В работе предложен метод событийной координации двух взаимосвязанных подсистем XR-тренажера: трехканального вибротактильного жилета и оружейного контроллера с инерциальным модулем MPU6050. Метод формализован правилом F: (s, q, c) → u, которое преобразует тип события, вектор ориентации контроллера и контекст состояния сценария в вектор управляющих действий для XR-сцены, оружейного контроллера и жилета; обмен реализован сообщениями JSON/HTTP. Жилет обеспечивает адресную вибростимуляцию по зонам корпуса, а контроллер имитирует отдачу и дым и передает ориентационные параметры в виртуальную среду. Для силовой части жилета разработана расчетная модель токовых и энергетических режимов, связывающая число одновременно активных каналов с мгновенным и средним током и оценкой автономности; согласованность модели проверена схемотехническим моделированием в LTspice. Для MPU6050 сформирован алгоритм обработки, включающий статическую коррекцию смещений, скользящее среднее и комплементарную фильтрацию с α = 0,98. При предварительной квазистатической проверке наблюдавшиеся абсолютные отклонения крена и тангажа составили 1–2°. Поскольку исходные данные не содержат числа измерений, повторов и статистических характеристик серии, этот диапазон не интерпретируется как статистически подтверждённая точность. Динамические режимы, рыскание и сквозная интеграция системы требуют отдельной валидации.
A method for event-driven coordination of two interconnected XR-trainer subsystems – a three-channel vibrotactile vest and a weapon controller with an MPU6050 inertial module – is proposed. The method is formalized by the rule F: (s, q, c) → u, which maps event type, controller orientation vector, and scenario-state context to a control-action vector for the XR scene, weapon controller, and vest; exchange is implemented via JSON/HTTP messages. The vest provides targeted vibrostimulation across body zones, while the controller simulates recoil and smoke and transmits orientation parameters to the virtual environment. For the vest power stage, a computational model of current and energy regimes is developed, relating the number of simultaneously active channels to instantaneous and average current and battery-life estimates; the model's consistency is verified by LTspice circuit simulation. For the MPU6050, a processing algorithm is formed, comprising static bias correction, moving-average smoothing, and complementary filtering with α = 0.98. During preliminary quasi-static verification, the observed absolute pitch and roll deviations ranged from 1 to 2 degrees. Because the source data do not provide the number of measurements, repetitions, or statistical characteristics of the series, this range is not interpreted as a statistically validated accuracy estimate. Dynamic modes, yaw, and end-to-end system integration require separate validation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.