汽车驾驶模拟器运动仿真系统的研究

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文章编号：１６７Ｉ一４５９８【２０１１Ｊ１２—３１１４—０４

中图分类号：ＴＰ３９１．９文献标识码：Ａ

汽车驾驶模拟器运动仿真系统的研究

王泰魁，段建民

（北京工业大学智能测控研究室，北京

１００１２４）

摘要：运动系统是汽车驾驶模拟器的主要部分，针对汽车驾驶模拟器运动系统进行分析并研究六自由度平台的控制算法一体感算法；尽管传统的经典体感算法有简单快速的优点，但是并不能真实全面地模拟汽车全工况驾驶，故采用自适应体感算法，对其进行分析并进行仿真；通过人体评价模型，对算法仿真结果进行评价和比较；仿真结果表明，自适应算法与经典算法相比，输出更平稳且精确，具有更好的逼真度，能模拟汽车全工况运动。

关键词：驾驶模拟器；体感算法；六自由度平台；自适应滤波算法

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

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０

引言

１汽车驾驶模拟器系统组成

随着汽车行业发展飞速，汽车性能和新技术的试验有了更

汽车驾驶模拟器系统主要包括四个部分：驾驶员／驾驶舱高的要求。在用于汽车的设计、开发和驾驶操作行为的研发等系统，视景仿真系统，计算机控制系统，六自由度运动平台系方面，驾驶模拟器有着不可替代的优势。它可以应用于汽车进统。驾驶模拟器系统组成部分如图Ｉ所示。

行全工况的仿真试验，分析、预估和评价汽车的操纵稳定性、安全性、动力性等，还可以对驾驶员的驾驶行为进行研究，而驾燃叫黜赚一－二淼统｛仓系统ｌ

雠们县糸现：

且可以为新车的设计提供车型结构参数匹配的最优方案，在汽１▲

一ｊ

：………………‘

车的开发方面起到了重要作用【１］。

｛带动驾驶舱

ｉ汽车运动学

在汽车驾驶模拟器中，六自由度平台运动系统是一个非常随动

ｉ参数

重要的组成部分。其作用就是模拟驾驶员驾驶车辆的动作，使ｌ

驾驶员产生真实驾车的感觉。而由于运动平台的运动范围受到≥ｉ虿羞≤孤平台运动学参数；ｔｆ｛莩机控制Ｉ：

限制，不可能完全复现真车驾驶运动，因此在运动控制中需要：…一

平台

Ｊ

一．：

…？

系统

反馈

。…一．一ｊ

加入体感模拟算法，将汽车实际行驶状态参数转化为六自由度图１驾驶模拟器系统组成框图

平台的状态参数，以使平台运动产生类似于真实驾车的感觉，可见体感算法设计的优劣决定着模拟汽车运动给人体带来感觉系统的实现过程如图２所示。驾驶员根据视景仿真系统中的逼真度。

地形地貌的变化做出判断（加速、减速、转弯、制动等），并本文以实际设计的六自由度汽车驾驶模拟器为研究对象，操纵驾驶舱里的转向盘、油ｆＪ踏板、刹车踏板以及离合踏板分析其运动系统部分，并研究自适应体感算法，应用ｍａｔｌａｂ等。安装在驾驶舱的传感器采集驾驶员的操纵信息传递到视景软件进行仿真。

计算机，由视景计算机中的汽车模型软件计算出车辆瞬间的运动位置及姿态，通过图像软件生成对应的连续变化的道路视景图，最后再由显示屏幕显示到驾驶舱的前方。与此同时，视景计算机把汽车运动参数不断地传到控制计算机，控制计算机根

收稿日期：２０１１—０７—２８；修回日期：２０１１—０９—２４。据体感算法进行计算，把汽车位姿信息变换成为运动平台位姿基金项目：北京市教育委员会科技创新平台资助项目。

信息，然后依据作动器伸长量变换算法获取各作动器的伸长作者简介：王泰魁（１９８４一），男，天津人，工学硕士，主要从事虚拟量，通过电动缸伸长量实现对平台运动的控制，使驾驶舱产生驾驶技术的研究。

模拟汽车的运动，给驾驶员提供一个接近真实的驾车行驶时的段建民（１９５９一），男，河北石家庄人，教授，博士生导师，主要从事先进控制技术及其应用，网络化测控技术与现场总线等方面的研究。

运动感觉。

驾驶模拟器中的运动控制系统包括六自由度运动平台和控

第１２期

王泰魁．等：汽车驾驶模拟器运动仿真系统的研究

３１１５．

制计算机。本文主要研究运动系统中的控制算法。

２运动控制算法——体感洗出算法

在运动模拟的过程中，受运动系统硬件工作空间的限制，平台不能完全复现汽车运动，尤其很难模拟低频加速度运动，而且由于驾驶员存在感觉域的上、下限，模拟器也不必完全复

现汽车的实际运动［２］。另外，在完成一次动作后，六自由度平

坐标系：模拟器中驾驶员头部前庭中心坐标系Ｕ（ｘｙｚ）；汽车质心坐标系Ｑ（ｘｙｚ），位于汽车驾驶模拟器质心处；大地坐标系Ｑ（ｘｙｚ），位于运动平台下平台几何中心处。

台必须换向回到中立位置，以便使后续的运动模拟具有足够的行程。因此，需要一种算法将汽车实际行驶状态参数转化为六自由度平台的状态参数，从而让平台的运动可以使驾驶者产生身临其境的感觉，这就是体感算法。由于其核心部分是洗出滤

波器，所以也被称为洗出算法。

体感算法是模拟驾驶中重要的一部分，目前主要有经典体感算法¨Ｊ，最优体感算法¨１和自适应体感算法［５］。

在传统运动控制算法中，经典体感算法和最优体感算法，其滤波器参数是一定的。而在汽车运动过程中，由于汽车的速度、加速度、角速度、角加速度变化频繁，传统的运动控制算法不能满足汽车全工况运动模拟要求ｂｊ。因此，本文采用自适应体感算法，利用白适应算法来改进传统运动控制算法，即滤波器参数随着输入信号的改变而变化，使算法在任何汽车运动状态下都能有效的滤波产生合理的模拟器运动。

图４模拟器坐标系

确定坐标系后，进行坐标变换。首先，把汽车质心加速度变换ａＶＳ到驾驶员头部前庭中心的加速度ａＤＳ

ａＤＳ—ａｖｓ＋（０ｙｓ Ｏｖｓ＋Ｏｖｓ）Ｐ阳

（１）

式中，口佰一』如ｕｖｓ＋ｑｖｓｃｏｖｓ一－加ｒｖｓ。ｖⅧｓｒｖＢＵｖｓ一加ｃＥ，ｖｓｌ

式中，口ｖｓ一＿』撕＋

Ｌ

【蒜＋户。口。一帅“粥Ｊ

跳一巴０－－￡ｒｖＳ！引

标系下的ａＤｌ

厂（犹却

图２体感洗出算法框图

其次，将以Ｄｓ通过方向余弦阵变换到大地坐

ｓ≠ｓｏｃ驴一ｃ≯ｓ廿ｃ乒ｓａｃ驴＋Ｓ簪ＳＣｎ

Ｒ—Ｊｌ力ｓ驴ｓ≠ｓｅｓ妒＋ｃ犯妒Ｃ庐ＳａＳ妒一ｓ≠ｃ驴ｌ

其中，Ｃ—ＣＯＳ，Ｓ—ｓｉｎ

图３所示为体感算法的框图，该算法原理为：在平移高通通道中，为了避免运动信号低频部分产生的位移使平台超出运动空间而造成模拟器机械损伤，设置－ｒ高通滤波器模块以阻止运动信号的低频部分，该通道最终产生平台的平移运动；在平移低通通道中，加速度经低通滤波后输入给倾斜协调模块，以平台的倾斜来模拟人体受到连续的加速度时的感觉，平台在倾斜过程中的角速度称为平台倾斜等效角速度；设置速度限制模块是为了防止平台倾斜等效角速度超过人体感觉角速度的阈值（３。／ｓ），该通道最终产生模拟器欧拉角的低频部分；旋转高通通道类似于平移高通通道，用来产生平台在惯性坐标系下的模拟器欧拉角的高频部分，模拟器总欧拉角为低频部分和高频部分的总和¨］。在图中经典体感算法中滤波器变换为自适应滤波器，其引入参数自适应增益Ｐ，Ｐ值随着输入的变化而变化，这样算法就成为自适应体感算法，具体分析如下。２．１坐标变换

为了实现汽车的运动状态转换为模拟器的运动状态，需要将汽车的坐标系变换到模拟器的坐标系。图４中，确定了３个

汽车在大地坐标系下的欧拉角速度良为

ｌｉｃ＝Ｔ ｔｏｙｓ

Ｆ１

ｓｉｎ＃ｔｇＯｃｏｓ庐ｓｉｎｌ，ｓｅｃ８

ｃｏｓ庐ｔｇＯ－１

式中，Ｔ—ｌ

００

一ｓｉｎ庐ｌ

ｃｏｓ＃ｓｅｃ６

２．２洗出滤波器

滤波器的设计是算法的关键部分。自适应滤波器较传统滤波器的优势是其自适应增益可以随着输入的变化不断变化的，保证模拟器全工况运动．

为了方便分析，自适应体感模拟滤波算法可按４个独立的运动模式进行分析：汽车纵向及仰俯运动、汽车侧向及侧倾运

动、汽车横摆运动和汽车垂直运动。

以汽车纵向及仰俯运动为例进行说明，其他方向运动与其相似：

自适应滤波器方程如下：

．３１１６．

计算机测量与控制

第１９卷

蝌一Ｐｘ。一Ｋｘ。Ｓｆ＋Ｋ。：Ｓ≠

（３）以一“，，ｌ（Ｐｘ２ｎ誊）＋Ｐｘ３ａｃ

（４）

式中，Ｋ为反馈系数，其值为常数，Ｐ为白适应增益，其不断调

整，以使代价函数最小。

用连续最速下降法控制自适应增益Ｐ一，有：

户副一Ｇｘｌ蔫

（５）

式中，Ｇ为常数，－，为包含约束条件的代价函数。

代价函数为：

－，ｘ一０．５［（ｎ吞一Ｓｆ）２＋Ｗｘ。（％一以）＋

舰（ｗｘ２（踯）２＋Ｗｘ。（ｓ≠）２＋Ｗｘ 以＋ｗｘｓ锯）＋

ｗｘ６（Ｐｘｌ—Ｐｘｌｏ）２＋Ｗｘ７（Ｐｘ２一Ｐｘｚｏ）２＋Ｗｘ８（Ｐｘ３一Ｐｘ３０）２］

（６）

式中，舰及ｗⅪ（ｉ＝１～８）为权重系数。

代价函数将使模似器ｘ方向加速度和角速度跟踪汽车本方向的加速度和角速度，同时对速度、位移、角速度、角度加以限制，以防止模拟器超出运动范围，而后三项使Ｐ值在一次运动后返回初始值，达到洗出效果，防止参数Ｐ产生错误值。

算法中反馈系数和权重系数为确定的常数，Ｐ枷、Ｐ一、

Ｐ。为预先设定的自适应增益初始值。联立以上方程，即可解

出自适应参数Ｐ和平台运动参数。

３体感评价模型

动觉是人对车辆运动信息（加速度、角速度）的主要感觉，称为体感。体感是由驾驶员的大脑前庭系统所感受到的因加速度而引起的惯性作用力。前庭器官包括耳石和半规管。根据文献［７］，耳石感受线性加速度，半规管感受角速度，提出前庭系统模型如下：３．１耳石模型

耳石是前庭系统中感觉线加速度的主要器官，考虑到重力的影响，本文用比力“，，，的概念来描述耳石感觉到的线加速度。比力厂的定义为：

ｆ—ａ——ｇ

图５耳石模型

３．２半规管模型

半规管是前庭系统中感觉线角速度的主要器官

图６半规管模型

利用上述的前庭系统模型对汽车驾驶模拟器运动控制算法进行计算机仿真分析和比较。其输入是汽车和驾驶模拟器的运动参数，则其输出分别为驾驶员对汽车运动和模拟器运动的感觉，然后对运动感觉进行分析比较。

４仿真结果分析

本滤波算法使用进行了仿真并分析比较，计算时所用参数取自文献［６］。仿真是以一个典型汽车运动为例，如图７所示汽车以纵向加速度为２ｍ／ｓ２运行１０ｓ，之后为匀速运动，其他方向的速度和加速度输入均为零，持续至３５ｓ。图中输出分

别为经典算法输出和自适应算法输出。

薹

１

图７汽车纵向加速度输入

图８平台纵向加速度

图９平台纵向位移

由图８可知，采用自适应算法，其加速度输出幅值变小，

说明用更小的加速度就可以模拟汽车纵向加速。由图９可知，自适应算法输出位移的变化更小，说明模拟器运动更平稳。通过以上图我们也可知，汽车的运动参数和平台的运动参数是有差异的，这也正是体感算法的作用所在。

体感算法的优劣在于得到的体感输出与理想体感输出的吻合程度。图１０为汽车纵向运动经过评价模型输出来体现人体理想运动感觉，图１１为模拟器上人体的运动感觉。由图１１可知，自适应算法模拟体感，在变化趋势和输出精度上，比经典算法模拟体感更接近理想体感输出。由此可以得出自适应体感算法输出精度更高，采用其算法的模拟器模拟汽车运动更平稳更逼真。其他自由度上的运动模拟与纵向运动类似，在此不再重述。

第１２期王泰魁，等：汽车驾驶模拟器运动仿真系统的研究

５

３１１７．

结论

本文分析了运动系统的实现过程，并针对六自由度运动平

瓮

≥杂

丑

台研究其控制算法，采用自适应体感算法，控制运动平台模拟汽车驾驶。引入人体感觉评价模型，对体感算法进行理论评价，仿真结果与经典体感算法进行分析对比，结果表明自适应体感算法提供的人体感觉更接近汽车真实驾驶的感觉。但由于只是理论评价，真正的人体感觉逼真度还需在实用过程中由驾驶员进一步的评估和调试。

参考文献：

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蚕时

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图１１模拟器人体纵向运动感觉

守哆孕妇诤∞诤蚰诤旦９诤旦９诤蛐诤驴诤驰博驰诤旦９诤蚰谭蚰诤旦９译曲社！桫淖曲诤蚰坤蛐辞蛐诤蚰诤弛诤鲫诤驴诤旦９诤蚰诤曲诤韭诤驰博曲诤蚋呼曲窖驷诤蚋诤驷诤鲫诤驷诤鲫诤蛐诤皇９诤蚰诤鲫博舶诤牡诤肚尊驴尊蛐诤蛐诤驷博蛆

（上接３１１３页）

表２优化结果

设计变量优化外形

屯ｌ４．２０１ｌ

ｋｊ２４．５１０２

＾ｊ３３．８８３７

矗；４５．１９６２

进行分析，得出如下结论：

（１）本文数值仿真的计算结果与风洞试验结果吻合较好，能满足工程设计和研究的要求，对下一步工程应用具有一定的参考价值，同时也验证了本文采用的数值仿真方法的准确性。

（２）优化设计后ＵＵＶ的阻力系数减小，头部外形压力分布得到改善，ＵＵＶ的综合性能显著提高，说明采用的ＵＵＶ外形多目标优化设计方法是可行的。

变化情况

优化前后ｕＵＶ流体动力特性参数对比如表３所示。

表３流体动力性能参数对比

参数ＣＩ（Ｓ）

Ｃ。ｍｉＤＪｌＸⅫ¨Ｃ口ｍｉ眦Ｘｍｉａｔ垂

原始外形

０．１３６６４Ｏ．４４２１１０．３７２ｍＯ．２１０３４７．５８２４ｍ０．９４２０３

优化外形

０．１３１２２０．４０７７２９０．３９４ｍ０．２００８６７．６１８ｍ０．９３４９３

参考文献：

减小４．０％减小７．７％增大５．９％减小４．５％

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增大０．４％

减小０．７％

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社，１９９８．

ＭｅｔｈｏｄｆｏｒＥｓｔｉｍａｔｉｎｇＷａｌｌＦｒｉｃｔｉｏｎｉｎＴｕｒｂｕ—

［４］Ａｎｔｈｏｎｙ

ｌｅｎｔ

Ｋｅｎｄａｌｌ．Ａ

Ｂｏｕｎｄａｒｙ

Ｌａｙｅｒｓ［Ｊ］．ＡＩＡＡ一２００６—３８３４．

表２、表３、图６中未标注单位的均为无量纲参数，从中可以看出，优化设计后ＵＵＶ外形的阻力系数明显降低；头部曲线段的的最大减压系数变小，最大减压系数位置后移明显，压力分布情况有所改善；尾部曲线段最大减压系数及最大减压系数位置略微减小；丰满度略微减小。

５

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Ｙｕｋｉｓｈ，Ｌｏｒｒｉ

ｏｎ

Ｂｅｎｎｅｔｔ，Ｔｉｍｏｔｈｙ

Ｗ

Ｓｉｍｐｓｏｎ．Ｒｅｑｕｉｒｅ—

ＭＩＸｉｍｐｏｓｅｄｂｙｔｈｅｕｎｄｅｒｓｅａｖｅｈｉｃｌｅｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｄｅｓｉｇｎ

２０００—４８１６．

ｐｒｏｂｌｅｍ［ｅ１．ＵＳ：ＡＩＡＡ

结论

基于计算流体力学方法对ＵＵＶ的阻力特性和压力分布特

［７］刘萍，陆羽平．一种基于遗传算法的航迹优化技术［Ｊ］．计算机

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—２３３２．

（１０）：２３３０

性进行数值仿真研究，建立了ＵＵＶ外形多目标优化设计的数学模型，并对优化设计前后ＵＵＶ的阻力系数和压力分布情况

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/iuvq.html