基于AFSIM的智能对抗学习训练接口的制作方法

本发明聚焦于人工智能与建模仿真交叉，具体涉及一种基于afsim高级仿真框架的智能对抗学习训练接口及操作方法，该技术深度融合了分布式仿真引擎、智能体行为建模、强化学习和机器学习算法集成等多项技术。其核心在于通过构建一个高效的闭环训练环境架构，为人工智能模型，特别是多智能体在复杂对抗场景下提供信息通讯，旨在解决传统智能模型与afsim仿真平台交互过程中面临的诸多难题，显著提升系统的开发效率、灵活性与可扩展性。

背景技术：

1、近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习和强化学习在决策智能领域的突破性进展，利用ai算法为仿真平台中的作战实体（如飞机、舰艇、导弹等）赋予智能决策能力，已成为仿真技术发展的重要方向。通过构建智能对抗学习训练环境，使ai智能体在高度逼真的虚拟战场中进行大规模对抗训练，能够高效地催生和验证新型战术战法，为智能指挥决策系统提供核心能力支持。

2、然而，在当前的技术实践中，将ai算法与afsim这类专业仿真平台进行深度融合面临诸多技术挑战：

3、首先，存在显著的系统集成壁垒。afsim作为一个复杂的专用仿真系统，其原生开发环境与当前主流的ai算法开发框架存在较大差异。研发人员难以直接利用python这一ai领域的主流语言，高效地访问afsim的仿真资源并进行数据交互。虽然afsim提供了丰富的api接口，但这些接口并非专为ai训练场景设计，导致在实现实时态势数据同步和低延迟控制指令传输方面存在较大困难。

4、其次，缺乏专为ai训练设计的标准化数据接口。在智能对抗训练过程中，需要实时获取包括平台位置、姿态、速度、传感器状态等多维度的态势数据，同时需要对平台行为、仿真进程和组件状态进行精确控制。现有技术解决方案中，缺乏统一的接口来实现：1）平台坐标位置、经度、纬度、高度等地理信息的标准化获取；2）平台在不同坐标系下的速度、姿态、加速度等运动状态的一致性查询；3）传感器工作状态等组件信息的实时监测。这导致ai模型难以获得完整、准确的战场态势信息，影响决策质量。

5、第三，控制指令体系不完善。智能行为模型需要向仿真环境发送多种类型的控制指令，包括：平台移动到某位置、平台变速到某一速度等平台行为指令；开始/暂停/继续仿真等仿真控制指令；传感器工作参数调整等组件控制指令。现有接口缺乏对这些指令的标准化封装，导致控制精度低、响应延迟大，难以满足智能对抗训练对实时性和准确性的要求。

6、最后，系统的可扩展性和灵活性不足。不同的ai训练任务可能需要访问不同的态势要素或发送特殊的控制指令，现有技术解决方案缺乏对态势要素自定义和扩展的支持，以及控制指令类型的灵活扩展机制，这大大限制了系统在不同训练场景下的适用性。

7、基于afsim的智能对抗学习训练接口基于训练环境支撑框架为智能模型集成和训练提供仿真支撑环境，从而实现态势感知、行为决策和决策评价信息等的输入输出，训练环境支撑框架支持python语言开发，提供python环境下的sdk能够集成基于python开发的智能模型，从而可在系统中应用第三方的深度学习和机器学习算法。

8、支持智能行为模型状态查询，可查询的要素包括：平台的类别与名称、获取平台世界坐标位置、获取平台经度、获取平台纬度、获取平台高度、获取平台在不同坐标系下的速度、获取平台在不同坐标系下的姿态、获取平台在不同坐标系下的加速度、传感器工作状态等，并支持态势要素的自定义和扩展，并对智能行为模型进行指令控制，可控制的要素包括：平台行为指令：平台移动到某位置、平台朝某一高度移动、平台转到某一朝向、平台变速到某一速度、平台朝某一位置移动、平台沿着某一路径移动；仿真控制指令：开始/暂停/继续/停止仿真、仿真速率、当前仿真时刻向前跃进、逻辑仿真结束时间。

9、综上所述，本领域迫切需要一种创新的接口技术方案，能够有效解决afsim仿真环境与ai训练框架之间的集成难题，提供标准化、可扩展的态势查询和控制指令接口，为智能对抗学习训练提供高效的技术支撑。

技术实现思路

1、(一) 技术方案

2、训练环境支撑框架设计理念：能够自定义获取的数据种类以及控制指令，控制指令的种类包括仿真控制指令、平台行为指令、组件控制指令、图形绘制指令等，训练环境支撑框架提供数据通信接口以传输态势查询或指令控制数据，数据通信接口支持采用grpc协议和dis协议实现，能够确保python环境下的算法与引擎时间同步。智能对抗学习训练接口具备两种应用模式：智能体训练模式和智能博弈对抗模式。

3、智能体训练模式：智能模型/算法通过智能对抗学习训练接口获取实时态势数据，支撑智能模型/算法调试运行,根据反馈结果不断迭代调整智能体的策略参数，实现算法收敛和性能优化。1）开始仿真：调用仿真系统控制的通信接口enginestart的start，启动仿真回合，指定仿真回合使用的想定文件、仿真倍率；2）单步推进：调用仿真系统控制的通信接口enginestep的step，单步推进仿真引擎，完成数据交互；3）决策生成：调用智能算法计算通信接口decision的getdecision，将调用参数作为智能算法的输入，计算输出作为生成的决策；4）循环控制：根据单步推进结果，决定进入下一个单步循环或者结束当前仿真回合。进入下一单步循环时调用通信接口enginestep的step继续单步推进，结束当前仿真回合时调用通信接口enginestop的stop结束仿真回合开启下一仿真回合。

4、智能博弈对抗模式：仿真推演系统调用训练完成的智能模型，在仿真环境参与博弈对抗，实现对抗过程中的自主决策。智能模型在被仿真引擎推进后，在每一帧获取仿真态势，调用智能模型服务的通信接口decision的getdecision，得到智能算法输出的决策结果。

5、想定编辑拓展功能接口设计：想定编辑软件扩展功能以源代码的方式随想定编辑软件代码一起编译，整合到想定编辑软件中，支持json 格式数据的存取、解析与序列化，集成至afsim仿真平台想定编辑器的数据类型列表，配套可视化编辑窗口与语法校验功能，依托 wsfjsonobject 类，按逻辑步长采集可按间隔为afsim仿真平台仿真步长的整数倍或事件触发采集两种模式，精准收集装备状态位置、速度等、目标态势等、环境信息等多维度数据，采集结果直接以wsfjsonobject 实例存储，在afsim仿真平台想定编辑器中新增grpc通信配置 脚本块，支持可视化配置grpc接口参数，配置参数与afsim仿真平台想定文件绑定存储，为通信链路建立提供前置支撑。

6、态势查询接口设计：用于智能行为模型状态查询于态势动态数据收集，可收集查询的要素包括：平台的类别与名称、获取平台世界坐标位置、获取平台经度、获取平台纬度、获取平台高度、获取平台在不同坐标系下的速度、获取平台在不同坐标系下的姿态、获取平台在不同坐标系下的加速度、传感器工作状态等，并支持态势要素的自定义和扩展。

7、指令控制接口设计：用于支撑对智能行为模型进行指令控制，可控制的要素包括：平台行为指令：平台移动到某位置、平台朝某一高度移动、平台转到某一朝向、平台变速到某一速度、平台朝某一位置移动、平台沿着某一路径移动；用于支撑对仿真过程进行指令控制，可控制的要素包括：仿真开始/暂停/继续/停止仿真、仿真速率、当前仿真时刻向前跃进、逻辑仿真结束时间；用于支撑对组件模型进行指令控制，可控制的要素包括：传感器工作参数、开关机、图形绘制等；支持控制要素的数据种类和控制指令能够根据需求进行自定义和扩展并自动生成对应afsim指控指令脚本。

8、（二）方法流程

9、作战想定编辑步骤：以源代码的方式随想定编辑软件代码一起编译，整合到想定编辑软件中，基于nlohmann/json库开发，支持json 格式数据的存取，依托 wsfjsonobject类，按逻辑步长采集或事件触发采集两种模式，在afsim仿真平台想定编辑器中新增“grpc通信配置” 脚本块。

10、数据通信实现步骤：接收来自训练环境的请求，判断所使用的通信协议是grpc还是dis协议，通过协议适配子单元自适应选择合适的协议并实现必要的数据格式转换。随后，采用心跳检测机制定期检查python算法与仿真引擎之间的连接状态，并通过时钟校准机制确保二者之间的毫秒级时间同步。在高并发场景下，提供数据缓冲区以存储待发送的数据，并实现重传机制，以确保所有数据能够可靠传输。

11、智能体训练配置：首先通过enginestart接口的start方法启动新的仿真回合，并配置所需的想定文件和仿真倍率参数。接着，利用enginestep接口的step方法逐步推进仿真引擎，并在每一步中实现数据交互，以确保智能算法及时获取到最新的态势数据。通过decision接口的getdecision方法，将态势数据输入智能算法，获取其决策输出，并使用enginestop接口的stop方法控制训练回合的循环迭代，从而实现高效的智能体训练过程。

12、推演试验接口单元的实现步骤：仿真引擎在每帧推进后，通过decision接口的getdecision方法获取训练完成的智能模型的决策结果。这一过程确保了智能体在试验模式下能够有效评估其决策能力，为后续的训练与优化提供重要数据支持。

13、态势收集与查询实现步骤：对多种坐标系的数据查询，包括wgs-84、ecef和enu，并实现数据的查询与转换功能。同时，提供同步和异步两种数据获取模式，支持按固定频率或事件触发方式实时获取态势数据。此外，对原始仿真数据进行滤波、插值和格式转换处理，以输出标准化数据供智能算法使用，确保数据的有效性和可用性。

14、指令控制实现步骤：智能算法自动生成所需的afsim控制指令脚本，并通过指令验证单元对生成的控制指令进行语法检查和语义验证，以确保指令的合法性和可执行性。接着，实现指令优先级管理和冲突消解，支持指令的批量处理和原子性执行。最后，通过实时监控指令执行状态，提供执行成功、失败或超时的反馈信息，以确保指令执行的可追溯性和有效性。