Dizertační práce

UNIVERZITA OBRANY
FAKULTA VOJENSKÉHO LEADERSHIPU
MODEL AUTOMATICKÉ IDENTIFIKACE PROSTORŮ
VHODNÝCH PRO PROVEDENÍ LÉČEK A PŘEPADŮ
A MOŽNOSTI JEHO IMPLEMENTACE V SYSTÉMECH C4ISR
AUTOMATIC IDENTIFICATION MODEL OF AREAS SUITABLE FOR AN
AMBUSH AND THE POSSIBILITIES OF IMPLEMENTATION
INTO C4ISR SYSTEMS
DIZERTAČNÍ PRÁCE
DOCTORAL THESIS
AUTOR PRÁCE
npor. Ing. Ondřej LITVAJ
AUTHOR
VEDOUCÍ PRÁCE
pplk. doc. Ing. Jan MAZAL, Ph.D.
SUPERVISOR
BRNO 2015
PROHLÁŠENÍ AUTORA
Prohlašuji, že dizertační práci „Model automatické identifikace prostorů vhodných pro
provedení léček a přepadů a možnosti jeho implementace v systémech C4ISR“ jsem
zpracoval samostatně a vyznačil v ní všechny prameny, které byly při zpracování použity.
Jsem seznámen s tím, že se na moji práci vztahují práva a povinnosti vyplývající ze zákona
č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně
některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů.
Souhlasím se zpřístupněním své práce pro studium v prostorách Univerzity obrany.
V Brně dne 29. 5. 2015
npor. Ing. Ondřej LITVAJ
2
PODĚKOVÁNÍ
Touto cestou chci poděkovat všem, kteří svými návrhy, radami a připomínkami přispěli
k vypracování dizertační práce, zejména školiteli pplk. doc. Ing. Janu MAZALOVI Ph.D.
za odborné vedení a panu doc. Ing. Zdeňku FLASAROVI CSc. za čas a vědomosti, které mi
věnoval a předal. Dále děkuji své rodině a partnerce za jejich trpělivost, obětavou podporu
a motivaci při zpracování disertační práce.
3
BIBLIOGRAFICKÁ CITACE
Litvaj, O. Model automatické identifikace prostorů vhodných pro provedení léček a přepadů
a možnosti jeho implementace v systémech C4ISR. Dizertační práce. Brno: Univerzita obrany,
Fakulta vojenského leadershipu, 2015. 129 s. Vedoucí dizertační práce doc. Ing. Jan Mazal,
Ph.D.
4
SOUHRN
Dizertační práce zpracovává problematiku hodnocení prostor pro potřeby provedení léčky
nebo přepadu do modelu zefektivňující proces identifikace prostor v neznámém prostoru
vhodných pro provedení vybrané taktické činnosti
Pokud je možné zrychlit a optimalizovat proces identifikace vhodných prostor při plánovacím
procesu, dojde k tím k zvýšení informačního toku pro zajištění vyšší úspěšnosti zadaných
úkolů. Možnost identifikace prostor rozkrývá více než jednu variantu použití. Těmi hlavními
jsou určování prostor pro realizaci léček a opačný proces přípravy jednotky na místa s větším
rizikem padnutí do léčky.
Dizertační práce je členěna do na sebe navazujících kapitol vyplývajících z logiky řešení dané
problematiky. První část řeší vymezení a analýzu problematiky vycházející z důkladné rešerše
odborné literatury. Vymezení základních východisek bylo založeno na průzkumu soudobých
systému řešící podobnou nebo blízkou problematiku. Analýza se zakládá na potřebách velitelů
při výběru prostoru k provedení léčky vycházející z vojenských publikací, doktrín a konzultacím
s odborníky v dané oblasti. Poslední částí analýzy je seznámení s možností zdrojů digitálních
dat, nad kterými má identifikace probíhat. Významná část práce se zabývá procesům
zpracování a zprostředkování podkladů pro hodnocení prostor. Navrhnutému řešení
a následné zpracování do softwarové podoby popisují závěrečné stati uvedené ve výsledcích
dizertační práce.
Použití modelu je ověřeno experimenty virtuálního i reálného provedení s následným
vyhodnocením. Pro podporu dizertační práce je ve formě přílohy uveřejněn funkční
programový kód v jazyce C++.
KLÍČOVÁ SLOVA: model, identifikace, léčka, přepad, viditelnost, vícekriteriální hodnocení
5
SUMMARY
The dissertation thesis deals with the ways how to evaluate areas for execution of an ambush
or a raid. Additionally, it implements the results of this process to the model for identification
suitable areas for execution of the selected tactical activities
If it is possible to accelerate and optimize the process of identifying suitable areas within
planning process, it will increase the flow of information to ensure greater success of
assignments. There are more possible outputs of this work. The main one is to identify areas
for implementation of an ambush. The second one is a reversed process of localizing the areas
with higher risk of falling into the trap.
The dissertation is divided into successive chapters taken from the logic of this issue. The first
part addresses the identification and analysis of the issue, based on a thorough literature
search. Defining the basic assumptions is based on a survey among contemporary used
systems. The analysis is based on the needs of commanders in the selection area to carry out
ambushes based, then military doctrines and publications and consultations with experts in
the field.
The last part of the analysis is to become familiar with digital data sources over which it has
carried identification. A significant part of the work deals with the processes of mediation and
processing of data for space evaluation. Suggested solution of the issue as well as its software
transcription are described in the final subsections of the dissertation among results.
Thought out model is verified by both virtual and real experiments, followed by proper
evaluation. Genuine code of the software in C ++ is part of supplements.
KEY WORDS: model, identification, ambush, raid, visibility, multi-dimensional assessment
6
OBSAH
OBSAH .........................................................................................................................................7
ÚVOD ..........................................................................................................................................9
1
VYMEZENÍ A ANALÝZA ŘEŠENÉ PROBLEMATIKY ...............................................................10
Analýza léček a přepadů ............................................................................................11
Východiska ke zpracování ..........................................................................................13
Přehled moderních informačních systémů ................................................................15
Geografická data dostupná v AČR ..............................................................................19
Přehled publikací, které se zabývají řešenou problematikou ....................................25
Dílčí závěr ...................................................................................................................27
2
CÍL DIZERTAČNÍ PRÁCE ......................................................................................................29
3
VĚDECKÉ METODY ZKOUMÁNÍ..........................................................................................32
4
VÝSLEDKY DIZERTAČNÍ PRÁCE S UVEDENÍM NOVÝCH POZNATKŮ ...................................34
Kritéria hodnocení léčky a přepadu ...........................................................................34
Vizuální pokrytí prostoru zájmu .................................................................................38
Identifikace vhodného prostoru pro smrtící zónu .....................................................48
Model identifikace prostorů léček a přepadů............................................................73
Implementace modelu do aplikační knihovny ...........................................................92
Použití aplikace se systémy C4ISR ..............................................................................98
Experimentální ověření funkčnosti ..........................................................................100
Dílčí závěr .................................................................................................................110
5
KONKRÉTNÍ ZÁVĚRY A MOŽNOSTI VYUŽITÍ VÝSLEDKŮ DIZERTAČNÍ PRÁCE ...................112
Návrh na využití pro oblast výuky ............................................................................112
Návrh na využití vědy a výzkumu .............................................................................112
Návrh na využití ve vojskové praxi ...........................................................................113
ZÁVĚR ......................................................................................................................................114
7
Seznam použitých zkratek ......................................................................................................116
Citovaná literatura ..................................................................................................................118
Seznam obrázků ......................................................................................................................124
Seznam diagramů ...................................................................................................................127
Seznam kódů ...........................................................................................................................127
Seznam tabulek .......................................................................................................................129
Seznam příloh .........................................................................................................................129
8
MOTTO
Válka je příliš vážná věc, než aby se přenechala vojákům.
Georges Clémenceau
ÚVOD
Bojiště 21. století vyžaduje stále rychlejší a přesnější rozhodování velitelů jednotek při řízení
veškeré taktické činnosti, včetně provádění léček a přepadů. Na orgány velení jsou kladeny
vysoké požadavky vycházející z pragmatického přístupu k vojenským operacím zakládajících se
na myšlenkách, efektivněji využít dostupné operační sily s dosažením stejného nebo lepšího
výsledku.
Nezanedbatelným aspektem jsou i vysoké hodnoty životů a zdraví vojáků nasazovaných
v zahraničních operacích. Proto je v novodobých operacích důležité zajistit přesné splnění
úkolů při minimálních ztrátách na lidských životech a s vynaložením co nejnižších nákladů.
Jedná se o snahu docílit maximální efektivnost všech zapojených prostředků do operace.
Armády celého světa využívají různé systémy pro podporu rozhodovacího procesu. Informační
a řídící systémy přispívají k zabezpečení spolehlivého souběhu všech činností probíhajících
v průběhu vojenských operací. Výsledkem je efektivní informační zabezpečení vojenských
jednotek při vykonávání taktických úkolů za každých podmínek.
V současné době je problematika efektivnosti do značné míry řešena informačními systémy,
jejichž výkon trvale narůstá. Vhodně aplikovaný systém, pokrývající požadovanou oblast, může
snížit náklady i vytíženost prostředků. Příklad zmiňované teorie je aplikován a popsán v článku
[50] nebo [48]. Snížení zátěže orgánů velení je dosažitelné pomocí správně vytvořených
systémů pro efektivní aplikaci zmiňovaných prostředků.
9
1 VYMEZENÍ A ANALÝZA ŘEŠENÉ PROBLEMATIKY
Dizertační práce se zabývá problematikou podpory velení a řízení při provádění (a v případě
potřeby i eliminování) léčky a přepadu v prostoru zájmu. Podporu rozhodovacího procesu
velitelů je účelné řešit prostřednictvím soustavy metodologických nástrojů, automatizací
dílčích rozhodovacích procesů a adaptací uživatelského rozhraní pro optimalizaci a řešení
operačně-taktických úloh (se zaměřením na analýzy prostoru operace ve vybraném spektru
taktických činností).
Jak ukazují zkušenosti z nedávných i současných ozbrojených konfliktů, zvyšují se nároky na
bojové jednotky a jejich velitele. Rozvoj problematiky počítačové podpory rozhodovacího
procesu proto může významně přispět k usnadnění práce velitelů. Tato skutečnost vychází
z pokračujícího rozvoje vojensko-technologických odvětví a také ze snižování rozpočtů většiny
armád. Důsledky tohoto trendu vytváří tlak na zvyšování efektivity vojenských informačních
systémů s cílem přispět k udržení současných schopností vojsk, i při snížených investicích do
resortu obrany. To vede k hledání inovačních přístupů pro zlepšení klíčových procesů na všech
stupních. Jako jednu z mnoha oblastí, která skýtá v současnosti prostor pro zásadní inovace
a zvyšování efektivity, je oblast velení a řízení na taktickém stupni. Konkrétněji se jedná o
oblast podpory velitelského rozhodování, která byla dosud poněkud opomíjena, a etablovaly
se v ní zejména empiricko-intuitivní přístupy.
Optimalizace podpory rozhodování velitelů se skládá z velké množiny dílčích problémů
zasahujících do oblasti vícekriteriálního rozhodování, teorie her, teorie pravděpodobnosti,
operačního výzkumu, teorie grafů, lineární algebry, matematické analýzy a dalších.
Samostatné vícekriteriální rozhodování je zásadním podpůrným prvkem při vedení operací v
neurčitém prostředí. Funkčnost podpory tohoto rozhodování je mimo jiné postavena na
přesné analýze prostředí [22].
Soudobé informační systémy (viz 1.3) dovolují uživatelům získávat informace v reálném čase.
Národní nebo mezinárodní databáze, popisující zemský povrch, zprostředkovávají nepřeberné
množství dat pro analýzy prováděné v neznámých prostorech. Problematika analýzy leteckých
snímků je popsána v [42]. Se zvyšující se rozlohou urbanizovaných prostorů je při plánování
operací naprosto nezbytné řešit analýzu zastavěných prostorů. Touto problematikou se
zabývá [33]. V přímé souvislosti s identifikováním prostorů nastávající činnosti je nutné
ověřování rizik, spočívající v hodnocení podmínek v zastavěných prostorech. V příspěvku [44]
10
je řešena problematika srovnávání entit s doktrinálními předlohami a následným odvozením
rizik v oblasti vojenské operace.
V současnosti se počítačová podpora využívá v čím dál více oblastech vojenských činností.
Spojení výpočetní techniky s plněním vojenských cílů není nijak výjimečné, ale stále spadá do
oblasti mimo přímou podporu rozhodování velitelů v bojových operacích. Matematické
modelování složitých bojových situací, podporující systémově rozhodovací proces velení, bylo
vyzkoušeno již v šedesátých letech minulého století. Jednalo se o období studené války, kdy
se s poměrně velkým úsilím experimentovalo s vývojem značně rozsáhlého matematického
aparátu na obou stranách válečného prostoru. Prvotní modely vycházely z velmi
aproximovaných předpokladů a racionalitu chování vybraného operačně-taktického elementu
se snažily zpracovávat pouze v obecné rovině. Postupy vytvářené v šedesátých letech nemohly
pojmout komplexnost rozhodovacího „bojového“ problému do takové míry, která by
splňovala vysoké nároky alespoň na informační vstupy potřebné pro reálné rozhodovací
aktivity. Algoritmy a postupy s nejlepší použitelností pro podporu rozhodovacího procesu byly
spíše vhodné jako doktrinální přístupy.
Analýza léček a přepadů
Léčka a přepad jsou taktické činnosti a současně způsoby vedení boje. Cíl obou činností závisí
na stanoveném úkolu.
Léčka je způsob boje mechanizovaných, tankových, výsadkových a průzkumných jednotek,
spočívající ve včasném a skrytém rozmístění jednotky na pravděpodobném směru postupu
protivníka s cílem překvapivě jej napadnout a zničit, zmocnit se zajatců, dokumentů vzorů
výzbroje a materiálu. [7]
Cíly léčky jsou zničení protivníka nebo mu způsobit co největší ztráty za použití minimálních
prostředků, znemožnit protivníkův přesun v čele nebo i v hloubce jeho bojové (operační)
sestavy, získání důležitých informací, dokumentů nebo vzorů bojové techniky. Posledním
cílem je ochrana vlastních jednotek.
Jednotky vedou dva typy léček. První je léčka s přípravou a druhá bez přípravy – okamžitě
zaujímaná. [41]
Přepad je taktická činnost prováděná na nepohyblivý (statický) objekt nepřítele zpravidla
v hloubce jeho sestavy s cílem využití momentu překvapení ke splnění stanoveného úkolu. [7]
11
Cíle přepadu se dělí do tří oblastí. Prvním je napadení objektu nepřítele s cílem jej zničit nebo
poškodit tak aby nebyl dále použitelný. Jako druhé je zmocnění dokumentů, vzorů bojové
techniky nebo zajatců. Posledním je osvobození vlastních jednotek ze zajetí.
Mezi zásady vedoucí k úspěchu přepadu patří jednoduchost, ráznost, rychlost, bezchybná
příprava a hlavně utajenost. Provedení přepadu se odlišuje v závislosti na stanoveném úkolu,
objektu přepadu a vlastní nebo nepřátelské činnosti. Podle zjištěných faktorů se přepad
provádí s využitím bojové techniky nebo pěšky. [41]
Hodnocení situace studiem terénních podmínek [6] je zásadní oblastí zkoumání k řešení
problematiky dané tématem dizertační práce. V následujících odrážkách je výčet základních
kritérií, které popisují jednotlivé úrovně ve vytvářeném multikriteriálním hodnocení velitelů
plánující léčky:

Přístupové a odchodové (ústupové) cesty, vhodné pro přesuny skryté před
zpozorováním nepřítele, případně schopnost zajistit palebné krytí popisovaných
oblastí.

Vhodná místa pro pozorování a velení.
o Stanoviště pozorovací hlídky.
o Stanoviště velitele – místo velení

Pravděpodobné cesty úniku pro protivníka, případně vlastní jednotky.
o Osu opuštění prostoru taktické činnosti.

Výchozí postavení a palebné sektory.
o Shromáždiště při přesunu na začátku a konci taktické činnosti.
o Vhodné rozmístění, aby byl nepříteli znemožněn únik z místa léčky po zahájení
taktické činnosti.

Vlastní rozmístění jednotek pro realizaci léčky a orientační body určující navádění
palebné podpory.
o Smrtící zónu neboli prostor léčky.
o Místo a směr výpadu.
o Pozici zabezpečovací hlídky pro rozdělení sil protivníka.

Místa pro skrytí vlastních jednotek.
o Viditelnost na smrtící zónu.
12
o Možnost kruhové obrany.
o Skrytý přístup před místním obyvatelstvem do příchodu nepřátelských
jednotek.
Po stránce klimatických podmínek musí být zvažován koeficient, ovlivňující schopnosti
jednotek v dané oblasti.

Čas a roční období pro realizaci.
Podmínky musí být splněny nad specifikovanou procentuální hranici úspěšnosti, určovanou
parametry vstupujícími do životního cyklu procesů a funkcí. Jsou reálné dva způsoby vstupu
pro potřebná data. Prvním jsou doporučené hodnoty z doktrín a výcvikových příruček.
A druhým, v případě zhodnocení specifických a odlišných podmínek pro provedení taktické
činnosti, budou hodnoty závislé na podnětech a volbách velitele dané taktické činnosti.
Východiska ke zpracování
Analýzy soudobých technologií a systémů pro velení a řízení, které jsou výchozím podkladem
pro efektivní návrh zkoumaného modelu, vycházely především z odborných článků a materiálů
zveřejněných firmami zabývajícími se problematikou ve vojenské i civilní sféře.
Velitel, jako řídící prvek při přípravě a vedení dané taktické činnosti, zpravidla vychází z
empiricky-intuitivního přístupu zahrnujícího předvídatelnost nastávající činnosti a popisujícího
použití získaných zkušeností za účelem aplikace ověřených postupů z již dříve provedených
operací [3]. Neovlivnitelným prvkem rozhodovacího procesu velitele je schopnost nepřítele
zdokonalovat se a učit se z dříve provedených chyb v přístupu nepřátelské strany. Proto je
účelná aplikace objektivního, exaktně-algoritmického přístupu, který pomocí výpočetní
techniky prokazuje zásadní vliv automatizace dílčích procesů na úsilí a čas nutný pro přijetí
klíčových rozhodnutí. Obrázek 1 znázorňuje relevantní rozvržení faktorů ovlivňujících primární
parametry hodnocené při rozhodovacím procesu. Každý vrchol objektu v grafu je popsán
významovým faktorem a se snižující se vzdáleností od daného vrcholu se zvyšuje i míra využití
přibližovaného faktoru a naopak. Lidský element není vhodný pro zpracování
automatizovaných algoritmů, nicméně byl, je a vždy bude stěžejní pro řízení operací a to
hlavně kvůli nenahraditelnosti a nepopsatelnosti průběhu rozhodovacího procesu. Za účelem
optimalizace rozhodování je proto nutná koexistence obou zmíněných přístupů, které jsou v
13
následujícím textu podrobněji rozebrány. Při dosažení vyváženého synergického propojení
může být dosaženo relativně vysoké efektivity pro dosažení lepších výsledků u zadaných úkolů.
Obrázek 1 Závislost úsilí na čase vytvářené vlivem automatizace
Zdroj: data podle [3], zpracování vlastní
Na soudobém bojišti se v taktických situacích velitelé rozhodují převážně pomocí empirickointuitivního přístupu. Využíval se již od středověku a je především založen na intuitivních
hodnoceních získaných stavových informací, souvislostech historicky podložených, sociálních,
ekonomických, psychologických a dalších faktorech a požadavky pro rozhodování. Celý
rozhodovací proces je nerozlučně propojen s osobností člověka, na jeho vědomostech,
schopnostech a zkušenostech. Člověk (velitel) utváří a modeluje celý průběh činnosti (boje)
tak, aby bylo dosaženo cíleného výsledku. Spolu s vývojem soudobých technologií a rychlostí
získávání a šíření informací se na bojišti zvyšují i kritéria definující efektivní hodnoty výsledků,
ke kterým by měl velitel svým rozhodováním během operace dospět. Proto dochází ke zcela
předvídatelnému posunu. Nahrazením lidského elementu při zpracovávání velkého množství
získaných dat výpočetní technikou dochází k posunu používání moderních nástrojů k hranicím
vědeckého pragmatismu. Stěžejní myšlenkou je rozvoj konceptu C4ISR1 systému, který by
zajistil přenos dat v reálném čase z prostoru bojiště přímo na místa velení a řízení dané
operace. Technologické zabezpečení adekvátní technikou je prioritou v modernizaci
a zvyšování efektivity bojeschopnosti dané jednotky.
1
C4ISR - Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance.
14
Popisovaný empiricko-intuitivní přístup byl základem pro rozhodovací proces velitele
vykonávaného až do současnosti. Provedení zásadních změn v přístupu řízení taktické (bojové)
činnosti (operace), a to postupným přechodem či úplným zavedením výpočetně-technické
podpory v části exaktně-algoritmického přístupu [3], není v dohledné době plánováno. Celá
problematika počítačové podpory v popisované oblasti je relativně novodobým fenoménem.
První pokusy prováděné v druhé polovině minulého století nebyly vhodným vzorem aplikace
výpočetní techniky a to především z nedostatků vyplývajících z komplexnosti datové základny
modelu bojiště, která nezpracovávala dostatečně velké množství kritérií doprovázejících
proces rozhodování. Druhým záporem tehdejších pokusů byly velmi aproximované
předpoklady, ze kterých se vycházelo při definování algoritmických závislostí, mající za
následek neadekvátní úroveň racionality a tím i nepoužitelnost v praxi. Zavedení počítačové
podpory tak, aby se stala součástí obvyklého rozhodovacího procesu, bude problematikou
upínající se na delší časový horizont. V Armádě České republiky není tato oblast příliš
prozkoumanou a uplatnitelnost výpočetních technologií proto získává na hodnotě. Základem
je správné pojetí komplexnosti operačního prostředí, které je ve virtuálním procesu
definováno stavy v reálném čase, vycházejícími z širokého spektra podmínek a řetězců
operačně-taktických analýz podporujících vícekriteriální priority.
Jako úspěšný příklad vývoje a aplikace podpory rozhodovacího procesu velení je v dnešní době
Armáda USA, která své prvenství potvrzuje projektem Deep Green [47].
Přehled moderních informačních systémů
Moderní systémy naplňují obrovským množstvím informací operační střediska, kde jsou dále
tyto informace zpracovávány, interpretovány a zobrazovány na mapách a ve stavových
zprávách. Snímané situace jsou vizualizovány výpočetní technikou a jsou prezentovány na
velitelských stanovištích prostřednictvím vizualizačních pomůcek, mezi které patří monitory
s vysokým rozlišením nebo projektory. Samozřejmostí je i vzdálený přenos důležitých dat
prostřednictvím vysokorychlostních sítí na velké vzdálenosti. Pro realizování doktrinálních
požadavků pro velení a řízení v operacích je nutné do úrovně brigádního úkolového uskupení
velet a řídit, mimo vlastní, také jednotky mezinárodní. [49] Smyslem je co nejlépe vyhodnotit
situaci a předat řídící pokyny a zásadní informace podřízeným nebo nadřízeným stanovištím,
potažmo velitelům, v pohybu nebo při přípravě k nasazení.
15
Pro správnou funkci jakéhokoli analytického či vyhodnocovacího systému je nutné zajistit
správný zdroj informací. Gene Klager ve svém článku [46] popisuje problematiku vývoje
rozsáhlé sítě zabezpečující přenos reálných dat z nepokrytých prostor bojiště v Armádě
Spojených států amerických. V článku je zdůrazněna nutnost kompletního příjmu informací
z prostoru zájmu.
Modernizace informačních systémů se v 21. století stala jednou z nejrozšířenějších oblastí
aplikací výsledků z managementu. Mnoho světových i tuzemských společností se zabývá
vývojem systémů zaměřených na podporu velení a řízení.
1.3.1 Firmy a organizace zabývající se problematikou ve světě
Agentura DARPA2, spadající pod Ministerstvo obrany USA, má za úkol vývoj nových vojenských
technologií. Vytvořila první krok pro pokročilé prvky velení a řízení díky Command Post Of the
Future3. Švédský SAAB4, má ve své produkci Chaka-Landward C2 systém pro kontrolu
a zabezpečení vojenských pozemních operací [29]. Ness Technologies je celosvětovým
dodavatelem služeb v oblasti informačních systémů. Hlavním produktem v oblasti vzdušného
řízení je ADCCS5, viz Obrázek 2.
Obrázek 2 ADCCS
Zdroj: [26][25]
Pro pozemní jednotky firma Ness Technologies distribuuje systém pro podporu a řízení pod
označením Tactical NessControl C4I Systém, viz Obrázek 3.
2
Defense Advanced Research Project Agency - Agentura pro výzkum pokročilých obranných projektů.
Command Post Of the Future – umožňuje vizualizaci operačního prostoru a plánování misí pomocí dynamického
náhledu na důležité zdroje a události [15].
4
Svenska Aeroplan AB.
5
Air Defence Command and Control Systém [25].
3
16
Obrázek 3 Tactical NessControl C4I Systém
Zdroj: [27]
1.3.2 Firmy a organizace zabývající se problematikou v České republice
V České republice je hlavním poskytovatelem v oblasti speciálních informačních
a geografických informačních systémů pro Armádu České republiky společnost Delinfo, s.r.o.
a její systém IS VŘ PozS6. Jedná se o nástroje k podpoře sběru, zpracování, vizualizaci
a distribuci taktických informací ve prospěch všech stupňů velení a řízení. Skládá se ze dvou
komponent, z ASVŘ7 a BVIS8.
Obrázek 4 AS VŘ PozS
Zdroj: [21]
6
Informační systém velení a řízení pozemních sil.
Automatizovaný systém velení a řízení.
8
Bojový vozidlový informační systém.
7
17
Mezi software využívaný na CSTT9 v Brně a ve Vyškově k přípravě vojenských profesionálů
patří OneSAF10 a OTB11. Oba systémy zprostředkovávají a spravují poloautomatické entity
(vozidla, lodě letadla aj.) a simulující jejich chování a interakci na bojišti v distribuované
simulaci. Zmiňované systémy disponují množstvím úrovní věrnosti a podporu vysokého
rozlišení generovaných prostředků, které jsou odvozeny od objektů z reálném prostředí [45].
Systém muže být propojen s jinými živými, virtuálními a konstruktivními simulacemi pomocí
standardu DIS12 nebo HLA13. Pro oba systémy jsou u CSTT k dispozici zdrojové kódy, jejichž
distribuce pro AČR je vázaná tzv. TAA – Smlouva o užití, kterou podepsala vláda USA s firmou
VR Group, a.s., Praha, Univerzitou obrany v Brně a CSTT v Brně.
1.3.3 Řešení realizovaná na Univerzitě obrany
Na Univerzitě obrany byly realizovány dva vizualizační systémy. Na Fakultě vojenských
technologií, katedře komunikačních a informačních systémů, byl vytvořen 3D vizualizační
systém [34] pro potřebu zobrazení dat ze společného bojiště. Systém byl již použit pro
množství rozdílných projektů [1] a realizoval tak značný počet aplikací pro různé operačnětaktické úlohy.
Obrázek 5 3D Vizualizační systém Katedry komunikačních a informačních systémů
Zdroj: [2]
9
Centrum simulačních a trenažérových technologií.
One Semi - Automated Forces.
11
OneSAF Testbed Baseline.
12
Distributed Interactive Simulation.
13
High Level Architecture [8].
10
18
Obrázek 6 Schéma propojení programu NVGClient
Zdroj: [18]
Hlavním faktorem je kompatibilita s programem NVGClient a tím i podpora NVG14. NVGClient
zajišťuje přenos taktických dat mezi NVG službou na zdrojové straně a vizualizačním
softwarem na straně druhé (viz Obrázek 6) [18].
Na Fakultě ekonomiky a managementu, katedře taktiky, byl realizován vizualizační systém pro
podporu dálkově řízených bezosádkových prostředků a simulaci rozdílných analýz v oblasti
vojenské taktiky.
Obrázek 7 Vizualizační systém Katedry taktiky
Zdroj: [3]
Geografická data dostupná v AČR
Nutnou a nedílnou součástí pro modelování operačně-taktických činnosti vojenských jednotek
je práce s geografickými podklady. Při využití informačních technologií je zásadní využití
digitálních dat definujících geografické podmínky v prostoru provedení operace.
14
NATO Vector Graphics – standard pro přenos dat z taktických průsvitek do vizualizačního softwaru.
19
Vojenský geografický a hydrometeorologický úřad dislokovaný v Dobrušce zajišťuje sběr
informací, tvorbu a správu standardizovaných geodetických, kartografických a geografických
podkladů a map a speciálních databází určených pro zabezpečení obrany České republiky.
Geografická služba distribuuje řadu produktů a služeb, které jsou využívány jednotkami,
potažmo útvary AČR na území České republiky i mimo ni [20]:
Produkty:

digitální modely území,

digitální výškopisná data,

rastrové ekvivalenty,

digitální registry geodetických a speciálních geodynamických údajů,

vojenské topografické mapy,

standardizované mapy pro společné operace,

vojenské speciální mapy,

letecké měřické snímky,

vojensko-geografické informace a dokumenty.
Služby:

geodetické zabezpečení AČR,

dálkový průzkum země,

metrologie a speciální geofyzikální monitoring,

geografická podpora štábů AČR,

technická a systémová podpora při zavádění technologie GPS do AČR,

školení a příprava příslušníků AČR v oblasti geografie,

systémová podpora AČR při zavádění standardů v oblasti geografie.
Aplikace:

modulární navigační systém,

katalog geodetických údajů,

software pro prezentaci dat na CD - MAPA ČR,

software pro prezentaci dat na Internetu - IZGARD.
20
Pro získání reálných výsledků z virtualizačních systému jsou nutné dva základní zdroje. Prvním
je digitální model území a druhým jsou digitální výškopisná data. Na základě zmíněných dvou
podkladů je možno vykreslit topografickou mapu, kterou je možné pokrýt leteckými či
satelitními snímky, označovanými jako ortogonalizované letecké snímky15 [52].
Digitální model území, označován zkratkou16 [54], je vektorový model o předem definovaném
rozlišení obsahu. Pro dnešní potřeby se využívá verze DMÚ 25, kterou předcházela verze DMÚ
200 tvořená v letech 1992 – 1994. Převážná většina prvků obsažených v modelu byla v rozlišení
1:200 000 a definovala vodstvo, sídla, rostlinný kryt, komunikace, vedení a hranice. Model byl
popisován souřadným systémem S-4217, který je následně transformován do S-JTSK a WGS 84.
Do roku 1998 byl rozšířen podle Vector Smart Map Level 1. Pro nedostatečné splnění
požadavků byl vyvinut model DMÚ 25. Datový model území vznikající z topografických
podkladů s rozlišením 1:25 000 se začal realizovat již v roce 1993 a byl dokončen v roce 2000.
Model dále prochází pravidelnými aktualizacemi. DMÚ 25 obsahuje 7 tematicky rozdělených
logických vrstev [37]:

vodstvo

komunikace

potrubní, energetické a telekomunikační trasy

rostlinný a půdní kryt

sídla, průmyslové a jiné topografické objekty

hranice a ohrady

terénní reliéf
Logické vrstvy jsou členěny do 20 datových vrstev se specifickou třídou přesnosti (prostorovou
informací) [37]:
1. třída - přesnost do 0,5 m (podrobné polohové body),
2. třída - přesnost do 3 m (stabilní polohopis),
3. třída - přesnost do 10 m (polohopis),
4. třída - přesnost do 20 m (nestabilní polohopis).
15
CIB - Controlled Image Base.
DMÚ – digitální model území.
17
Souřadnicový systém S-42 využívá Krasovského elipsoid a referenční bod je umístěn v Pulkavu [14].
16
21
Obrázek 8 znázorňuje digitální model území DMÚ 25 v okolí Brněnské přehrady. Z detailního
pohledu lze rozpoznat jednotlivé logické vrstvy.
Obrázek 8 DMÚ 25, okolí Brněnské přehrady
Zdroj: [23]
V modelu se využívá geodetického standardu WGS 84 a mimo jiné souřadnicového systému
UTM. Kompletní datový podklad pro území České republiky zabírá okolo 3 GB. V DMÚ modelu
nejsou zaznamenány objekty, které nelze z terénních nerovností zjistit. Mezi ně řadíme
hranice obcí, specifických popisových území nebo např. rozvodí. U některých dat se vyskytuje
částečná duplicita některých grafických dat. U některých objektů, jako jsou budovy nebo vodní
plochy je vyšší míra generalizace.
Pro kompletnost datového modelu území je nutné znát výškový parametr pro určení povrchu
popisovaného prostoru. Výškopisná data jsou obsažena v datovém modelu reliéfu18 [54].
Příkladem vykreslených výškopisných dat je Obrázek 9.
18
DMR – digitální model reliéfu.
22
Obrázek 9 DMR-3, okolí Brněnské přehrady
Zdroj: [23]
Od roku 1965 byl vytvářen nejstarší Digitální model reliéfu 1. generace19 v AČR. Jednalo se o
strojovou mapu, která obsahovala rastr o rozměru pole 1 km x 1 km a výškou daného čtverce
nejvyšším bodem v dané oblasti. Jednalo se o ruční odečítání vrstevnic z map o měřítku
1:200 000. V letech 1992 až 1995 se vytvářel Digitální model reliéfu 2. generace20. V této
pokročilé verzi byla velikost čtverců 100 m x 100 m a poloha čtverce je vztahována
k jihozápadnímu rohu v souřadném systému WGS 84 UTM. Dnes používaný model
s označením Digitální model reliéfu 3. generace21 obsahuje čtverce o stranách 25 m x 25 m.
Přelomová verze digitálního modelu reliéfu verze 2,5 přinesla souběžné označení Digitální
výškopisná data22. V DMR-3 bylo využíváno digitální fotometrie a pro poslední aktualizace
případně metody leteckého laserového skenování výškopisu území České republiky [32]
s rozlišením 10 m x 10 m. Rozdíly verzí 2. až 3. generace jsou znázorněny níže (viz Obrázek 10).
19
DMR-1.
DMR-2.
21
DMR-3.
22
DMR-2,5, také DVD.
20
23
Obrázek 10 Rozdílnost DMR-2 (vlevo), DMR-2,5 (uprostřed) a DMR-3 (vpravo)
Zdroj: [54]
Sloučením digitálního modelu reliéfu 3. generace a digitálního modelu území s rozlišením
1:25 000 získáváme vhodné datové podklady (viz Obrázek 11) pro aplikaci do procesu
plánování a řízení.
Obrázek 11 Spojení DMR-3 a DMÚ 25, okolí Brněnské přehrady
Zdroj: [23]
Od roku 2009 bylo započato zpracování Digitálního modelu reliéfu České republiky
4. generace23. Jejím cílem je definovat výškové parametry pro území České republiky pro
model s přesností 5 x 5 km. V této generaci je využíváno metody leteckého laserového
skenování výškopisu území České republiky [32]. Data získaná zmíněnou metodou jsou dále
analyzována na nalezení jednotlivých odrazů paprsků laserového skenování a následně
transformována do souřadnicového systému UTM-WGS8424 a do výškového systému Bpv25.
Transformovaná data procházejí filtrací, kde dochází k detekci odlišných druhů objektů
zemského povrchu, ale také chybných dat ze skenování (různá cizí tělesa a organické objekty).
23
DMR-4G.
UTM - Univerzální transverzální Mercatorův systém souřadnic [2].
25 Balt po vyrovnání.
24
24
Jednotlivé hodnoty výškových bodů jsou uspořádány do čtvercové sítě 5 x 5 m s úplnou střední
chybou výšky 0,3 m v odkrytém terénu a 1 m v zalesněném terénu [16]. Podle [12] je DMR-4G
vystaven střední chybě v přesnosti a to v položení o 0,15 m pod úrovní trigonometrických
bodů, která je v zásadě homogenní na celém území České republiky. DMR-4G je průběžně
aktualizován podle aktualizací Základní báze geografických dat České republiky [16]. Z dat
pořízených ve stejném období je tvořen Digitálního modelu reliéfu České republiky 5.
generace26. Podobně jako DMR-5G byl tvořen z dat laserového skenování, ale již s přesností
2,5 x 2 km s úplnou střední chybou výšky 0,18 m v odkrytém terénu a 0,3 m v zalesněném
terénu [17]. Kompletní DMR-5G má být vytvořen do konce roku 2015.
Spolu s digitálními modely reliéfu 4. a 5. generace se v letech 2009 až 2013 začal vyvíjet
Digitální model povrchu České republiky 1. generace27. Stejně jako poslední dvě generace
DMR, tak i DMP-1G vychází z dat pořizovaných laserovým skenováním. Model popisuje stavby
a rostlinné pokrytí území České republiky se střední chybou výšky 0,4 m pro objekty s přesně
definovanými hranicemi a 0,7 m pro objekty rostlinného pokryvu [15]. DMP-1G je připraven
pro využití s DMR-5G, proto je distribuován v rozlišení 2,5 x 2 km.
Přehled publikací, které se zabývají řešenou problematikou
Samotná problematika taktické činnosti přepadu a léčky, je oblastí značně rozsáhlou. V zemích
NATO je definována pod názvem Ambush. Pro definování základních a limitujících kritérií,
v kontextu přepadů a léček, je použita pomůcka „Zkušenosti z operací“ [6] zakládající se na
zkušenostech vojáků AČR z misí. Dalším zdrojem je obsáhlá publikace s názvem „Léčka!
Profesionální průvodce pro přípravu a prevenci proti léčce“ [39], vzniklá z několika příruček
pro výcvik průzkumných jednotek Armády USA. Kniha velmi důkladně rozebírá jednotlivé
situace s důrazem na komplexní výklad průběhu z vojenského úhlu pohledu. V neposlední řadě
je nutné zahrnout velmi důležitou komponentu, a to přepady konvojů popisované studií [38],
které jsou častým ohrožením vojáků v zahraničních misích.
Pro inspiraci a rozšíření eventuálních hranic obklopující léčky a přepady je problematika
partyzánského vedení boje, který v převážné většině případů využívá menších útoků ohrožující
nejen cílový subjekt, ale i okolní subjekty, které jsou na cílovém závislé. Část problematiky
26 DMR-5G.
27 DMP-1G.
25
přepadů a léček popisuje Robert Taber ve své knize [40] spolu se spojitostmi k historickým
faktům a předlohám vázajících se na vývoj ve zmiňované tematické oblasti.
Značná část modelování se bude zakládat na pozorování28, které je základním způsobem
získávání informací o pozemním a vzdušném protivníkovi [7]. Výběr pozorovacích stanovišť je
jedním z nejdůležitějších procesů před i při průběhu vybrané taktické činnosti.
V Armádě České republiky jsou velitelům dodávány geografickou službou analýzy viditelnosti.
Jejich výpočet je uskutečňován pomocí komerčního softwaru ArcGIS [31]. Program využívá tří
základní způsoby tvorby analýz viditelnosti, kterými jsou, Line of Sight29, Viewshed30
a Visibility31.
Identifikaci prostor pro provedení léčky a přepadu a následným nastíněním průběhu činnosti
(operace) lze velmi přesně modelovat pomocí výpočetní techniky. Jednou z možností je
postupovat tzv. zpětnou metodou a hledat řešení, které bude dosahovat předem určených
výsledků s velmi vysokou přesností a srovnatelností s reálnými testy v oblasti obecně
definovaných vstupních požadavků [43]. Skutečnost je zapříčiněna dostatečnou mírou
exaktnosti, která je na druhou stranu ovlivňována neurčitostí vyskytující se ve velké míře
hlavně v socio-ekonomické sféře úzce spojované s operačně-taktickými procesy. Modelování
průběhu bojové činnosti do míry, která by splňovala míru srovnatelnosti s realitou, nabývá na
obtížnosti s rostoucím faktorem neurčitosti.
Určení prostorů a upřesnění činností realizovatelných v nich je zprostředkováno
matematickým modelem, který aplikuje metody vytvořené geografickými a taktickými
analýzami. Řešením operačně-taktických úloh je získávána podpora s mírou pravděpodobnosti
pro rozhodování velitelů v průběhu plánování nebo vedení operace a to určováním výchozích
pozic, pozorovacích stanovišť, ideálních os přesunu, s reakcemi na možné krizové situace
a mnohé další. V realizaci analýz se vychází z metod hodnocení bojiště po stránce vojenskogeografické [42], kde dochází k samostatnému víceúrovňovému zhodnocení abstrahované
oblasti. Nejrozšířenějším přístupem k provádění geograficko-taktických analýz je přístup
evoluční, který se dá popsat evolučním procesem známým z biologie. Ačkoli problematika
28 Observation – anglický překlad.
29
Linie viditelnosti [36].
Viditelnost [9].
31
Délka dohledu.
30
26
nemá žádnou spojitost s problémy řešenými v biologii, tak popisovaný přístup byl úspěšně
uplatněn v oblastech lidské činnosti, a to nejen technologického, ale i manažerského a jiného
charakteru. Hlavním přínosem je použití iteračního posouzení získaného širokého spektra
cílových stavů a vstupů při řešení daného problému.
Dílčí závěr
Rychlý vývoj a rozvoj technických, výpočetně-podpůrných a rozhodovacích prvků v oblasti
operačně-taktických procesů v armádách NATO je základním motivačním klíčem pro obdobné
úsilí v Armádě České republiky. Rovněž vize Vojáka 21. století potvrzuje nutnost postupného
zavádění moderních prostředků této podpory.
Kapitola popisovala možnosti využití a případnou připravenost pro integraci modelu
automatické identifikace prostor vhodných pro léčku a přepad v dnešních výpočetních
a vizualizačních systémech.
Problematika identifikace prostorů vhodných pro léčky a přepady je velmi obsáhlé. Vytváří
prostor pro realizaci mnoha navazujících komponent. Téma samotné rozšiřuje několikaletý
vývoj výpočetní podpory v oblasti operačně-taktických procesů, řešené na Katedře taktiky.
Oblast řešení přípravy a provedení léčky a přepadů je v tomto tematickém rámci řešena pouze
okrajově. Světové firmy a agentury inklinují k rozšiřování schopností systémů podpory řízení
a velení, avšak jakékoliv výsledné realizace jsou veřejně nedostupné a to i po stránce
vědeckého publikování. Proto srovnávání metod a postupů používaných v popisovaných
systémech je značně drahá, případně nemožná.
Na základě prostudované dostupné literatury je nutno stavět celé modelování na
zkušenostech a doporučeních získaných z praxe. Toto modelování je nutno následně
algoritmizovat. Je více než vhodné ověřovat a využívat části řešení realizované na Univerzitě
obrany, a to jako podpůrné prostředky při vývoji nebo jako komponenty vhodné k rozšíření.
Na vysokých školách toto téma není řešeno na potřebné vojenské úrovni, a jak již bylo
zmíněno, firmy nezveřejňují podklady jejich systémové řešení.
Analyzovány byly datové zdroje, které je možné použít pro operačně-taktické výpočty
prováděné výpočetní technikou. Pro účely realizace aplikace vycházející z modelu řešeného
v této práci bude využit Digitální model reliéfu 3. generace s přesností čtvercové sítě o straně
27
10 m a Digitální model území 25. Využití prostředků o stupeň nižších, než jsou v dnešní době
dostupné, je zapříčiněno již zpracovaným rozhraním a knihovnou funkcí pro práci
s geografickými daty v jazyce C/C++ a i přítomnost dat na uložištích Univerzity obrany.
V části podpůrných vizualizačních systémů, realizovaných na Univerzitě obrany, jsou popsány
prostředky, které jsou dostupné v rámci spolupráce mezi jednotlivými fakultami nebo
katedrami a je na ně možné aplikovat výstupy z vytvořené aplikace a tím testovat případné
propojení se systémy C4ISR. Proto také volba 3D vizualizačního systému tvořeného na Katedře
komunikačních a informačních technologií byla založena na možnostech a zkušenostech
s touto aplikací. Vizualizační systém pokrývá všechny potřeby vyžadované pro zobrazení
vygenerovaných výsledků na základě modelu, který je tématem této práce. Zásadním bodem
pro napodobení reálného systému C4ISR 3D systémem vizualizačním je již úspěšné testování
schopností pro nasazení v reálném vojenském cvičení v prostorech vojenského újezdu
Hradiště.
Výpočetní podpora procesu plánování pro taktickou činnost přepadu a léčky není v Armádě
České republiky řešena. Literatura nebo dokumentace popisující danou problematiku není
veřejně dostupná a nedá se získat z korporátních produktů. Lze odůvodněně předpokládat, že
by velitelům velmi usnadnil rozhodování nástroj pro identifikaci léček a přepadů. Vyvstává
proto požadavek vytvořit matematicky model, který by bylo možné automatizovaně používat
ve výpočetní technice a tím poskytnout pomoc velitelům jednotek, připravujícím léčky,
přepady a jiné obdobné taktické činnosti.
28
2 CÍL DIZERTAČNÍ PRÁCE
Cílem dizertační práce je vyvinout matematický model automatizovaně hodnotící prostory
pro provedení přepadu a léčky.
Pro naplnění hlavního cíle je zásadní splnit nutné dílčí kroky (dílčí cíle):

Najít kritéria pro identifikaci prostorů léčky a přepadu.

Vytvořit matematický model identifikace prostorů léček a přepadů.

Vyvinout aplikační knihovnu implementující navržený model.

Volba vhodného vizualizačního systému pro zobrazení výsledků modelu.

Vyzkoušet dosažené řešení v simulovaných nebo reálných podmínkách.
První dílčí cíl Nalezení kritérií pro identifikaci prostorů léčky a přepadu je rozebírán ve stati 4.1.
Dílčí cíl Vytvoření matematického modelu identifikace prostorů léček či přepadů je rozdělen
do tří statí 4.2, 4.3 a 4.4. Stať 4.5 pokrývá třetí dílčí cíl Vyvinutí aplikační knihovny
implementující navržený model. Ve stati 4.6 je splněn předposlední dílčí cíl Volba vhodného
vizualizačního systému pro zobrazení výsledků modelu. Stať 4.7 popisuje poslední dílčí cíl
Vyzkoušení dosaženého řešení v simulovaných nebo reálných podmínkách.
Omezující podmínky
Práce vychází z komplexní oblasti zkoumané na Katedře taktiky. Vzhledem k četnému
provázání léčky a přepadu s vykonáváním základních druhů boje a ostatních taktických
činností, je důležité pro potřeby tvorby modelu vyloučit aspekty působení ostatní sil, které by
mohly ovlivnit provedení léčky.
Model nebude závislý na rozmístění nepřátelských nebo vlastních jednotek. Vyhodnocení
bude vycházet z geografických dat o terénu, kritérií definujících léčku nebo přepad a zadání
operátora zodpovídajícího za vstup dat do modelu.
Model nemá za úkol upřesňovat rozmístění jednotlivých vojáků a vázat se na následné
možnosti provedení taktické činnost. Cílem je zhodnotit reálné možnosti prostoru podle
zadaných vah kritérií zpracovaných v modelu.
29
Matematický model a algoritmy vycházejí z geografických podmínek České republiky. Do
výpočtů nejsou zavedeny optimalizační procesy pro vymezení extrémních jevů, vycházejících
z velkých relativních převýšení.
Model nebude počítat s různým zbraňovým vybavením jednotek. Palebné možnosti budou
zobecněny pro použití střelné zbraně s maximální účinnou délkou střelby 400 metrů. Ověření
různých palebných prostředků zachází mimo rámec možností zkoumání tématu dizertační
práce. Pro jednorázové (v léčce) použití jiných palebných prostředků, z důvodu zastavení
nepřátelské jednotky při vjezdu do smrtící zóny, je abstrahováno jako cíleně směrovaná
a nezbytná činnost, která nekomplikuje použití zobecněných parametrů zbraní v modelu.
Ačkoli práci práce zmiňuje závislost na počasí, ročním období a času dne, není reálné v jejím
rámci řešit veškeré závislosti, které vyplývají z tak komplexní problematiky. Dalším elementem
je náročné zpracování přírodní vlivů spolu s nekompletně naplněným datovým modelem
území, které by muselo být nahrazeno uživatelským vstupem pro úpravu dat všech objektů
přítomných v prostoru zájmu.
Protože se léčky provádí i na jednotky složené z motorových vozidel, model a jeho fyzikálněmatematická podstata vychází pouze z obecných dat o zobecněné entitě představující vozidlo.
Není hlouběji počítáno se změnami těžiště, uložením náprav kvůli hnacím silám a mnoho
jiných.
Při řešení volby pozorovacích stanovišť není v modelu uvažována problematika komunikace
mezi příslušníky jednotky provádějící taktickou činnost. Model může uvažovat viditelnost mezi
jednotlivými pozorovateli jako směrodatné kritérium, ale protože nebude určováno přesné
rozmístění ostatních účelových skupin provádějících léčku, není možné kritérium aplikovat
v plné šíři.
Model neřeší problematiku manévru nepřátelské jednotky pro nalezení optimální cesty pro
aplikaci modelu. Pro vhodné použití aplikovaného modelu je nutné nalézt možné trasy po
komunikacích mezi předem zadanými body. Protože problematika je velmi komplexní, její
řešení je limitováno na vyřešení základního zdroje dat, na kterých bude testován model.
Model má být definován pro identifikaci prostorů léček a přepadů. Protože obě taktické
činnosti jsou spolu úzce spjaty a odlišují se pouze interpretaci kritérií pro hodnocení, je
modelem řešena převážně problematika identifikace prostorů léček. Protože léčka je založena
30
na taktické činnosti směrované na pohybující se cíl, při implementaci modelu do aplikační
knihovny a při následném experimentu dochází k efektivnímu využití matematického aparátu
na velkém počtu relativních míst výskytu nepřítele. U přepadu nedochází k identifikaci
vhodného prostoru, ale k ověření již zvoleného, čímž je získána procentuální vhodnost jeho
volby, není však pokryto hodnocení možností ověřených modelem.
Rozsah aplikovatelnosti je určen podmínkami realizace taktické činnosti. Proto je použitelnost
a i následný experiment sestavován pro jednotku o velikosti čety.
Z důvodu tvorby matematického modelu a následně aplikační knihovny implementované
ve vizualizačním systému, je nutné provádět průběžné ověřování v reálných podmínkách.
Z vyplývající vyšší potřeby na experimentální ověření bude primárně soustředěna pozornost
na virtuálně prováděna cvičení, která jsou výrazně jednodušší a proveditelnější.
Model je úzce závislý na datech získávaných z Digitálního modelu území 25. Pro hodnocení
některých podmínek není možné ověřit plnou funkčnost aplikovaného modelu, protože
digitální modely nejsou ve všech částech České republiky plně kompletovány. U dat výšky lesů
nebo šířky komunikací se vyskytuje problém nezadaných dat v databázi. Proto experimentální
ověření nemůže posuzovat plný rozsah možností modelu.
31
3 VĚDECKÉ METODY ZKOUMÁNÍ
K dosažení cíle dizertační práce jsou využity odpovídající metody vědeckého zkoumání.
Jednotlivé části dizertační práce se liší ve struktuře i v použití metod vědecké práce. Metody
deskripce a abstrakce prolínají celou prací. [51]
Metody analýzy a syntézy jsou kombinovány s induktivními a deduktivními metodami, s tím
že analytická metoda představuje jednu z klíčových teoretických metod používaných v oblasti
problematiky softwarového inženýrství. Použití dané metody bude mít uplatnění zejména ve
fázi návrhu řešení složitých úloh (problémů) pro detekci kritérií definujících základní priority
pro hodnocení variant. Úlohy jsou rozloženy na soustavu dílčích podproblémů,
charakteristických určitou tematickou jednotností a nižší komplexností, která vyváží podmínky
pro jejich přímou řešitelnost. Pomocí syntetické metody bude realizován naopak inverzní
proces, který měl za cíl definovat vazby mezi klíčovými procesy a integrovat jednotlivá dílčí
řešení do systémově funkčního celku. Součástí analýzy bude zjišťování možných priorit
kladených na jednotlivé vrstvy hodnocení modelu.
Metody indukce a dedukce budou využity při zpracování teoretické části práce, zejména při
analýze současného stavu řešené problematiky a návrhu aplikace a implementace široké škály
algoritmů při řešení vybraných operačně-taktických úloh a problémů. Induktivní metoda bude
využita např. při analýze současného stavu řešené problematiky, kdy, v rámci zkoumání dílčích
faktorů souvisejících s konkrétními variantami a přístupy k modelování operačně-taktických
činností, budou formulovány obecné závěry o možnostech jejich využití. Deduktivní metoda
tvoří fundamentální základ celé práce a bude využita zejména při odvození nebo návrhu řešení
vybraných úloh a algoritmů, kdy z počátečních obecných znalostí a faktů o konkrétním
problému budou vyvozeny závěry, odvozeny modely a vztahy vedoucí k řešení.
Metoda komparace bude využita v analytické části při porovnávání parametrů vizualizačních
systémů pro následnou aplikaci částečných nebo závěrečných řešení s cílem jednoduchého
zobrazení výsledků. V řešení dizertační práce bude aplikována na srovnávání úspěšnosti
pokrytí požadavků na jednotlivá sezení a následně na srovnání jednotlivých variant oproti
ostatním úspěšným.
Stěžejní metodou, předpokládanou pro samotné modelování podpory pro rozhodování
velitele, je uvažována metoda vícekriteriálního hodnocení variant, řadící se mezi metody
32
operačního výzkumu. Vícekriteriální rozhodování je specifickým případem, kdy si rozhodovací
subjekt vybírá optimální variantu řešení z více možných. Předpokládá se konečný počet
rozhodovacích variant s
kardinálními informacemi. Každá varianta se bude skládat ze
specifického množství kritérií, díky kterým bude docházet k výpočtu výsledného
procentuálního splnění kladených podmínek.
Volba vah je podstatná pro definování důležitosti jednotlivých kritérií. Obecným stanovením
vah se v řešené problematice rozumí, subjektivní ohodnocení používaných kritérií podle
individuálních potřeb velitele. Metoda bodovací zajistí přidělení kardinální informace mezi
kritéria, která budou popsána nejen pořadím, ale i o kolik je každá varianta důležitější od
předchozí. Váhy pro bodování musí být normované a horní hranice udělených bodů je 100.
Nevýhodou metody je poměrně vysoké zatížení zadavatele. Ale při algoritmizaci bude vytížení
přeneseno na funkční prvek cyklicky se opakující.
Metoda matematického modelování bude využita zejména při návrhu řešení dílčích
podproblémů vybraných operačně-taktických úloh. Mezi hlavní řešené problémy spadá
vhodné hodnocení komplexních variant a aplikování výsledků do procesu zpracování
a vyhodnocení. Dílčí části problému budou podrobeny procesu vývoje matematického
modelu, jehož cílem bude abstrahovat ze systému nepodstatné vlastnosti a vztahy a zachovat
ty, které jsou klíčové pro řešení úlohy. Při návrhu řešení jednotlivých matematických modelů
budou použity metody z oblasti problematiky teorie grafů, dynamického programování,
matematické analýzy, lineární algebry a dalších odvětví.
Metoda experimentu slouží k ověření správnosti a vhodnosti základních postupů a přístupů
při řešení dílčích procesů vybraných úloh pomocí naprogramované aplikace. Využití dané
metody lze pojmout například v hodnocení pragmatického výsledku aplikační části práce, kde
dojde k ověření míry optimalizovatelnosti daného řešení. V průběhu implementace modelu
do algoritmů, budou experimentálně ověřovány dílčí výsledky. Experiment v dizertační práci
bude zahrnovat komplexní prověření získaného řešení a to cestou simulace bojové situace na
učebně SimLab, kde budou vojáci-velitelé používat softwarovou podporu při simulované
činnosti v aplikacích VBS232, a cvičením v reálném prostoru. Výběr jednotlivců bude záviset na
možnostech spolupráce s odborníky a vojáky se zkušenostmi taktické činnosti léčky a přepadu.
32
Virtual Battle Space 2.
33
4 VÝSLEDKY DIZERTAČNÍ PRÁCE S UVEDENÍM NOVÝCH POZNATKŮ
V kapitole je postupně rozebráno zpracování jednotlivých cílů s ohledem na jejich
posloupnost. Zásadním a tudíž prvním bodem jsou kritéria, která byla použita jednotlivě v
dílčích modelech.
Problematika modelu identifikace prostorů vhodných pro léčku a přepad je z důvodu
komplexnosti rozložena do následujících částí:

Vizuální porytí prostoru zájmu.

Nalezení vhodného prostoru pro smrtící zóny.

Model identifikace léčky a přepadu.
Následně je řešena problematika použití matematického modelu v konkrétním řešení spolu
s propojením do vizualizačního systému:

Implementace modelu do aplikační knihovny.

Propojení knihovny s vizualizačním systémem.
Všechny výpočty a práce s geografickými daty je vztahována na geodetický standard WGS 84
a souřadnicový systém UTM.
Kritéria hodnocení léčky a přepadu
Kritéria jsou definována v závislosti na teoretických i praktických potřebách velitelů při
hodnocení prostorů při volbě oblastí pro přípravu léček a přepadů. Stať popisuje zásadní body,
které jsou následně řešeny v modelu a implementovány do softwarového řešení. Kritéria jsou
rozdělena do dvou tematických celků, ze kterých také vychází realizace stati 4.2 Vizuální
pokrytí prostoru zájmu a 4.3 Identifikace vhodného prostoru pro smrtící zónu. První popisuje
problematiku týkající se určování pozorovatelských stanovišť pro vybraný prostor. Druhý celek
řeší aspekty vyplývající z určování vhodné smrtící zóny. Témata byla konzultována se
specialistou v daném oboru a vycházela z poznatků uvedených v literatuře [6] a [41]. Stať je
pojata komplexně a zahrnuje i body vyloučené omezujícími podmínkami.
4.1.1 Viditelnost prostoru
Problematika volby pozorovatelských stanovišť podle míry viditelnosti na vybraný prostor je
položena na kritériích znázorněných v diagramu (viz Diagram 1).
34
Komunikace
Vzdálenost mezi pozorovateli
Četnost
Určování polohy pozorovatele
Počasí
Čas dne
Dohled
Roční období
Prostředky a schopnosti
Částečně stínící
Závislost na objektech nad terénem
Kompletně stínící
Okolí prostoru zájmu
Cílový prostor
Umístění uvnitř prostoru
Okolní prostor
Diagram 1 Kritéria pro určování pozorovatelských stanovišť
Zdroj: vlastní
Vhodné vzdálenost mezi pozorovateli při určování jejich polohy vychází ze dvou eventuálních
předpokladů. Pozorovatelé by mohli v různých situacích využívat visuální komunikace, která
určuje maximální vzdálenost a viditelnost z bodu na bod mezi danými stanovišti. V případě
většího počtu pozorovatelů není zapotřebí dodržet viditelnost každého s každým, ale
postačuje, že existuje alespoň jedna reálná optická komunikační trasa. Opačnou, minimální
vzdálenost určuje četnost výskytu pozorovatelů v určité oblasti. Musí být zajištěno, že nebude
více pozorovatelů blízko sebe.
Při definování dohledu a tím i nejzazšího bodu, který může jednotlivý pozorovatel vidět, je
nutné vzít v úvahu možnosti lidského oka spolu s prostředky pro jejich zlepšení a aktuálními
podmínkami pro šíření světla. Základní podmínky pro šíření světla vyplývají z aktuálního
ročního období, hodiny a počasí.
Při ověřování viditelnosti se na terénu vyskytují objekty z digitálního modelu území, které jsou
při zobecnění definovány jako překážka, přes kterou nelze vidět. Při rozdělení všech objektů
podstatných pro hodnocení viditelnosti, jsou získány dvě skupiny. První, která za všech
podmínek tvoří na 99% neprůhlednou vrstvu, její součástí jsou například budovy, a druhá,
neprůhledná pouze za určitých podmínek nebo naopak pouze snižující procento průhledu. Do
35
této skupiny spadají lesní plochy, které například u vzrostlých jehličnatých lesů spolu s větším
průměrným rozestupem mezi stromy a krátkou vzdáleností mezi pozorovatelem a cílem,
netvoří neprůhlednou vrstvu. Pozorovatel i přes lesní překážku může vnímat zásadní události
spojené s pohybem nepřítele.
Obrázek 12 Rozdíl v průhlednosti lesních ploch při pozorovatelské činnosti
Zdroj: Internet
Pozorovateli může být zadána i vedlejší, případně navazující, činnost, která může ovlivňovat
volbu polohy stanoviště. Proto dochází k určení, zda pozorovatelské stanoviště může být i
v oblasti zájmu nebo se musí vyskytovat pouze mimo ni.
Oblast okolo zájmového prostoru je jeho rovnoměrným rozšířením do všech stran a určuje
souřadnice, které mohou být použity pro hledání pozorovatelských stanovišť.
4.1.2 Smrtící zóna
Jako smrtící zóna je označován prostor léčky, kde bude provedena bojová činnost podle [6].
Hodnocení smrtící zóny a prostoru v blízkém okolí se zakládá na kritériích definovaných
v následujícím diagramu (viz Diagram 2).
36
Rozcestí
Kritický bod
Určování prostoru smrtící zóny
Rychlost
Stoupání / klesání
Tvar a délka smrtící zóny
Únikové cesty
Viditelnost ze směru příchodu
Kruhová viditelnost
Širší oblast
Terénní nerovnosti
Přístup do oblasti
Objekty
Diagram 2 Kritéria pro určení smrtící zóny
Zdroj: vlastní
Provedení léčky je závislé na zastavení cíle pohybujícího se po komunikaci. Proto je nutné
hodnotit místo, kde má být tento taktický manévr proveden. Popisovaný bod je nazván
kritickým bodem léčky. Dvěma důležitými faktory jsou rychlost a varianty průjezdu, které bude
mít v kritickém bodě nepřátelská jednotka.
Podle délky nepřátelské jednotky, pro kterou má být léčka připravena, je odvíjena délka
smrtící zóny. Protože léčka nemusí být realizována na rovné komunikaci, je tvar smrtící zóny
přizpůsoben cestě, po které nepřátelský konvoj bude přijíždět do kritického bodu. V takto
definované smrtící zóně je pro velitele relevantní náklon po celé její délce, směrem přesunu
jednotky v léčce. Počet druhotných cest vystupujících z prostoru smrtící zóny je údaj, určující
reálné možnosti snadného úniku. Posledním kritériem k posuzování, přímo závislém na
velikosti a tvaru smrtící zóny, je míra viditelnosti smrtící zóny z trasy, po které jednotka
protivníka přijíždí.
Určování vhodnosti prostoru léčky vychází z podmínek definovaných širší oblastí obklopující
smrtící zónu. Kruhová viditelnost je shodná s viditelností ze zobecněných a optimalizovaných
pozic definovaných ve smrtící zóně na širší oblast. Pomocí určených hranic širší oblasti velitel
hodnotí terénní nerovnosti, jak kompletně v rámci celé oblasti tak se zájmem o překážky blízko
smrtící zóny. Podobným kritériem jsou objekty, lesy, pole, stavby aj., vyskytující se na povrchu
37
širší oblasti. Pro ně je opět směrodatný druh a výskyt v rámci celé oblasti a se zaměřením na
blízké objekty ve smrtící zóně.
Posledním kritériem řešené problematiky je míra rozložení různých přírodních či umělých
prostředku pro krytí v okolí léčky, například lesních ploch, pro nepozorovaný přístup v širší
oblasti prostoru léčky. Tato znalost je důležitá pro hodnocení možností skrytého přístupu nebo
úniku vlastních jednotek do a z prostoru léčky.
Vizuální pokrytí prostoru zájmu
Stať objasňuje problematiku pokrývající část dílčího cíle a to konkrétně vytvoření
matematického modelu identifikujícího prostory léček a přepadů. Výsledky popsané níže
budou ve větší míře uplatněny pro realizaci komplexního modelu řešeného dizertační prací.
Pro zpracovávající se viditelnost prostoru je základním požadavkem nalezení nejmenšího
počtu pozorovatelských pozic tak, aby pokryly maximální část vybraného prostoru. Zásadní je
pokrytí všech definovaných podmínek pro nalezení požadovaných umístění pozorovacích
stanovišť. Od určení počáteční pozice, mezních vzdáleností pro nalezení nových bodů a určení,
zda je možné testovat body uvnitř cílové oblasti. Výběr cílového prostoru spočívá v určení
hraničních bodů definující polygon obklopující danou oblast. Princip hledání pozorovatelských
stanovišť je postaven na faktu využití jedné pozorovatelské pozice jako stanoviště velitele. To
by mělo mít nejlepší pokrytí viditelnosti ze všech nalezených.
4.2.1 Metodika
Nalezení optimálního počtu pozorovacích stanovišť je založena na pravděpodobnostní
metodě simulovaného žíhání. Tímto výběrem dochází k zrychlení celého procesu výběru bodů
v prostoru pro ověřování jejich potenciálu. Kvalita jednotlivých bodů se skládá z
procentuálního zastoupení viditelnosti na vybraný prostor a z indexu popisujícího možné krytí
pozorovatele. Postupným ověřováním dojde k nalezení první optimální pozice pozorovacího
stanoviště s největším podílem viditelných bodů a celkově zkoumaného počtu bodů. Cyklickým
opakováním dochází k nalezení následujících bodů doplňujících viditelnost prostoru
předchozích stanovišť.
Simulované žíhání se inspiruje z fyzikálních zákonitostí žíhání oceli. Při tomto jevu dochází k
postupnému zchlazování rozžhaveného kovu a tím vzniku větších krystalů s menšími defekty.
U matematické funkce je napodobením zajištěno, že metoda nezůstane v lokálním maximu.
38
Pomocí simulování snižované teploty je měněn krok prohledávaného okolí aktuálně
vybraného bodu a pomocí Metropolisova algoritmu bude zaručeno přijetí nového výsledku i
za cenu zhoršení aktuálně nejlepší hodnoty. Algoritmus porovnává pravděpodobnosti změny
při přechodu z aktuálního na nově testovaný vzorek a z nově testovaného na aktuální vzorek.
Proto může nastat situace, kdy bude přijat vzorek s horšími hodnotami, než měl výchozí.
Přijetím vzorku s horšími hodnotami, a tím i mírně nižším výsledkem funkce vhodnosti, je
zvýšena pravděpodobnost dosažení lepších výsledků v globálním měřítku.
Celá problematika je stavěna a testována na mapových podkladech České republiky,
distribuované Vojenským geografickým a hydrometeorologickým úřadem v Dobrušce.
Výškový profil DMR je společně s objekty vyskytujícími se na povrchu popisovaném pomocí
DMÚ využíván procedurou pro výpočet viditelnosti a tím zajišťuje realistické výsledky
použitelné v praxi. Procedura výpočtu viditelnosti využívá metodu plovoucího horizontu, která
zajišťuje rychlé zpracování dané úlohy. Variantou je práce pouze s výškou reliéfu a zanedbání
objektů jako jsou stavby a zalesněné plochy. Tento případ je vysoce nevhodný pro městské
zástavby, ale pro definování pozice s největším
rozhledem v běžně zalesněném prostoru operace je
výsledek použitelný. Při vynechání dat z DMÚ nedochází
k označení zalesněných ploch jako prostor, kde nelze
vidět.
Pozorovatelská stanoviště jsou definována tak, že první
stanoviště je pozice, z které je největší procentuální
pokrytí daného prostoru. Proto je vhodné tuto pozici
využít jako velitelské stanoviště, které nebude součástí
vyznačeného prostoru zájmu. Každý další pozorovatel
má doplnit svým výhledem velitelské pokrytí.
4.2.2 Algoritmizace řešení
Pro nalezení optimálního rozložení pozorovatelských
pozic je použit princip hledání jedné nejvhodnější pozice
za
druhou
(viz
Diagram
3).
Hodnocení
pozic
následujících po první pozici pozorovatele je složitější.
Zásadní rozdíl spočívá ve velikosti a počtu ověřovaných
39
Diagram 3 Proces evaluace
Zdroj: Vlastní
prostorů. Při postupném hledání dochází hlavně k snižování velikosti oblastí, které musí být
ověřovány algoritmem pro zjištění viditelnosti při dalším cyklu.
Na začátku musí být určen počet pozorovatelů, pro které je nutné určit pozice a údaje, které
se mohou lišit v závislosti na druhu aplikace algoritmu. Mezi ně můžeme zařadit vzdálenost,
na kterou mohou pozorovatele vidět, krok rasterizace prostoru a výška očí pozorovatele.
Po nalezení předem zadaného počtu pozorovatelských
pozic se provede závěrečné vyhodnocení prostoru na
skryté oblasti. V průběhu hledání nových pozic je na konci
daného procesu ověřována míra zvýšení vizuálního pokrytí
celého prostoru. Pokud není rozdílová hodnota dostatečně
velká, nastane neplánované přerušení a vyhodnocení
dosaženého výsledku.
Během všech procesů se měří čas průběhu výpočtů bez
podpůrných funkcí vykreslování a grafického znázorňování
průběhu činnosti.
Počátečním
krokem
je
nalezení
první
pozice
(viz Diagram 4). Jedná se o umístění pozorovatele, který
má nejlepší viditelnost na celý prostor zájmu. Pozice je
hledaná v okolí prostoru.
Hlavní podstata spočívá ve zpracování cyklu, kde dochází
k určení nové sousední pozice, výpočtu pravděpodobnosti
přijetí a následné uložení výsledku. Zásadní je proces
simulovaného žíhání, který zajišťuje postupné snižování
vzdálenosti pro nalezení následujícího sousedního bodu
a zároveň s Metropolisovým algoritmem je řešena
pravděpodobnostní
funkce
pro
přijetí
nalezeného
výsledku. Ta je nepřímo závislá na teplotě. Celý vztah pro
Diagram 4 Hledání prvního pozorovatele
Zdroj: Vlastní
pravděpodobnost přijetí lze obecně vyjádřit rovnicí (1).
40
1, f(𝑥 ′ ) ≤ 𝑓(𝑥)
𝑃(𝑥 ← 𝑥′) = {
−|𝑓(𝑥′)−𝑓(𝑥)|
𝑒𝑥𝑝 (
𝑇
P
pravděpodobnost přijetí,
f(x')
vypočítaná funkční hodnota,
f(x)
maximální získaná funkční hodnota.
) , 𝑓(𝑥 ′ ) > 𝑓(𝑥)
(1)
Určení nového bodu, který má být testován, je zajištěno pomocí algoritmu, který řeší
komplexní problematiku náhodného výběru podle specifických kritérií. Výchozí bod je vždy
poslední nejlepší nebo nevhodnější bod, uložený do daného okamžiku. Mezi další vstupní
proměnné ovlivňující nalezení náhodného nejvhodnějšího bodu patří teplota aktuální iterace
a příznak, zda má být bod v oblasti zájmu či ne. Proměnná teploty v daném cyklu je zásadní
pro definici vzdálenosti, do které může být nový bod vyhledáván. Jedná se o přímou úměru,
čím větší teplota, tím větší vzdálenost od výchozího bodu.
Nový náhodně generovaný bod se musí nacházet v okolí oblasti zájmu. Velikost ohraničení je
ve výchozím stavu nastavena o dvacet pět procent oproti původní oblasti. Nalezené
souřadnice jsou dále předány k vyhodnocení viditelnosti. Proces vypočítává míru viditelnosti
z dané souřadnice na polygon popisující ohraničení prostoru zájmu. Výsledná hodnota
popisuje v procentech počet viditelných bodů k celkovému počtu bodů v prostoru.
Závěrečnou fází je srovnání aktuálně navrženého bodu s uloženou nejvhodnější hodnotou.
Pokud bod má dostatečnou viditelnost a díky tomu bude přijat, dojde ke srovnání. Průběžně
dochází k uložení i bodu s nejlepší hodnotou viditelnosti v průběhu celého hledání a to pro
případ, že algoritmus nenalezne v závěru lepší výsledek. V posledním cyklu vyhledávání
proběhne kontrola aktuálního uloženého bodu a bodu s největší viditelností. Závěrečný krok
proběhne s nejvýše dosaženým výsledkem.
Jako základní optimalizace vyhledávání je implementován kontrolní bod, který v případě
dosažení předem definované úrovně viditelnosti přeruší další vyhledávání pro daného
pozorovatele. Optimalizace je aplikovatelná spíše při zanedbání objektů DMÚ, v opačném
případě je dosažení vyššího pokrytí nepravděpodobné.
41
Stejným
principem,
jako
při
vyhledání
první
souřadnice pro pozorovatele, probíhá nalezení všech
následujících pozorovatelských stanovišť (viz Diagram
5). Využívá se stejný postup pro simulované žíhání,
generování následující náhodné souřadnice, funkce
pro přijetí nového vhodnějšího výsledku a zachování
výsledku
nejlepšího.
zhodnocuje
Stejnou
pravděpodobnost
metodou
přijetí
se
se
nového
výsledku.
Hlavní a zásadní rozdíl spočívá v procesu výpočtu míry
viditelnosti. Fáze zpracovávající viditelnost z daného
bodu již nezpracovává kompletně celý prostor zájmu.
Cílové oblasti, nebo přesněji hranice polygonů, které
jsou vstupními parametry funkce viditelnosti z bodu
na polygon, jsou definovány v každém cyklu evaluace
při procesu detekce skrytých oblastí. Testováním více
menších oblastí dochází k snížení časové náročnosti
na
nalezení
bodu
odpovídajícího
požadavkům
z předchozích hledání. Pro každý bod proběhne tolik
cyklů testů viditelnosti, kolik je detekovaných skrytých
prostorů. Na konci každého cyklu se přičte vzniklá
procentuální viditelnost k celkové sumě pro daný bod.
Výsledná
hodnota
je
použita
ve
výpočtu
pravděpodobnosti přijetí a následně, po úspěšném
přijetí, porovnávána s nejvhodnějším a nejlepším
výsledkem.
Při náhodném generování nové souřadnice je
ustanoveno limitování deklarující, že pokud existuje
Diagram 5 Hledání následujících
pozorovatelů
Zdroj: Vlastní
již nalezená pozice pozorovatele z již ukončeného hledání, nesmí nový bod se vyskytovat ve
vzdálenosti rovnající se deseti procentům šířky prostoru zájmu (2).
∀𝑝: |𝑥 ′ −𝑋𝑝 | > 𝐷 ∙ 0,1
42
(2)
X
poloha pozorovatele již nalezeného,
x'
poloha testovaného pozorovatele,
p
identifikátor pozorovatelů (maximální hodnota: počet možných pozorovatelů - 1),
D
šířka oblasti zájmu.
Kritérium vyhází z podstaty nevhodnosti postavení dvou pozorovatelů v příliš velké blízkosti
od sebe. Proto parametr určující onu vzdálenost bude určován podle situace, při které bude
kompletní proces detekce pozorovatelských stanovišť aplikován. Dále je algoritmus
vyhledávání nového bodu limitován dvěmi pravidly. Zaprvé, hledaný bod se nesmí nacházet
mimo relevantní oblast.
𝑃𝑀 = 𝑃𝑉 ± 𝑂
(3)
𝑂 = (𝑃𝑉 𝑚𝑎𝑥 − 𝑃𝑉 𝑚𝑖𝑛 ) ∙ 25%
PR
Relativní prostor,
PV
Vymezený prostor
O
Oblast rozšíření vymezeného prostoru
Velikost oblasti, kde je možné hledat nové pozorovatelské stanoviště, vychází za závislosti na
velikosti vymezeného prostoru pro pozorovní (3). Přitom je relativní oblast definováná tak,
aby vymezený prostor byl umístěn ve středu a byl z každé strany rozšířen o okolí 25%
vymezeného prostoru. Z toho vychází, že celkový relevantní prostor je dvakrát větší než
vymezený prostor.
Druhým omezením je parametr, který je nutné upřesnit při každém vyhledáváni. Ten určuje,
zda může být pozorovatel umístěn i v prostoru, který je cílem pozorování anebo se má
vyskytovat pouze v oblasti okolo pozorované oblasti.
Před kompletním ukončením popisovaného procesu a vrácením nalezené pozice dalšího
pozorovatele, se provede výpočet viditelnosti na celou oblast zájmu z dané pozice a výsledek
se zkombinuje s předchozí dvoudimenzionální maticí popisující viditelnost v celém prostoru.
Následným podílem viditelného počtu a celkového počtu bodů je získána procentuální
viditelnost oblasti ze všech nalezených bodů.
43
Pro
realizaci
cíleného
výpočtu
viditelnosti, používaného od vyhledávání
druhého pozorovatelského stanoviště, je
nutné identifikovat co nejlépe prostory,
které v cílové oblasti nelze vidět
z nalezených pozorovatelských pozic
(tzv. podoblasti). Celý proces je postaven
na
identifikaci
jednotlivých
okrajových
podoblastí,
bodů
seřazení
a sjednocení pod správné identifikátory
a konečné odstranění redundantních
bodů pro vznik co nejjednodušších
polygonů.
Algoritmus detekce skrytých podoblastí
je rozdělen do dvou fází. První fáze,
popisující Diagram 6, řeší připravení
všech okrajových bodů a následné
přiřazení k podoblastem. Diagram 7
popisuje fázi druhou, která zajištuje
kontrolu minimální velikosti a tvaru
podoblasti, odstranění nadbytečných
bodů v závislosti na tvaru okraje
Diagram 6 Výběr skrytých podoblastí – fáze 1
Zdroj: Vlastní
polygonu.
Nalezení okrajových bodů je závislé na okolí testovaného elementu. Pokud má bod alespoň
jeden ze sousedních bodů viditelný nebo se vyskytuje na okraji hranice cílové oblasti, je
označen jako použitelný. Takto vybrané okraje tvoří přesný obrys podoblastí. Následně se
postupně prohledávají označené body a seskupují se podle vzdálenosti mezi sebou. Seskupené
body se ve chvíli uzavření podoblasti ukládají společně se správným identifikátorem pro
následné rozlišení a zpracování v další fázi.
cos 𝛼 =
𝑢∙𝑣
𝑢𝑣
=
𝑢1 ∙𝑣1 +𝑢2 ∙𝑣2
2
√𝑢1 +𝑢2 2 ∙√𝑣1 2 +𝑣2 2
44
(4)
Druhá fáze prochází jednotlivé
okrajové
body
podoblastí
a primárně redukuje počet bodů
popisující daný polygon. Zde se
využívá vzájemné polohy dvou
vektorů (4) vytvořených z třech po
sobě jdoucích bodů.
V každém cyklu se vytváří dva
vektory 𝑢
⃑ a 𝑣 ze tří bodů P, X, Y po
sobě následujících, kde 𝑢
⃑´=𝑋−
𝑃 a 𝑣 = 𝑌 − 𝑃. Při nalezení
odchylky větší, než je přípustná
míra,
dochází
nadbytečných
předcházejícím
k
odstranění
bodů
mezi
bodem
Y
a nalezeným bodem X popisované
podmínky.
Při ukončení úprav podoblasti se
kontroluje velikost a tvar křivky
popisující hranici. Pokud je počet
bodů menší než tři nebo se
Diagram 7 Výběr skrytých podoblastí – fáze 2
Zdroj: Vlastní
hraniční body podobají přímé křivce, dochází k odstranění této podoblasti.
4.2.3 Ověření funkčnosti modelu
Model byl implementován do aplikace programované pomocí programovacího jazyku C/C++
spolu s použitím knihovny MFC33 a OTlibrary, která je vytvářena na katedře taktiky. Aplikace
generuje optimálně rozložené pozice pozorovatelů do maximálního zadaného počtu
uživatelem.
33
Microsoft Foundation Class Library.
45
Obrázek 13 Naznačení průběhu vyhledávání
Zdroj: vlastní
Oblast zájmu je rozdělena do skrytých (červených) a viditelných (zelených) podoblastí. Pro
základní orientaci jsou vykresleny cesty křižující celou oblast. Obrázek 13 zobrazuje
vyhledávání jednoho pozorovatele spolu s vykreslením všech testovaných pozic a následným
modrým označením hranic polygonů podoblastí.
Na druhém obrázku stati (viz Obrázek 14) je znázorněn již kompletní výsledek vyhledávání tří
pozic pozorovatelů v okolí náhodně zvoleného bodu o UTM souřadnicích 33N 626150 5478450
a o velikosti 1 km2.
46
Obrázek 14 Ukázka nalezení tří pozic pozorovatelů a jejich viditelnosti
Zdroj: vlastní
Pro doplnění kompletní představy o relevantnosti získaného výsledku je přiložen satelitní
snímek zachycující oblast vymezenou v ověřovací aplikaci (viz Obrázek 15). Z obrázku je zřejmé
jak moc ovlivňují objekty34 digitálního modelu reliéfu35.
34
35
Stromy, budovy nebo sloupy elektrického vedení.
DMÚ 25.
47
Obrázek 15 Letecký snímek oblasti zájmu
Zdroj: Google maps
Identifikace vhodného prostoru pro smrtící zónu
Stat objasňuje problematiku pokrývající druhou podstatnou část dílčího cíle, která je
podstatnou pro realizaci výsledného modelu. Jedná se o nalezení kritických bodů na ose
přesunu a následný výpočet všech kritérií pro vyhodnocení.
Určení vstupních bodů, na které budou aplikovány matematické postupy k získání relevantních
dat pro následné hodnocení prostoru, bude vycházet ze dvou zdrojů. Prvním je eventuální
lidský element určující vhodnou pozici a druhým je metoda, generující teoreticky vhodné body
podle základních fyzikálních zákonitostí na ose předpokládaného přesunu tak, aby nebyly
závislé na jiných komponentách hodnocení. Postupnou aplikací matematických procesů na
vybrané pozici jsou výsledné hodnoty definující možnosti daného prostoru.
Problematika, řešená níže, se vztahuje k oblasti operačně – taktické činnosti provedení léčky
a přepadu tak, aby dosažené procesy mohly být volně aplikovatelné do řešení a naplnění
dílčího cíle vytvoření modelu identifikace léček a přepadů.
Řešení a realizace je úzce závislá na datech získávaných z DMR a DMÚ, které poskytují
informace vstupující do matematických procesů vyhodnocujících prostory po taktické stránce
věci.
48
4.3.4 Metodika
Určování možností testovaných prostorů vychází ze základních kritérií definujících léčku
a přepad. Mezi ně patří určení kritického bodu, smrtící zóny, střední a širší oblasti. V určených
oblastech jsou provedeny výpočty na zjištění okolních podmínek.
Kritický bod je souřadnice, kde je předpoklad pro zastavení přesunu nepřátelské jednotky
nebo provedení překvapivého útoku (viz Obrázek 16, bod označený bílou tečkou s červeným
obvodem). V daném bodě musí nastat zastavení přesouvané jednotky nebo zaútočení na
statický cíl pomocí předem plánovaných prostředků. Model vychází z předpokladu, že jsou
zadány pozice, mezi kterými se nepřítel bude pohybovat po známých osách přesunu,
zásobovacích komunikacích a v zásadě po trase, respektive po nejkratší cestě, mezi zadanými
stanovišti (viz Obrázek 16, červeně vytažená komunikace, včetně označení směru).
Předpokládá se, že se jedná o pohyb kolových nebo pásových vozidel, v opačném případě
ztrácí smysl z taktického hlediska definovat výpočetní technikou bod omezení pohybu pěší
jednotky na komunikaci. Po vydefinování vhodné trasy pro přesun po komunikaci se provádí
detekce míst, kde dochází ke zpomalení. Tím dochází k získání teoreticky relevantních pozic
pro aplikaci výpočetních operací definovaných v aktuálním modelu. Protože se jedná o pohyb
na komunikacích popisovaných Digitálním modelem území, odpadá kritérium náklonu jako
relevantního ukazatele výrazného zpomalení. Rychlost a její změna s použitím techniky dnešní
doby v průměrném stoupání není tak výrazná, aby byla podstatná pro jinou část než
hodnocení. Dalším a také nejvhodnějším kritériem pro detekci kritického bodu výpočetní
technikou jsou místa s výraznou změnou směru. Z fyzikální závislosti odstředivé a adhezní síly
vozidla je možné odvodit maximální přípustnou rychlost pro teoretické projetí zatáčky (5) [55].
𝑣𝑠 = 11,3 ∙ √𝜑𝛾 ∙ 𝑅
vs
rychlost [km·h-1],
ϕγ
součinitel adheze,
R
poloměr zatáčky.
(5)
Model neřeší hlouběji problematiku projíždění vozidel zatáčkami, proto se nebere v potaz
rozložení váhy na jednotlivé nápravy, resp. kola nebo polohu těžiště vzhledem k vozidlu
a nákladu. Díky popsanému řešení je po dosažení poloměru zatočení a součiniteli adheze pro
daný povrch získána maximální rychlost, která bude brána jako směrodatný ukazatel. Uživatel
může upravit základní hodnotu, pro kterou chce, aby model fungoval. Pro názornou představu
49
jsou přiloženy hodnoty maximálních rychlostí (viz Tabulka 1) odpovídající specifickým
poloměrům a podmínkám na komunikaci.
Tabulka 1 Vyjádření závislosti rychlosti na poloměru zatáčky a součiniteli adheze
Zdroj: [55]
ϕ
0,9
R [m]
1
1,3
1,6
1,9
2,2
3
4
5
6
8
10
13
16
20
25
30
10,7
12,2
13,6
14,8
15,9
18,6
21,4
24,0
26,3
30,3
33,9
38,7
42,9
47,9
53,6
58,7
0,7
0,3
v [km.h-1]
9,5
6,2
10,8
7,1
12,0
7,8
13,0
8,5
14,0
9,2
16,4
10,7
18,9
12,4
21,1
13,8
23,2
15,2
26,7
17,5
29,9
19,6
34,1
22,3
37,8
24,8
42,3
27,7
47,3
30,9
51,8
33,9
0,1
3,6
4,1
4,5
4,9
5,3
6,2
7,1
8,0
8,8
10,1
11,3
12,9
14,3
16,0
17,9
19,6
V modelu je počítáno s předdefinovanou hodnotou 15 km·h-1, které odpovídá zatáčka
s poloměrem přibližně 1,96 metrů. Určením kritického bodu lidským elementem dochází
k přeskočení kroku vyhledávání v modelu. S důrazem na provedení překvapivé léčky je velmi
vysoký předpoklad, že bude kritický bod určen právě velitelem dané operace.
Pro hodnocení prostorů smrtící zóny zahrnuje metodika následující podmínky vycházející
z kritérií hodnocení léček a přepadů:

Tvar smrtící zóny a její přizpůsobená délka.

Index stoupání nebo klesání v oblasti smrtící zóny.

Počet únikových cest ze smrtící zóny.

Úhel případného rozcestí v kritickém bodě.

Definice zobecněných bodů smrtící zóny.

Definování střední a širší oblasti.

Střední oblast,
o objekty vhodné pro krytí,
o výskyt budov a vodních ploch,
50
o terénní nerovnosti.

Širší oblast,
o výskyt civilního obyvatelstva,
o možnost skrytého přístupu jednotek.

Viditelnost smrtící zóny z trasy přibližování.
Dalším krokem je určení smrtící zóny (viz Obrázek 16, černě označený prostor), která začíná
v kritickém bodě a pokrývá délku jednotky přesouvající se po komunikaci. Je nutné znát
předem maximální délku v metrech. Smrtící zóna, díky své délce, musí opisovat trajektorii
trasy, po které jednotka projíždí. Tvar smrtící zóny je opět parametr vhodný pro následné
hodnocení.
Stoupání a z toho vycházející úhel náklonu komunikace je stále nutné vypočítávat pro úsek
smrtící zóny. Pomocí tohoto parametru, indexu stoupání, lze usoudit zhoršení či zlepšení
podmínek pro zastavení jednotky protivníka.
V závislosti na délce nepřátelské jednotky, nebo přesněji konvoje přesunujícího se po
komunikaci, je nutné získat počet přístupových cest, které vedou do nebo ze smrtící zóny (viz
Obrázek 16, příklad další cesty). Jedná se o nejjednodušší cesty úniku, které představují
nutnost zajištění nevyužitelnosti komunikace. Mezi tyto cesty se nepočítá komunikace, po
které nepřátelská jednotka přijela a měla v plánu pokračovat. Je bráno samozřejmostí
zatarasení nebo znemožnění pohybu po těchto cestách.
Parametrem, který je úzce spjat s počtem cest, je přítomnost rozcestí v kritickém bodě a je-li,
tak jaký úhel svírají nejpřímější komunikace. Pokud se jedná o rozcestí, je klíčové, zda dojde
k jistému zastavení prvního vozidla nebo bude prováděno zatarasení, které se může pokusit
nepřátelská jednotka překonat v závislosti na využití neplánované cesty.
51
Obrázek 16 Grafický nákres řešených oblastí v prostoru smrtící zóny
Zdroj: vlastní, podklad: Google maps
Protože nepřátelská jednotka není dělená na jednotlivá vozidla a osoby, ale je zobecněně
chápána jako celistvý prvek rozkládající se v prostoru smrtící zóny, musí být určeny pozice,
které co nejlépe obecně popisují možnosti celé jednotky. Pro tento účel jsou definovány body
na začátku, na konci a ve středu smrtící zóny. V případě dlouhé jednotky protivníka, kdy je
vzdálenost mezi středovým a okrajovým bodem větší než 100 m, jsou určeny dva doplňující
body v úrovni jedné čtvrtiny a třech čtvrtin.
Pomocí rozměru a tvaru smrtící zóny je odvozena poloha střední a širší oblasti. Střední oblast
(viz Obrázek 16, žlutě vybarvená plocha) obklopující smrtící zónu dosahuje rozměrů desítek
metrů. Poměr šířky36 a délky37 rozšiřující velikost smrtící zóny je 8 : 3. Předem definovaná
hodnota je 180 m do šířky a 60 m do délky. Rozměry jsou přičteny k oběma hraničním bodům
a tvoří obdélníkový prostor, který určuje oblast nejpodstatnější z pohledu krytí nebo
maskování při provedení léčky. Druhým podstatným prostorem je širší oblast (viz Obrázek 16,
modře vybarvená plocha). Definované rozsáhlejší okolí smrtící zóny je podstatné pro
rekognoskaci únikových nebo naopak přístupových možností jak jednotek připravujících léčku
nebo přepad, tak nepřátelských jednotek snažících se uniknout. Šířka širší oblasti je zvětšena
o šestinásobek a délka o trojnásobek vůči střední oblasti. Tím je dosaženo rozměrů pokrývající
36
37
Šířka je absolutní rozměr kolmý na směr pohybu jednotky v léčce.
Délka je absolutní rozměr rovnoběžný se směrem pohybu jednotky v léčce.
52
stovky metrů. Parametry, ze kterých vychází rozměry obou oblastí, musí být dostupné pro
úpravu.
Střední prostor je ověřován na terénní nerovnosti a objekty, vegetaci nebo budovy, které se v
něm vyskytují. Procento označující poměr rozlohy objektů a celkového prostoru společně
s druhem objektů představuje proměnnou pro následné hodnocení možností krytí vlastních
jednotek. Míra překážek pro jednotky chycené v léčce vychází z terénních nerovností
detekovaných v kolmém směru vůči rozložení smrtící zóny a udává teoretickou hodnotu
snížení pohyblivosti nepřítele. Úroveň je závislá na velikosti překážek, vzdálenosti od
komunikace a shodnosti se specifickým vzorem terénního profilu (viz Obrázek 17).
Obrázek 17 Vzory mikroreliéfu (zleva: násep, výkop, terénní stupeň)
Zdroj: vlastní
Pro lepší představu jsou v tabulce (viz Tabulka 2) vypsány základní vlastnosti reliéfu, které jsou
limitující pro neomezený pohyb vozidel Armády České republiky [4].
Tabulka 2 Terénní možnosti vozidel AČR
Zdroj: [4], [30]
Vozidlo
T - 72
BVP - 1
P - V3S
T 815 4x4
UAZ
Stoupání [°]
60
30
30
30
30
Klesání [°]
60
30
30
30
30
Příčný náklon [°]
47
46
33
35
36
V neposlední řadě je důležitým parametrem počet objektů vodních ploch či budov, včetně
procenta, které udává, kolik středního prostoru zabírají.
Širší prostor je testován obdobně, ale s odlišnými cíli pro hodnocení. První neznámou je
vyhodnocení oblasti pro skrytý přesun vlastních jednotek do prostoru. Hodnota vychází
53
z poměru zalesněných ploch a obydlených ploch v rámci širší oblasti prostoru. Výskyt lidských
subjektů v širší oblasti lze teoreticky odvodit z počtu budov vyskytujících se v určitém okolí.
Výškový reliéf je využit k hodnocení terénních převýšení, které určuje ztížení manévru úniku
nepřátelských jednotek z prostoru.
Reverzně se ještě ověřuje střední prostor pro viditelnost z cesty, po které by se měla
nepřátelská jednotka přesunovat. Vzdálenost, od které se test provádí, vychází z možností
viditelnosti pro danou chvíli, tedy do jaké dálky je možné vidět. Obrázek 18 představuje
názornou ukázku složení třech pohledů získaných v různých fázích přesunu. Čtvrtý pohled,
s modrým ohraničením, představuje kompletní obraz pokrytí pro velitele, které místa, při
přibližování k místu léčky, nemůže nepřítel zahlednout.
Obrázek 18 Postupná kompletace viditelností s v průběhu přesunu
Zdroj: vlastní
V případě přepadu, kde cesta přesunu nebude definována, nevznikne potřeba pro tento test.
4.3.5
Algoritmizace řešení
Realizace postupů identifikací prostor matematickými operacemi vychází výhradně ze
závislosti na datových modelech reliéfu a území vybraného prostoru pro operaci. Pomocí
knihovny OTlibrary se získává předem známá forma popisující, po všech geografických
stránkách, povrch specifikované oblasti.
54
Úvodním procesem je získání všech potřebných dat od uživatele a zpracování dat digitálního
modelu území do formy vhodné pro vyhodnocování (viz
Diagram 8). Procesy, které pokrývají složitější řešení, budou
v této stati hlouběji řešeny.
Při manuálním zadání kritického bodu dochází k úpravě
a vynechání některých výpočetních kroků, které musí být
provedeny (viz Diagram 9). Úvodní proces zůstává stejný.
Hlavní změnou je zadání bodu, u kterého chce uživatel
ohodnotit okolní prostor. Nutností je, aby vybraný bod byl
na komunikaci nebo alespoň
poblíž
(blíže
popsáno
v zadávání osy přesunu)
a aby byl zadán jedním
bodem směr, ze kterého do
daného
bodu
napadená
jednotka
dorazí.
Pomocí
zadaných
bodů
bude
detekována nejkratší trasa
a body na ní, které jsou
použity
stejně,
automatické
jako
u
Diagram 8 Obecný proces zpracování
dat
Zdroj: vlastní
detekce
kritického bodu38.
Iniciačním krokem je načtení dat od uživatele. Model je závislý
na údajích o nepřátelské jednotce a jiných upřesňujících
Diagram 9 Obecný proces
zpracování dat s manuálním
zadáním
Zdroj: vlastní

informacích o prostředí operace.
Mezi údaje, které musí být pokaždé zadány, patří:

Osa přesunu nepřátelské jednotky,
délka jednotky, pro kterou je léčka připravována.
Údaje zadané výchozí hodnotou, ale s možnou úpravou:
38
Definován dále v textu.
55

Koeficient definující střední oblast,

koeficient definující širší oblast,

maximální přípustná rychlost pro automatizovanou detekci místa léčky,

součinitel adheze.
Osa přesunu je zadávána dvěma body v UTM souřadnicích, které by měly vyjadřovat výchozí
a cílový směr nepřátelského přesunu. Je zřejmé, že určené body nebudou přímo definovat
počáteční a cílovou komunikaci. Proto je definováno blízké okolí bodu, které bude významné
pro budoucí použití v softwarovém řešení. Pro vhodné zobrazování výsledků na mapovém
rastru bylo zvoleno mapové měřítko 1 : 20 000 a odborným odhadem bylo definováno okolí o
poloměru 150 m, které odpovídá 7,5 cm na rastru. Proto i při budoucím použití dotykových
displejů mobilních zařízení bude zajištěno, že uživatel může přibližně určit bod, v jehož okolí
se vyskytuje cílený bod na komunikaci.
Délka, kterou bude definována smrtící zóna, je odvozena od délky jednotky a jejích prostředků,
na které je léčka připravována. Hodnota zahrnuje všechny objekty, které jsou cílem ke zničení,
znemožnění přesunu, získání informací nebo k ochraně vlastních sil.
V modelu jsou zadány výchozí hodnoty proměnných, které bude schopen uživatel měnit podle
vlastní potřeby. Protože každá situace může vyžadovat rozdílné velikosti oblastí, které budou
veliteli operace vyhovovat z pohledu určování poloh pro krytí a přístupových cest pro jeho
jednotku, nebude zadání nových parametrů povinné. Právě velikost koeficientu definujícího
střední a širší oblast bude umožnovat korekci výstupních hodnot z modelu pro následující
hodnocení tak, aby byla brána v potaz například potenciální možnosti skrytí větší skupiny
vojáků v blízkosti smrtící zóny. Mimo jiné je vhodné přizpůsobit, při použití automatické
detekce příhodných bodu, u kterých má být následně aplikovány matematické procesy
modelu, parametry definující rychlost v zatáčce. Prvním součinitelem adheze je přednastavení
na průměrnou hodnotu suchého asfaltu, která může být změněna, podle potřeby a v závislosti
na prostoru operace. Druhým je maximální přípustná rychlost pro automatizovanou detekci
místa léčky, kde již závisí pouze na uživateli, jaká rychlost je pro něj směrodatná k realizaci
zvoleného způsobu zastavení přesunující se jednotky.
Po zpracování všech vstupních informací přichází na řadu načtení dat z digitálního modelu
území. Oblast je specifikována zadaným výchozím a cílovým bodem. Z DMÚ jsou vyžadovány
56
pouze objekty ovlivňující daný taktický manévr. Mezi ně patří komunikace všech druhů, lesní
a travnaté plochy, vodní plochy a budovy. Pro nalezení možné nejkratší cesty je nutné najít
okrajové body cest, které jsou v dostatečné blízkosti zadaných bodů uživatelem. Tím také
dochází k rozdělení na výchozí a cílové body, které budou směrodatné pro následující kroky.
Tabulka 3 Vzorek dat definujících jednu komunikaci spojující dvě rozcestí
objID 394933
id
Souřadnice UTM [m]
[0]
{ x=368920.53380000032, y=5572838.3445999995 }
[1]
{ x=368934.50889999978, y=5572829.7401000001 }
[2]
{ x=368954.30069999956, y=5572804.5778999999 }
[3]
{ x=368977.97510000039, y=5572782.3222000003 }
[4]
{ x=369003.94170000032, y=5572756.9203999992 }
[5]
{ x=369025.88650000002, y=5572743.7974999994 }
[6]
{ x=369062.08430000022, y=5572723.0512000006 }
[7]
{ x=369092.56699999981, y=5572704.4224999994 }
[8]
{ x=369147.32280000020, y=5572675.6327000000 }
[9]
{ x=369193.21019999962, y=5572649.5296999998 }
[10]
{ x=369237.18369999994, y=5572620.0241000000 }
V části, která řeší nalezení nejkratší trasy přesunu, jsou všechny cesty a pěšiny, komunikace
obecně, zpracovány a testovány na nalezení vhodného řešení. Nalezená trasa obsahuje
neuspořádané komunikace, které obsahují seřazené body popisující změny tvaru dané
komunikace (viz Tabulka 3). Získané body souřadnic jsou následně seskupeny do jedné
pomyslné komunikace propojující zadané výchozí body.
57
Proces nalezení pravděpodobné trasy
mezi zadanými body je graficky
znázorněn vývojovým diagramem (viz
Diagram 10). Vychází se
z
dat
komunikací načtených pro danou
oblast
zadanou
počátečním
a konečným bodem. K těmto bodům
jsou
nalezeny
uzly39
označující
komunikace v blízkém okolí. Primární
princip spočívá v po sobě navazujícím
obousměrném
vyhledávání
navazujících cest. V první fázi se
prohledávají
cesty
pro
na
sebe
navazující uzly, dokud se z počátečního
bodu nepřesune pomyslný ukazatel do
cílového uzlu nebo na konec cesty,
která již nemá kam pokračovat.
Následuje zpětný proces, kdy se
algoritmus krokově po již nalezených
po sobě jdoucích uzlech vrací zpět. Po
každém návratu se provede opětovně
proces hledání navazujících cest, ale
pouze ze zbývajících nepoužitých cest.
Tento proces trvá do chvíle, dokud
nebudou
otestovány
všechny
možnosti. Může nastat situace, když
nově vyhledávaná alternativa dojde
Diagram 10 Nalezení vhodné trasy mezi zadanými
souřadnicemi
Zdroj: vlastní
k uzlu již existujícímu v trase. Pokud
byla původní trasa úspěšná, uzel může
být mezi aktuální pozicí kurzoru a cílovým uzlem nebo naopak blíž k počátečnímu uzlu. V obou
39
Okrajové body cest.
58
případech musí být nalezena původní cesta definující paralelní trasu. V kroku ověření
alternativy nalezené trasy dochází ke změření délky obou možností. Pokud je ověřovaná trasa
již uložená, dochází k nahrazení delší části. V případě opačném jsou cesty smyčky vráceny mezi
načtená data a kompletně odstraněna cesta, kterou se na alternativní smyčku vstupuje. Při
každém ukládání úspěšně nalezené trasy dochází k ověření, zda již existuje trasa mezi
zadanými body a pokud ano, tak zda má být přepsána trasou novou v případě nové kratší
vzdálenosti. Po vyčerpání všech možností a při úspěšném nalezení trasy, jsou jednotlivé cesty
převedeny na souhrn souřadnic definujících danou trasu. Díky struktuře načtených cest z DMÚ
není u uložených bodů zajištěna kontinuální posloupnost. Jednotlivé cesty jsou načítány
s různou orientací a body převzaty s touto vlastností.
Proto jsou následně souřadnice seřazeny podle vzdálenosti, kterou zaujímají vůči sobě, aby
bylo získáno požadované pořadí.
V závěrečné fázi se provede filtrování bodů podle detekovaného poloměru u zatáček
sestavených z trojice po sobě jdoucích bodů a s ostrým úhlem, který svírají okrajové body
s bodem středovým. Tím je dosaženo testovacích bodů pro aplikování navržených metod.
Až ve fázi, kdy jsou všechny body seřazeny, dochází k ověřování případného zásahu uživatele,
který může mít potřebu určení vlastního bodu pro aplikování výpočtů v modelu. Zadaný bod
musí být určen tak aby svou nejkratší vzdáleností definoval chtěný bod trasy. V případě, že
uživatel chce odlišný bod na cestě, která není součástí aktuální trasy, musí zvolit jiné počáteční
a cílové souřadnice. Nalezení cíleného bodu trasy vychází z postupného procházení bodů
definujících tvar trasy. Mezi každým bodem a uživatelem zvolenou souřadnicí je spočítána
velikost vektoru a následně ověřována s již nejlepším dosaženým výsledkem. Tím je zajištěno,
že pouze ten nejbližší bod trasy je zvolen.
Data z DMÚ definující tvar komunikací nepopisují přesný tvar zatáček. Obrázek 19 znázorňuje
problém pomocí červených bodů a bodu zeleného.
59
Obrázek 19 Grafické vyjádření proměnných pro výpočet poloměru otočení, a) ostrá, b) mírná zatáčka
Zdroj: vlastní
bod DMÚ, vrchol zatáčky
bod DMÚ, okolní body definující úhel zatáčky
vytvořený bod v závislosti na Koeficientu zatočení
Zatáčka je definována vrcholovým bodem (bod zelený) a body označujícími předchozí
a následující změnu tvaru (body červené). Jak je z obrázku zřejmé, okrajové body získané
z datového modelu území jsou nepravidelně vzdáleny od středového bodu a nevypovídají
s určitostí o poloměru zatáčky. Proto byl experimentálně zaveden Koeficient zatočení (6), který
aproximuje vzdálenost bodů od vrcholu zatáčky (body modré).
1, α < 45°
1+
𝑘𝑧 (α) = {
(𝛼−35)
24,476
, 45° ≤ α < 81°
(6)
3,5 + 0,042 ∙ |𝛼 − 90| ∙ (𝛼 − 90), 81° ≤ α < 110°
kz
koeficient zatočení,
α
úhel svírající okrajové body ve středovém bodě vrcholu.
Koeficient zatočení je hodnota závislá na úhlu sevřeným vektory okrajových bodů s bodem
definujícím vrchol zatáčky (6). Pro relevantnost výsledné kompenzace dat DMÚ, je nutné
zajistit, aby s rostoucím úhlem se snižovala závislost na změně vzdálenosti okrajových bodů
od bodu středového. Pokud je koeficient větší než vzdálenost mezi body, tak kompenzace není
potřebná (viz Tabulka 4). Tento případ nastává například u dlouhých zatáček, které jsou
popisovány větším počtem bodů rozmístěných poměrně blízko od sebe.
60
Tabulka 4 Hodnoty koeficientu zatočení v závislosti na úhlu
Úhel [°]
Koeficient
[m]
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100 105 110 115 120
1
1,2 1,41 1,61 1,82 2,02 2,23 2,43 3,5
5
6,5
11
18,5
29
42,5
59
Obrázek 20 graficky zobrazuje popisovanou závislost definovanou v rovnici, pro výpočet
koeficientu (6). Z grafu a rovnic je zřejmé, že od 81° se vzdálenost mění o přibližně 4% druhé
mocniny rozdílu úhlu α a pravého úhlu při zachování záporného či kladného znaménka.
70
60
Koeficient zatočení
50
40
30
20
10
0
40°
60°
80°
Úhel
100°
120°
Obrázek 20 Graf závislosti koeficientu zatočení a úhlu
Zdroj: vlastní
Výpočet poloměru zatáčky vychází z výpočtu středu kružnice opsané trojúhelníku vzniklého ze
tří bodů popisovaných v předchozím textu.
Obrázek 21 Grafické znázornění výpočtu poloměru na mapovém podkladu
Zdroj: vlastní, podklad: Google maps
61
Obrázek 21 graficky znázorňuje příklad získaných bodů pro výpočet poloměru zatočení na
souřadnicích 33N 624686 5458266. Body a vektory jsou vztaženy k čtvercové síti
souřadnicového systému UTM a pro přesnější ověření je graf položen na reálný snímek řešené
oblasti. Body získané z DMÚ, včetně přepočtených okrajových bodů pomocí koeficientu
zatočení, jsou zbarveny modře a popsány písmeny V, O1 a O2. Modré úsečky, označené s1 a s2,
představují vektory opisující komunikaci. Žlutě jsou vyznačeny normálové vektory n1 a n2,
kolmé k vektorům s1 a s2, a středy úseček |𝑉𝑂1 | a |𝑉𝑂2 | označené C1 a C2. Hledaný střed
kružnice opsané se nachází v průsečíku přímek definovaných vektorem n1 a bodem C1
a vektorem n2 a bodem C2. Střed je v grafu označen písmenem S a vzdálenost mezi body S a V je
poloměr otáčení, ze kterého musí být vypočítána maximální přípustná rychlost pro projetí
dané zatáčky. Bod S je v tomto případě vypočten pomocí dvou obecných rovnic přímek
s dvěma neznámými proměnnými. Výpočetně je řešena soustava lineárních rovnic druhého
řádu Cramerovým pravidlem [53], které pomocí vypočtení dvou determinantů a jejich
následným podělením odhalí první neznámou a po zpětném dosazení i druhou (7).
𝐴𝑥1 + 𝐵𝑥2 = 𝐶; 𝑈𝑥1 + 𝑉𝑥2 = 𝑊
𝐴
𝐷=|
𝑈
A, B, C, U, V, W
konstanty,
x1, x2
neznámé hodnoty,
D, D1
determinanty.
𝐵
𝐶
| ; 𝐷1 = |
𝑉
𝑊
𝐷1
𝑥1 =
𝐷
(7)
𝐵
|
𝑉
(𝑉𝑆) je dosazena s vhodným součinitelem adheze (viz
Získaná vzdálenost z velikosti vektoru ⃑⃑⃑⃑⃑⃑⃑⃑⃑
Tabulka 5) do rovnice (5).
Tabulka 5 Součinitel adheze pro různé povrchy komunikací [55]
Druh povrchu
Beton
Asfalt (suchý)
Asfalt (mokrý)
Hlinitá cesta (suchá)
Ujetý sníh
Náledí
Součinitel adheze
0,7 - 1
0,7 - 0,9
0,3 - 0,5
0,8
0,2 - 0,3
0,1
62
Podle vypočtené rychlosti dochází k určení kritických bodů na zadané trase. Tím dochází
k výběru bodů, které jsou vhodné pro vyhodnocení okolního terénu.
Tvar smrtící zóny a její přizpůsobená délka
Délka smrtící zóny je předem určená délkou nepřátelské
jednotky a její tvar musí být přizpůsoben tvaru
komunikace, po které jednotka přijíždí ke kritickému bodu.
Diagram 11 znázorňuje proces zpětného trasování
a ověřování pro určení všech bodů zóny. V cyklu se testují
body trasy, po kterých dochází k přesunu nepřátelské
jednotky. Body, u kterých je splněna podmínka, že
vzdálenost od kritického bodu je menší než délka smrtící
zóny, jsou označeny pro popis celé zóny. Pouze poslední
úsek k prvnímu bodu, který již nesplňuje danou podmínku
vzdálenosti, je přepočten na poměrnou část použitelnou
pro výpočet souřadnice posledního bodu zóny.
Diagram 12 Proces zpracování
stoupání ve smrtící zóně
Zdroj: vlastní
Definice zobecněných bodů smrtící zóny.
Určování bodů pro
zobecnění pozorovatelských pozic uvnitř smrtící zóny je
vhodné řešit společně s výpočtem tvaru smrtící zóny (viz
Diagram 11). V rámci kroku definování zobecněných bodů
dochází k ověření, zda dosažená vzdálenost smrtící zóny
aktuálního cyklu je větší nežli alespoň jedna z hledaných
vzdáleností. Cílové délky jsou poměrově získávány jako 1⁄4,
1⁄ a 3⁄
2
4
celkové délky smrtící zóny. V případě, že je
podmínka splněna a bod pro odpovídající vzdálenost není
definován, dochází k přepočtu výsledné souřadnice podle
posledního označeného bodu a dosažené vzdálenosti.
V závěru je pro kompletnost přidán počáteční a konečný
bod zóny.
Diagram 11 Tvar smrtící zóny
Zdroj: vlastní
63
Index stoupání nebo klesání v oblasti smrtící zóny
Pro hodnocení stoupání či klesání v oblasti smrtící zóny jsou podstatné následující výstupy:

Největší stoupání / klesání v prostoru smrtící zóny ve stupních,

celkové stoupaní v metrech,

celkové stoupání / klesání v metrech,

celkové stoupání / klesání v procentech,

celkové stoupání / klesání ve stupních.
Změna výšky se vypočítává od kritického bodu s postupným přesunem po bodech popisujících
smrtící zónu až po poslední definovaný bod (viz Diagram 12). Postupným přičítáním změny
k celkové hodnotě je dosaženo globálního výsledku pro kompletní zónu. Pro uživatelsky
příjemnější srovnání dosažených výsledků je výsledná hodnota také vyjadřována v procentech
podle rovnice (8).
ℎ𝑝𝑒𝑟𝑐 = tan (
hperc
stoupání v procentech
hdeg
stoupání ve stupních
ℎ𝑑𝑒𝑔
1,8
∙ 𝜋)
(8)
Počet únikových cest ze smrtící zóny
Problematika objevení všech únikových cest vedoucích ze smrtící zóny je stavěna na znalosti
cest využitých pro přesun a jejich doplňku. Načtené cesty z DMÚ, od kterých jsou odloučeny
cesty trasy přesunu, jsou testovány postupně na společné uzly v rámci smrtící zóny.
Požadovaný je pouze počet nalezených cest.
Úhel případného rozcestí v kritickém bodě
Podobný problém je řešen u kritického bodu, který je nutno prověřit na okolnosti umožňující
případné překonání chystané překážky. Testuje se existence vedlejších cest vedoucích
z kritického bodu a k tomu je nutno vypočítat úhel svírající příjezdová cesta a vybraná
alternativní cesta. Hlavní rozdíl je v ověřování podobnosti bodů odchozích cest s maximální
odchylkou 5 m ve vzdálenosti od kritického bodu. Po získání použitelné odbočky je aplikována
již popisovaná výpočetní operace (4).
Body definující střední a širší oblast okolo smrtící zóny
Při určování okrajových bodů definujících obdélníkový prostor střední a širší oblasti, je
vycházeno z vektoru popisujícího pohyb nepřátelské jednotky ve smrtící zóně,
64
pojmenovaného jako směrový vektor. Následně je určen
vektor kolmý, pojmenovaný jako normálový. Oba
vektory jsou prvně upraveny do velikosti odpovídající
délkovému rozšíření střední oblasti. Protože je zachován
směr postupu zpracovávání bodů oblastí přičítá se ve
vhodném pořadí k počátečnímu a konečnému bodu
smrtící zóny vždy kombinace směrového a normálového
vektoru včetně jejich negovaných tvarů. Stejným
postupem se provádí výpočet okrajových bodů širší
oblasti. Rozdílné jsou pouze délky, na které jsou
upravovány vektory.
Objekty v blízkosti smrtící zóny
V rámci střední oblasti je podstatné získat přehled o
objektech a jejich vzdálenostech vůči smrtící zóny.
Z digitálního modelu území jsou získána data význačná
pro pohyb jednotek po prostoru. Řadí se mezi ně lesy,
budovy, vodní plochy a řečiště. Je také zásadní směr, ze
kterého zkoumaný objekt smrtící zónu obklopuje.
V průběhu celého procesu (viz Diagram 13) dochází
ke třem načtením objektů z DMÚ. Důvod spočívá
v rozdělení střední oblasti na dvě podoblasti dělené
smrtící zónou. Prvním načtením je získán celkový počet
všech druhů požadovaných objektů v celé střední
oblasti. Následně jsou načítaný jedna za druhou obě
Diagram 13 Proces výpočtu vzdáleností
k objektům v prostoru
Zdroj: vlastní
podoblasti, které obklopují z každé strany smrtící zónu. Po načtení objektů dojde k filtraci
a seřazení objektů podle jejich druhu. Pomocí zobecněných bodů definujících smrtící zónu je
snížen počet výpočtů na nezbytně nutný počet. Ke každému definovanému bodu zóny se hledá
nejbližší objekt každého druhu. Objekty jsou popisovány vlastními body vytvářejícími polygon
tvaru objektu. Proto se testují všechny body objektu a až vzdálenost toho nejbližšího k
zobecněnému bodu se uchovává. Po odděleném ověření celé střední oblasti musí být
srovnány objekty a jejich vzdálenosti k smrtící zóně. V případě, že se vyskytnou stejné
65
vzdálenosti a objekty na obou stranách smrtící zóny, musí být odstraněny stejné objekty
a výpočet vzdáleností pro daný druh musí proběhnout znovu. Dochází k tomu díky způsobu
načítání objektů DMÚ, jejichž body definující polygon mohou být mnohonásobně rozsáhlejší
než je definovaná oblast. Proto je nutné odstranit objekt z jedné podoblasti. Nikdy by neměl
nastat stav, kdy budou nalezeny stejné vzdálenosti pro specifický druh v obou podoblastech.
Konečnou kontrolou je srovnání počtu objektů v celé oblasti a sumy objektů obou podoblastí.
Kompletním výstupem je deset hodnot, pět pro každou stranu smrtící zóny, které určují
minimální vzdálenost objektů, rozprostřených ve střední oblasti, z pěti částí smrtící zóny.
Průchodnost prostoru podle výskytu neprůchodných objektů
Získání počtu objektů vyskytujících se ve střední oblastí vychází z procesu řešeného v diagramu
(viz Diagram 13). V průběhu fáze rozdělení načtených objektů a jejich uložení se provede
sečtení ploch všech objektů představujících neprostupná místa, jako jsou budovy a vodní
plochy. Výsledná celková hodnota je v m2 a je vždy vztažena k danému druhu objektů.
Terénní nerovnosti střední oblasti
Získání informací o terénních nerovnostech v blízkém okolí smrtící zóny jsou v modelu
definovány jako terénní změny z každé strany smrtící zóny. Potřebný prostor vychází z již
určené střední oblasti. Výškové údaje jsou ověřovány ve čtyřech úrovních do hloubky, směřují
od smrtící zóny až po okraj střední oblasti v pěti úsecích na délku. Začíná se v kritickém bodě
a podle již definovaných zobecněných bodů se ověřují další čtyři úseky až po poslední bod
smrtící zóny. V každém úseku probíhá již zmíněný odečet nadmořské výšky ve směru od smrtící
zóny až po okraj střední oblasti. Tímto je získáno pět údajů pro každý úsek, včetně nadmořské
výšky smrtící zóny. Proto každá strana smrtící zóny (polovina střední oblasti) obsahuje dvacet
pět výškových údajů, z toho je pět stejných pro obě strany (viz Obrázek 22). Obrázek 22
poukazuje také na přizpůsobení snímaných pozic tvaru smrtící zóny. Je toho dosaženo pomocí
přičítání vektorů vycházejících ze změn zobecněných bodů a ne z rozměrů celé oblasti. Na
obrázku je modře vyznačena smrtící zóna s modrým kroužkem označující kritický bod. Bílé
body v smrtící zóně jsou zobecněné body popisující tvar celé zóny a spolu s oranžovými body
zobrazují souřadnice, kde dochází k odečtu nadmořské výšky.
66
Obrázek 22 Body v prostoru pro odečet nadmořské výšky
Zdroj: vlastní
Ze získaných údajů jsou vypočítány tři zásadní hodnoty. První je celkové převýšení mezi prvním
a posledním bodem, které určuje povahu naklonění. Druhým a třetím parametrem pro
následné hodnocení jsou údaje o stoupání a klesání v průběhu odečtu. Z toho je následně
možné odhadovat, zda se jedná o stoupání nebo klesání anebo terénní překážku. Zachovají-li
se v modelu předdefinované hodnoty pro rozměr střední oblasti, vychází vzdálenost mezi
jednotlivými úrovněmi na 11 metrů.
Objekty usnadňující utajený přesun k smrtící zóně
V širší oblasti je stejným postupem, jako v oblasti střední, nutno
získat přehled o počtu budov na km2, výměr prostorů pokrývající
lesy a vodní plochy. Postup načtení dat DMÚ je aplikován pouze
na celou širší oblast z cílem sečtení budov a plošné výměry jak
budov, tak vodních ploch a případně lesních prostor. U lesů se
vyskytuje problém, že objekt, který zalesněnou oblast popisuje,
nespadá pouze do testované oblasti a může mít větší rozlohu než
je rozloha testovaná. Proto se proces již neváže na objekty, ale na
kompletní rastr popisující detailně bod po bodu v testované
oblasti. Pro další zpracování je procesem zprostředkován obsah
plochy v m2 pro každý z cílených druhů objektů vyskytující se
v dané oblasti (viz Diagram 14).
Diagram 14 Výčet rozlohy
objektů v oblasti
Zdroj: vlastní
67
Viditelnost smrtící zóny z trasy přibližování.
Ověření viditelnosti středního prostoru z trasy, po které se
přibližuje jednotka nepřítele, je založeno na předpokladu,
že nepřátelská průzkumná jednotka vyhlíží do prostoru,
kam míří. Proces zpracovávání je graficky vyjádřen
diagramem (viz Diagram 15). Dochází k postupnému
testování viditelnosti z po sobě následujících pozic. Body,
ze kterých se provádí výpočet, jsou součástí trasy přesunu
nepřítele a vzájemná vzdálenost je nastavena na výchozí
hodnotu 50 metrů. Výsledně se získává procento
viditelného prostoru v rámci definované cesty. Protože
výsledku je dosaženo postupným skládáním průběžných
stavů je zásadní zachovat i průběžné výsledky. Poslední
ověření viditelnosti probíhá z bodu vzdáleného 200 metrů,
Diagram 15 Viditelnost prostoru
operace z přístupové trasy
Zdroj: vlastní
kdy tato vzdálenost je přednastavena ale jednoduše
modifikovatelná.
4.3.6 Ověření funkčnosti modelu
Model byl implementován do stejného aplikačního základu jako předchozí model. Program je
naprogramován pomocí programovacího jazyku C/C++ spolu s použitím knihovny MFC
a OTlibrary zprostředkovávající data ve formátu popisovaném ve stati. Aplikace generuje data
pro následné použití v modelu identifikace prostorů léček a přepadů. Testovací aplikace
podává výsledky v grafické (viz Obrázek 23) a textové podobě (viz Kód 2).
68
Obrázek 23 Generované výsledky v grafické formě
Zdroj: vlastní
Obrázek 23 znázorňuje zpracovaný prostor vojenského újezdu Hradiště (viz Obrázek 24), kde
jsou vyobrazena kritéria pro možné hodnocení prostoru. Zobrazená situace vychází ze třech
zadaných bodů. První, červený bod u levého okraje prostoru, zadaný uživatelem jako výchozí
bod a druhý, zelený bod diagonálně na opačné straně obrázku, určený jako cílový bod pro
přesun. Oba mají definovaný okruh, ve kterém jsou pro zadané body hledané blízké
komunikace. Třetím bodem je tmavě fialový, rozměrově vetší bod, který označuje souřadnici
zadanou uživatelem pro definování kritického bodu. Spolu s tmavě fialovým je zobrazen světle
fialový bod, který zobrazuje místo na trase a tím i komunikaci, která je k zvolenému bodu
nejbližší. Přerušovanými čarami jsou vykresleny všechny komunikace v daném prostoru. Světle
modrou čarou jsou pro základní přehled vykresleny hranice lesů. Jako první matematicky
zpracovaným výsledkem modelu, popisovaném v této kapitole, je červená spojnice vykreslující
možnou cestu přesunu. Na vybrané komunikaci, v místě, kde prochází světle fialovým bodem,
je modře označený kritický bod a od něj směrem k výchozí pozici, je modrou čarou vykreslena
smrtící zóna. Drobnými bílými body na modrém podkladu jsou vyznačeny zobecňující body
zóny. V okolí smrtící zóny jsou zobrazeny dva různě veliké obdélníky. Obdélník sytě modrý
69
představuje střední oblast a obdélník světle modrý oblast širší. V rámci střední oblasti jsou
vykresleny bílé body, které označují souřadnice testované na nadmořskou výšku.
Obrázek 24 Letecký snímek oblasti zájmu
Zdroj: Mapy.cz
Aplikace je závislá na šesti vstupních parametrech, které jsou předefinovány na hodnotu
vhodnou pro testování (viz Kód 1). Proměnné jsou popisovány v stati Algoritmizace řešení,
a proto nebudou hlouběji rozebírány. Z důvodu zkušební verze aplikace není přizpůsobena pro
jednoduchou editaci vstupních proměnných.
vis_until = 200.0f;
saveCycle = 5;
ambush_lenght = 155;
widerArea_size[TOP] = 180.0f;
widerArea_size[RIGHT] = 60.0f;
obser_visibility = 4000.0;
Kód 1 Vstupní proměnné a jejich výchozí hodnoty
Zdroj: vlastní
Vysvětlení proměnných:
vis_until
vzdálenost od kritického bodu, kdy se ukončuje test viditelnosti,
saveCycle
počet výsledků, po kterých se provádí případně průběžný výsledek viditelnosti,
ambush_lenght
velikost jednotky, na kterou je chystaná taktická činnost,
widerArea_size[TOP]
míra, o kolik se má zvětšit na šířku střední oblast
widerArea_size[RIGHT]
míra, o kolik se má zvětšit na délku střední oblast
obser_visibility
vzdálenost, na kterou je schopna jednotka vidět
70
Druhým důležitějším výsledkem získaným z testovací aplikace je textový výstup (viz Kód 2).
Podle jednotlivě zpracovávaných témat ve stati 4.3.5 je vhodně seřazen výsledný text do
odstavců.
#Nalazeny 5 Pocatecni a 3 Konecne POZICE.
#Max rychlost (167.0° | 131.27m |I:-100.0): 122.54 km.h-1
#Smrtici zona je difinovana 11 body
Pocet unikovych cest: 3
Pocet unikovych cest v kritickem bode: 1
Uhly: 121.1°
Prevyseni ve smrtici zone
Altitude change 1 (L: 9.3m | H:0.11m | 1.1% | 0.65°)
Altitude change 2 (L: 9.5m | H:-0.01m | -0.1% | -0.03°)
Altitude change 3 (L: 19.4m | H:-0.44m | -2.3% | -1.31°)
Altitude change 4 (L: 20.8m | H:-0.75m | -3.6% | -2.07°)
Altitude change 5 (L: 30.7m | H:-1.47m | -4.8% | -2.73°)
Altitude change 6 (L: 23.2m | H:-1.17m | -5.0% | -2.89°)
Altitude change 7 (L: 25.4m | H:-1.20m | -4.7% | -2.70°)
Altitude change 8 (L: 46.8m | H:-2.35m | -5.0% | -2.87°)
Altitude change 9 (L: 45.6m | H:-2.42m | -5.3% | -3.04°)
Altitude change 10 (L: 24.3m | H:-1.41m | -5.8% | -3.33°)
global altitude (l: 255.0m | h:-11.11m | -4.4% | -2.49°)
#Pocet vsech nactenych objektu DMU v stedni oblasti: 19
Celkovy pocet objektu :
budovy 0
vodni plochy 1
reky 0
lesni porost 5
Velikost stredni oblasti: 187722.3 | 93861.1(polovina)
Pocet vsech nactenych objektu DMU Top oblast: 13
#Pocet budov: 0 | Vzdalenosti: 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0
#Pocet rek: 0 | Vzdalenosti: 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0
#Pocet vodnich ploch: 1 | Vzdalenosti: 151.5 | 94.8 | 41.6 | 16.6 | 60.8
#Pocet lesu: 5 | Vzdalenosti: 9.9 | 10.1 | 14.5 | 1.9 | 25.4
Rozloha objektu: 0.0(budovy) | 0.0(vodni plochy) | 1096.5(reky) | 75977.8(lesni
porost)
Pocet vsech nactenych objektu DMU Bottom oblast: 15
#Pocet budov: 0 | Vzdalenosti: 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0
#Pocet rek: 0 | Vzdalenosti: 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0 | 10000.0
#Pocet vodnich ploch: 1 | *Provedena KOREKCE>Vzdalenosti: 10000.0 | 10000.0 |
10000.0 | 10000.0 | 10000.0
#Pocet lesu: 4 | *Provedena KOREKCE>Vzdalenosti: 7.0 | 26.0 | 41.5 | 6.6 | 14.5
Rozloha objektu: 0.0(budovy) | 0.0(vodni plochy) | 0.0(reky) | 658962.6(lesni
porost)
Pocet vsech nactenych objektu DMU v Sirsi oblasti: 32
Pomery pokryti budov(0.0000), vod(0.0011), cest(0.0075) a lesu(0.5959)
Pocet vsech nactenych objektu
Viditelnost na stredni oblast
0.83, 0.73, 0.46, 0.29, 0.28,
0.22, 0.26, 0.53, 0.57, 0.60,
0.70, 0.73, 0.77, 0.84, 0.89,
0.91, 0.93, 0.96, 0.98, 1.00,
1.00, (1.00)
DMU pro poyorovani oblasti lecky: 58
z cesty :
(0.83)
(0.84)
(0.89)
(1.00)
Nadmorske vysky:
[13.9] 485.1 | 481.9 | 478.7 | 474.7 (471.2) 470.6 | 469.8 | 469.4 | 469.2 [-2.0]
71
[11.3] 483.8 | 480.3 | 476.5 | 472.1 (472.5) 472.8 | 472.7 | 472.4 | 483.8 [11.3]
[7.6] 483.3 | 478.4 | 474.1 | 474.9 (475.6) 476.0 | 475.9 | 475.4 | 483.3 [7.6]
[1.8] 480.6 | 477.3 | 476.7 | 478.4 (478.8) 479.0 | 478.9 | 478.5 | 477.9 [-0.9]
[1.6] 484.0 | 480.1 | 480.0 | 481.3 (482.3) 482.6 | 482.1 | 481.6 | 480.9 [-1.5]
Time 0m 0s.
Kód 2 Generované výsledky v textové formě
Zdroj: vlastní
Kód 2 pokrývá výsledky modulů rychlosti, převýšení, objektů ve střední a širší oblastí,
viditelnost prostoru ze směru přístupu a terénní převýšení ve střední oblasti.
První řádek popisuje počet bodů cest, nalezených v okolí zadaných souřadnic. Dalším je
vyjádřen úhel, poloměr otáčení, koeficient zatočení a z těchto parametrů vycházející
maximální rychlost průjezdu kritickým bodem. V následujícím odstavci je vypsán počet bodů,
který definuje tvar smrtící zóny, počet únikových cest ze smrtící zóny, počet únikových cest
včetně největšího úhlu, který je svírán se smrtící zónou a výškové data mezi jednotlivými body
smrtící zóny. Pod kódem (viz Kód 3) jsou detailněji popsány použité zkratky.
Altitude change 6 (L: 23.2m | H:-1.17m | -5.0% | -2.89°)
Kód 3 Výpis převýšení ve smrtící zóně
Zdroj: vlastní
Popis zkratek:
L
délka mezi měřenými body
H
výškový rozdíl
%
vyjádření v procentech stoupání
°
vyjádření v stupních stoupání
Čtyři odstavce vyjadřují výsledky popisující vztah prostoru operace a objektů umístěných
uvnitř. První část pokrývá počet jednotlivých objektů a na závěr vypisuje velikost střední
oblasti. Druhá a třetí část obsahuje detailnější informace o tzv. TOP a BOTTOM polovině
střední oblasti. Každý řádek popisuje jeden druh objektů. První hodnotou je počet a následně
vzdálenost ze zobecněných bodů k nejbližšímu objektu daného typu. V případě, že žádný
objekt není v oblasti, je vypsána hodnota 1000.0, která definuje nedosažitelnost. Pokud se
v řádku objevuje spojení Provedena KOREKCE, znamená to opravu duplicitního výskytu v obou
podoblastech. Závěrečnou informací odstavců je rozloha, kterou pokrývají objekty ve
vybraném prostoru. V posledním odstavci popisující data digitálního modelu území je počet
objektů v širší oblasti a procentuální pokrytí jednotlivých druhů.
72
V předposledním odstavci ukázky je vypsán počet objektů ovlivňujících viditelnost na cílový
prostor a míry viditelnosti. Poměrové hodnoty viditelných a celkových bodů střední oblasti
jsou vypisovány v pořadí od nejvzdálenějšího bodu pozorování až po ten nejbližší. Každý řádek
je zakončen průběžnou hodnotou uzavřenou v závorkách.
[11.3] 483.8 | 480.3 | 476.5 | 472.1 (472.5) 472.8 | 472.7 | 472.4 | 483.8 [11.3]
Kód 4 Výpis terénních nerovností v okolí smrtící zóny
Zdroj: vlastní
Posledními údaji jsou terénní nerovnosti. Ty jsou rozděleny do shodných podoblastí, jako tomu
bylo u objektů ve střední oblasti. Ve středu řádku je nadmořská výška bodu ve smrtící zóně.
Následně na každou stranu jsou hodnoty vypsány tak, jak byly z prostoru daným směrem
odečteny. Řádky jsou vypisovány od řádku obsahující údaje kritického bodu až po poslední
bod smrtící zóny.
Model identifikace prostorů léček a přepadů
Stať řeší naplnění dílčího cíle vytvoření matematického modelu identifikace prostorů léček
a přepadů. Problematika vychází z předchozích modelů, řešících dílčí komponenty, zásadních
pro hodnocení kritérií vhodnosti. Praktické výsledky a ověření funkčnosti jsou obsaženy ve
stati Implementace modelu do aplikační knihovny.
4.4.7 Výchozí podmínky
Model se zakládá na informaci o přesunu či pozici nepřátelské jednotky. Tento problém je
v modelu řešen základním procesem automatizovaného určení trasy pomocí dvou zadaných
bodů (výchozí a cílová pozice nepřítel) i s možností definování specifického bodu na
definované trase, kde je požadavek provádět případnou taktickou činnost. To je pouze
základní modul, na který je možno aplikovat model. Protože celý matematický aparát je
založen na práci s DMR - 340 a DMÚ 2541 je nutné použít prostředky zakládající na stejných
zdrojích dat pro popis terénu. V dnešní době je možné použít minimálně dva modely manévru,
které jsou řešené v rámci dizertační a habilitační práce na Univerzitě obrany. Prvním je
Výpočet optimálního manévru v [3] a druhým je dizertační práce s názvem Možnosti využití
informační podpory při plánování manévru jednotek, čerstvě obhájena. Obě práce řeší
40
41
Viz DMR – 3 v 1.4 Geografická data dostupná v AČR.
Viz DMÚ 25 v 1.4 Geografická data dostupná v AČR.
73
problém přesunu jednotek prostorem s rozdílnou hloubkou jejich řešení. Výsledkem je trasa
přesunu jednotky, která může být následně použita pro aplikaci řešeného modelu.
Model pro identifikaci vhodných prostor je dále závislý na základních parametrech
o nepřátelské jednotce, podmínkách, které není možné v rámci řešeného problému získávat
(čas, počasí aj.) a kritériích závislých na míře uplatnění výsledků, podle subjektivních potřeb,
uživateli.
4.4.8 Hodnocení kritérií
Kritéria byla zvolena podle stati 4.1 Kritéria hodnocení léčky a přepadu. Vyhodnocení bylo
založeno na konzultaci s odborníky pohybující se v praktické nebo teoretické oblasti řešené
problematiky. Primárním cílem bylo určit vhodnou hodnotu definovaných kritérií tak, aby byl
nalezen nejlepší stav pro provedení léčky (viz Tabulka 6). Přepad je velmi podobnou činností
s rozdílným vyhodnocením (opačnou hodnotou naplňující podstatu) specifických kritérií. Proto
není potřeba úpravy modelu, ale pouze přiřazení vhodné priority jednotlivým pravidlům.
Výsledné stavy, které zobrazuje Tabulka 6, jsou předdefinovány v modelu a pomocí vstupního
hodnocení může uživatel přizpůsobit model subjektivním potřebám. Defaultní stav
neupřednostňuje žádná kritéria a ponechává vše ve vyrovnaných podmínkách.
74
Tabulka 6 Hodnocení kritérií pro realizaci léčky
Zdroj: vlastní
Druh kritéria
Stav výhodný pro realizaci léčky
Minimální zahnutí
Vyšší stoupání
Nejnižší rychlost
Minimální počet
Žádné, případně nejostřejší úhly
Dál od smrtící zóny a co nejmenší
Dál od smrtící zóny, vyššího vzrůstu
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny a
rovnoběžný směr
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Minimální počet budov
Níže položená smrtící zóna
Větší proměnlivost terénu
Minimální počet budov
Minimální počet s maximální pokrytím
Maximální počet s minimálním pokrytím
Maximální pokrytí
Maximální pokrytí
Maximální pokrytí
Minimální viditelnost
Tvar smrtící zóny
Stoupání v rámci smrtící zóny
Rychlost průjezdu kritickým bodem
Únikové cesty z kritického bodu
Počet únikových cest ze smrtící zóny
Objekty střední oblasti zvýhodňující nepřítele
Vzdálenost a vlastnosti budov
Vzdálenost a vlastnosti lesního porostu
Vzdálenost řek a potoků
Vzdálenost vodních ploch
Objekty střední oblasti z pohledu plánování
Vzdálenost budov
Vzdálenost lesů
Míra osídlení jako omezení činnosti
Terénní omezení střední oblast
Vliv mikroreliéfu ve střední oblasti
Objekty širší oblasti
Míra osídlení jako omezení pro utajený přesun
Pokrytí a vlastnosti lesních ploch
Pokrytí a vlastnosti vodních ploch
Vizuální pokrytí prostoru
Pokrytí z příchozího směru
Pokrytí ve směru přesunu
Viditelnost na prostor činnosti
Kruhová viditelnost ze smrtící zóny
Zpozorování prostoru činnosti ze směru
přístupu
Minimální zpozorování
Kritéria jsou hodnocena známkou, která je z celočíselného oboru hodnot. Výsledné hodnocení
všech podmínek vychází ze součtu násobků známek a procentuálního plnění daných kritérií.
Pro získání celkového procentuálního plnění musí být celá stupnice posunuta do kladné části
reálných hodnot a podělena maximální hodnotou. Rovnice (9) znázorňuje příklad úpravy
a výpočtu výsledného procenta naplnění kritérií.
75
𝑃=
𝐻−𝜀⊖
(9)
𝜀⊕ −𝜀⊖
𝐻 = 𝜌1 𝑍1 + 𝜌2 𝑍2 + ⋯ + 𝜌21 𝑍21 ,
𝑍∈ε
21
𝜀⊕ = ∑ 𝑍𝑖 ,
𝑍 ∈ ℤ+
𝑖=1
21
𝜀⊖ = ∑ 𝑍𝑖 ,
𝑍 ∈ ℤ−
𝑖=1
H
celková známka všech kritérií pro daný případ,
Ɛ⊕
celková hodnota definovaných kladných známek,
Ɛ⊖
celková hodnota definovaných záporných známek,
P
celkové procentuální plnění pro konkrétní případ,
Zx
známky jednotlivých kritérií,
ρx
procentuální naplnění jednotlivých kritérií.
Plnění jednotlivých kritérií je definováno v procentech, proto jsou zajištěny normalizované
hodnoty. Přiřazování známek jednotlivým kritériím je omezováno pouze intervalem, který
obsahuje celočíselné hodnoty vycházející z maximální a minimální známky.
Z toho vyplývá, že kritéria mohou mít stejné výsledné maximální hodnoty, mohou být
známkou 0 odstraněny z vyhodnocení anebo zápornou známkou může být udělen negativní
vliv na konečný výsledek.
4.4.9 Metodika
Stať popisuje detailně jednotlivá kritéria. Každý odstavec představuje definici jednoho kritéria,
které se zakládá na datech získaných z modelů popisovaných v předchozích statích (viz
4.2 a 4.3).
Rovnice jsou intuitivně odvozeny na základě získaných dat a výsledky konzultovaný
s odborníkem.
Tvar smrtící zóny - Z1
Z tvaru smrtící zóny lze usuzovat, v jakém rozložení budou vozidla a nepřátelské jednotky ve
chvíli zahájení taktické činnosti. Podle poměru mocněné vzdálenosti hraničních bodů smrtící
zóny a předpokládané délky jednotky (11) je ověřován tvar nepřátelské formace při provedení
taktické činnosti.
76
3∙∆𝑙
𝑍1 (∆𝑙, 𝐿) =
4 𝐿 −1
(11)
63
Z
míra plnění,
∆l
vzdálenost mezi prvním a posledním bodem,
L
celková délka jednotky.
Míra deformování tvaru jednotky není lineárně závislá na zkrácení vzdálenosti mezi prvním
a konečným bodem. Vhodným mocněním o základu čtyři je zajištěno vymezení nadpolovičního
zkrácení pod úroveň 10% úspěšnosti (viz Obrázek 25), které při abstrakci na jednoduché
zahnutí ve středovém bodě odpovídá přibližně úhlu menšímu 60°. Z toho vyplývá, že čím je
smrtící zóna bližší přímé linii42, tím je vyšší procento splnění kritéria.
100%
90%
80%
70%
Plnění
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0%
20%
40%
60%
Poměr délek
80%
100%
Obrázek 25 Závislost výsledného plnění na poměru reálné délky k definované
Zdroj: vlastní
Stoupání v rámci smrtící zóny - Z2
Průměrná hodnota maximálního stoupání kolových vozidel AČR (viz Tabulka 2) je určena
úhlem 30°. Proto s rostoucím stoupání bude i lineárně stoupat relevantní plnění (viz Tabulka
7). Z toho vyplývá, že maximální plnění nastane s maximálním stoupáním. V případě, že by
úhel vozovky byl větší, musí být návratová hodnota stále 100%. Pro klesání zůstává procento
plnění nulové.
Tabulka 7 Závislost plnění při změně stoupání
Úhel [°]
Úhel [%]
Plnění [%]
42
1
1,7
3
4
7,0
13
7
10
13
16
19
22
25
28
30
12,2 17,3 22,3 27,2 32,0 36,7 41,1 45,5 48,2
23
33
43
53
63
73
83
93 100
Poměr délek: Podíl délky okrajových bodů smrtící zóny a předpokládané délky jednotky.
77
1, 𝛼 ∈ (−∞, 0)
𝑍2 (𝛼) = {30 , 𝛼 ∈ 〈0 ,30〉
0, 𝛼 ∈ (30, +∞)
𝛼
Z
míra plnění,
α
úhel stoupání.
(12)
Rychlost průjezdu kritickým bodem - Z3
Rychlost je parametr, který je podstatný pouze do maximální úrovně, po kterou je možné mířit
a následně i s určitou přesností zasahovat cíl. V modelu je předdefinovaná hodnota 30 km·h-1
(13), kterou je možno dosáhnout v zatáčce o poloměru 25 metrů za zhoršených podmínek (viz
Tabulka 1). Proto čím menší bude mít nepřátelská jednotka rychlost, tím výhodnější to bude.
100%
Plnění
80%
60%
40%
20%
0%
0
10
20
30
40
50
60
Rychlost [km/h]
Obrázek 26 Závislost plnění kritéria na rychlosti průjezdu
Zdroj: vlastní
30−𝑣
𝑍3 (𝑣) = {
Z
míra plnění,
v
rychlost.
30
, 𝑣 ≤ 30
0, 𝑣 > 30
(13)
Únikové cesty z kritického bodu - Z4
Při detekci únikových cest se také testuje, zda je cesta v blízkém okolí43 kritického bodu. Pokud
ano, tak se ověřuje i úhel svíraný k smrtící zóně. V případě většího počtu úhlů se ukládá ten
nejtupější úhel44. Hlavní váhu nese úhel, který je svíraný mezi komunikacemi. Proto se
výsledné procentuální plnění skládá ze dvou části (14). První složka, závislá na počtu cest, tvoří
43
44
Blízké okolí je v tomto případě okruh s poloměrem 5 m.
Vozidlo překonává minimální otáčení.
78
možnou maximální úroveň a druhá, odvozená od svíraného úhlu, tvoří až 80% rozsahu (viz
Obrázek 27).
110%
100%
90%
80%
Plnění
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0°
20°
40°
60°
0
1
80°
100°
120°
Svíraný úhel
2
3
4
140°
160°
180°
8
Obrázek 27 Závislost plnění kritéria na počtu cest a úhlu45
Zdroj: vlastní
𝑍4 (𝑛, 𝛼) = 𝑋(𝑛) ∙ 𝑌(𝛼)
𝑋(𝑛) =
1
,
0,5 + 0,3 ∙ 𝑛
(14)
𝑛 ∈ ℤ0+
𝛼 − 110 3 𝛼 − 110 𝛼
) −
∙ | | − 0,6)
180
60
150
(1 − (
𝑌(𝛼) =
2,1
+ 0,42,
Z
míra plnění,
n
počet okolních cest v okolí kritického bodu,
α
největší úhel mezi smrtící zónou a únikovou cestou.
𝛼 ∈ 〈0 , 180〉
Rovnice (14), přesněji její komponenta Y, je experimentálně složena ze dvou průběhů, které
jsou normalizovány na minimální hodnotu 0% a maximální 72,6%. S rostoucím počtem cest
klesá maximální hodnota plnění. Z grafu je názorné, že v případě žádných únikových cest je
vždy hodnota plnění 100%, což je nejvýhodnější stav.
Počet únikových cest ze smrtící zóny - Z5
Hlavní hodnotou, ke které se kritérium vztahuje, je výskyt jedné cesty na padesát metrů trasy.
V případě, že je podmínka naplněna nebo převýšena, dochází k zisku nula procent
45
Popis v legendě vyjadřuje počet cest z kritického bodu.
79
z kritéria (15). Vstupními proměnnými je počet komunikací detekovaných po celé délce
prostoru smrtící zóny. Při nulovém výskytu je obdržena hodnota 100%.
𝑍5 (𝑛, 𝐿) = {
1−
50
𝐿
∙ 𝑛, 𝑛 ≤ 50
0, 𝑛 > 50
Z
míra plnění,
n
počet okolních cest v prostoru smrtící zóny,
L
celková délka jednotky.
(15)
Vzdálenost a vlastnosti budov - Z6
Plnění kritéria závislém na objektech budov, jako prostředcích pro krytí nepřítele, vychází ze
vzdálenosti od smrtící zóny k nejbližšímu objektu a plošné velikosti dané budovy. Výsledná
hodnota se skládá ze dvou komponent zpracovávající zmíněné informace definující nalezené
budovy (16).
𝑍6 (∆𝑙𝑚𝑖𝑛 , 𝑆) = 0,6 ∙
∆𝑙𝑚𝑖𝑛
𝑊
10
+ 0,4 ∙ ( 𝑆 − 0,09) , ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ 〈0 , 𝑊〉, 𝑆 ∈ (0, +∞)
Z
míra plnění,
∆lmin
vzdálenost mezi smrtící zónou a budovou,
S
rozloha budovy,
W
šířka střední oblasti.
(16)
Rovnice (16) je připravena tak, aby s rostoucí vzdáleností a menší rozlohou budovy byl získáván
lepší výsledek. Z rovnice je zřejmé, že u vzdáleností větších, než je definovaný obor hodnot,
dochází k převýšení 100% plnění a hodnota musí být omezena. U velikosti budov je kritický
rozměr 111 m2, do kterého je validace relativní. Při rozloze větší než je zmiňovaný cílený
rozměr, dochází k zisku pod úrovní deseti procent. Musí být zajištěno, že při nepřítomnosti
objektů budov bude 100 plnění, protože jsme mimo definovaný obor hodnot.
Vzdálenost a vlastnosti lesního prostu - Z7
U lesního porostu je problematika velice podobná. Vychází se ze vzdálenosti mezi smrtící
zónou a nejbližším objektem daného typu a průměrnou výškou stromů (17). Rozdíl je v lineární
závislosti výsledku na výšce stromů do deseti metrů a poměru dvou částí s větší váhou u
parametru vzdálenosti. Vyhodnocovat stromy vyšší nemá smysl, protože se jako objekty
vlastnostmi pro taktickou činnost příliš neliší.
80
𝑍7 (∆𝑙𝑚𝑖𝑛 , ℎ) = 0,6 ∙
∆𝑙𝑚𝑖𝑛
𝑤+60
+ 0,4 ∙ 𝑋(ℎ), ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ 〈0 , 𝑤 + 60〉
ℎ
(
𝑋(ℎ) = { 10) ,
1,
(17)
ℎ < 10
ℎ ≥ 10
Z
míra plnění,
∆lmin
vzdálenost mezi smrtící zónou a objektem,
h
průměrná výška lesního porostu,
w
šířka střední oblasti.
Nejlepšího procentuálního zhodnocení je dosaženo co největší vzdáleností od smrtící zóny
a průměrnou výškou stromů od deseti metrů.
Vzdálenost řek a potoků - Z8
Řeky a potoky mohou působit omezující element pro nepřátelskou jednotku. Proto pokud je
daný objekt v podélném směru, se vyhodnocuje jako kladný jev. Pro každý zobecněný bod
smrtící zóny existuje vzdálenost od vodního toku, pokud je objekt ve střední oblasti. Proto
v případě, že absolutní hodnota rozdílu jednotlivých vzdáleností a průměrné vzdálenosti se
vyskytuje v definovaném intervalu od 0 do 5 metrů (18), je míra plnění rovna 100%. Pokud je
rozdíl vzdáleností do 80 metrů včetně, dochází ke snižování procentuálního plnění v lineární
závislosti na rostoucím rozdílu vzdáleností.
̅ , ∆𝑙𝑖 ) ∙ ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 , ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ 〈0 , 𝑤 + 60〉
𝑍8 (∆𝑙, ∆𝑙1÷5 , ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ) = ∑5𝑖=1 𝑋(∆𝑙
5∙𝑤+300
1,
̅ , ∆𝑙) = −(∆𝑙 − 80) ,
𝑋(∆𝑙
75
0,
{
(18)
̅ − ∆𝑙| ∈ ⟨0 ,5)
|∆𝑙
̅ − ∆𝑙| ∈ 〈5 ,80〉
|∆𝑙
̅ − ∆𝑙| ∈ (80, +∞)
|∆𝑙
Z
míra plnění,
∆lmin
vzdálenost mezi smrtící zónou a objektem,
∆lx
vzdálenost ze zobecněných bodů,
̅
∆𝑙
průměrná vzdálenost,
w
šířka střední oblasti.
Při výskytu odchylky je určena hodnota umocněného podílu zjištěného rozdílu. Využitý vztah
směřuje výslednou hodnotu v případě schody průměrné délky a délky ze středového bodu
k hodnotě větší než 1. Proto u vzdáleností v intervalu od 0 do 5 metrů musí být omezena
výsledné plnění komponenty na hodnotu 1 (viz Obrázek 28).
81
120%
Plnění komponenty
100%
80%
60%
40%
20%
0%
0
20
40
60
80
Vzdálenost ze střední pozice [m]
100
120
Obrázek 28 Závislost plnění kritéria komponenty na výchylce od průměrné vzdálenosti 46
Zdroj: vlastní
Druhá část procentuálního vyhodnocení tohoto problému je společná s částí řešení u všech
objektů. Minimální vzdálenosti určují, do jaké míry je nepříteli omezen prostor řekou nebo
potokem. Nejvyšší procento je získáno výskytem vodního toku, který je v podélném směru se
smrtící zónou.
Vzdálenost vodních ploch - Z9
Vodní plochy zmenšují prostor volného pohybu, proto se vztah odvozuje z množství vodních
ploch a jejich blízkosti (19).
∆𝑙
𝑆
𝑚𝑖𝑛
𝑍9 (∆𝑙𝑚𝑖𝑛 , 𝑆) = (1 − 𝑤+60
) ∙ 𝑆 , ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ 〈0 , 𝑤 + 60〉, 𝑆 ≤ 𝑆𝑜𝑏
𝑜𝑏
Z
míra plnění,
∆l
vzdálenost mezi smrtící zónou a objektem,
S
rozloha zabíraná vodními plochami,
Sob
obsah střední oblasti,
w
šířka střední oblasti.
(19)
Opět u vzdáleností větších, než je definovaný obor hodnot, dochází k omezení na výstupní
plnění 100%. Z lineární závislosti v rovnici vyplývá, že s rostoucí velikostí vodní plochy a nižší
vzdáleností je zajištěna větší úspěšnost.
Vzdálenost budov - Z10
Při plánování dochází k opačné potřebě plnění kritéria odvozeného od vzdálenosti a rozlohy
lesních ploch. Pro vhodné krytí přepadové skupiny je, dle odborníka, vhodný prostor ve
46
Graf je stavěn na hodnotě průměrné vzdálenosti 20 m.
82
vzdálenosti 50 až 100 metrů od smrtící zóny. Proto je nutné zhodnotit vzdálenosti nejbližších
okrajů lesních porostů.
100%
Plnění
80%
60%
40%
20%
0%
0
25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300 325 350 375 400
Vzdálenost [m]
Obrázek 29 Závislost plnění kritéria na specifické vzdálenosti
Zdroj: vlastní
Obrázek 29 představuje dosažení rozdílného plnění vzhledem k zadané vhodné oblasti.
Maximální vzdálenost je odvozena z účinného dostřelu. Pro dosažení vykreslených výsledků je
použita rovnice (20). Hodnoty vzdáleností definované mimo intervaly jsou hodnoceny 0%.
∆𝑙𝑚𝑖𝑛 −75
log 1 |
3
75
| , ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ 〈0,50〉
1, ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ (50 ,100)
𝑍10 (∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ) =
∆𝑙𝑚𝑖𝑛 −75
log 1 (
13
325
) , ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ 〈100,400〉
(20)
0, ∆𝑙𝑚𝑖𝑛 ∈ (400 , +∞)
{
Z
míra plnění,
∆lmin
vzdálenost mezi smrtící zónou a objektem.
Nejvyššího procentuálního zhodnocení je dosaženo vzdáleností mezi okrajem budovy a smrtící
zónou v rozmezí 50 až 100 metrů.
Vzdálenost lesů - Z11
Při hodnocení vzdálenosti lesních ploch jako možného prostoru krytí, postupujeme stejně jako
u výskytu a vzdáleností budov. Optimální prostor je ve vzdálenosti 50 až 100 metrů od smrtící
zóny. Rovnice i graf jsou shodné (viz Obrázek 29, (20)).
Nejvyšší procentuálního zhodnocení je dosaženo právě ve vzdálenosti okraje lesní plochy 50
až 100 metrů od smrtící zóny
83
Míra osídlení jako omezení činnosti - Z12
Z pohledu plánování by se měl zajistit prostor pro možné snížení civilních obětí. Proto čím více
prostoru je pokryto budovami, tím víc stoupá pravděpodobnost, že se jedná o osídlenou
oblast.
𝑍12 (𝑆) = ( 1 −
Z
míra plnění,
S
rozloha budov,
Sob
obsah střední oblasti.
𝑆
𝑆𝑜𝑏
9
) ,
∙0,75
(21)
𝑆 ≤ 𝑆𝑜𝑏 ∙ 0,75
Rovnice (21) udává, díky deváté mocnině, vysokou strmost změny výsledné procentuální
úspěšnosti závislé na poměru ploch pokrytých budovami a celkového prostoru střední oblasti
(viz Obrázek 30). Ve výpočtu je zahrnuta skutečnost, že minimálně 25% prostoru je pokryto
jinými objekty, jako jsou například komunikace aj..
100%
90%
80%
Plnění
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0%
10%
20%
30%
Poměr pokrytí
40%
50%
60%
Obrázek 30 Závislost plnění kritéria na poměru pokrytí prostoru budovami
Zdroj: vlastní
Při poměru obsazení jedné desetiny prostoru budovami se snižuje zisk kritéria na 28%.
S klesajícím počtem obsazených čtverečních metrů výrazně roste úspěšnost.
Terénní omezení střední oblast - Z13
Terénní podmínky mohou zjednodušit provedení napadení nepřátelské jednotky. Kritérium je
ovlivněno celkovým převýšením v rámci střední oblasti. Testuje se směrem od smrtící zóny až
po okraj oblasti. Závislost je definována s větší váhou pro stoupání než klesání (viz Obrázek
31). Vztah je normalizovaný pro maximální zápornou změnu -121,4 m a kladnou ve velikosti
84
140 m. Převýšení v definovaném prostoru, které je větší než 90 m, nepřináší pro danou
taktickou činnost rozdílné podmínky, proto je projev do výsledku skoro zanedbatelný.
100%
Plnění
80%
60%
40%
20%
0%
-150
-100
-50
0
Převýšení [m]
50
100
150
Obrázek 31 Závislost plnění kritéria na převýšení
Zdroj: vlastní
Graf je založen na výpočtu z rovnice (22), která byla experimentálně zjištěna.
𝑍13 (ℎ𝜀 ) =
6,6
− 0,047,
|ℎ𝜀 −19|
{
−16
+ 1,1,
|ℎ𝜀 +20|
Z
míra plnění,
hε
celkové převýšení k okraji střední oblasti.
ℎ𝜀 < 0
ℎ𝜀 ≥ 0
(22)
Čím je větší převýšení tím dosahujeme lepšího plnění.
Vliv mikroreliéfu ve střední oblasti - Z14
Změny v mikroreléfu umožnují lepší maskování i krytí v průběhu léčky. Vztah je odvozen pro
libovolnou výšku převýšení v rámci mikroreliéfu (viz Obrázek 32). Není proto možné
dosáhnout horní hranice plnění, neboť je využito vzájemné závislosti změn v terénním
stoupání a celkového převýšení. Jediná hodnota, která nepatří do definovaného oboru
hodnot, je nulová změna celkového stoupání nebo klesání. Při stavu dokonalé roviny musí být
automaticky vrácena nulová hodnota.
85
100%
90%
80%
70%
60%
Plnění
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0%
50%
100%
150%
200%
250%
300%
350%
400%
Poměr mikroreliéfu
5
10
15
24
38
Obrázek 32 Závislost plnění kritéria na změnách mikroreliéfu47
Zdroj: vlastní
Z rovnice (23) vyplývá, že se počítá se dvěmi varidantami, které jsou odvozeny od změn
v reliéfu při stoupání a při klesání.
ℎ𝜀 −|∆ℎ⊖ |
1−
∆ℎ⊕
+1
0, ℎ𝜀 = 0
𝑍14 (ℎ𝜀 , ∆ℎ⊕ , ∆ℎ⊖ ) =
|ℎ𝜀 |−∆ℎ⊕
{1−
Z
míra plnění,
hε
celkové převýšení,
∆h⊕
celkové stoupání,
∆h⊖.
celkové klesání
, ℎ𝜀 > 0
2
|∆ℎ⊖ |
2
(23)
+1
, ℎ𝜀 < 0
Nejlepšího stavu je dosaženo při poměrově vyšší změně v opačném směru, než je celkové
převýšení.
Míra osídlení jako omezení pro utajený přesun - Z15
Stejným principem, jako bylo hodnoceno osídlení ve střední oblasti, je ověřován výskyt budov
v širší oblasti, avšak s pomocí odlišného měřítka. Kritérium se vztahuje k problematice přesunu
prostorem tak, aby nebyl detekován obyvatelstvem z okolí prostoru taktické činnosti. Z grafu
(viz Obrázek 33) je zřejmé, že pokrytí nad 75% širší oblasti znamená nulové plnění.
47
Popis v legendě vyjadřuje hodnotu celkového převýšení.
86
120%
100%
Plnění
80%
60%
40%
20%
0%
0%
20%
40%
60%
Poměr pokrytí
80%
100%
Obrázek 33 Závislost plnění kritéria na poměru pokrytí prostoru
Zdroj: vlastní
Rovnice (24) je založena na teorii, že minimálně 25% prostoru je pokryto jinými druhy objektů.
Druhá mocnina zaručuje strmější klesání výsledného grafu, než tomu bylo u průběhu
aplikovanému pro střední oblasti.
𝑆𝑙
2,5
1
𝑍15 (𝑆𝑙 , 𝑆𝜀 , 𝑛) = {𝑆𝜀 ∙ √𝑛 , 𝑛 ≤ 1
1, 𝑛 = 0
Z
míra plnění,
S
rozloha budov,
Sob
obsah širší oblasti.
(24)
Nejlepšího výsledku je dosaženo nepřítomností budov v širší oblasti.
Pokrytí lesními plochami - Z16
Hodnocení pokrytí lesním porostem vychází z poměru obsahu viditelné a celé širší oblasti
a koeficientu definovaného počtem lesních uskupení (25). Čím více lesních uskupení je
přítomno tím víc jsou rozděleny v prostoru. Tento fakt vychází z logiky uložení dat v DMÚ.
𝑆𝑙
2,5
1
𝑍16 (𝑆𝑙 , 𝑆𝜀 , 𝑛) = {𝑆𝜀 ∙ √𝑛 , 𝑛 ≤ 1
0, 𝑛 = 0
Z
míra plnění,
Sl
obsah zalesněné části,
SƐ
obsah širší oblasti,
n
počet lesních uskupení.
87
(25)
Obrázek 34 představuje závislost počtů objektů zalesněných ploch a celkovém pokrytí cílového
prostoru. Proto čím víc jsou lesy děleny, tím je pro jednotku složitější hledat skryté přístupové
trasy.
100%
90%
80%
70%
Plnění
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0
0%
60%
5
10
15
Počet objektů
20%
30%
80%
90%
10%
70%
20
40%
100%
25
50%
Obrázek 34 Závislost plnění kritéria na poměru pokrytí prostoru a počtu objektů48
Zdroj: vlastní
Nejlepšího výsledku je dosaženo vysokým poměrem zalesnění jednotným uskupením v širší
oblasti.
Pokrytí a vlastnosti vodních ploch - Z17
U vodních ploch se vychází pouze z podílu pokrytí vodními plochami v širší oblasti (26). Čím víc
je vodních ploch, tím komplikovanější je přesun.
𝑆
𝑍17 (𝑆𝑣 , 𝑆𝜀 ) = 𝑆𝑣
𝜀
Z
míra plnění,
Sv
obsah vodních ploch,
SƐ
obsah širší oblasti.
(26)
Pokrytí z příchozího směru - Z18, pokrytí ve směru přesunu - Z19 a viditelnost na prostor
činnosti - Z20
Kritéria vychází z nalezení optimálního rozložení pozorovatelů v prostoru pro zajištění
maximální viditelnosti cílových oblastí. Podle zadaného počtu pozorovatelů jsou modelem
48
Popis v legendě vyjadřuje procento pokrytí širší oblasti lesy.
88
nalezeny nejvhodnější stanoviště pozorovatelů. V závislosti na předchozím výsledku jsou
zjištěny obsahy viditelných ploch pro každou z kritérií definovaných oblastí.
𝜗
𝑍18,19,20 (𝜗𝑥 , 𝑆𝑥𝜀 ) = 𝑆 𝑥
(27)
𝑥𝜀
x
index označení specifické oblasti podle kritérií 18,19 a 20,
Zx
míra plnění kritéria x,
𝜗x
obsah viditelné části pro oblast x,
SxƐ
celkový obsah oblasti x.
Rovnice (27) popisuje hodnocení shodné pro tři kritéria. Čím větší plocha je viditelná, tím větší
procento úspěšnosti je dosaženo.
Kruhová viditelnost ze smrtící zóny - Z21
Ověření viditelnosti ze zobecněných bodů představuje informaci o rozhledu jednotky a také o
rozdílném vizuálním pokrytí mezi přední a zadní částí. Hlavní váhu má míra viditelnosti do okolí
smrtící zóny, která utváří 70% výstupní hodnoty. Zbývající část tvoří průměr absolutních
hodnot změn mezi kruhovými viditelnostmi z jednotlivých zobecněných bodů (28). V obou
případech se jedná o lineární závislost a jejich součet v standardizované velikosti.
𝑍21 (𝜗𝜀 , ∆𝜗1..4 ) = (1 − 𝜗𝜀 ) ∙ 0,7 +
∑4𝑖=1 ∆𝜗𝑖
4
∙ 0,3, ∆𝜗𝑖 ∈ 〈0 , 1〉
Z
míra plnění,
𝜗Ɛ
celková kruhová viditelnost z celé smrtící zóny,
∆θ
změna poměrů viditelností mezi zobecněnými body.
(28)
Z rovnice vyplývá, že čím nižší je viditelnost a větší je rozdíl viditelnosti mezi jednotlivými
částmi jednotky, tím vyšší ohodnocení je získáno.
Viditelnost prostoru léčky ze směru přístupu - Z22
Hodnocení kritéria vychází z logické závislosti na časové délce a procentuální viditelnosti na
daný prostor. Čím delší časovou periodu, myšleno v průběhu delší trasy, je možné vidět na
větší část prostoru, tím je zvýšena potřeba maskování a skrytého pohybu při přípravě a tím i
nastávají horší podmínky pro přípravu překvapivé léčky.
∑𝑛
𝑖=1 𝜗𝑖 ∙
𝑍21 (𝑙, 𝜗1..𝑛 ) = 𝑛∙⋃𝑛
𝐷
𝑙
𝑖=1 𝜗𝑖
Z
míra plnění,
l
vzdálenost k okraji smrtící zóny,
89
(29)
θ
viditelnost z bodu n na příjezdové cestě,
D
dohledová vzdálenost pro visuální vjem.
Výpočet (29) musí být omezen počtem zpracovaných viditelností. Suma i sjednocení bude
prováděna pro n proměnných, jejíchž l bude větší než zadané vzdálenost. Předdefinovaná
hodnota je 200 metrů.
4.4.10 Algoritmizace řešení
Všechny v kapitole popisované kritéria jsou sloučeny s prioritami, zadanými uživatelem,
a vyhodnocovány v závislosti na minimální hranici definované. Na zadané nebo vygenerované
trase přesunu jsou nalezeny body a k nim shromážděna všechna potřebná data pro
vyhodnocování definovaných kritérií (viz Obrázek 35).
Obrázek 35 Ilustrace seskupování dat z vrstev
Zdroj: vlastní
Vychází se z principů navržených ve statích Vizuální pokrytí prostoru zájmu a Identifikace
vhodného prostoru pro smrtící zónu. Je předpokládaný vstup uživatelských informací, které
definují základní parametry a hlavně priority pro hodnocení.
Mezi základní parametry, které je nutné zadat pro správnou funkčnost modelu, patří:
90

Délka smrtelné zóny.

Počet pozorovatelů.

Vzdálenost mezi body na trase testování.

Reálná
dohledová
vzdálenost
vlastní
jednotky.

Odhadovaná délka dohledu nepřítele.
Pro definování prostoru a trasy, na které má být
použit model, jsou následující proměnné:

Variantu trasy přesunu,
o počáteční a koncová souřadnice,
o specifické cesty tvořící cílenou
trasu.

Souřadnici
oblasti
smrtící
zóny
pro
hodnocení49
Závěrečné hodnocení je vázáno na parametry:

Priority všech kritérií.

Maximální procentuální rozptyl.
Diagram 16 Hlavní proces zpracování modelu
Zdroj: vlastní
Podle zadaných informací dochází k volbě varianty aplikování modelu. Při zadání přesné trasy
přesunu se přeskočí krok hledání vhodné trasy podle zadaných výchozích bodů. V případě
zadání specifické souřadnice nebude prohledávána trasa pro všechny vhodné body. Jeden
nebo více získaných bodů jsou doplněny o data potřebné pro následné vyhodnocení. Celý
proces je naznačen v diagramu (viz Diagram 16).
V závěrečné fázi se provede hodnocení všech vhodných bodů. Proto je nutné znát priority pro
všechna definovaná kritéria a vymezit množství úspěšně zvolených výsledků. Pro správnou
volbu priorit je nutné vycházet z tabulky (viz Tabulka 6), která uživateli vysvětluje význam
jednotlivých kritérií a jejich logické přirovnání pro získání maximálního procentuálního plnění.
Priority mohou nabývat všech celých čísel i v záporných hodnotách. Uživatel musí brát v potaz
rozsah, který svými hodnotami nadefinuje.
49
Při použití varianty hodnocení jediné souřadnice.
91
Význam hodnot priorit:

(−∞, 0)
negativní vliv kritéria,

{0}
bez vlivu – kritérium eliminováno,

(0, +∞)
kladný vliv kritéria.
Při hodnotách rozdílných nule se rozsah definuje jako součet absolutních hodnot největšího
kladného a nejmenšího záporného čísla. Proto čím vyšší číslo z kladné nebo záporné
poloroviny celých čísel je vloženo, tím bude mít menší významovou hodnotu kritérium
s prioritou 1.
Implementace modelu do aplikační knihovny
Pro naplnění dílčího cíle, Vyvinutí aplikační knihovny implementující navržený model, je
implementován matematický model do aplikační knihovny, která je použita v koncovém
softwaru. Vytvořená aplikace využívá také knihovnu OTLibrary pro práci s informacemi
datových modelů reliéfu a území.
Třída naprogramovaná podle vytvořeného modelu je pojmenovaná observer a obsahuje 22
funkcí pro obsluhu a práci s modelem. Pro realizaci bylo napsáno 3 400 řádků kódu v jazyce
C++. Pro realizaci aplikace, která používá všechny prostředky třídy, je použita knihovna MFC,
zjednodušující práci při programování vizualizace dosažených výsledků. Vytvořená aplikace je
pouze prototyp a postrádá optimalizaci pro dennodenní používání v poli. Pro dosažení stabilní
a rychlé aplikace, která bude efektivně vyhodnocovat data, je nutné vložit aplikaci a algoritmy
knihovny do projektového životního cyklu.
Stať je rozdělena do dvou na sobě závislých částí. V prví je popisována knihovna, respektive
třída observer v ní definovaná a v druhé koncová aplikace, která ji používá.
4.5.11 Třída observer
Pro práci s třídou jsou deklarovány obslužné funkce a proměnné upřesňující chod algoritmů.
Mezi základní patří iniciace, nastavení parametrů pro matematické operace modelu, funkce
realizující spuštění výpočtů a funkce pro získání výpočtů po zpracování všech dat. Třída pracuje
pouze s daty v souřadnicovém systému UTM, která jsou zadávána do proměnné deklarované
podle struktury sPoint (viz Kód 5).
92
struct sPoint
{
double x;
double y;
}
Kód 5 Struktura pro přenos souřadnice
Zdroj: vlastní
Kód 6 znázorňuje deklaraci funkce pro iniciační proces celého objektu definovaného třídou
observer.
Vstupní parametry:
p
středový bod prostoru,
size
poloměr kružnice vepsané čtverci, jehož středovým bodem je p,
render step
poměr definující vazbu mezi reálným a zpracovávaným délkovým rozměrem,
obs_aval
počet pozorovatelů k dispozici,
dc
nepovinný parametr pro grafický debugging50.
void observer::observer (sPoint p, float size, int render_step, int obs_aval, CDC
*dc);
Kód 6 Iniciační funkce
Zdroj: vlastní
Pro nastavení parametrů kritických pro matematické procesy modelu je používáno dvou
způsobů zadání. Pomoci funkcí zpracovávající vložená data jako vstupní parametry a přímou
editací veřejných proměnných. První způsob je využit pro zadání specifických bodů a jejich
souřadnic (viz Kód 7).
void observer::setUnit_property(unsigned int tval, sPoint coord);
Kód 7 Nastavování souřadnic
Zdroj: vlastní
Vstupní parametry:
tval
druh bodu,
coord
souřadnice bodu.
Hodnota proměnné tval je definována pro následující hodnoty:
0
počáteční bod nepřátelské jednotky,
1
cílový bod nepřátelské jednotky,
50
Debugging (ladění) – v informatice metodický postup vyhledávání a snižování počtu chyb při procesu vytváření
aplikace
93
2
přesně definovaný bod na ose trasy pro určení vhodnosti.
Pro případný vizuální debugging je potřebné zadat rozměr zobrazovaného programu
v pixelech (viz Kód 8). Datový typ cPoint se skládá z dvou proměnných, x a y souřadnice
datového typu integer.
void observer::setPaintParam(cPoint winSize);
Kód 8 Předání velikost zobrazovaného aplikačního okna
Zdroj: vlastní
Poslední funkcí pro zadání parametru je nastavení minimálního procenta zobrazených
možností z uspěných výsledků.
void observer::setPercPerf(float perc);
Kód 9 Nastavení procentuální hranice definující počet zobrazených hodnot
Zdroj:vlastní
Jako druhý způsob je využito veřejných proměnných, které jsou přímo nastavitelné. Tímto
způsobem jsou deklarovány dvě struktury. Prvním je povolení vykreslování nebo vypisování
různých výsledků (viz Kód 10).
struct result {
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
bool
}
directP;
targetP;
chTarP;
killP;
killZ;
killZP;
wideZ;
middZ;
visIn;
visOut;
testsPmid;
renderMiddle;
renderWide;
renderViIn;
renderViOut;
AllTextOut;
textOut;
NumResult;
result RenderVal;
Kód 10 Struktura pro povolení zobrazování výsledků
Zdroj: vlastní
94
Při změně předdefinované hodnoty false na true u kterékoli z proměnných struktury result,
dojde k zobrazení vypočítaných výsledků. Převážná většina je využita pro případný debugging.
Druhou proměnou je deklarované datové pole dvaceti dvou hodnot, definující podle
pořadového čísla vztah k jednotlivým kritériím (viz Kód 11).
array<signed int, 22> rho;
Kód 11 Hodnoty priorit jednotlivých kritérií
Zdroj: vlastní
Pro spuštění výpočtů, implementovaných z matematického modelu, je potřeba zavolat hlavní
funkci (viz Kód 12). Ta má jako návratovou hodnotu čas, za který byla zpracována data a uložen
konečný výsledek.
double observer::evaluate(HINSTANCE hInst);
Kód 12 Hlavní funkce pro spuštění výpočtů51
Funkce evaluate volá tři vnořené funkce. První zajišťuje nalezení vhodné trasy tím, že detekuje
všechny body vhodné pro zpracování (viz Kód 13).
double observer::reco(void);
Kód 13 Funkce pro nalezení všech vhodných bodů pro analýzu
Zdroj: vlastní
Pokud jsou nalezeny body na definované trase, následuje funkce pro získání všech
relevantních dat k hodnocení (viz Kód 13). Vstupním parametrem funkce je ukazatel na
uložený bod trasy, který má být testován.
double observer::detectKillZ(vector<sPoint>::iterator n);
Kód 14 Funkce sběru dat pro nalezené body
Zdroj: vlastní
V poslední fázi se všechny uložené body včetně potřebných dat hodnotí funkcí (viz Kód 15).
51
hInst – proměnná definující instanci případného aplikačního okna pro možné zobrazení progress baru,
informující o aktuálním průběhu výpočtů.
95
double observer::validateKillZ(vector<recoPoint>::iterator n);
Kód 15 Funkce vyhodnocení získaných dat
Zdroj: vlastní
Kompletní průběh funkce evaluace je znázorněna
v diagramu (viz Diagram 17). Pro lepší pochopení
probíhajících procesů jsou všechny popisované
funkce barevně vyznačeny. Z diagramu je
názorné, že funkce detectKillZ je výpočetně a tím
i časově nejnáročnější a v poměru se zbývajícími
funkcemi zabírá 99% výpočetního času52. Proto je
funkce řešící průběžný přírůstek v Progress Baru53
pouze v opakovacím cyklu funkce detectKillZ.
V průběhu hodnocení jednotlivých bodů dochází
k odstranění těch, které jsou nevyhovující.
Posledním krokem je načtení dat celého prostoru,
který by mohlo být potřeba vykreslit v závislosti
na dosažených výsledcích.
4.5.12 Koncová aplikace
Pro testování funkčnosti knihovny byl vytvořen
software „Léčka“ (viz Obrázek 36), který ve verzi
prototypu byl naprogramován tak, aby uspokojil
základní
potřeby
pro
použití
v
reálných
podmínkách cvičení vojenských profesionálů.
Diagram 17 Algoritmus funkce evaluace
Zdroj: vlastní
52
Platí pouze pro matematické operace bez průběžných vykreslování dosažených výsledku – požíváno převážně
pro debugging.
53
Grafické zobrazení aktuálního stavu celkového průběhu.
96
Obrázek 36 Vykreslení vypočtených dat v aplikaci
Zdroj: vlastní
Aplikace je schopna vykreslit data získané pro hodnocení, včetně prostředí a objektů. Vstupní
hodnoty jsou zadávány v textové formě do konfiguračního souboru a načteny při spuštění.
Cílové použití ukazuje druhý obrázek (viz Obrázek 37), kde je vyznačeny možnosti ovládání celé
aplikace.
Obrázek 37 Interface softwaru Léčka
Zdroj: vlastní
V aplikaci je možné dotykem přidávat a odebírat cesty do testované trasy, měnit středovou
souřadnici pro vykreslení mapy, změnit směr udávající počáteční a konečný bod trasy a změnu
97
měřítka pro vykreslení. Pomoci tlačítka Evaluate se provede hledání vhodných prostor a
v závislosti na nastavením nejnižší procentuální úrovně jsou zobrazeny výsledky.
Aplikace je podporována operačním systémem Windows 7 a vyšším. Pro používání a testování
byla aplikace nainstalována do zodolněného přenosného počítače Panasonic Toughpad FZ-G1
(viz Obrázek 38) s procesorem Intel® Core™ i5-5300U a operační pamětí o velikosti 4GB.
V zařízení zabrala aplikace, včetně zdrojových dat datových modelů, přibližně 8 GB prostoru
na pevném 500 GB disku. Ovládání aplikace bylo zprostředkováno dotykovým displejem
o velikosti 10 palců.
Obrázek 38 Přenosné PC Panasonic FZ-G1
Zdroj: vlastní
Použití aplikace se systémy C4ISR
Připojení k systémům C4ISR je navrženo pomocí NATO standardu NVG54. Jako systém C4ISR je
pro potřeby zpracování dat použit Automatizovaný systém velení a řízení55 a pro výslednou
důkladnou vizualizaci 3D Vizualizační systém.
54
55
NATO Vector Graphics - viz [28]
ASVŘ
98
Obrázek 39 Operační vymezení funkce standardu
Zdroj: vlastní, podle [18]
Pomoci třídy implementované do programu Léčka je realizován NVG klient komunikující s NVG
serverem v systému C4ISR. Komunikace probíhá prostřednictvím webové služby (viz Obrázek
39) postavené na protokolu UDP. Pro realizaci propojení bylo vycházeno z dokumentace
Software NVG Client [18] a byl použit zdrojový kód aplikační třídy vytvářený na Katedře
komunikačních a informačních systémů doc. Ing. Petrem Františem Ph.D..
Obrázek 40 Schéma realizace propojení s ostatními systémy pomoci NVG
Zdroj: vlastní
Pomocí NVG se z naprogramovaného softwaru přenáší data o prostoru vybraného (nejlepšího)
výsledku. Zásadní je přenos kritického bodu, vymezení prostoru smrtící zóny a pozice
pozorovatelů, které byly navrženy pro daný prostor. Jako sekundární je vhodné přenášet data
o kruhovém výhledu ze smrtící zóny a visuální pokrytí z pozorovatelských stanovišť.
Přenos dat vychází z prostředků podporovaných standardem NVG. Ten podporuje značky
a obrazce z APP6b včetně nápisů.
99
Výhodou standardu je přenášení vrstev. Při správné úpravě a přizpůsobení softwaru na
klientské straně je možné zobrazovat výsledky podle subjektivních potřeb uživatele
vycházejících například z promítnutí vypočítaných pozic do 3D scény vizualizačního softwaru.
Experimentální ověření funkčnosti
Vytvořený model a jeho implementace do softwarové verze je nutné ověřit v podmínkách, kde
by mohl být využíván. Protože předmětem ověřování je model řešící specifický problém
identifikace prostor vhodných pro léčku, není reálné provést postačující počet experimentů
v průběhu vypracovávání disertační práce pro potvrzení či vyvrácení relevantnosti modelu.
Také po stránce hodnocení je značně obtížné nalézt vhodné cíle a kritéria, protože základním
cílem léčky je úspěšnost provedení. Prostor a vyhodnocení jeho vhodného výběru je značně
závislé na provedení a schopnostech jednotky připravující léčku.
Experimentální ověření funkčnosti je proto provedeno jako klasický experiment srovnání
rychlosti plánování jednotky provádějící léčku, poznatků z používání aplikace Léčka a případné
vyhodnocení výsledku po provedení léčky plánované s a bez podpory aplikace.
Hlavním cílem experimentu je vyhodnotit výběr provedený softwarem Léčka v porovnání
s výběrem provedeným odborníkem nebo osobou s praktickými zkušenostmi. Pro naplnění
míry definující stejnou úroveň vstupních údajů budou předem navrženy priority kritérií, ze
kterých se bude při hodnocení terénu vycházet.
4.7.1 Příprava
Provedení klasického experimentu je definováno následujícími body:

Výběr vhodného kandidáta byl založen na možnostech Univerzity obrany. Jako
nevhodnější byla vybrána taktická skupina Commandos, která pod vedením odborníka podává
nejlepší výsledky v řešené vojenské oblasti.

Výběr vhodného prostoru vychází z možných míst pro provádění cvičení na Univerzitě
obrany potažmo Armády České republiky. Také v důsledku aktuálních finančních možností byly
zvoleny dvě možné řešení. Prvním je předběžný nácvik ve virtuálním prostředí systému VBS2,
který je umístěn v počítačové učebně SimLab Katedry taktiky a druhým je ostré cvičení zvolené
skupiny ve VÚP Hradiště. Vybraný vojenský prostor je jediným, který je možné nalézt
i v programu VBS2 a provést tak shodné cvičení.
100

Volba možností pro přípravu a provádění léčky spočívala ve správné volbě použitelných
prostředků a podmínek pro provedení taktické činnosti. Základem je vymezení používaných
palebných prostředků. Skupina Commandos použije zbraně Sa vz. 58 P, 7,62 mm, které jsou
vypůjčeny z Univerzity obrany. Tím je zajištěno zobecnění palebných schopností definovaných
v omezujících podmínkách dizertační práce. Pro realizaci zastavení nepřátelské jednotky
v kritickém bodě léčky bylo nastaveno kritérium umožňující simulaci předem zvoleného
prostředku dle objektu nepřítele.

Volba priorit kritérií pro zajištění srovnatelných podmínek při určování softwarem
a uživatelem, je nutné definovat velitelem operace. Priority jsou následně zapsány do tabulky
(viz Tabulka 8).
Vizuální pokrytí
prostoru
Zvýhodnění vlastní jednotky
Zvýhodnění
nepřítele
Plánování
Tabulka 8 Tabulka zvolených priorit pro kritéria volby prostorů léček (experiment)
Zdroj: vlastní
Kritérium
Tvar smrtící zóny
Stoupání v rámci smrtící zóny
Rychlost průjezdu kritickým bodem
Únikové cesty z kritického bodu
Počet únikových cest ze smrtící zóny
Vzdálenost a vlastnosti budov
Vzdálenost a vlastnosti lesního porostu
Vzdálenost řek a potoků
Hodnocený stav
Minimální zahnutí
Vyšší stoupání
Nejnižší rychlost
Minimální počet
Žádné, případně nejostřejší úhly
Dál od smrtící zóny a co nejmenší
Dál od smrtící zóny, vyššího vzrůstu
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
a rovnoběžný směr
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Minimální počet budov
Níže položená smrtící zóna
Větší proměnlivost terénu
Vzdálenost vodních ploch
Vzdálenost budov
Vzdálenost lesů
Míra osídlení jako omezení činnosti
Terénní omezení střední oblast
Vliv mikroreliéfu ve střední oblasti
Míra osídlení jako omezení pro utajený
Minimální počet budov
přesun
Pokrytí a vlastnosti lesních ploch Minimální počet s maximální pokrytím
Maximální počet s minimálním
Pokrytí a vlastnosti vodních ploch
pokrytím
Pokrytí z příchozího směru Maximální pokrytí
Pokrytí ve směru přesunu Maximální pokrytí
Viditelnost na prostor činnosti Maximální pokrytí
Kruhová viditelnost ze smrtící zóny Minimální viditelnost
Zpozorování prostoru činnosti ze směru
Minimální zpozorování
přístupu
101
č.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
p

Definice činnosti nepřítele a trasu přesunu vychází z počtu vojáků, podílejících se na
experimentu. Proto musí být dodrženo základní pravidlo minimálního poměru sil jednotky
provádějící léčku a jednotky nepřátelské 3:1. Ve skupině o velikosti 10 vojáků musí být
vyhrazeni dva, kteří budou simulovat nepřátelskou jednotku, napadne zbytek skupiny v léčce.

Scénář provedení celého experimentu musí být realizovatelný jak ve virtuálním
prostředí, tak i v reálném prostředí. Nepřátelská jednotka se přesune kolovým vozidlem po
definované trase. Úkol nepřátelské jednotky (kurýra) je převést citlivé dokumenty. Jednotka
provádějící léčku bude umístěna do předem vybrané pozice a provede rozmístění podle vlastní
volby.

Časový harmonogram součinnosti vyplývá z předcházejícího plánování léčky, při
kterém proběhne příprava jednotky podle předložených informací o nepřátelské jednotce
a cíli léčky. Směrodatný je čas, kdy má nepřátelská jednotka vyjet plnit svůj úkol. Proto
je přizpůsoben tak, aby bylo zajištěno rozložení jednotek do prostoru léčky před vyjetím
nepřátelské jednotky.
4.7.2 Hodnocení
V průběhu celého experimentu je nutné zaznamenávat všechny poznatky směrované
k hodnocení a funkčnosti softwaru Léčka.
Hlavním cílem je zjistit, zda software nalezne vhodný prostor podle zadaných priorit tak, aby
byl shodný nebo lepší než výběr provedený člověkem.
Celkové vyhodnocení je velmi komplikované, protože vhodnost prostoru léčky je spojeno se
splněním primárního úkolu. To je přímo závislé na schopnostech jednotky a na odborníkovi
dohlížejícím na provedení a vyhodnocení celé taktické činnosti.
4.7.3 Intervenující proměnné
Protože hlavní cíl léčky je úspěšnost jejího provedení, respektive v případě popisovaného
experimentu získání citlivých dokumentů, není možné zcela objektivně posoudit výsledek.
Pouze fakt, že vybraná skupina a hlavně její velitel může být v průběhu přípravy ovlivňován
vlastními zkušenostmi nebo únavou, může zapříčinit rozdílné vyhodnocení prostoru a i odlišné
provedení činnosti v krátkém časovém horizontu.
Kvůli možnému ovlivnění názoru velitele, potažmo skupiny, bude probíhat výběr bez podpory
a s podporou softwaru paralelně.
102
Důležitým aspektem je i schopnost jednotlivce definovat cílové priority pro kritéria hodnocení.
Může docházet k ovlivnění jedince návyky, které nevnímá jako podmínky, působící při jeho
rozhodování.
4.7.4 Experiment ve virtuální simulaci
Dne 6. května 2015 proběhl experiment na učebně SimLab. Za účasti deseti vojáků –
posluchačů UO Brno z taktické skupiny Commandos bylo provedeno plánování a provedení
léčky dle výše popsaného scénáře.
Úkolem nepřátelské jednotky je se přesunout po zpevněných komunikacích z bodu A do bodu
B (viz Obrázek 41), kde dochází k naznačení činnosti odevzdání důležitých dokumentů. Pro
zjednodušení práce softwaru byl vyznačen užší prostor označen modře.
Obrázek 41 Mapa s vyznačenými body určující trasu přesunu
Zdroj: Mapy.cz
Pro ověření výběru vhodného prostoru léčky se bude útočící jednotka řídit následujícím
scénářem56:
1. *Výběr prostoru léčky,
a. bez podpory softwaru,
56
Body označené hvězdičkou jsou zásadní pro konečné zhodnocení.
103
b. s podporou softwaru.
2. Přesun do prostoru léčky.
3. *Zaujetí pozic pro provedení.
4. Nahlášení připravenosti.
5. *Simulace taktické činnosti.
6. Po dokončení se stáhnout do určené pozice.
Velitel se svou jednotkou určil místo provedení léčky podle topografické mapy s koordináty
33 N 369722 5572435 (viz Obrázek 42).
Obrázek 42 Fotografie prostor léčky ve VBS2
Zdroj: vlastní
Priority pro definovaná kritéria byly subjektivně určeny před začátkem plánování (viz Tabulka
9), založeného na informacích o protivníkovi a závislosti na času pro provedení.
Tabulka 9 Priority určené pro hodnocení prostorů softwarem
(viz Příloha 3 Vybrané priority velitelem v simulovaných podmínkách z 6.5.2015)
Kritér.
Priorita
1 2
5 5
3
7
4
8
5
8
6
3
7
4
8
1
9
1
10
5
11
2
12
8
13
5
14
5
15
8
16
2
17
6
18
1
19
1
20
1
21
1
22
7
Po vložení souřadnic do softwaru bylo pro velitelem vybranou pozici získáno hodnocení 35,2%
(viz Obrázek 43).
104
Obrázek 43 Výběr prostoru léčky velitelem skupiny
Zdroj: vlastní
V druhé fázi byl ve stejném prostoru využit software a byly vygenerovány výsledky dvou
nejlepších pozic se získaným ohodnocením 63,6% a 65,9% (viz Obrázek 44). Pozice byly aplikací
Léčka určeny na souřadnicích 33 N 369652 5572414 a 33 N 369627 5572419.
Obrázek 44 Výběr prostoru provedený softwarem Léčka
Zdroj: vlastní
4.7.5 Vyhodnocení experimentu ve virtuálním prostředí
Výběr prostoru trval jednotce a jejímu veliteli sedm minut. Podobného výsledku dosáhl
software během dvanácti sekund. Jednalo se o rychle nalezení prostoru v blízkostí možného
vysazení útočící jednotky. Srovnání obou dosažených výsledků bylo náročné, protože
subjektivním pozorováním vojáků při procesu plánování bylo zřejmé, že neřešili problematiku
105
do stejné hloubky jako software. Z mapy nebyli například schopni vyhodnotit mikroreliéf a jiné
než lesní porosty. Také je zjevná rozdílnost dat popisující prostředí v simulovaném prostředí
a dat datového modelu území, ze kterého software vychází, nebo topografické mapy.
Taktická skupina Commandos úspěšně splnila v každé verzi experimentu zadaný cíl. Získáním
citlivých dokumentů převážených nepřátelskou jednotkou. Veliteli vyhovoval prostor, který
mu software doporučil a byl schopen splnit úkol stejným postupem, jaký plánoval pro prostor
jím zvolený.
Software byl přizpůsoben pouze na danou oblast a vypočítával konkrétní hodnocení na
vybrané trase podle zadaných priorit. Pomocí pozorování průběhu experimentu byly
vydefinovány požadavky na ovladatelnost softwaru, které byly respektovány při jeho přípravě
na ověřování v reálných podmínkách.
Obrázek 45 Záznam z provádění experimentu ve virtuální simulaci
Zdroj: vlastní
Primárním cílem cvičení ve virtuálním prostředí byla příprava a případná úprava softwaru tak,
aby vyhovoval experimentu probíhajícím v reálném prostředí, kde je složité ne-li skoro
nemožné dělat úpravy v algoritmech programu.
106
4.7.6 Experiment v reálných podmínkách
Ve dnech 22.5. – 24.5.2015 proběhlo cvičení skupiny Commandos ve VVP Hradiště (viz Příloha
1 Dohovor o povolení výcviku ve VVP Hradiště) za účelem ověření funkčnosti softwaru Léčka.
Pod vedením akademického pracovníka Katedry taktiky Fakulty vojenského leadershipu
Univerzity obrany doc. Ing. Zdeňka Flasara, CSc. byla v určeném prostoru provedena taktická
činnost s námětem (viz Příloha 2 Bojový rozkaz k provedení léčky).
Část bojového rozkazu, kde jsou specifikovány prostory vhodné provedení léček, byla
definována odborníkem (viz Příloha 2, 3b) a následně ověřena softwarem Léčka (viz Obrázek
46).
Obrázek 46 Ověření definovaných prostor softwarem Léčka
Zdroj: vlastní
Z obrázku jsou vidět prostory definované softwarem, oranžově vymezenou oblast určenou
odborníkem pro provedení léčky v bojovém rozkaze a jako poslední modře označenou oblast,
která byla vybrána pro provedení druhé léčky podle výsledků softwaru.
Při plánování první léčky ve žluté oblasti, byly velitelem skupiny po rekognoskaci určeny přesné
souřadnice (33 N 366727 5570558), kde bude nepřítel zastaven (viz Obrázek 47 vlevo).
Zvolený velitel skupiny určil priority nalezení prostoru léčky softwarem (viz Tabulka 10).
Tabulka 10 Priority určené pro hodnocení prostorů softwarem
(viz Příloha 4 Vybrané priority velitelem pro první léčku ve VVP Hradiště z 23.5.2015)
Kritéria
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Priorita
70
70
80
100
90
20
90
70
30
20
80
107
Kritéria
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
Priorita
30
80
20
25
100
40
60
60
100
50
50
Na zvolené cestě byla vydefinována souřadnice (33 N 366604 5570274) s největší procentuální
úspěšností vycházející podle zadaných priorit (viz Obrázek 47).
Obrázek 47 Prostor první léčky, červený bod určen softwarem a zelený velitelem (vlevo),
výsledek softwaru (vpravo)
Zdroj: Mapy.cz (vlevo), vlastní (vpravo)
Druhá léčka v prostoru vybraném čistě softwarem na základě priorit definované instruktorem
skupiny Commandos (viz Tabulka 11).
Tabulka 11 Priority určené pro hodnocení prostorů softwarem
(viz Příloha 5 Vybrané priority velitelem pro určení vhodných oblastí a specifikovaní druhé léčky ve VVP Hradiště
z 23.5.2015)
Kritér.
Priorita
1
2
3 4
5
6
7
8
9 10
3
-2
5 8
3
8
2
2
1
5
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
7
2
3
2
3
2
1
7
5
8
6
7
Byla zvolena souřadnice 33 N 369627 5572419 (viz Obrázek 48). Velitel po rekognoskaci
podmínek v daném prostoru posunul místo léčky o 70m kvůli vyšší hustotě nižšího porostu (viz
Obrázek 49).
108
Obrázek 48 Výsledek pro druhou léčku
Zdroj: vlastní
Obrázek 49 Volba výsledných souřadnic (nahoře) softwarem (zelený bod) a velitelem (červený bod), včetně
panoramatického zobrazení okolí v místě léčky (dole)
Zdroj: Mapy.cz, vlastní
4.7.7 Vyhodnocení experimentu v reálných podmínkách
Softwarový výpočet v celé oblasti se shoduje s odhadem odborníka pro prostory vhodné pro
provedení léček na ose přesunu kurýra. Proto byly taktické činnosti plánovány v definovaných
oblastech.
Obrázek 50 Plánování provedení léčky
Zdroj: vlastní
109
Oba vybrané prostory první léčky splňovaly požadavky velitelů a simulovaná činnost byla
úspěšně splněna zabitím osádky a ukořistění dokumentů. Velitelem vybraná oblast skýtala
větší prostor mezi potokem a cestou než oblast navržená softwarem. Proto musely být
podstoupeny taková opatření, aby vojáci z vozidla kurýra nebyli schopni utéct podél řeky, krytí
srázem, v případě nesmrtelného zranění při zastavení vozidla střelbou (viz Obrázek 51).
Obrázek 51 Mikroreliéf první léčky včetně zastavení kurýra
Zdroj: vlastní
Softwarem vybraná oblast byla vzdálena 250 m. Zásadní vliv na rozdíl mělo kritérium
vzdálenosti lesu a řek pro vlastní jednotku, které omezují posádku vozidla v úniku. Po vizuální
kontrole dochází k upřesnění místa léčky a to z důvodu zastaralosti mapových (výběr
velitelem) i datových (výběr softwarem) podkladů a promáčenost terénu.
Důležitým poznatkem z experimentu je náročnost pro některé členy jednotky pochopit
jednotlivá pravidla, která Tabulka 8 vyjadřuje a následně k nim přiřadit vhodnou prioritu podle
svých potřeb. To může způsobovat určitý rozdíl mezi vyhodnocování softwaru a specifického
velitele. Dizertační práce nezpracovává problematiku do takové šíře a proto oblast zpracování
požadavků velitelů a úprava rozhraní tak, aby docházelo k přesnému předání potřebných
priorit, je vhodné řešit v případné další, například bakalářské, práci.
Dílčí závěr
Kapitola naplňuje dílčí cíle, které jsou předpokladem pro splnění hlavního cíle dizertační práce.
V první stati byla primárně řešena kritéria pro identifikaci prostorů vhodných pro provedení
léčky a přepadu po taktické stránce. Dílčí cíl, a to vytvoření matematického modelu
identifikace prostorů léček a přepadů byl naplněn prostřednictvím okomentovaných
vývojových algoritmů a pravidel hodnocení ve třech statích. Pro splnění dílčího cíle, a to řešení
části aplikační knihovny implementující navržený model, byla vyvinuta a popsána počítačová
aplikace Léčka, které umožňuje praktické použití navrženého modelu. Dílčí cíl implementace
110
vhodného vizualizačního systému pro zobrazení výsledků modelu (aplikace) byl řešen ve stati
4.6, kde byl popsán způsob distribuce dat do vybraných systémů. Závěr kapitoly je věnován
testování dosaženého řešení v simulovaných a reálných podmínkách. Součástí je popis
plánování a průběh experimentu prováděného s vojáky taktické skupiny Commandos.
Prostřednictvím dílčího řešení problematiky identifikace prostorů léček a přepadů byl
vypracován model, pomocí kterého je uživatel, na základě jeho subjektivních požadavků,
schopen rychle identifikovat nejvhodnější prostor na definované trase včetně procentuálního
vyhodnocení. Proces hodnocení vychází ze závislostí definovaných v metodice stati Model
identifikace prostorů léček a přepadů. Každý vybraný prostor má přiřazenou procentuální
hodnotu od 0 do 1, která se skládá z podílu sumy výsledků jednotlivých kritérií a jejich priority
k celkovému rozsahu priorit. Srovnáním získaných hodnot dochází ke zjištění, které prostory
je vhodné upřednostnit při reálném výběru.
Aplikace modelu byla ověřena prostřednictvím vyvinutého softwaru Léčka, software byl
instalován na přenosném počítači a využit při cvičení ve virtuálním simulátoru VBS2 a následně
při praktickém cvičení na VÚP Hradiště. V obou případech došlo k úspěšnému základnímu
testování funkčnosti a následné použitelnosti výsledků generovaných modelem.
Při cvičení probíhajícím s využitím simulátoru VBS2 byla potvrzena pragmatická stránka
reálného použití řešeného modelu při plánování léček a tím bylo dosaženo hlavního cíle práce,
s tím, že nejlepší výsledek generovaný první generací navrženého softwaru byl již velmi blízký
výsledku zvoleného zkušeným velitelem průzkumné skupiny provádějící experiment.
111
5 KONKRÉTNÍ ZÁVĚRY A MOŽNOSTI VYUŽITÍ VÝSLEDKŮ
DIZERTAČNÍ PRÁCE
Dizertační práce přispívá k rozšiřování komplexní problematiky řešené na Katedře taktiky.
Vytvořený model zprostředkovává relevantní informace, které je možné využít pro další
zefektivnění výpočetní podpory rozhodovacího procesu. Model samotný je modifikovatelný
pro zpracování širší problematiky na základě návrhů vytvořených v rámci závěrečných prací na
Univerzitě obrany. Tím lze cíl dizertační práce považovat za splněný. Byla provedena částečná
verifikace použitelnosti zmiňované softwarové aplikace.
Návrh na využití pro oblast výuky
Model potažmo software Léčka nachází využití při výuce v pětiletém magisterském studijním
programu v modulech Management informačních zdrojů a Velitel pozemních jednotek a
hlavně jejich předmětech Analýza informačních zdrojů, Informační podpora rozhodovacích
procesů a Taktika bojových jednotek. Při výuce bude hlouběji probírána problematika
zpracovávání digitálních dat a posluchači mohou ověřovat nebo případně pracovat s aplikací,
která je praktickým výsledkem dizertační práce.
Při výuce posluchačů, v oboru velitelé průzkumných jednotek, může být software zařazen do
pomůcek pro kontrolu dosažených výsledků nebo naopak jako nástroj pro znázornění vlivu
priorit na kritéria a následný výsledek modelování ve specifické oblasti.
Jednotlivé komponenty modelu je možné aplikovat i na řešení další taktických činností.
Například modul hledání optimálních pozic pozorovatelů pro pokrytí kompletního prostoru je
využitelný
při
ověřování
správného
odečítání
převýšení
při
hledání
vhodných
pozorovatelských pozic z mapy.
Realizace a využití aplikace při výuce je zpracováváno ve specifického výzkumu s názvem Návrh
a realizace operačně-taktické programové knihovny a její aplikace v procesu výuky na UO.
Návrh na využití vědy a výzkumu
Práce se zabývá aktuálním tématem z oblasti modelování a simulace operačně-taktických
činnosti vojenských jednotek. Podporuje soudobý trend zefektivňování prostředků výpočetní
podpory rozhodovacího procesu.
112
Řešené téma spadá do oblasti, kde výsledky bývají zpravidla utajovány nebo případně
publikovány striktně v obecném rámci, který osvětluje pouze záměry a výsledné stavy. Proto
je dizertační práce přínosná a v rámci systémů výpočetní podpory rozhodovacího procesu
Armády České republiky zcela inovativní.
Model umožňuje součinnost s již vyvinutými prototypy výpočetních systémů v rámci
Univerzity obrany. Vhodným příkladem je habilitační práce Počítačová podpora rozhodovacích
procesů na taktickém stupni, která řeší mimo jiné optimální manévr, definující vhodnou trasu
terénem. Doplněním vyhodnocení optimálního manévru o procentuální výskyt rizikových
oblastí je podniknut další krok k autonomnímu hodnocení rizik.
Závěry dizertační práce přispívají k rozšiřování postupů zpracovávání dat digitálního modelu
území a reliéfu o inovativní procesy publikované na českých i mezinárodních konferencích.
Návrh na využití ve vojskové praxi
Model hodnocení prostorů je vhodným prostředkem pro snížení času v průběhu plánovacího
procesu. Řešení léček a přepadů je pravidelnou a častou činností jednotek pro snížení
schopností protivníka manévrovat, zničení nebo získání informační převahy. Proto je volba
prostoru zásadní pro získání nejlepších podmínek ke splnění zadaného cíle.
Jako doplňkový stupeň je model schopný rozšířit informační tok přenášený během
rozhodovacího procesu o informace získané k identifikaci prostorů léček a tím zefektivnit
plánovací proces jak na úrovni štábu, tak i úrovni velitele řídící taktickou činnost.
Přínosem je součinnost navrženého softwaru s prostředky C4ISR, které jsou využívány v rámci
všech armád světa. V AČR je používán Automatizovaný Systém Velení a Řízení Pozemních Sil,
společnosti Delinfo, s.r.o., který je schopen po propojení zobrazovat v aktuálním zákresu
vyhodnocované prostory pro provedení léček. Vytvořenou aplikační knihovnu je možné přímo
integrovat do ISVŘ PozS.
Výsledek dizertační práce muže být použit v rámci cvičení a výcviku vojenských profesionálů.
Model je vhodný pro objektivní testování schopnosti cvičenců v předvídání kritických prostorů
a tím zlepšovat reakci při vpadnutí jednotek do léčky.
113
ZÁVĚR
Dizertační práce zpracovává problematiku výpočetní podpory procesu plánování taktické
činnosti přepadu a léčky, která není v Armádě České republiky řešena. Podklady pro
vypracování nejsou veřejně dostupné a literatura nebo dokumentace k vyvíjeným systémům
je utajena nebo pouze rámcově popisována. Proto jsou základními zdroji převážně dohovory
s odborníky a tématika řešící blízkou problematiku v civilní sféře. Významným přínosem jsou
řešené projekty a hlavně dosažené výsledky na Katedře taktiky v oblasti výpočetních systémů.
Hlavním cílem bylo vyvinout matematický model automatizovaně hodnotící prostory pro
provedení přepadu a léčky. Cíl byl naplněn díky splnění pěti dílčích cílů. Nalezení kritérií pro
identifikaci prostorů léčky a přepadu bylo vypracováno ve dvou částech. První řeší
problematiku pozorovacích stanovišť a druhá část se zabývá pokrývající terénní a územní
závislostí definující prostor léčky. Z nalezených kritérií byl úspěšně vytvořen matematický
model identifikace prostorů léček a přepadů, který díky vícekriteriálnímu hodnocení, jež se
zakládá na prioritách uživatele, vyhodnocuje prostor v okolí předložené souřadnice. Na
základě matematického modelu došlo k vyvinutí aplikační knihovny implementující navržený
model. Knihovna byla zahrnuta do aplikace Léčka, která realizuje rozhraní pro základní
ovládání a spouštění výpočtů modelu. Dílčí cíl - Volba vhodného vizualizačního systému pro
zobrazení výsledků modelu - byl splněn určením dvou systémů (ASVŘ PozS a 3D Vizualizační
systém), s nimiž byl software propojen pomocí NVG standardu. Závěrečným vyzkoušením
dosaženého řešení v simulovaných nebo reálných podmínkách byla prokázána základní
použitelnost softwaru při výcviku nebo výuce.
Dosaženými výsledky v dané problematice se rozšiřuje schopnost systémů podpory
rozhodovacího procesu při plánování veliteli jednotek mapovat data reliéfu a území. Cílem je
schopnost automatizovaně detekovat prostory vhodné či naopak kriticky nebezpečné pro
činnost vlastních jednotek v časech výrazně nižších než při plánování bez výpočetní podpory.
Model a jeho algoritmy používané v aplikační knihovně jsou použitelné do výuky na Univerzitě
obrany hlavně v předmětu Analýza informačních zdrojů. Ve vojskové praxi májí vytvořené
algoritmy vysoké uplatnění hlavně díky možnosti její implementace do ASVŘ PozS, Dellinfo,
s.r.o., která je rozšířená v AČR. Důležitým přínosem jsou publikované články na tuzemských
nebo zahraničních konferencích v rámci specifického výzkumu - Návrh a realizace operačnětaktické programové knihovny a její aplikace v procesu výuky na UO.
114
Je zřejmé, že aplikovatelnost vytvořeného modelu, respektive softwarové aplikace, do
každodenní vojenské činnosti není nereálná. Jsou nutné četné úpravy a přizpůsobení
především uživatelského rozhraní a dlouhodobé testování při běžném výcviku. Proto je
zásadní pokračovat ve zdokonalení a hlavně optimalizaci aplikační části. Také sloučení s již
vytvořenými modely a algoritmy v rámci AČR poskytne širší operační schopnost výsledné
aplikace.
Kompletní kód naprogramované aplikace je uložen na přiloženém médiu a je připraven pro
další úpravy nebo případné použití jednotlivých algoritmů.
115
SEZNAM POUŽITÝCH ZKRATEK
3D
Tří dimensionální
AČR
Armáda České republiky
ADCCS
Air Defence Command and Control Systém
ASVŘ
Automatizovaný systém velení a řízení
BVIS
Bojový vozidlový informační systém
C/C++
Programovací jazyk C, C++ je totéž včetně objektové nástavby (rozšíření)
C2
Command and control
C4I
C4ISR
Command, control, communication and computer
Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance,
and Reconnaissance
Command, control, communication, computer, surveillance, reconnaissance
CD
Compact Disc
CIB
Controlled Image Base
COPF
Command Post Of the Future
CSTT
DIS
Centrum simulačních a trenažérových technologií
The Defense Advanced Research Projects Agency (Agentura pro výzkum
pokročilých obranných projektů)
Distributed Interactive Simulation
DMR
Digitální model reliéfu
DMŮ
Digitální model území
DVD
Digitální výškopisná data
GIS
Geographic information systém (Geografický informační systém)
GPS
Global Positioning System
HLA
High Level Architecture
IS VŘ PozS
Informační systém velení a řízení pozemních sil
IZGARD
internetový zobrazovač geografických armádních dat
MFC
Microsoft Foundation Class Library
Modsaf
Modular Semi - Automated Forces
NATO
North Atlantic Treaty Organization (Severoatlantická aliance)
NVG
NATO Vector Graphics
OneSAF
One Semi - Automated Forces
OTB
OneSAF Testbed Baseline
OTlibrary
Aplikační knihovna operačně taktických funkcí
S42
souřadnicový systém 42
SAAB
Svenska Aeroplan AB
SimLab
Učebna simulovaných taktických činností
TAA
Alliance agreement (Smlouva o užití)
UO
Univerzita obrany
C4ISR
DARPA
116
UTM
Univerzální transverzální Mercatorův systém souřadnic
VBS2
Virtual Battle Space 2 (Virtuální simulátor pro taktickou činnost)
VSML
Vector Smart Map Level
VTOPÚ
Vojenský topografický ústav
WGS84
World Geodetic System 1984
117
CITOVANÁ LITERATURA
Studentské a závěrečné práce
[1]
LITVAJ, Ondřej. Knihovna fyzikálního modelu kolového prostředku. Brno, 2010.
Bakalářská práce. Univerzita obrany, Fakulta vojenských technologií. Vedoucí práce
Petr Františ.
[2]
LITVAJ, Ondřej. Návrh implementace geocentrického souřadnicového systému
a podpory zobrazení stínů do vizualizačního systému. Brno, 2012. Diplomová práce.
Univerzita obrany, Fakulta vojenských technologií.
[3]
MAZAL, Jan. Počítačová podpora rozhodovacích procesů. Brno, 2013. Habilitační práce.
Univerzita obrany, Fakulta vojenského managementu, s. 35-36.
[4]
RYBANSKÝ, Marian.: Modelování vlivu geografických faktorů na průchodnost terénu.
Brno, 2002. Habilitační práce, VA Brno.
[5]
VONDRUŠKA, Jaromír. Využití produktu VR link pro tvorbu HLA rozhraní s produktem DI
Guy SDK. Brno, 2011. Diplomová práce. Univerzita obrany.
Vojenské předpisy a nařízení, spisy
[6]
SPRÁVA DOKTRÍN. Pom725. Zkušenosti z operací, Léčka a protiléčka. Praha: Ředitelství
výcviku a doktrín, 2007.
[7]
SPRÁVA DOKTRÍN. Pub-20-00-01. Slovník základních pojmů z oblasti vojenského
zpravodajského zabezpečení, průzkumu a elektronického boje. Vyškov: Ředitelství
výcviku a doktrín, 2009.
[8]
STANAG 4603. Modelling and simulation architecture standards for technical
interoperability: High Level Architecture (HLA). Brussels: NATO Standardization Council,
2009.
Webové publikace, manuály
[9]
ARCGIS. How Viewshed works [online]. Environmental Systems Research Institute,
Inc.[cit. 2013-10-12]. Dostupné z:
http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/index.cfm?TopicName=How%20Viewshed
%20works.
[10] Artificial Intelligence Applications Institute. ModSAF [online]. [cit. 2013-12-10].
Dostupné z: http://www.aiai.ed.ac.uk/~arpi/SUO/MODULES/modsaf.html.
118
[11] BOHEMIA INTERACTIVE. White Paper: VBS2 [online]. Australia: Bohemia Interactive
Australia Pty Ltd, 2012[cit. 2013-11-10].
[12] BRÁZDIL Karel. Technická zpráva k digitálnímu modelu reliéfu 4. generace (DMR 4G).
Pardubice: Zeměměřický úřad, 2010.
[13] Calytrix LVC Game. CALYTRIX TECHNOLOGIES. Software User Manual [online]. 2012
[cit. 2013-09-10]. Dostupné z: https://manuals.bisimulations.com/lvcgame/manuals/LVCGame-User-Manual.html.
[14] ČADA, Václav. Přednáškové texty z Geodézie. ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA, Fakulta
aplikovaných věd, Katedra matematiky. Tvar zemského tělesa a referenční plochy:
Souřadnicové systémy [online]. 2009 [cit. 2014-06-01]. Dostupné
z:http://gis.zcu.cz/studium/gen1/html/ch02s03.html.
[15] Digitální model povrchu České republiky 1. generace (DMP 1G). Geoportál ČÚZK:
přístup k mapovým produktům a službám resortu [online]. 2014 [cit. 2015-02-21].
Dostupné z:http://geoportal.cuzk.cz/(S(he2ubf0gzijdxzhidaqq1flu))/Default.aspx?lng=C
Z&mode=TextMeta&side=vyskopis&metadataID=CZ-CUZK-DMP1GV&mapid=8&menu=303
[16] Digitální model reliefu České republiky 4. generace (DMR 4G). Geoportál ČÚZK: přístup
k mapovým produktům a službám resortu [online]. 2015 [cit. 2015-02-20]. Dostupné
z:http://geoportal.cuzk.cz/(S(2aoxane1kv4iq2e5la1sjd3p))/Default.aspx?mode=TextM
eta&side=vyskopis&metadataID=CZ-CUZK-DMR4G-V&head_tab=sekce-02gp&menu=301
[17] Digitální model reliefu České republiky 5. generace (DMR 5G). Geoportál ČÚZK: přístup
k mapovým produktům a službám resortu [online]. 2015 [cit. 2015-02-20]. Dostupné
z:http://geoportal.cuzk.cz/(S(lpobm4u5mmwst4zbypenuzcc))/Default.aspx?lng=CZ&m
ode=TextMeta&side=vyskopis&metadataID=CZ-CUZK-DMR5G-V&mapid=8&menu=302
[18] FRANTIŠ, Petr, Jan Hodický a Václav Přenosil. Software NVG Client: Dokumentace k
výsledku projektu „Vizualizace“. Brno, 2013. Projektová dokumentace. Masarykova
univerzita.
[19] General Dynamics C4 Systems. GENERAL DYNAMICS C4 SYSTEMS. Command Post of
the Future (CPOF) [online]. [cit. 2013-11-05]. Dostupné z:
http://www.gdc4s.com/commandpostofthefuture(cpof).
119
[20] Geografická služba AČR [online]. 2007 [cit. 2014-05-31]. Dostupné z:
http://www.geoservice.army.cz.
[21] ICZ DelINFO. GROUP, ICZ. Staff Command and Control information system [online]. [cit.
2013-10-09]. Dostupné z: http://www.delinfo.cz/en/solutions-andservices/automatizovany-system-veleni-a-rizeni-asvr.
[22] KRAMER, Chris. GlobalSecurity.org [online]. School, U. S. Army Engineer, 2011 [cit.
2013-09-30]. Dostupné z:
http://www.globalsecurity.org/military/library/report/call/call_01-19_ch3.htm.
[23] Mapové prohlížení. CENIA. Národní geoportál INSPIRE [online]. 2014 [cit. 2014-08-05].
Dostupné z: http://geoportal.gov.cz/web/guest/map/
[24] Military Technology. Defense Update [online]. 2013 [cit. 2014-09-12]. Dostupné z:
http://defense-update.com.
[25] Ness.com. NESS. ICCS [online]. 2013 [cit. 2014-09-19]. Dostupné z:
http://www.ness.com/Global/Industries/defense-and-homelandsecurity/Documents/ICCS.pdf.
[26] Ness.com. NESS. ICCS [online]. 2013 [cit. 2014-09-19]. Dostupné z:
http://www.ness.com/Global/Industries/defense-and-homelandsecurity/defense/Army-and-Special-Forces/Pages/Tactical-NessControl.aspx.
[27] Ness.com. NESS. ICCS [online]. 2013 [cit. 2014-09-19]. Dostupné z:
http://www.ness.com/Global/Industries/defense-and-homeland-security/defense/airdefense-and-missile-defense/Pages/Air-Defense-Missile-Defense.aspx.
[28] NATO Vector Graphics version 1.5, množina dokumentů, definičních souborů wsdl
a xsd, příklady a další dokumentace [online]. 2010 [cit. 2014-04-15]. Dostupné
z: http://tide.act.nato.int/tidepedia.
[29] Saab. SAAB SYSTEM GRINTEK. Landward command and control Chaka [online].
Lyttleton, 2012 [cit. 2013-09-29]. Dostupné z:
http://www.saabgroup.com/en/Land/C4I_Systems/Tactical_C2_Systems/chakalandward-command-and-control1.
[30] STULÍK, Jan a Josef Sedlák. Těžký terénní nákladní automobil T – 815. [Skripta]. Brno:
Vojenská akademie, 1992.
[31] Univerzita J.E.Purkyně: Fakulta životního prostředí. [online]. 2012 [cit. 2013-09-19].
Dostupné z: http://gis.fzp.ujep.cz/files/PR2a_1GIS2.pdf.
120
[32] Zeměměřictví: Metoda Laserové skenování. LA-MA: Land Management [online]. 2011
[cit. 2014-07-14]. Dostupné z: http://www.la-ma.cz/?p=88.
Monografie, knihy, studie
[33] BURLESON, Willard M., III. Mission Analysis during Future Military Operations on
Urbanized Terrain. 2000. Master's thesis. ARMY COMMAND AND GENERAL STAFF COLL
FORT LEAVENWORTH KS.
[34] FRANTIŠ, Petr a Jan HODICKÝ. Vizualizační SW pro zobrazení společného obrazu bojiště
s využitím SOA a OTSVŘ PozS. Brno: Univerzita obrany, 2008.
[35] HODICKÝ, Jan, Petr FRANTIŠ a Miroslav HOPJAN. Design and implementation of
distributed simulation based on the high level architecture and base object model in
the czech armed forces [online]. Unversity of Defense, 2011 [cit. 2013-08-20].
[36] JONES, Thomas P. Journal of the Franklin Institute: Mechanical and physical science
[online]. 1849, Third Series, Vol. IV, s. 419 [cit. 2013-10-03]. Dostupné z:
http://books.google.cz/books?id=V-Q5AQAAIAAJ.
[37] Katalog produktů geografické služby AČR. Ministerstvo obrany. Praha, 2000 [cit. 201406-05].
[38] KILLBLANE, Richard E. TRANSPORTATION CORPS HISTORY OFFICE. Convoy Ambush
Case Studies. 2010.
[39] POTTER, Joshua, Gary STUBBLEFIELD a Monday MARK. Ambush!: A Professional's Guide
to Preparing and Preventing Ambushes. Winchester Circle: Paladin Press, 2010. ISBN
978-1581607246.
[40] TABER, Robert. War of the flea: the classic study of guerrilla warfare. Washington, D.C.:
Brassey's, c2002, xiv, 199 p. ISBN 15-748-8555-3.
[41] TRYBENEKR, Jan. Taktický průzkum: II. díl Způsoby vojskového a hloubkového
průzkumu. Vyškov: VVŠ PV Vyškov, 1992.
[42] UNDERWOOD, James R. a Peter L. GUTH. Military Geology in War and Peace. Amer:
Geological Society of Amer, 1998. ISBN 978-0813741130.
Články v seriálových publikacích a sbornících
[43] FORBUS, Kenneth D., James V MAHONEY a Kevin DILL. How qualitative spatial
reasoning can improve strategy game AIs. In: Intelligent Systems. IEEE COMPUTER SOC,
2002, s. 25-30. ISSN 1094-7167.
121
[44] GLINTON, Robin, Joseph GIAMPAPA a Katia SYCARA. A markov random field model of
context for high-level information fusion. In: 9th International Conference on
Information Fusion [online]. NEW YORK: IEEE, 2006 [cit. 2014-03-10]. Dostupné z:
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=4086061&url=http%3A%2F%2
Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D4086061
[45] GUGEL, S., G. Miller (2003) Sides and Forces in OneSAF Objective Systém. In:
Interservice/Industry Training, Simulation, and Education Conference, 2013.
[46] KLAGER, Gene. Networked Sensors for the Combat Forces (NSfCF). In: CARAPEZZA,
Edward M. Unmanned/Unattended Sensors and Sensor Networks. London: BBA
LIBRARY, 2004, s. 204-214. ISSN 10.1117/12.581617.
[47] MOKRÁ, Ivana. Východiska modelové podpory rozhodování nejen v podmínkách AČR.
In: Doktorandská konference. Brno: Univerzita obrany, 2013, s. 70-74. ISBN 978-807231-901-5. Dostupné z:
http://www.unob.cz/fem/struktura/k102/Documents/sbornik_8_doktorandska_konfe
rence.pdf.
[48] SONG, Ho Kuen, Kwang Myung KIM, Kyung Tae KIM a Hee Yong YOUN. Application of
Genetic Algorithm for Logistics Based on Multi-Agent System. In: 2013 International
Conference On Information Networking (ICOIN) [online]. 2013 [cit. 2013-11-01]. ISBN
978-1-4673-5742-5. Dostupné z:
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=6496395&url=http%3A%2F%2
Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D6496395.
[49] SPIŠÁK, Ján. Operační umění v Armádě České republiky a vize jeho rozvoje. In: Obrana
a strategie. 1/2011. Brno: Univerzita obrany, 2011, s. 101-110. ISSN 10.3849/18027199.11.2011.01.101-110. Dostupné z:
http://www.defenceandstrategy.eu/cs/aktualni-cislo-1-2011/volna-tribuna/operacniumeni-v-armade-ceske-republiky-a-vize-jeho-rozvoje.html.
[50] STODOLA, Petr. Deterioration, dependability, diagnostics: monograph. In: Tactical
Models Based on a Multi-Depot Vehicle Routing Problem. Editor Jiří Stodola. 2013, s.
187-194. DOI: 978-80-7231-939-8.
Přednášky
[51] BRECHTA, Bohumil. Metodologie vědecké práce [přednáška]. Brno 2013
122
[52] FRANTIŠ, Petr. Virtuální simulace [přednáška]. Brno 2012
[53] PŘIBYLOVÁ, Lenka. Matematika: výpočet soustavy rovnic [přednáška]. Brno 2008
[54] ŘEZNÍK, Tomáš. Mapové zdroje [přednáška]. Brno 2012
[55] VALA, Miroslav. Průjezdnost kolových vozidel [přednáška]. Brno 2012
123
SEZNAM OBRÁZKŮ
Obrázek 1 Závislost úsilí na čase vytvářené vlivem automatizace Zdroj: data podle [3],
zpracování vlastní
Obrázek 2 ADCCS Zdroj: [26][25]
Obrázek 3 Tactical NessControl C4I Systém Zdroj: [27]
Obrázek 4 AS VŘ PozS Zdroj: [21]
Obrázek 5 3D Vizualizační systém Katedry komunikačních a informačních systémů Zdroj: [2]
Obrázek 6 Schéma propojení programu NVGClient Zdroj: [18]
Obrázek 7 Vizualizační systém Katedry taktiky Zdroj: [3]
Obrázek 8 DMÚ 25, okolí Brněnské přehrady Zdroj: [23]
Obrázek 9 DMR-3, okolí Brněnské přehrady Zdroj: [23]
Obrázek 10 Rozdílnost DMR-2 (vlevo), DMR-2,5 (uprostřed) a DMR-3 (vpravo) Zdroj: [54]
Obrázek 11 Spojení DMR-3 a DMÚ 25, okolí Brněnské přehrady Zdroj: [23]
Obrázek 12 Rozdíl v průhlednosti lesních ploch při pozorovatelské činnosti Zdroj: Internet
Obrázek 13 Naznačení průběhu vyhledávání Zdroj: vlastní
Obrázek 14 Ukázka nalezení tří pozic pozorovatelů a jejich viditelnosti Zdroj: vlastní
Obrázek 15 Letecký snímek oblasti zájmu Zdroj: Google maps
Obrázek 16 Grafický nákres řešených oblastí v prostoru smrtící zóny Zdroj: vlastní, podklad:
Google maps
Obrázek 17 Vzory mikroreliéfu (zleva: násep, výkop, terénní stupeň) Zdroj: vlastní
Obrázek 18 Postupná kompletace viditelností s v průběhu přesunu Zdroj: vlastní
Obrázek 19 Grafické vyjádření proměnných pro výpočet poloměru otočení, a) ostrá, b) mírná
zatáčka Zdroj: vlastní
Obrázek 20 Graf závislosti koeficientu zatočení a úhlu Zdroj: vlastní
Obrázek 21 Grafické znázornění výpočtu poloměru na mapovém podkladu Zdroj: vlastní,
podklad: Google maps
124
Obrázek 22 Body v prostoru pro odečet nadmořské výšky Zdroj: vlastní
Obrázek 23 Generované výsledky v grafické formě Zdroj: vlastní
Obrázek 24 Letecký snímek oblasti zájmu Zdroj: Mapy.cz
Obrázek 25 Závislost výsledného plnění na poměru reálné délky k definované Zdroj: vlastní
Obrázek 26 Závislost plnění kritéria na rychlosti průjezdu Zdroj: vlastní
Obrázek 27 Závislost plnění kritéria na počtu cest a úhlu Zdroj: vlastní
Obrázek 28 Závislost plnění kritéria komponenty na výchylce od průměrné vzdálenosti Zdroj:
vlastní
Obrázek 29 Závislost plnění kritéria na specifické vzdálenosti Zdroj: vlastní
Obrázek 30 Závislost plnění kritéria na poměru pokrytí prostoru budovami Zdroj: vlastní
Obrázek 31 Závislost plnění kritéria na převýšení Zdroj: vlastní
Obrázek 32 Závislost plnění kritéria na změnách mikroreliéfu Zdroj: vlastní
Obrázek 33 Závislost plnění kritéria na poměru pokrytí prostoru Zdroj: vlastní
Obrázek 34 Závislost plnění kritéria na poměru pokrytí prostoru a počtu objektů Zdroj: vlastní
Obrázek 35 Ilustrace seskupování dat z vrstev Zdroj: vlastní
Obrázek 36 Vykreslení vypočtených dat v aplikaci Zdroj: vlastní
Obrázek 37 Interface softwaru Léčka Zdroj: vlastní
Obrázek 38 Přenosné PC Panasonic FZ-G1 Zdroj: vlastní
Obrázek 39 Operační vymezení funkce standardu Zdroj: vlastní, podle [18]
Obrázek 40 Schéma realizace propojení s ostatními systémy pomoci NVG Zdroj: vlastní
Obrázek 41 Mapa s vyznačenými body určující trasu přesunu Zdroj: Mapy.cz
Obrázek 42 Fotografie prostor léčky ve VBS2 Zdroj: vlastní
Obrázek 43 Výběr prostoru léčky velitelem skupiny Zdroj: vlastní
Obrázek 44 Výběr prostoru provedený softwarem Léčka Zdroj: vlastní
Obrázek 45 Záznam z provádění experimentu ve virtuální simulaci Zdroj: vlastní
125
Obrázek 46 Ověření definovaných prostor softwarem Léčka Zdroj: vlastní
Obrázek 47 Prostor první léčky, červený bod určen softwarem a zelený velitelem (vlevo),
výsledek softwaru (vpravo) Zdroj: Mapy.cz (vlevo), vlastní (vpravo)
Obrázek 48 Výsledek pro druhou léčku Zdroj: vlastní
Obrázek 49 Volba výsledných souřadnic (nahoře) softwarem (zelený bod) a velitelem (červený
bod), včetně panoramatického zobrazení okolí v místě léčky (dole) Zdroj: Mapy.cz, vlastní
Obrázek 50 Plánování provedení léčky Zdroj: vlastní
Obrázek 51 Mikroreliéf první léčky včetně zastavení kurýra Zdroj: vlastní
126
SEZNAM DIAGRAMŮ
Diagram 1 Kritéria pro určování pozorovatelských stanovišť Zdroj: vlastní
Diagram 2 Kritéria pro určení smrtící zóny Zdroj: vlastní
Diagram 3 Proces evaluace Zdroj: Vlastní
Diagram 4 Hledání prvního pozorovatele Zdroj: Vlastní
Diagram 5 Hledání následujících pozorovatelů Zdroj: Vlastní
Diagram 6 Výběr skrytých podoblastí – fáze 1 Zdroj: Vlastní
Diagram 7 Výběr skrytých podoblastí – fáze 2 Zdroj: Vlastní
Diagram 8 Obecný proces zpracování dat Zdroj: vlastní
Diagram 9 Obecný proces zpracování dat s manuálním zadáním Zdroj: vlastní
Diagram 10 Nalezení vhodné trasy mezi zadanými souřadnicemi Zdroj: vlastní
Diagram 11 Tvar smrtící zóny Zdroj: vlastní
Diagram 12 Proces zpracování stoupání ve smrtící zóně Zdroj: vlastní
Diagram 13 Proces výpočtu vzdáleností k objektům v prostoru Zdroj: vlastní
Diagram 14 Výčet rozlohy objektů v oblasti Zdroj: vlastní
Diagram 15 Viditelnost prostoru operace z přístupové trasy Zdroj: vlastní
Diagram 16 Hlavní proces zpracování modelu Zdroj: vlastní
Diagram 17 Algoritmus funkce evaluace Zdroj: vlastní
SEZNAM KÓDŮ
Kód 1 Vstupní proměnné a jejich výchozí hodnoty Zdroj: vlastní
Kód 2 Generované výsledky v textové formě Zdroj: vlastní
Kód 3 Výpis převýšení ve smrtící zóně Zdroj: vlastní
Kód 4 Výpis terénních nerovností v okolí smrtící zóny Zdroj: vlastní
Kód 5 Struktura pro přenos souřadnice Zdroj: vlastní
127
Kód 6 Iniciační funkce Zdroj: vlastní
Kód 7 Nastavování souřadnic Zdroj: vlastní
Kód 8 Předání velikost zobrazovaného aplikačního okna Zdroj: vlastní
Kód 9 Nastavení procentuální hranice definující počet zobrazených hodnot Zdroj:vlastní
Kód 10 Struktura pro povolení zobrazování výsledků Zdroj: vlastní
Kód 11 Hodnoty priorit jednotlivých kritérií Zdroj: vlastní
Kód 12 Hlavní funkce pro spuštění výpočtů
Kód 13 Funkce pro nalezení všech vhodných bodů pro analýzu Zdroj: vlastní
Kód 14 Funkce sběru dat pro nalezené body Zdroj: vlastní
Kód 15 Funkce vyhodnocení získaných dat Zdroj: vlastní
128
SEZNAM TABULEK
Tabulka 1 Vyjádření závislosti rychlosti na poloměru zatáčky a součiniteli adheze Zdroj: [55]
Tabulka 2 Terénní možnosti vozidel AČR Zdroj: [4], [30]
Tabulka 3 Vzorek dat definujících jednu komunikaci spojující dvě rozcestí
Tabulka 4 Hodnoty koeficientu zatočení v závislosti na úhlu
Tabulka 5 Součinitel adheze pro různé povrchy komunikací [55]
Tabulka 6 Hodnocení kritérií pro realizaci léčky Zdroj: vlastní
Tabulka 7 Závislost plnění při změně stoupání
Tabulka 8 Tabulka zvolených priorit pro kritéria volby prostorů léček (experiment) Zdroj:
vlastní
Tabulka 9 Priority určené pro hodnocení prostorů softwarem (viz Příloha 3 Vybrané priority
velitelem v simulovaných podmínkách z 6.5.2015)
Tabulka 10 Priority určené pro hodnocení prostorů softwarem (viz Příloha 4 Vybrané priority
velitelem pro první léčku ve VVP Hradiště z 23.5.2015)
Tabulka 11 Priority určené pro hodnocení prostorů softwarem (viz Příloha 5 Vybrané priority
velitelem pro určení vhodných oblastí a specifikovaní druhé léčky ve VVP Hradiště z 23.5.2015)
SEZNAM PŘÍLOH
Příloha 1 Dohovor o povolení výcviku ve VVP Hradiště
Příloha 2 Bojový rozkaz k provedení léčky
Příloha 3 Vybrané priority velitelem v simulovaných podmínkách z 6.5.2015
Příloha 4 Vybrané priority velitelem pro první léčku ve VVP Hradiště z 23.5.2015
Příloha 5 Vybrané priority velitelem pro určení vhodných oblastí a specifikovaní druhé léčky
ve VVP Hradiště z 23.5.2015
Příloha 6 CD-ROM
129
Příloha 1 Dohovor o povolení výcviku ve VVP Hradiště
Středisko obsluhy výcvikového zařízení Hradiště
Radošov, pošta Bochov, 364 71
Ev.č. 35/14/29/2015-1534
Výtisk číslo :
Počet listů :
Počet příloh :
ZÁPIS O DOHOVORU
( Podle Vševojsk – 4 – 2 )
1. Útvar, jednotka : VZ 2994 Brno
2. Nadřízené velitelství: Ministerstvo obrany
3. Činnost: Výcvik studentů Univerzity obrany – skupiny COMMANDOS na téma: „Činnost
skupiny v nestabilním prostředí“
4. Řídící: akademický pracovník katedry taktiky Fakulty vojenského leadershipu Univerzity
obrany doc. Ing. Zdeněk FLASAR, CSc.
5. Datum a doba využití UVZ: 22.5. 18,00 – 24.5. 2015 11,00
6. Přibližné počty osob a techniky :
Počty osob
Útvar
D
Prap Pod
Mužst
Počty techniky
O.z.
důs.
VZ 2994 1
2
11
celke
AO
ANTS
ANTT
m
0
1
15
0
Počty budou upřesněny v den příjezdu do VVP.
7. Zámysl schválen:
AOT
0
0
0
Pas.
Spec.
tech.
tech.
0
0
Bus
1
Vedoucím katedry taktiky FVL UO, plk. Ing. Jaroslavem KOZŮBKEM, Ph.D.
8. Časový a prostorový plán provedení výcviku:
( den, čas příjezdu do VVP, využití výcvikových zařízení , vojenské vlečky, den a čas,
místa rozmístění, cvičících jednotek, údržba a úklid prostorů, zařízení, komunikací,
tankových přejezdu, datum a čas převzetí, atd..)
22.5. Příjezd do 18°° na SST Žďár, zahájení výcviku 18°°
22.5. 18°° - 24.5. 10°° taktická příprava na SST Žďár
24.5. Ukončení a odjezd do 11°°
9. Pokyny náčelníka SOVZ :
a) při činnosti jednotek vyvedených do VVP se řídit Statutem VVP a jednotlivými
provozními řády UVZ
b) dodržovat bezpečnostní opatření při střelbách a výcviku s bojovou technikou, zásady
požární ochrany, ochrany vody a půdy před únikem ropných produktů a jiných
závadných látek
c) výcvik provádět jen na výcvikových zařízeních a v prostorech stanovených v písemném
dohovoru
d) výcviková zařízení využívat efektivně a po ukončení výcviku uvést tato do původního
stavu (zahrnout okopy, provést úklid komunikací a využívaných tankových přejezdů a
dle požadavků velitelů střelnic zabezpečit stažení terčového manévru a uložení
materiálu ve skladech)
e) přesuny pásové techniky provádět pouze po vyčleněných tankových cestách a
přejezdech
f) v prostorech elektrifikovaných částí střelnic je zákaz provádění ženijních prací, vstupů
do krytů a elektrifikovaných kiosků
g) v prostoru PILA je zákaz provádění ženijních prací s ohledem na trasu dálkového
telekomunikačního kabelu
h) ve Vojenském újezdu Hradiště je zákaz rozdělávání ohňů, polního, lesního a vodního
pychu, zákaz koupání ve všech vodních nádrží a potocích
i) zákaz pobytu příslušníků cvičících jednotek mimo teritorium VVP ( hranice Vojenského
újezdu Hradiště ( Příloha č.5 k zákonu č.222/1999 Sb )
j) v pásmech hygienické ochrany vodních zdrojů dodržovat při výcviku základní zásady
jejich ochrany
k) zákaz doplňování PHM VT mimo zpevněné plochy
l) zákaz vstupu do ohrožených prostorů jednotlivých střelnic, jejich elektrifikovaných částí
– krytů a kiosků
m) po ukončení střeleb – v souladu s článkem 3, předpisu Vševojsk 4-2 – provést
pyrotechnickou prohlídku cílových ploch a zápis o jejím výsledku předat veliteli střelnice
n) v případě nálezu uhynulé zvěře na tuto nesahat a její nález oznámit cestou SOD-DPos,
o) v případě nálezu nevybuchlé munice místo označit a její nález oznámit cestou SOD-DPos,
131
p) přísný zákaz vjezdu pásové techniky do lesních prostorů, do prostorů lesních školek a
využívání lesních cest
q) přísný zákaz vjezdu pásové techniky na asfaltové komunikace
r) přejezdy asfaltových komunikací provádět pouze na určených přejezdech
s) kouření v celém VVP je povoleno pouze na vyhrazených místech, na ostatních je kouření
přísně zakázáno
t) vzhledem k výskytu tasemnice (Echionococus multilocularis) u lišek přísně zakazuji
konzumaci lesních plodů a pití vody z neprověřených vodních zdrojů (např. při nácviku
přežití)
u) cvičící jednotka je po ukončení střeleb povinna vysbírat veškeré vystřelené nábojnice
v celém prostoru střelnice a odvézt je k útvaru (zařízení)
v) v souladu s rozkazem MOČR č. 34 z 22.5.2002 jsou cvičící povinni požadovat po civilních
dodavatelích povolení vstupu a vjezdu do vojenského prostoru. Současně jsou povinni
je vybavit dokumentem o tom, že jsou touto firmou zabezpečováni (kopie smlouvy …)
w) zákaz vylepování informačních cedulí na dopravní značení v celém prostoru VVP!
x) v prostoru vojenského újezdu platí přísný zákaz zřizování černých skládek a odhazování
odpadků. Cvičící jsou povinni organizovat sběr jimi vytvořených odpadků a jejich
soustředění v určených kontejnerech
y) z důvodu možného vzniku úrazu, nebo škody na majetku nařizuji vykonávat po celý rok
výcvik v zalesněném terénu v minimální míře. V zalesněném terénu zakazuji bez mého
souhlasu provádět ženijní práce (např. budování úkrytů a okopů, kácení dřeva…)
z) velitel cvičící jednotky je povinen ihned hlásit SOD - DÚP jakoukoliv zvláštní událost
(dopravní nehodu, ekologickou havárii, zranění příslušníků jednotky, porušení
bezpečnostních pravidel …)
aa) ZAKAZUJI používat pro výcvik ve střelbě, na terče umístěné na těchto zařízeních, náboj
30-JOCvSv-2A42 (ročník 2000, bulharské výroby), 30-JOSZ-2A42 a 30-JOSv-2A42. Toto
střelivo používat jen na terče umístěné mimo elektrifikovaná zařízení na volném terénu,
náboje 30-JOSZ-2A42 jen v období kdy není předpoklad vzniku požáru
pro střelbu na střelnicích s elektronickými, mechanickými a elektrostrojními zařízeními
ab) ZAKAZUJI používat pro taktický výcvik
Pozemní komunikace: hranice voj.újezdu - Bražec - Javomá – kř. Březina - Radošov hranice voj.újezdu
Pozemní komunikace: hranice voj.újezdu – Těšetice – D. Valov – kř. Březina
Pozemní komunikace: hranice voj.újezdu - Albeřice -k.682,6 odbočka na M.Hlavákov
Pozemní komunikace: Albeřice - směr V.Hlavákov hranice voj. újezdu
Pozemní komunikace: hranice voj. újezdu - Bukovina - závora.č. 2 - křižovatka u SBV
Pozemní komunikace: hranice voj. újezdu - Obrovice
Pozemní komunikace: hranice voj. újezdu - Svatobor
Pozemní komunikace: hranice voj. újezdu - Lučiny – účelová komunikace/cyklostezka
– Činov - hranice voj. újezdu
Pozemní komunikace: hranice voj. újezdu - D. Lomnice - závora č.14
ac) ZAKAZUJI používat pro výcvik prostor U Ruské věže „RAKETA“ nebezpečí zřícení
budov či pádu do tereních nerovností
Při příjezdu do VVP:

příjezd oznámit SOD-DPos SOVZ Hradiště,
132


převzít požadované a dohodnuté ubytovací prostory,
cestou SOD-DPos SOVZ upřesnit počty vyvedených jednotek, velitele a počty techniky
(zejména Tanky, BVP, OT, palebné prostředky děla, PLV apod.),
Po dobu pobytu každý den do 07,00 hod. cestou SOD-DPos upřesňovat počty osob a
techniky. Vznik mimořádných udalostí hlásit okamžitě veliteli SOVZ Hradiště,
v mimopracovní době SOD-DPos SOVZ.
Při odjezdu z VVP:



předat využívané ubytovací kapacity,
uvést veškerá využívaná výcviková zařízení do původního stavu,
odjezd zahlásit veliteli SOVZ Hradiště.
10. Povinnost cvičících – hlášení o smlouvě KOS (podklady do dohovoru)

po příjezdu do VVP Hradiště hlásit
- deklarované místo(DM) v rámci své dislokaci útvaru, jednotky
- cestou SOD-Dpos SOVZ Hradiště počty osob a VTM
(především VT omezované a sledo-vané S-KOS)
- souřadnice dislokace útvaru, jednotky (WGS-84)
11. Vykládací stanice, osa přesunu ( tanková cesta) : Nakládací stanice a osa přesunu (tanková cesta) : 12. Ženijní práce budou provedeny kdy ,kde, a jak : 13. Kdy a kým budou likvidovány škody a ženijní práce – př.likvidační komise :
Není předpoklad vzniku škod. Ženijní práce nebudou prováděny. V případě jakýchkoli
problémů budou tyto řešeny/odstraněny přímo cvičícími za řízení řídícího výcviku.
14. Bezpečnost při střelbách :
a) Zapsaná palebná postavení, druh zbraně, střeliva a velikost ohrožených prostorů jsou
uvedeny v předpisu Vševojsk-1-20, v provozním řádu a potvrzeny protokolem
Výzkumného ústavu 010/01 Slavičín o prověrce bezpečnosti střelby č.j.:5225/92 a
26/62-25 ze dne 4. 11. 1993 nebo dalších ustanovení a VeV-VA Vyškov.
b) Před zahájením střelby na každé střelnici provést důsledné poučení velitele a
střílejících o bezpečnostních opatřeních a závaznosti porušení hlavního směru
133
střelby, pravé a levé hranice střelby střílejícími. Poučení provést a nechat podepsat
- ŘS. Při každé střelbě zabezpečit osobní přítomnost velitele nebo zástupce velitele
střelnice / případně správce UVZ nebo ZV útvaru / při nemoci vel. nebo správce
střelnice.
15. Zajištění bezpečnosti při střelbách :
a) Druh ráže zbraní – výškový a plošný ohrožený prostor:


Sa vz. 58 P, 7,62 mm;
ohrožený prostor v souladu s bezpečnostními opatřeními platnými pro střelbu
cvičným střelivem (7,62-43CV) – 50 m.
16. Místo a způsob ubytování jednotek:
Bez ubytování
17. Zvláštní povinnosti cvičících :
Dodržovat statut VVP a vytyčené ohrožené prostory dle Plánu využití na měsíc květen
2015.
18. Zvláštní požadavky na SOVZ :
Viz. log dohovor
19. Režim střeleb:

V zimním ročním období ( 1.11. – 30.4. )
- denní střelba 09,00 – 15,00 hodin
- noční střelba 18,00 – 22,00 hodin


V letním ročním období ( 1.5. – 31.10. )
- denní střelba 09,00 – 15.00 hodin
- noční střelba 21,00 – 01,00 hodin
střelby v PÁTEK a před statním svátkem 09,00 – 13,00 hod
20. Logistické zabezpečení
Viz Logistický dohovor
21. Způsob spojení k zabezpečení bezpečnosti při vyvedení vojsk :
SOD-DPos :
tel. 973/346 600
Náčelník SOVZ :
mjr. Ing. Martin KUNA
tel. 973/346 500
ZN SOVZ :
kpt. Bc. Ladislav SYNÁČ
tel. 973/346 510
134
NPrŘZUVZ :
nrtm. Jan HAVELKA
Ekolog
OLDO Radošov :
VHJ Dlouhá :
tel. 973/346 514, 601579471
o.z. Pavlína LINKOVÁ
tel. 973/346 572
Ambulance
tel. 973/346 613
Zdravotní sestra
tel. 973/346 612
Ohlašovna požárů
tel. 973/346 544, mob. 602742977
civ.tel. 353 902 042
22. Dohovor provedli a jeden výtisk zápisu číslo 1 převzal :
npor. Ondřej Litvaj, VÚ2994
V Radošově dne : 22.5.2015
za SOVZ Hradiště
za střílející, cvičící útvar
nrtm. Jan HAVELKA
npor. Ondřej LITVAJ
135
Příloha 2 Bojový rozkaz k provedení léčky
BOJOVÝ ROZKAZ K PROVEDENÍ LÉČKY č. 01
mapa Vojenský újezd HRADIŠTĚ 1:25 000; 172000 MAY
Skupina o síle 11 osob
(Jaroslav Zýka, Jan Šremer, Pavel Pěnička, Kryštof Mejstřík, Rodolfo Maršík, Radomír
Novák, Ondřej Bordovský, Jiří Dohnal, Adam Weisser, Michal Popovič, Michal Bojko)
1. VŠEOBECNÁ SITUACE
a) Situace protivníka
Ve státu HRADIŠTĚ se od začátku roku 2015 prudce zhoršila bezpečnostní situace.
Národnostní menšina Valečanů držící faktickou moc ve státu výrazně zvýšila represe
proti ostatním občanům státu. Političtí a vojenští představitelé diktátorského režimu
odmítají dodržovat základní lidská práva občanů státu, zásady mezinárodního
humanitárního práva a rezoluce RB OSN, které byly přijaty k situaci ve státu
HRADIŠTĚ.
Nepřítel zahájil na území státu HRADIŠTĚ rozmísťování vládních vojsk z prostorů
jejich dislokace s předpokladem zvýšit represe vůči majoritnímu obyvatelstvu
a k případnému přechodu do obrany s cílem nedovolit vstup spojeneckých mírových
vojsk, zejména z východního směru.
b) Situace vlastních vojsk
Na území státu HRADIŠTĚ nejsou rozmístěny žádná vlastní vojska.
(1) sousedů (i za bojovou sestavou)
Bez sousedů.
(2) vojsk v dotyku
Žádné jednotky a síly a prostředky nejsou v teritoriu nasazeny.
(3) přidělených a podpůrných sil a prostředků
136
Na území státu HRADIŠTĚ bude jednotka ALPHA dopravena dvěma bitevními
vrtulníky Mi-24 (reálně BUS). Předpokládaný prostor vysazení v čase „Č“ - 69 500, 72
550. Dále bez přidělení a podpory. Po splnění úkolu bude jednotka vyzvednuta
na vyžádání velitele jednotky APLHA a přepravena zpět na území vlastního státu.
Předpokládaný prostor vyzvednutí sev. okraj osady TĚŠETICE (63, 58).
c) Předpokládaný vývoj situace (do zahájení boje i v jeho průběhu)
Vládní vojska státu HRADIŠTĚ budou přesuny a případnými dalšími přeskupeními
demonstrovat sílu, i s použitím síly pacifikovat odpor majoritní části obyvatel
a v případu náznaků nasazení mírových mnohonárodních sil ke stabilizaci situace
zaujímat a budovat obranu v blízkosti státních hranic. Bude sílit odpor mírumilovného
obyvatelstva vůči terorizujícím jednotkám vládních sil. Z důvodu obav před represemi
a nedůvěry v pomoc zvenčí bude místní obyvatelstvo inklinovat k nedůvěře jiným
silám.
2. ÚKOL JEDNOTKY ALPHA
Po vysazení na území HRADIŠTĚ provést v prostoru 70, 66 léčku na kurýra vládních
vojsk státu HRADIŠTĚ s cílem získat informace o rozmístění vládních vojsk.
3. ZPŮSOB PROVEDENÍ
a) Plán boje (grafická příloha bojového rozkazu)
Není zpracován.
b) Koncepce boje (způsob plnění jednotlivých úkolů)
(1) Popis I. fáze
Vysazení přistáním vrtulníku v prostoru trig. 478,9 (69 500, 72 550), konsolidace
skupiny. Do „Č“+120 minut po vysazení se přesunout do prostoru SUTĚ (66, 70),
ve kterém zřídit pozorovací stanoviště komunikace ŽĎÁR, SUTĚ, DOUPOV, TUREČ.
(2) Popis II. fáze
V prostoru 66 600, 70 375 připravit do 230800 léčku na kurýra vládních vojsk státu
HRADIŠTĚ.
137
(3) Popis III. fáze
V časovém úseku FROM 230800 TO 231000 provést léčku, získat dokumenty
s rozmístěním vládních vojsk státu HRADIŠTĚ, zaujmout shromaždiště po provedení
léčky a obnovit bojeschopnost.
Metodická poznámka:
V denních hodinách 23. 5. budou pravděpodobně provedeny 2 léčky (jedna na základě
rekognoskace velitele jednotky bez využití SW npor. LITVAJE, druhá s využitím SW.
(4) Popis IV. fáze
Vybudovat pozorovací stanoviště v prostoru trig. 857,1 Tmavý vrch (65 700, 66 100)
s úkolem FROM 232330 TO 240500 pozorovat komunikaci DOUPOV (67, 69),
TĚŠETICE (63, 58) a zaznamenávat jakýkoli pohyb pěších nebo motorizovaných sil
vojsk státu HRADIŠTĚ.
(5) Popis V. fáze
Přesunout se do prostoru přistávací plochy vrtulníků k vyzvednutí po splnění úkolu. Ve
stanovených časech procházet koordinačními body:
- č. 1: křižovatka komunikace DOUPOV, TĚŠETICE se zpevněnou lesní cestou
(65 800, 65 125) – v čase 240600.
- č. 2: křižovatka se sil. k. 824 (65 300, 63 125) – v čase 240700.
- č. 3: křižovatka z. Březina (64 000, 60 950) – v čase 240900).
- č. 4: z. okraj hráze bezejmenného rybníka na j. okraji státu HRADIŠTĚ (63 300,
59 350).
V prostoru 63 250, 59 250 připravit přistávací plochu.
(6) Popis VI. fáze
Naložení materiálu, nasednutí osob, transport na vlastní území.
c) Úkoly podřízeným
Ve všech fázích plnit úkoly dle plánu velitele jednotky ALPHA.
d) Pokyny pro součinnost
(1) Zabezpečení rozhodujících informací pro velitele
138
Získat dokumenty o rozmístění vládních vojsk státu HRADIŠTĚ.
Zjistit pohyb pěších i motorizovaných sil vládních vojsk státu HRADIŠTĚ
na komunikaci v. Tmavý vrch.
(2) Přesun a zaujetí bojové sestavy
Přesun do operačního prostoru i zpět vrtulníkovým výsadkem.
(3) Provedení protizteče (útoku)
Neprovádět.
(4) Koordinační čáry
Neurčovány.
(5) Podmínky zahájení boje
Boj zahajovat jen při přímém napadení jednotky a hlídek.
(6) Signály, varovné signály, signály pro činnost letectva ("jsem vlastní
letec")
Standardní smluvené signály a znamení. Signál „Jsem vlastní“ (pozemní síly) –
„TANK“.
(7) Opatření proti působení vlastních vojsk a zbraní
Nerealizováno.
(8) Hlavní otázky součinnosti s teritoriem
Vyhýbat se styku s místním obyvatelstvem na celém území státu HRADIŠTĚ.
V případě potřeby poskytnutí zdravotnické pomoci využít obydlených osad (reálně
i obsluhy zařízení cvičišť VVP HRADIŠTĚ – objekty ŽEBLETÍN (71, 71), TUREČ
(72, 68).
(9) Pokyny pro plánování na podřízených stupních a pro práci s bojovým
rozkazem
Řeší velitel jednotky ALPHA. Úkol zplánovat:
- přeprava do prostoru plnění úkolu: TO 221400,
- provedení léčky a plnění následných úkolů: TO 230800.
139
4.
LOGISTICKÁ
PODPORA
(KONCEPCE
PLNĚNÍ
ÚKOLŮ
LOGISTICKÉ
PODPORY)
Na celou dobu plnění úkolu jednotka vybavena potřebným materiálem – plným
palebným průměrem a stravou a pitným režimem na 2,5 dne.
Specifický materiál jednotlivých hlídek: řeší velitel jednotky ALPHA.
5. VELENÍ A ŘÍZENÍ
a) Organizace velení (místa velení)
Řešeno pouze v podmínkách jednotky ALPHA. Žádná místa velení nadřízeného
v prostoru plnění úkolu jednotkou ALPHA nerozvinována.
b) Spojení
Ve skupině řeší velitel skupiny; po dobu plnění úkolu na území HRADIŠTĚ spojení
s nadřízeným dodržovat časové relace (plus minus 5 minut):
-
222300,
-
230400,
-
230730 – hlášení pohotovosti k plnění úkolu (provedení léčky),
-
232330,
-
240500,
-
241000 – dosažení prostoru vyzvednutí po splnění úkolu.
PŘÍLOHY K BOJOVÉMU ROZKAZU:
Bez příloh.
140
Vizuální pokrytí
prostoru
Zvýhodnění vlastní jednotky
Zvýhodnění
nepřítele
Plánování
Příloha 3 Vybrané priority velitelem v simulovaných podmínkách z 6.5.2015
Kritérium
Tvar smrtící zóny
Stoupání v rámci smrtící zóny
Rychlost průjezdu kritickým bodem
Únikové cesty z kritického bodu
Počet únikových cest ze smrtící zóny
Vzdálenost a vlastnosti budov
Vzdálenost a vlastnosti lesního porostu
Vzdálenost řek a potoků
Hodnocený stav
Minimální zahnutí
Vyšší stoupání
Nejnižší rychlost
Minimální počet
Žádné, případně nejostřejší úhly
Dál od smrtící zóny a co nejmenší
Dál od smrtící zóny, vyššího vzrůstu
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
a rovnoběžný směr
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Minimální počet budov
Níže položená smrtící zóna
Větší proměnlivost terénu
Vzdálenost vodních ploch
Vzdálenost budov
Vzdálenost lesů
Míra osídlení jako omezení činnosti
Terénní omezení střední oblast
Vliv mikroreliéfu ve střední oblasti
Míra osídlení jako omezení pro utajený
Minimální počet budov
přesun
Pokrytí a vlastnosti lesních ploch Minimální počet s maximální pokrytím
Maximální počet s minimálním
Pokrytí a vlastnosti vodních ploch
pokrytím
Pokrytí z příchozího směru Maximální pokrytí
Pokrytí ve směru přesunu Maximální pokrytí
Viditelnost na prostor činnosti Maximální pokrytí
Kruhová viditelnost ze smrtící zóny Minimální viditelnost
Zpozorování prostoru činnosti ze směru
Minimální zpozorování
přístupu
141
č.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
p
Vizuální pokrytí
prostoru
Zvýhodnění vlastní jednotky
Zvýhodnění
nepřítele
Plánování
Příloha 4 Vybrané priority velitelem pro první léčku ve VVP Hradiště z 23.5.2015
Kritérium
Tvar smrtící zóny
Stoupání v rámci smrtící zóny
Rychlost průjezdu kritickým bodem
Únikové cesty z kritického bodu
Počet únikových cest ze smrtící zóny
Vzdálenost a vlastnosti budov
Vzdálenost a vlastnosti lesního porostu
Vzdálenost řek a potoků
Hodnocený stav
Minimální zahnutí
Vyšší stoupání
Nejnižší rychlost
Minimální počet
Žádné, případně nejostřejší úhly
Dál od smrtící zóny a co nejmenší
Dál od smrtící zóny, vyššího vzrůstu
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
a rovnoběžný směr
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Minimální počet budov
Níže položená smrtící zóna
Větší proměnlivost terénu
Vzdálenost vodních ploch
Vzdálenost budov
Vzdálenost lesů
Míra osídlení jako omezení činnosti
Terénní omezení střední oblast
Vliv mikroreliéfu ve střední oblasti
Míra osídlení jako omezení pro utajený
Minimální počet budov
přesun
Minimální počet s maximální
Pokrytí a vlastnosti lesních ploch
pokrytím
Maximální počet s minimálním
Pokrytí a vlastnosti vodních ploch
pokrytím
Pokrytí z příchozího směru Maximální pokrytí
Pokrytí ve směru přesunu Maximální pokrytí
Viditelnost na prostor činnosti Maximální pokrytí
Kruhová viditelnost ze smrtící zóny Minimální viditelnost
Zpozorování prostoru činnosti ze směru
Minimální zpozorování
přístupu
142
č.
1
2
3
4
5
6
7
p
70
70
80
100
90
20
90
8
70
9
10
11
12
13
14
30
20
80
30
80
20
15
25
16
100
17
40
18
19
20
21
60
60
100
50
22
50
Vizuální pokrytí
prostoru
Zvýhodnění vlastní jednotky
Zvýhodnění
nepřítele
Plánování
Příloha 5 Vybrané priority velitelem pro určení vhodných oblastí a specifikovaní druhé léčky ve VVP Hradiště
z 23.5.2015
Kritérium
Tvar smrtící zóny
Stoupání v rámci smrtící zóny
Rychlost průjezdu kritickým bodem
Únikové cesty z kritického bodu
Počet únikových cest ze smrtící zóny
Vzdálenost a vlastnosti budov
Vzdálenost a vlastnosti lesního porostu
Vzdálenost řek a potoků
Hodnocený stav
Minimální zahnutí
Vyšší stoupání
Nejnižší rychlost
Minimální počet
Žádné, případně nejostřejší úhly
Dál od smrtící zóny a co nejmenší
Dál od smrtící zóny, vyššího vzrůstu
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
a rovnoběžný směr
Nejmenší vzdálenost od smrtící zóny
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Vhodná vzdálenost pro jednotku
Minimální počet budov
Níže položená smrtící zóna
Větší proměnlivost terénu
Vzdálenost vodních ploch
Vzdálenost budov
Vzdálenost lesů
Míra osídlení jako omezení činnosti
Terénní omezení střední oblast
Vliv mikroreliéfu ve střední oblasti
Míra osídlení jako omezení pro utajený
Minimální počet budov
přesun
Pokrytí a vlastnosti lesních ploch Minimální počet s maximální pokrytím
Maximální počet s minimálním
Pokrytí a vlastnosti vodních ploch
pokrytím
Pokrytí z příchozího směru Maximální pokrytí
Pokrytí ve směru přesunu Maximální pokrytí
Viditelnost na prostor činnosti Maximální pokrytí
Kruhová viditelnost ze smrtící zóny Minimální viditelnost
Zpozorování prostoru činnosti ze směru
Minimální zpozorování
přístupu
143
č.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
p
Příloha 6 CD-ROM
Součástí disertační práce je optický disk CD-ROM. Data na disku jsou uložena v následující
adresářové struktuře:

Aplikace

Zdrojové kódy

Texty
V adresáři Aplikace jsou uloženy spustitelné soubory vyvinuté softwarové aplikace Léčka.
Adresář Zdrojové kódy obsahuje kompletní otevřené zdrojové kódy k vyvinuté aplikaci.
Zdrojové kódy lze zkompilovat pod vývojovým prostředím Microsoft Visual C++ verze 11 nebo
vyšší.
V posledním kořenovém adresáři Texty je uložen kompletní text disertační práce ve
formátu doc textového editoru Microsoft Word 2013 a ve formátu pdf.
144