R. Strenzke

Aufgrund von Praktikabilitäts- und Kostengründen können in Trainingssimulationen meist nicht alle übungsrelevanten Einheiten bzw. Entitäten durch menschliche Teilnehmer gesteuert werden. Computer-Generated Forces (CGF) dienen als künstliche Übungsteilnehmer oder als Szenarienbereicherung. Sie werden eingesetzt, um Realismus und Trainingsinhalte zu schaffen, ohne zu viel Instruktoren-Personal während der Übung zu binden. Bei der Entwicklung von Simulationen wird das Thema CGF einerseits dadurch komplex, dass die Anforderungen an deren Eigenschaften (insbesondere physikalisches Modell, Verhaltensmodell und Instructor Interface) höchst domänenspezifisch sind, was den Einsatz einer Standardlösung oft unmöglich macht. Andererseits wird es dies auch dadurch, dass realistisches und übungsdienliches Verhalten modelliert werden muss, obwohl die Disziplin der künstlichen Intelligenz noch nicht so weit ist, dass sie als menschlich zu betrachtendes Verhalten generieren könnte. Weiterhin ist das erfolgreiche Zusammenspiel der CGF-Lösung mit dem Rest der Simulationsumgebung unabdingbar. Es müssen also CGF-Tools bzw. Entwicklungsansätze ausgewählt werden, die den spezifischen, domänenabhängigen Anforderungen an das CGF-Verhalten gerecht werden. Dieser Artikel geht auf die verschiedenen domänenspezifischen Anforderungen an CGF ein und zeigt auf, welche Lösungsansätze sich jeweils eignen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden und ein wirksames Training möglich zu machen, ohne zu viele Instruktoren-Ressourcen zu binden.

55. Fachausschusssitzung Anthropotechnik der Deutschen Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.

Book Prospectus

deutsch

14,8 x 21,0 cm, 12 Seiten

DGLR-Bericht, 2013, 2013-01, Ausbildung und Training in der Fahrzeug- und Prozessführung; S.33-44; 2013; Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn

NA

Antropologie

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2013