Разработка предложений по корректировке и модернизации возможностей обучающих тренажерных систем и технологий обучения, ориентированных на тактико-огневые тренажеры с элементами подготовки операторов БПЛА

Содержание:

• Введение многомодельной подготовки
• Применение передовых технологий обнаружения и обратной связи
• Искусственный интеллект и адаптивные системы обучения
• Система анализа результатов (After-Action Review – AAR)
• Высокоточное баллистическое моделирование
• Специализированная подготовка операторов БПЛА
• Сетевая интероперабельность и масштабируемость
• Смешанная реальность и дополненная реальность
• Управление обучением
• Заключение

Введение

Современные изменения угроз на поле боя требует принципиально новых подходов к подготовке специалистов к боевым действиям. Интеграция тактико-огневых тренажерных систем с технологиями подготовки операторов беспилотных летательных аппаратов представляет собой ключевую концепцию развития комплексных систем боевой подготовки. В данном докладе предлагаются особые рекомендации разработчикам современных тренажерных систем на основе анализа  технологических решений и передовых практик.

Введение многомодельной подготовки

1.1. Архитектура интегрированных систем

Современная система подготовки должна функционировать на принципе Live-Virtual-Constructive (LVC) объединения:

• Живой подготовки : использование штатных боеприпасов и снаряжения в реальных условиях.
• Виртуальная подготовка : погружение в моделируемые боевые среды с высокой точностью.
• Конструктивная подготовка : компьютерное моделирование взаимодействия сил и средств.

Такая архитектура позволяет организовать подготовку на различных уровнях-от индивидуального бойца до взводно-ротного звена с одновременным взаимодействием операторов беспилотных систем.

1.2. Модульная архитектура ситуаций

Рекомендуется переход к модульным конфигурируемым системам, которые обеспечивают:

• Быстрое переконфигурирование под различные сценарии подготовки
• Простоту обслуживания и замены отдельных компонентов без остановки системы
• Возможность расширения функциональности по мере развития технологий
• Снижение логистических затрат и времени

Модульный подход должен охватывать как физические компоненты (панели управления, внешние элементы управления), так и программное обеспечение (сценарные библиотеки, графические движки).

Применение передовых технологий обнаружения и обратной связи

2.1. Тактильная и кинестетическая обратная связь (Haptic Technology)

Внедрение передовых систем тактильной связи важно для подготовки к реалистичности:

• Моделирование отдачи оружия: использование пневматических идругих устройств для обеспеченя точных характеристик отдачи оружия разных типов
• Виброобратная связь окружающей среды: трансляция звука артиллерийских взрывов, взрывных волн через полы со встроенными динамиками и модульными плитами воздействия.
• Ощущение сопротивления и веса: элементы с переменными сопротивлениями при выполнении тактических манёвров на реальной местности.

Исследования показывают, что интеграция тактильной обратной связи влияет на VR/AR-технологии, что значительно повышает эффективность обучения и обеспечения функций мобильной памяти.​

2.2. Биометрическй мониторинг и оценка производительности

Системы должны интегрировать носимые датчики для идентификации:

• Психофизиологических показателей : частота сердечных сокращений, температура, уровень напряжения.
• Параметров движения : положение стопы, тип стойки, координация движений, скорость движения.
• Биомеханических данных : анализ активации на микроуровне, уровне мышечной усталости.

Эти данные позволяют:

• Выявлять риски травм до их возникновения
• Оптимизировать методы тренировок в соответствии с условиями работы оператора.
• Предоставлять персонализированные рекомендации по совершенствованию техники.

2.3. Системы идентификации без лазера

Переход от традиционных лазерных систем детектирования на бесконтактные сенсорные модули:

• Использование встроенных в оружие или снаряжения дачиков, крепящихся на планки Пикатинни
• Свобода движения без блокировки лазерной траектории
• Поддержка любого типа оружия и тактического снаряжения, включая шлемы с альтернативными целеуказателями.

Искусственный интеллект и адаптивные системы обучения

3.1. Адаптивное управление сложностью

Внедрение алгоритмов машинного обучения для динамической адаптации уровня сложности в режиме реального времени:

• Внутрисценарная адаптация (Внутриадаптивная): система анализирует каждое действие оператора и мгновенно вносит изменения по мере развития сценария.
• Между-сценарная адаптация (Between-Adaptive): система анализирует последующие результаты завершённого сценария и регулирует следующую ступень.

Исследования показывают, что более частичная адаптация (внутри-сценарная) эффективнее для контроля когнитивной нагрузки, особенно для операторов с начальным уровнем подготовки.

3.2. Искусственный интеллект для генерации сигналов и принятия решений

Системы должны использовать ИИ для:

• Генерирование реалистичного направления : воздушные и наземные цели, реагирующие непредсказуемо на действия оператора.
• Адаптационная тактика действий противника к тактическим действиям и навыкам обучаемого
• Имитация чрезвычайных ситуаций: система может инициировать отказы оборудования, ранения товарищей итп, что позволяет развивать навыки принятия решений в стрессовых условиях.

3.3. Прогнозируемая аналитика производительности

Применение моделей машинного обучения для:​

• Прогнозирование боевой эффективности
• Особая подготовка операторов
• Оптимизация индивидуальных траекторий подготовки с целью максимизации результативности каждого специалиста

Система  анализа результатов (After-Action Review – AAR)

4.1. Автоматизированное документирование и анализ

Внедрение продвинутых систем AAR, включающих:

• Автоматическая запись всех параметров движения: участников движения, направления ствола оружия, голосовых команд, визуальных потоков.
• Временная школа с аннотациями: инструкторы могут отмечать ключевые моменты для последующего разбора.
• 2D-тактические карты и 3D-визуализация: Конференция с «взглядом небожителя» (Взгляд Бога) для обзора позиций всех участников.
• Расширенная реальность (Exaggerated Reality) : сочетание 2D и 3D технологий для наиболее убедительного анализа выполнения задач.

4.2. Аналитика производительности по уровням

Системы AAR должны анализировать данные на трех уровнях:

• Индивидуальный уровень: отслеживание действий, решений и результатов каждого обучаемого.
• Уровень экипажа/подразделения: анализ взаимодействия между членами команды, эффективность тактического взаимодействия.
• Уровень части: общий уровень выполнения боевых задач, результаты дисперсии.

4.3. Интеграция биометрических данных в AAR

Включение в анализ всех данных:

• Отслеживание глаз и головы: определение точек, уделяется внимание  во время всех этапов  тренировки.
• Анализ сердечного ритма: уровень стресса и напряжения в критические моменты.
• Оценка последствий: выявление признаков усталости или перегрузок, влияющих на действия и принятие решений.

Высокоточное баллистическое моделирование

5.1. Реалистичные физические модели

Системы должны включать детальное моделирование:

• Точные баллистические характеристики каждого типа боеприпаса
• Факторы окружающей среды: температура, давление, влажность воздуха, скорость и направление ветра.
• Эффекты гравитации и сопротивления воздуха для каждой дистанции
• Особенности оружия: учёт установок прицелов, баланс и положение оружия, техническое состояние.

Такая точность критична для того, чтобы навыки, полученные при тренровках на тренажере, полностью переносились на реальное боевое оружие.

5.2. Интеграция с функцией управления боевой информацией

Необходимо соответствие с боевыми информационно-управляющими цепями (БИУС) для:

• Обмена данными о обстановке между тренажером и звеном управления
• Синхронизация характера действий различных видов оружия в единой боевой сценарной среде
• Поддержки реалистичного взаимодействия наземных и воздушных объектов

Специализированная подготовка операторов БПЛА

6.1. Интегрированные симуляторы управления БПЛА

Системы подготовки операторов БПЛА должны включать:

• Станции управления, точно воспроизводящие интерфейсы собственных систем управления полётом.
• Полный спектр режимов автономного управления: от ручного пилотирования до полной автономизации миссий.
• Создание, редактирование и корректировка плана полёта непосредственно во время выполнения тренировок
• Управление инструментом: моделирование работы оптико-электронных систем, разведывательного оборудования, управления средствами сброса итд

6.2. Сценарии и возникающие ситуации

Подготовка должна включать обучение:​

• Поиску и захвату целей в различных условиях реальной боевой работы
• Планирование маршрутов с учетом ограничений по топливу и дальности связи
• Действия при отказе  оборудования: потеря сигнала управления, отказ одного из двигателей/пропеллеров, критический разряд батареи.
• Анализ результатов и подготовка отчётов о выполненной миссии.

6.3. Интеграция с наземными подразделениями

Система должна обеспечивать:

• Синхронизацию действий операторов БПЛА с наземными средсвами в едином симуляторе
• Обмен информацией в режиме реального времени: видеонформаця от БПЛА, целеуказание, координаты позиций целей итд
• Тренировка взамодействия.

Сетевая интероперабельность и масштабируемость

7.1. Стандарты интероперабельности

Системы должны соответствовать международным стандартам по обеспечению:

• HLA-совместимости (архитектура высокого уровня): интеграция с другими тренажёрами и симуляторами системы подготовки.
• DIS-протоколов (Распределенное интерактивное моделирование): поддержка подготовки сети между географическими удаленными точками
• Открытых API: Возможность подключения компонентов систем и технологий без нарушения структуры

7.2. Масштабируемая архитектура

Система должна допускать:

• Одновременную подготовку от одного оператора до подразделения
• Быструю добавление новых АПК
• Иерархическая структура управления 

Смешанная реальность и дополненная реальность

8.1. Технология дополненной реальности (AR)

Внедрение AR-системы для:

• Тренировки в таких условиях с применением внешних целей в физическом окружении
• Создание цифровых двойников отдельных объектов (зданий, военных объектов) для проведения повторов операций.
• Система идентификации движений и позиций: наблюдение каждого участника, отслеживание свола оружия…

8.2. Фотореалистичные виртуальные окружения

Необходимо использовать:​

• Высокоточные 3D-модели, отображающие местность на основе спутниковых приборов и топографических карт.
• Динамические сценарии: погода, освещение, дымка, пыль, артиллерийские взрывы.
• Масштабируемые LED-экраны с поддержкой разрешения 4K и полной цветопередачей для видеоизображения высокой точности.

Управление обучением

9.1. Система управления тренировками (Training Management System — TMS)

Внедрение интегрированной TMS для:​

• Управление базой данных обучающихся: отслеживание хода обучения оператора, квалификационные уровни …
• Проектирование собственных программ подготовки на основе начальных уровней квалификации и целевых показателей
• Предоставления мгновенных отчётов и обратной связи через интерфейс управления, доступные инструкторам из любого места

9.2. Стандартизация показателей качества

Система подтверждает:

• Сравнение результатов между операторами и подразделениями на основе унифицированных метрик
• Отслеживание соответствия ожидаемым показателям боевых результатов
• Автоматизация процесса сертификации при выполнении требуемых показателей

Заключение

Реализация этих предложений обеспечивает повышение эффективности боевой подготовки, сокращение времени подготовки к боевым операциям, минимизацию риска травматизма в процессе обучения и, что наиболее важно, повышение боевой эффективности при выполнении боевых задач.

1. https://lasershot.com/simulators-military/
2. https://www.marinecorpstimes.com/news/your-marine-corps/2024/01/02/new-in-2024-marines-field-new-more-realistic-shooting-simulators/
3. https://yugantaka.com/integrated-defence-training-solutions/
4. https://armyrecognition.com/news/army-news/2025/guardiaris-offers-realistic-tactical-training-with-samt-and-jltv-trainers-at-idex-2025
5. https://www.lineofdeparture.army.mil/Journals/Army-AL-T/AL-T-Archive/Spring-2025/Reality-Check/
6. https://www.v-armed.com/military-media/
7. https://www.axis-simulation.com/axis-flight-simulator-redesign-1/
8. https://www.corys.com/en/a-next-generation-simulator-for-the-usnrc-an-innovation-by-nrc-and-corys/
9. https://www.takeaway-reality.com/post/vr-military-training
10. https://stepscan.com/military-training-and-virtual-simulation/
11. https://groundedcuriosity.com/utility-of-biometric-assessment-tools-in-the-army-training-system/
12. https://gtri.gatech.edu/newsroom/improving-military-training-machine-learning-and-ai
13. https://www.guardiaris.com/training-simulation/small-arms-systems
14. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10013456/
15. https://www.teachfloor.com/blog/ai-adaptive-learning
16. https://www.tribe.ai/applied-ai/adaptive-learning-ai-beyond-basics
17. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12321347/
18. https://www.mak.com/mak-one/apps/vr-engage?view=article&id=206&catid=2
19. https://thesystemsthinker.com/emergent-learning-in-action-the-after-action-review/
20. https://www.evalcommunity.com/career-development/after-action-review-aar/
21. https://www.saab.com/newsroom/stories/2024/april/the-full-sensory-experience-welcome-to-the-future-of-military-training
22. https://monch.com/guardiaris-shows-next-generation-of-advanced-military-training-simulators-at-idex-2025/
23. https://www.bvpservice.by/en/catalog/autonomous-simulator-training-unmanned-aerial-vehicle-operators-apparatov
24. https://balticviper.com/drone-pilot-training-courses-for-military-security-enterprise/
25. https://www.tonex.com/training-courses/target-acquisition-with-electro-optical-imagers-modeling-and-simulation/
26. https://www.fscafrica.com/wp-content/uploads/2025/10/TACTICAL-DRONE-OPERATOR-BROCHURE-2026-1.pdf
27. https://t1g.com/tactical-drone-training/
28. https://www.navair.navy.mil/node/15781
29. https://en.wikipedia.org/wiki/Simulation_Interoperability_Standards_Organization
30. https://www.inveristraining.com/virtual-training/military-virtual-tactical-small-arms-training-marksmanship/fats-ar/
31. https://www.controleng.com/five-proven-methods-to-boost-operator-competency-with-simulator-training/
32. https://tecknotrove.com/what-to-consider-when-investing-in-an-advanced-training-simulator/
33. https://hii.com/news/nellis-warfighters-to-begin-training-on-next-gen-f-35-simulator-in-2025/
34. https://eudroneport.com/drone-training/
35. https://cominthesky.com/en/drone-pilot-training/
36. https://apps.apple.com/be/app/unifly-operator/id1490239396
37. https://www.unifly.aero/blip/
38. https://nautilus-intl.co.uk/service/weapon-simulation/
39. https://clarityconsultants.com/blog/simulation-training-best-practices
40. https://www.naval-technology.com/news/dset-2025-a-tour-of-military-simulation-training-systems-2/
41. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08995605.2024.2377884?src=
42. https://www.saab.com/markets/slovakia/editorial-articles/training-interoperability2
43. https://cyberleninka.ru/article/n/a-personalised-optimising-level-adaptation-ola-difficulty-algorithm-for-scenario-simulations-in-professional-vr-simulators/pdf
44. https://www.atlantasmarine.com/training-courses/defender-advanced-tactical-operator-course-atoc/
45. https://learningforsustainability.net/post/after-action-reviews/
46. https://pe.gatech.edu/courses/threat-radar-systems-advanced
47. https://www.saab.com/newsroom/stories/2024/december/training-for-the-new-threat-from-above
48. https://elearningindustry.com/ai-powered-adaptive-learning-ushering-in-a-new-era-of-education-in-2025
49. https://www.mecs-press.org/ijisa/ijisa-v16-n2/IJISA-V16-N2-3.pdf
50. https://www.cs-soprasteria.com/en/offerings-solutions/simulation-training/training-simulator/