● 摘要
车辆动态模拟驾驶系统能在实验室环境下，运用虚拟现实技术，提供贴近实际的驾驶环境。通过低成本可重复的测试，该系统可用于驾驶员训练、人体驾驶行为研究、辅助驾驶系统研究和汽车模型验证等。动态模拟驾驶系统运动控制的核心是体感模拟算法，该算法的设计目标是，在有限的运动范围内，借助模拟驾驶系统在各个自由度上的运动，最大限度地重现车辆在真实环境中的加速度，使得驾驶员在同样的情况下能做出相似的反应。
目前大部分模拟驾驶系统采用的是滤波算法，这种算法虽结构简单，但不能充分利用平台的运动空间，驾驶员的感知差值也较大。本文以八自由度的动态模拟驾驶系统为研究对象，采用滚动时域优化的方法，使驾驶员在真实驾驶和模拟驾驶中所感受到的加速度的差值最小化。
首先，对车辆进行了建模。力学结构方面，在考虑了车辆的牵引力、路面摩擦力和空气阻力的情况下，列出了车辆纵向、横向和偏航三个自由度的运动微分方程；动力系统方面，对发动机、变速箱和轮胎等部分进行了建模。结合以上两个方面，得到了输入为档位、油门、方向盘角度和刹车力矩，输出为车辆在三个自由度上的速度和加速度的车辆模型。
其次，研究了人体用来感知运动的前庭机构。对感知线性加速度的内耳石结构和感知转动角速度的半规管结构进行了建模。将车辆的加速度信号输入人体感知模型，可以得到人体对该加速度的感知结果，以此作为滚动时域优化的参考信号。解释了利用前庭机构感知模糊性特点来进行线性加速度补偿的倾转匹配方法的原理。
再次，将模拟驾驶系统运动机构的纵向、横向和偏航积分模型与人体的前庭机构模型进行整合，以此作为滚动时域优化的预测模型，用该模型可以得出人体对平台复现加速度的感知信号。
然后，建立了滚动时域优化的代价函数，该函数综合考虑了系统的稳定性、与参考信号的接近程度和控制过程中使用的能量。通过最小化该性能指标函数，可以得到稳定的、接近参考信号的、消耗能量少的控制结果。为了避免平台在运动过程中与边界的碰撞，文中提出了一种对平台加速度的调整策略，使得平台在靠近边界的情况下，可以部分参与体感模拟，同时减速并向中心位置运动。讨论了预测时域长度对控制结果的影响，找出了合适的时域长度用于以后的仿真实验。
最后，通过仿真试验，证明了基于滚动时域优化的控制策略的可行性。此外，与经典滤波算法在平台纵向运动控制、横向运动控制和鲁棒性三个方面进行了比较，分析总结了两者的优缺点。基于滚动时域优化的控制策略在复现车辆加速度的同时，能更充分地利用平台的运动空间并且在故障影响下具有更强的鲁棒性。