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自由度运动平台洗出算法优缺点分析

发表时间:2021-12-14 16:25

  汽车模拟器是模拟驾驶的重要设备,其接收汽车加速度、角速度等信号,经过坐标变换、滤波及补偿等方法,将信号输入到六自由度运动平台,运动平台作出相应动作,令使用者获得身临其境的感受。由于六自由度运动平台运动空间有限,接收的信号完成一次相应动作之后,运动平台需要以低于人类感知的动作回到平衡位置,为下次运动作准备。因此,汽车模拟器模拟的逼真与否将严重影响使用者体验。

  为了给使用者提供更加真实的驾驶体验,需要采用洗出算法。经典洗出算法具有结构简单、运算速度快及参数调节方便等特点,因而得到了广泛应用。虽然经典洗出算法已得到广泛应用,但其存在模拟逼真度不高以及滤波器参数固定的问题,严重影响了使用者体验。针对这些问题,对输入的加速度进行划分,采用参数补偿方法提高模拟逼真度。同时采用模糊控制方法,实时选择滤波器的自然频率,以解决经典洗出算法中参数固定的缺点。因此,在经典洗出算法的基础上,陆续研发出自适应洗出算法、最优洗出算法、基于模拟预测控制的洗出算法。对此,南京全控将为您比较下这几个算法的优缺点:

  经典洗出算法:优点是算法简单,计算速度快,有经验可循;缺点是参数固定,空间利用率低;

  自适应洗出算法:优点是在极限位置比经典书法有更好的适应;缺点是运动量大,逼真度提高不大;

  最优洗出算法:优点是利用最优控制理论使模拟效果达到最优;缺点是算法参数固定,不考虑约束;

  基于模拟预测控制的洗出算法:优点是可跟踪实际加速度及角速度,并形成考虑约束的最优控制;缺点是算法复杂,循环次数多,所需计算空间大。

  以上是各类洗出算法的优缺点分析,需要根据自己的实际需求选择合适的洗出算法进行模拟,如果您对这方面不了解,也可以咨询我们为您选择最佳解决方案。


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