·38·兵工自动化OrdnanceIndustryAutomation2023-0642(6)doi:10.7690/bgzdh.2023.06.008基于Gym与FlightGear的AI模拟飞行训练平台搭建刘剑超1，董斐1，林亚军1，俞艺涵1，姚杰2(1.中国人民解放军91475部队，辽宁葫芦岛125000；2.中国人民解放军92543部队，山西长治046000)摘要：针对AI模拟飞行研究，提出应用平台Gym与Flightgear模拟飞行软件相结合，构建AI模拟飞行训练平台。通过平台优化，可不断增加飞行动作的难度系数，重新设计奖励机制与神经网络，实现由AI操控模拟飞行软件向AI反馈训练数据的交互闭环。训练结果验证了该训练平台的有效性。关键词：模拟飞行；强化学习；FlightGear；Gym平台中图分类号：TJ85文献标志码：ABuildingofAISimulationFlightTrainingPlatformBasedonGymandFlightGearLiuJianchao1,DongFei1,LinYajun1,YuYihan1,YaoJie2(1.No.91475UnitofPLA,Huludao125000,China;2.No.92543UnitofPLA,Changzhi046000,China)Abstract:AimingatthehighresearchsignificanceofAIsimulationflightresearch,itispointedoutthattheapplicationplatformGymiscombinedwithFlightgearflightsimulationsoftwaretoconstructanAIsimulationflighttrainingplatform.Throughplatformoptimization,thedifficultycoefficientofflightactioncanbecontinuouslyincreased,andtherewardmechanismandneuralnetworkcanbedesignedtorealizetheinteractiveclosed-loopfeedbackoftrainingdatafromAIcontrolsimulationflightsoftwaretoAI.Thetrainingresultsverifytheeffectivenessofthetrainingplatform.Keywords:flightsimulation;reinforcementlearning;FlightGear;Gymplatform0引言模拟飞行训练具有数据素材量大、评分标准明确的特点，与强化学习向来具有较高的契合性[1]。目前基于强化学习的ALPHA系列模拟飞行智能体不断在新闻中出现，具有较高的研究意义。Gym强化学习研究平台由OpenAI公司研发，为目前较为通用的AI研究平台。平台基于Python语言搭建，为降低强化学习的学习门槛，平台中对强化学习中较为繁琐的算法部分进行了高度包装，显著降低了编程难度；但由于系统兼容性问题[2]，Gym官方只提供部分小游戏的AI训练支持，如过山车、平衡杆等，为适应所需的仿真软件开展强化学习研究，必须构建自己的训练平台。Flightgear(FG)为目前认可度较高的模拟飞行软件，软件开源程度高，便于获取飞行数据并下达飞行指令。如果能够将强化学习应用到该游戏中去，...
