by recognizing the shooting posture of the opponent on the screen of the virtual shooting trainer. This S/W algorithm can recognize the trainer and the cover based on the depth information acquired through the depth sensor and estimate the trainer's posture.
The rapid growth of virtual reality technology in the era of the 4th Industrial Revolution has accelerated scientification of combat training systems in addition to ICT(information and communications technology) in military field. Recently, research and development of simulators based on virtual reality have been actively conducted in order to solve sensitive issues such as increase of civil complaints due to the noise of a shooting range, prevention of shooting accident, and reduction of training cost. In this paper, we propose two key solutions: spatial synchronization method and modified point mass trajectory model with small angle approximation to overcome technical limitations of a current training simulator. A trainee who wears a haptic vest in a mixed reality environment built in MARS(medium-range assault rifle shooting simulator) is able to conduct not only precision shooting but also two-way engagement with virtual opponents. It is possible for trainee to receive more reliable evaluations in the MARS than an existing rifle simulator based on laser.
앞으로 장비의 소형화 경향은 계속될 것이다. 병사와 소총에 부착되는 장비가 작을수록 시뮬레이션은 실제상황에 더욱 근접할수 있을 것이다. 대부분의 사용군에서 제병연합훈련은 훨씬 더 장기목표인 듯하며, 초기단계에서는 소규모 보병단위부대에서 TES분야에서만 시장규모가 약 3억불 수준으로 추정된다. 장차 TES사용이 확대되어 TES 분야에서의 활황이 예상되며, 독일, 프랑스 및 영국의 업체들중 최종 승자가 TES시장을 거의 독점할 것으로 전망된다
The real data obtained from field exercises has a crucial role in modeling and simulation of a combat or a wargame. This becomes an important input especially in analyzing weapon systems realization. Many existing models have been using the mean value of the time between each fire. The firing data can be incorporated into a known probability distribution or used directly as an empirical distribution. Data of field exercises are very useful instead of the real combat outcomes. This study finds a new modeling approach and techniques to compare the data with the previously generated outcomes. This fundamental research work will continue to consider more of the various weapon systems, the sizes, and other tactical aspects.
The paper proposed the method of calculating the latest approach angle that can reliably recognize multiple laser images even with the change in separation distance between screen and laser launch device. This method recognizes the angle of the laser pattern angle by using the distance of the laser pattern angle, and the angle extraction of the laser detects the laser image from the acquired image using the labeling algorithm, and performs the huff conversion to extract the angle of the straight line. The distance of the reference angle and angle of the laser image extracted using Euclidean distance among similarity scales is calculated, and the furnace is recognized using the calculated distance result value. Experiments with changing the separation distance to "200 cm to 400 cm" showed 100% recognition of individual strands at all separation distances. The experiment confirmed the reliability of the proposed method.
Most simulated shooting systems are TDM based method and dot type laser has been used. The proposed laser pattern based simulated shooting system is a new approach. It can distinguish shooters by calculating the angle of bar shaped laser pattern by each shooter. Unlike the existing TDM method, it is possible to distinguish shooters and lanes by patterns so that there is no time division restriction like TDM method. It is also possible to recognize overlapped impact points of laser patterns launched by multiple shooters. After the laser pattern based simulated shooting system was implemented, general shot and overlapped shot were tested for each lane. Through experiments, we confirmed the possibility of continuous shooting. In addition, it is possible to separate the pattern by each lane, and 100% recognition result was obtained even if impact points overlapped.
This paper presents a real-time autonomous computation of shot numbers and aiming points against multiple soft targets on grounds by applying an unsupervised learning, k-mean clustering and Monte carlo simulation. For this computation, a 100 × 200 square meters size of virtual battlefield is created where an augmented enemy infantry platoon unit attacks, defences, and is scatted, and a virtual weapon with a lethal range of 15m is modeled. In order to determine damage types of the enemy unit: no damage, light wound, heavy wound and death, Monte carlo simulation is performed to apply the Carlton damage function for the damage effect of the soft targets. In addition, in order to achieve the damage effectiveness of the enemy units in line with the commander's intention, the optimal shot numbers and aiming point locations are calculated in less than 0.4 seconds by applying the k-mean clustering and repetitive Monte carlo simulation. It is hoped that this study will help to develop a system that reduces the decision time for 'detection-decision-shoot' process in battalion-scaled combat units operating Dronebot combat system.
In the M&S filed, The Battle Lab is available for acquisition, design, development tool, validation test, and training in the weapon system of development process. Recently, the Battle Lab in the military of Korea is still in an early stage, in spite of importance of battle lab construction. In the environment of network centric warfare, a practical use of the M&S which is connecting live, virtual and constructive model can be applied to all field of System Engineering process. It is necessary thar the Battle Lab is not restricted by time and space, and is possible for the technical implementation. In this paper, to guarantee the interoperability of live and virtual simulation, virtual simulators connect live simulators by using the tactical data link. To guarantee the interoperability of virtual and constructive simulation, both virtual simulators and constructive simulators use the RTI which is the standard tool of M&S. We propose the System that constructed the Air Defence Battle Lab. In case of the approach of target tracks, The Air Defence Battle Lab is the system for the engagement based on a command of an upper system in the engagement weapon system. Constructive simulators which are target track, missile, radar, and launcher simulator connect virtual simulators which are MCRC, battalion, and fire control center simulators using the RPR-FOM 1.0 that is a kind of RTI FOM. The interoperability of virtual simulators and live simulators can be guaranteed by the connection of the tactical data links which are Link-11B and ATDL-1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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