Система управления вибротактильным жилетом и оружейным контроллером XR-тренажера на основе инерциального датчика

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.

1. Реутский И.А., Ведманов Ю.В. Совершенствование и развитие мероприятий по снижению и профилактике травматизма среди военнослужащих. Вестник Российской военно-медицинской академии. 2012;(1):261–265.

2. Евдокимов В.И., Сиващенко П.П., Хоминец В.В. и др. Медико-статистические показатели травматизма военнослужащих Вооруженных Сил Российской Федерации (2003–2019 гг.). Санкт-Петербург: Политехника-принт; 2021. 212 с.

3. Rizzo A.S., Koenig S.Th. Is clinical virtual reality ready for primetime? Neuropsychology. 2017;31(8):877–899. https://doi.org/10.1037/neu0000405

4. Jensen L., Konradsen F. A review of the use of virtual reality head-mounted displays in education and training. Education and Information Technologies. 2018;23(11):1515–1529. https://doi.org/10.1007/s10639-017-9676-0

5. Mahony R., Hamel T., Pflimlin J.-M. Nonlinear complementary filters on the special orthogonal group. IEEE Transactions on Automatic Control. 2008;53(5):1203–1218. https://doi.org/10.1109/TAC.2008.923738

6. Saposnik G., Cohen L.G., Mamdani M., et al. Efficacy and safety of non-immersive virtual reality exercising in stroke rehabilitation (EVREST): A randomised, multicentre, single-blind, controlled trial. The Lancet Neurology. 2016;15(10):1019–1027. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(16)30121-1

7. Seymour N.E., Gallagher A.G., Roman S.A., et al. Virtual reality training improves operating room performance: results of a randomized, double-blinded study. Annals of Surgery. 2002;236(4):458–464.

8. Chittaro L., Buttussi F. Assessing knowledge retention of an immersive serious game vs. a traditional education method in aviation safety. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2015;21(4):529–538. https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2391853

9. Park S.U., Lee H.K., Kim H.B., et al. Wearable interactive full-body motion tracking and haptic feedback network systems with deep learning. Nature Communications. 2025;16(1):8604. https://doi.org/10.1038/s41467-025-63644-3

10. Abad S.-A., Herzig N., Raitt D., Koltzenburg M., Wurdemann H. Bioinspired adaptable multiplanar mechano-vibrotactile haptic system. Nature Communications. 2024;15(1):7631. https://doi.org/10.1038/s41467-024-51779-8

11. Sigrist R., Rauter G., Riener R., Wolf P. Augmented visual, auditory, haptic, and multimodal feedback in motor learning: a review. Psychonomic Bulletin & Review. 2013;20(1):21–53. https://doi.org/10.3758/s13423-012-0333-8

12. Culbertson H., Schorr S.B., Okamura A.M. Haptics: The present and future of artificial touch sensation. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems. 2018;1(1):385–409. https://doi.org/10.1146/annurev-control-060117-105043

13. Botev J., da Silva E.D., Sun N. Haptic Directional Awareness in Virtual Reality. ORBilu. URL: https://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/62719/1/Botev%202024%20-%20Haptic%20Directional%20Awareness%20in%20Virtual%20Reality.pdf [Accessed 22th July 2026].

14. Kravets A.G., Korobkin P.D. Immersive XR System for Law-Enforcement Personnel Training. In: Creativity in Intelligent Technologies and Data Science: 6th International Conference (CIT&DS 2025), 22–25 September 2025, Volgograd, Russia. Cham: Springer; 2026. P. 219–235. https://doi.org/10.1007/978-3-032-14674-8_14

15. Ивойлов А.Ю. О применении МЭМС-датчиков при разработке системы автоматической стабилизации двухколесного робота. Сборник научных трудов Новосибирского государственного технического университета. 2017;(3):32–51. https://doi.org/10.17212/2307-6879-2017-3-32-51

16. Павлов О.В. Определение пространственного положения шлема в нашлемной информационно-управляющей системе. Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018;(9):126–136.