目前，牵引车作为一类特种运输设备，在各行各业中得到了广泛应用。当牵引车在码头、仓库、军用舰艇等处工作时，由于其工作环境复杂拥挤，不确定因素较多，容易造成生产事故。对牵引车驾驶员进行必要的技能训练可以有效减少各类事故的发生。但牵引车驾驶员的训练会受到诸多实际因素的限制。例如，在军用舰船上的飞机牵引车驾驶员往往由于场地因素的限制，得不到充足的训练时间。并且，军用舰艇属于高防爆等级场所且造价昂贵，在训练过程中发生任何事故都会造成比较严重的后果。牵引车驾控训练系统既可以满足牵引车驾驶员训练过程中时间与空间的需求，又可以缩短训练周期，降低训练风险和成本，具有较高的现实意义。　　因此，本文将以航母甲板上飞机牵引车的牵引作业任务为背景，进行多辆牵引车共同作业的仿真研究，构造基于 HLA的牵引车驾控训练仿真联邦，使其能够按照给定的牵引任务完成多辆牵引车的路径规划，指导驾驶员合理的选取牵引作业路线。同时，驾驶员也可以通过人在回路的仿真方式进行驾控训练。　　首先，对牵引车驾控训练仿真系统进行了整体需求分析，明确了构建仿真系统时所需要的软硬件资源、关键技术与理论，并完成了仿真系统的整体结构设计。　　其次，根据基于 HLA的牵引车驾控训练仿真联邦的目标与逻辑结构，完成仿真联邦的功能划分。详细设计了各联邦成员的功能，并合理设计了各联邦成员的交互关系，开发了仿真联邦的SOM和FOM。　　再次，应用强化学习理论完成多辆牵引车共同作业时的路径规划。采用人工神经网络实现Q学习算法，使牵引车可以通过自身学习以及对环境的不断探索完成路径规划。　　最后，应用DirectX编程接口底层驱动模拟驾驶设备，实现人在回路的仿真方式。通过Vega Prime三维视景仿真平台，应用碰撞检测技术、OpenGL与Vega Prime混合编程等相关技术实现了仿真系统的可视化。