可主动回中的参数时变洗出算法研究

摘要

现有动感模拟算法难以同时兼具运动感觉模拟逼真度高和实时性强的优点。为此，提出了一种可主动回中的参数时变洗出算法。该算法设计了主动回中控制器，利用转动自由度快速补偿平动加速度损失，减少平动自由度行程占用；在此基础上，设计了参数时变且近似最优的洗出算法，构建了洗出算法参数优化模型及运动系统与人体感知耦合评价模型，建立参数与逼真度的数学关系。通过优化得到影响因素与最优洗出算法参数组合的映射表，采用反距离权重插值法实现近似最优参数组合的实时在线计算，避免了在线参数优化的大量运算，增强了动感模拟算法对影响因素变化的适应能力。仿真验证结果表明，该方法具有较强实时性和抗噪性，且在动感模拟逼真度方面，相较于经典洗出算法，不仅降低了43.63%的运动感觉误差，还减少了运动平台纵向行程的占用，提高了平台平动行程在运动感觉模拟方面的效能。

关键词

驾驶模拟器 / 运动感觉模拟 / 洗出算法 / 洗出滤波器 / 多目标遗传算法

基金资助

国家留学基金项目(202308320187); 国家自然科学基金项目(61403204); 上海浦江人才计划项目(22PJ1420900)