Steward動感平臺體感仿真數(shù)值化算法研究

王石榴

(嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報編輯部，廣東梅州514015)

六自由度Steward動感平臺的運(yùn)動范圍是有限的，為了在有限的空間內(nèi)逼真模擬車輛的連續(xù)運(yùn)動，只有通過體感算法來實(shí)現(xiàn)［1］．體感仿真算法是將汽車的運(yùn)動參數(shù)(角速度 ωr、ωp、ωh，線速度vx、vy、vz，加速度 ax、ay、az，車行速度 v等)通過 Washout濾波器［2］進(jìn)行高、低通濾波，變換成模擬器可識別的信號，然后將這些信號傳給六自由度Steward動感平臺，從而模擬實(shí)現(xiàn)汽車的動作，為駕駛員提供線速度、線加速度、角位移、角加速度等逼真的運(yùn)動感覺信息［3］．

1 Steward動感平臺體感仿真設(shè)計流程

Steward動感平臺體感仿真設(shè)計流程見圖1．

圖1 體感算法設(shè)計流程Figure 1 Design process of somatosensory algorithm

體感模擬算法的設(shè)計主要是通過適當(dāng)?shù)臑V波方法，將動感平臺不可能復(fù)現(xiàn)的車輛運(yùn)動低頻信號轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_傾斜動作來模擬，而高頻振動信號則可由動感平臺平移來模擬，并進(jìn)行高、低通信號的有效疊加，模擬實(shí)現(xiàn)車輛的逼真動作，給駕駛員提供逼真感覺．

2 Steward動感平臺體感仿真經(jīng)典濾波算法

2．1 算法實(shí)現(xiàn)原理

Washout Filter的高通、低通濾波器是以傳遞函數(shù)形式給出，需要轉(zhuǎn)化為計算機(jī)可實(shí)現(xiàn)的差分方程表達(dá)形式．實(shí)現(xiàn)的過程為采用雙線性變換，將傳遞函數(shù)轉(zhuǎn)換為Z變換形式，再根據(jù)Z變換推導(dǎo)出系統(tǒng)的差分方程表達(dá)［4-6］．實(shí)現(xiàn)過程見圖2．

圖2 模擬濾波器原形轉(zhuǎn)換為差分方程的過程Figure 2 Process of analog filter prototype into difference equation

2．2 高通濾波算法的推導(dǎo)過程

(1)高通模擬濾波器原形:

(2)高通濾波雙線性變換轉(zhuǎn)換公式:

(3)轉(zhuǎn)換過程:取 ξ=1．0，

進(jìn)行差分轉(zhuǎn)換:

現(xiàn)如今，企業(yè)進(jìn)入了新的歷史階段，開始逐步打破傳統(tǒng)的計劃經(jīng)濟(jì)模式，發(fā)展成為以市場經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)，內(nèi)抓管理、外抓市場的新型模式。隨著電力企業(yè)改革的不斷深化，原有的管理體系急需“去其糟糠、取其精華”，同時引入先進(jìn)的管理理念與方法，以提高企業(yè)的管理水平，從而促進(jìn)企業(yè)健康發(fā)展。

其中u(k)為輸出信號，ud(k)為輸入信號．簡化得:

低通濾波算法的推導(dǎo)過程與高通濾波算法的推導(dǎo)過程類似，這里不再贅述．

3 Steward動感平臺體感仿真算法的數(shù)值化算法

3．1 系統(tǒng)輸入

Steward動感平臺體感仿真系統(tǒng)的輸入量如下:

(1)t=k*T時刻的加速度(ax(k)，ay(k)，az(k))、角速度(ωx(k)，ωy(k)，ωz(k))、角加速度(ex(k)，ey(k)，ez(k))(均為相對于駕駛艙坐標(biāo)系，初值均為0)．

(2)t=k*T時刻的平臺位姿歐拉角(駕駛艙相對于大地坐標(biāo)系):ph_x(k)，th_y(k)，pe_z(k)，初值為0．

(3)車質(zhì)心到駕駛員頭部距離:dx=6．3，dy=-0．6，dz=1．0．

(4)線加速度增益(可調(diào)節(jié)變量):g_ax，g_ay，g_az;線角速度增益(可調(diào)節(jié)變量):g_ωx，g_ωy，g_ωz．

(5)時間步長:T(可調(diào)節(jié)變量)．

(6)濾波截止頻率(可調(diào)節(jié)變量)x向加速度，角速度:w_axl、w_axh，w_ωxh;y 向加速度，角速度:w_ayl、w_ayh，w_ωyh;z向加速度，角速度:w_azh，w_ωzh．

(7)低通濾波后加速度ax_lp(-1)，ax_lp(0)．

3．2 系統(tǒng)輸出及變換策略

(1)系統(tǒng)輸出．系統(tǒng)在t=k*T時刻的平臺位姿(相對于大地坐標(biāo)系)包括:sx(k)，sy(k)，sz(k)，pitch_y(k)，roll_x(k)，yew_z(k)．其中 sx為縱向位移，sy為橫向位移，sz為垂直位移，pitch_y為滾翻角度，roll_x為俯仰角度，yew_z為偏航角度．

(2)變換策略．輸入、輸出信號變換包括增益調(diào)節(jié)、縱向、橫向、垂直向加速度平移策略，縱向、橫向加速度傾斜策略，滾翻策略，俯仰策略，偏航策略等．下面以較復(fù)雜的縱向加速度傾斜策略為例，推導(dǎo)其數(shù)值化算法．

1)車質(zhì)心到駕駛員頭部線加速度轉(zhuǎn)換

2)低通濾波

3)加速度--＞角度，角度限制

4)積分

Washout濾波算法實(shí)現(xiàn)縱向(x)加速度傾斜的框架(圖3)．

圖3 Washout濾波算法實(shí)現(xiàn)縱向(x)加速度傾斜的框架圖Figure 3 Framework of Washout filter algorithm to realize longitudinal acceleration tilted(x)

4 Steward動感平臺體感仿真數(shù)值化算法的驗證

本文設(shè)計的大型車模擬駕駛系統(tǒng)由硬件和軟件系統(tǒng)兩部分組成．硬件系統(tǒng)由駕駛艙、環(huán)幕投影機(jī)、動感平臺及控制柜組成(圖4);軟件系統(tǒng)有駕駛仿真控制系統(tǒng)及虛擬訓(xùn)練軟件，控制程序的界面包括系統(tǒng)輸入和輸出參數(shù)(圖5)．

圖4 平臺的位姿(車行駛方向向左)Figure 4 Platform's pose(car driving direction to the left)

圖5 6DOF動感平臺控制程序界面Figure 5 Interface of dynamic platform control program

踩油門時，平臺上仰一個相應(yīng)角度，以此來模擬加速慣性力，視景變化隨油門大小與道路狀況加速．剎車時，平臺隨視景變化速度而下俯一定角度來模擬減速慣性力．

虛擬車轉(zhuǎn)彎時，隨視景變化，平臺側(cè)傾相應(yīng)的角度，用來模擬轉(zhuǎn)彎時的離心力，左轉(zhuǎn)彎時，平臺右傾(圖4B);右轉(zhuǎn)彎時，平臺左傾(圖4A為未轉(zhuǎn)彎位姿，用以對比)．

視景在坡道上，平臺俯仰角度．上坡時，平臺上仰一定的角度(圖4C);下坡時，平臺下俯一定的角度．

在大型車駕駛訓(xùn)練模擬系統(tǒng)中，駕駛員可以在駕駛艙中對車輛進(jìn)行踩油門、剎車和轉(zhuǎn)彎等實(shí)際操作［7］．本文研究的體感模擬算法通過對原始信號的分析和濾波，實(shí)現(xiàn)了對動感平臺的運(yùn)動位姿控制，讓駕駛員有逼真的駕駛感覺．

5 結(jié)論

本文主要研究了六自由度Steward動感平臺體感仿真的數(shù)值化算法．在經(jīng)典濾波算法的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了體感仿真濾波算法的數(shù)值化，并給出具體的驗證算法而實(shí)現(xiàn)了信號濾波．通過對原始信號的分析和濾波達(dá)到了對動感平臺的姿態(tài)控制的目的，讓駕駛員產(chǎn)生了真實(shí)駕駛車輛的感覺，達(dá)到駕駛培訓(xùn)的效果．

［1］曹輝，嚴(yán)新平，吳超仲，等．基于動力學(xué)分析的駕駛模擬器運(yùn)動仿真算法［J］．武漢理工大學(xué)學(xué)報，2005，29(3):78-81．

［2］FERRAZZIN D，AVIZZANO C A．Washout Filter design for amotorcycle simulator［C］∥IEEE International Conference on System，Man，and Cybernetics，San Francisco，2000:995-1000．

［3］陳言忠，胡子正，宗長富，等．開發(fā)型汽車駕駛模擬器運(yùn)動系統(tǒng)控制算法研究［J］．汽車技術(shù)，1995(8):16-21．

［4］PETER R G，LLOYD D R．Motion Washout Filter tuning:Rules and requirements［J］．J Aircraft，1997，34(2):145-151．

［5］付百川，范秀敏，何其昌．自行車模擬器的體感模擬算法［J］．機(jī)械設(shè)計與研究，2004，20(6):61-64．

［6］許可軍．信號分析與處理［M］．北京:清華大學(xué)出版社，2006．

［7］包左軍，朱立偉，朱傳征．九自由度與研究型駕駛模擬器比較研究［J］．中國交通信息化，2012(1):131-134．