汽车驾驶模拟器研究现状与未来展望

汽车驾驶模拟器是一种能正确模拟汽车驾驶动作，并能在主要性能上获得与实车驾驶相同感觉的仿真设备。按用途不同，可分为训练型汽车驾驶模拟器和开发型汽车驾驶模拟器。训练型模拟器可以初步完成对新驾驶员的训练；开发型模拟器能对人一车一环境系统进行研究，从而验证事故的发生原因，预防车辆事故的发生，为汽车工程设计提供帮助。     

汽车驾驶摸拟器研究现状与未来展望

汽车驾驶模拟器是一种能正确模拟汽车驾驶动作,并能在主要性能上获得与实车驾驶相同感觉的仿真设备.按用途不同,可分为训练型汽车驾驶模拟器和开发型汽车驾驶模拟器.训练型模拟器可以初步完成对新驾驶员的训练;开发型模拟器能对人-车-环境系统进行研究,从而验证事故的发生原因,预防车辆事故的发生,为汽车工程设计提供帮助.     

用于开发型驾驶模拟器的17自由度汽车动力学仿真的数学模型及算法

文中对17自由度汽车动力学仿真的数学模型进行了分析,具体描述了该汽车动力学仿真模型微分—代数方程组的结构特征,并针对该结构特征提出了一种适用于在开发型驾驶模拟器上运行的求解算法。仿真实践证明,这种算法快速准确,并可应用到具有类似结构的汽车动力学仿真模型或其它多体系统微分—代数方程组的求解中。     

汽车动力传动系实时动力学仿真模型

将动力传动系视为刚体系统,建立适用于开发型驾驶模拟器的动力传动系4自由度实时动力学仿真模型,输入驾驶员的点火开关信号、油门踏板信号、离合器踏板信号及挡位信号,在一定的传动系各部件及驱动轮的运动状态下,传动系模型可向整车动力学模型输出驱动轮上的驱动力矩,从而完成车辆的实时动力学仿真,并进一步向驾驶模拟器输送整车的实时运动状态。仿真与动力性试验的对比结果表明,该模型不但具有实时性,而且可通过整车模型使开发型驾驶模拟器为驾驶员提供逼真的整车运动响应。     

开发型驾驶模拟器体感模拟算法及其评价

运用开发型汽车驾驶模拟器，可在模拟的汽车驾驶环境中，研究人－车－环境闭环系统特性，从而研制出高主动安全性汽车，驾驶员的视觉，听觉，触觉及体感是模拟器的四大模拟要素，直接影响模拟器逼真度，本文提出一种驾驶员体感模拟滤波算法，并建立驾驶员体感评价模型，仿真计算的结果表明，该算法既可充分发挥体感模拟系统硬件的模拟能力，并获得满意的体感模拟逼真度，又可为研制汽车驾驶模拟器需体感模拟软件的逼真度评价提供一种行之有效的方法。     

汽车操纵稳定性的模拟器闭环评价与试验方法

本文以汽车操纵稳定性的闭环评价为目的，利用吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室的开发型驾驶模拟器（ADSL驾驶拟器）进行了汽车操纵稳定性的闭环试验研究。提出汽车操纵稳定性的评价应是包含驾驶员在内的闭环系统评价，并建立了汽车操纵稳定性的模拟器闭环试验方法，利用模拟器试验对汽车操纵稳定性综合评价指标的合理性进行了验证。     

汽车前轮电子转向控制算法研究

本文建立了为驾驶员提供路感的电子转向系统转向盘回正力矩模型,研究了降低驾驶员负担、提高汽车稳定性的前轮电子转向控制算法,并利用开发型汽车驾驶模拟器进行仿真试验和验证,为电子转向系统的进一步研究和开发奠定了理论基础.     

汽车驾驶模拟器及其关键技术研究现状

分析了国内外汽车驾驶模拟器的研究背景、现状和优缺点,阐述了汽车驾驶模拟器研究中的关键技术和存在的问题,介绍了面向交通安全的驾驶模拟器应具备的基本特点,说明了研发面向交通安全的驾驶模拟器的必要性,最后提出了汽车驾驶模拟器未来的发展趋势。     

无级变速汽车驾驶模拟器的模糊控制器设计

为了设计无级变速汽车自动驾驶模拟器的模糊控制器，建立了简化的无级变速汽车驾驶模拟器模型。通过仿真分析了模糊控制器的隶属函数形状和解模糊算法等对控制器性能的影响，提出了适合于车辆在复杂运行工况下的模糊控制策略，为无级变速汽车传动系统的模糊控制器的设计提供了理论依据。     

主被动式网络化汽车驾驶模拟器的研究及应用

本文介绍主、被动式网络化的汽车驾驶模拟器。该模拟器除采用了先进的计算机虚拟现实技术和汽车动力学模型外，还具有模拟器间的网络交互、主被动驾驶模式、运动约束、语音提示、驾驶评价等方面的特点，在应用上具有显著的特色。     

线控转向稳态增益与动态反馈校正控制算法

以29自由度汽车动力学模型为基础,提出了保证线控汽车转向增益不变的稳态控制策略,使线控汽车转向特性不随车速和转向盘转角变化;提出了基于状态反馈的动态校正稳定性控制算法。仿真和驾驶模拟器实验表明,基于转向增益不变的稳态控制策略保证了汽车转向特性不变,减轻了驾驶员的负担,适合于更多的驾驶人群;基于状态反馈的动态校正稳定性控制算法有效提高了汽车的稳定性。     

驾驶员稳态预瞄动态校正假说

针对汽车运动学和动力学自身的特点及驾驶员对其的理解和认识，基于预瞄跟随理论和预测控制理论，在驾驶员行为建模中作出了汽车运动学和动力学特性的分隔处理，提出了驾驶员稳态预瞄动态校正假说，并结合仿真计算和驾驶模拟器实验论证了假说的合理性和有效性。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

Partial range scaling method based washout algorithm for a vehicle driving simulator and its evaluation

Unlike an actual vehicle, a vehicle driving simulator (VDS) has limited kinematics, workspace, and bounded dynamic characteristics making it very difficult to simulate dynamic motions of an actual vehicle. To solve these problems, a washout algorithm was developed. The developed algorithm restricts the workspace of the VDS to within the kinematic limit and makes the person driving the VDS perceive movement of an actual vehicle. However, the classic washout algorithm contains several problems, such as time delay and the generation of a wrong motion signal caused by characteristics of the filters. So the driver feels “simulator sickness,” such as fatigue, nausea, headache and so on because of differences between the sense of movement of the VDS and that of a real vehicle. In this paper, a partial range scaling method based washout algorithm, including a tilt coordination system, is developed to enhance the perception of motion and reduce simulator sickness. It is verified by a simulation, a survey, and a bio signal analysis using an electrocardiogram (ECG).     

机械传动车辆起步及连续加速过程性能仿真研究

基于部件的工作原理或试验结果,在Matlab/Simulink环境下,建立了某型机械传动车辆动力传动系统的模块化动态仿真模型,采用该仿真模型模拟了在不同驾驶模式下,车辆起步及连续加速过程中的动力性和燃油经济性。     

驾驶员运动感觉及其评价

本文提出三类感觉模拟的评价方法：主观评价，生理心理效应评价及计算机仿真评价，利用前庭系统模型，拟定了驾驶员运动感觉模拟逼真度的仿真评价方程式，并对汽车动态仿真器运动驱动算法进行了仿真评价。仿真结果表明，本文采用的前庭系统模型在所用频率范围内具有可信的精度，用它评价运动感觉模拟逼真度是行之有效的。     

An investigation on motor-driven power steering-based crosswind disturbance compensation for the reduction of driver steering effort

This paper describes a lateral disturbance compensation algorithm for an application to a motor-driven power steering (MDPS)-based driver assistant system. The lateral disturbance including wind force and lateral load transfer by bank angle reduces the driver's steering refinement and at the same time increases the possibility of an accident. A lateral disturbance compensation algorithm is designed to determine the motor overlay torque of an MDPS system for reducing the manoeuvreing effort of a human driver under lateral disturbance. Motor overlay torque for the compensation of driver's steering torque induced by the lateral disturbance consists of human torque feedback and feedforward torque. Vehicle–driver system dynamics have been investigated using a combined dynamic model which consists of a vehicle dynamic model, driver steering dynamic model and lateral disturbance model. The human torque feedback input has been designed via the investigation of the vehicle–driver system dynamics. Feedforward input torque is calculated to compensate additional tyre self-aligning torque from an estimated lateral disturbance. The proposed compensation algorithm has been implemented on a developed driver model which represents the driver's manoeuvreing characteristics under the lateral disturbance. The developed driver model has been validated with test data via a driving simulator in a crosswind condition. Human-in-the-loop simulations with a full-scale driving simulator on a virtual test track have been conducted to investigate the real-time performance of the proposed lateral disturbance compensation algorithm. It has been shown from simulation studies and human-in-the-loop simulation results that the driver's manoeuvreing effort and a lateral deviation of the vehicle under the lateral disturbance can be significantly reduced via the lateral disturbance compensation algorithm.     

汽车动态仿真器运动系统的两种驱动算法模拟逼真度分析与比较

本文利用驾驶员前庭系统模拟型分析比较汽车动态仿真器运动系统的两种驱动自满的模拟逼真度。仿真结果表明，自适应Ｗａｓｈｏｕｔ驱动算法比传统Ｗａｓｈｏｕｔ驱动算法具有更高的模拟逼真度，因此，汽车动态仿真器用自适应算法可为驾驶员提供更为逼真的运动感觉 。     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。