Aktualisiert: 2023-07-02
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Querdynamische Eigenschaftsbewertung in einem Fahrsimulator
Schlüsselwort: Motion Cueing
Querdynamische Eigenschaftsbewertung in einem Fahrsimulator
Modellprädiktive Bahnplanung für roboterbasierte Bewegungssimulatoren
Bewegungssimulatoren werden im Bereich der Forschung und Entwicklung sowie zu Ausbildungszwecken eingesetzt. Seit einigen Jahren werden Industrieroboter als Bewegungsplattform eingesetzt, um dem Simulatorpiloten das Gefühl einer realistischen Fahrt zu vermitteln. Für die Ansteuerung des Roboters wird im klassischen Ansatz zunächst die Bewegung des simulierten Fahrzeugs mit Hilfe eines Motion-Cueing-Algorithmus verändert, sodass sich die Bewegung noch realistisch anfühlt, aber innerhalb des Arbeitsraumes des Roboters ausgeführt werden kann. Diese veränderte Bewegung wird daraufhin in einen Gelenkwinkelverlauf umgerechnet, mit dem der Roboter angesteuert wird. In diesem zweiten Schritt werden auch Nebenbedingungen berücksichtigt, die aus Beschränkungen des Roboters resultieren.
In dieser Arbeit wird ein neuartiger Algorithmus vorgestellt, der ein Modell der menschlichen Wahrnehmung direkt mit dem Dynamikmodell des Roboters verkoppelt. Durch die Erstellung eines modellprädiktiven Ansatzes (MPC) und speziell entwickelten Trajektorien werden die Beschränkungen des Roboters direkt während der Bewegungserzeugung berücksichtigt. Zudem wird durch die Verwendung dieser Trajektorien sichergestellt, dass jede Lösung des MPC-Modells gleichzeitig eine gültige Lösung ist. Somit kann die Bahnplanung jederzeit unterbrochen werden, beispielsweise aufgrund zeitlicher Begrenzungen, ohne auf eine Lösung verzichten zu müssen.
Der modellprädiktive Algorithmus nutzt für die Vorausberechnung des Systems ein vollständig nichtlineares Modell. Dafür wurde eigens eine Methode entwickelt, die es ermöglicht, ein Simulationsmodell derart einzubinden, dass dieses als Prädiktionsmodell genutzt werden kann und keine Linearisierung notwendig ist. Des Weiteren werden Vergleiche mit bestehenden Algorithmen für die Ansteuerung des Bewegungssimulators DLR Robotic Motion Simulator durchgeführt, um die Vor- und Nachteile des Verfahrens aufzuzeigen.
Aktualisiert: 2022-12-30
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Untersuchung von vorausschauenden Motion-Cueing-Algorithmen in einem neuartigen längsdynamischen Fahrsimulator
Die Arbeit untersucht anhand von vordefinierten Fahrszenarien die grundsätzliche Eignung vorausschauender Motion-Cueing-Ansätze zur Beurteilung des längsdynamischen Fahrzeugverhaltens. Zu diesem Zweck wird ein neuer Fahrsimulator entwickelt, dessen Bewegungssystem sich auf die Darstellung der Längsdynamik beschränkt. Gegenüber gängigen Stewart-Plattformen zeichnet sich das System durch eine, in der Komplexität deutlich reduzierte, Kinematik aus, die Neigungsbewegungen von etwa +- 25° mit Drehzentren oberhalb des Fahrers erlaubt. In Kombination mit einem horizontalen Bewegungsraum von 10 m ermöglicht das System Beschleunigungen von bis zu 8 m/s² .
Die Arbeit stellt die Ergebnisse aus drei Untersuchungen vor. Eine erste Studie zum Einfluss unterschiedlicher Drehzentrumspositionen auf die Simulationsgüte lässt folgende Erkenntnisse zu: Die Differenzierbarkeit verschiedener Positionen ist gering und mit einem höher liegenden Drehzentrum ergibt sich lediglich die Tendenz einer höheren Realitätseinschätzung. Der Vergleich der Ergebnisse einer weiteren Versuchsreihe zeigt, dass sich, bei Verwendung eines vorausschauenden MCA, die Differenzierbarkeit der Beschleunigungsstärke gegenüber einer horizontal dargestellten Beschleunigung nicht ändert. Dieses Resultat spricht für eine unveränderte Beschleunigungswahrnehmung durch vorausschauende MCA und ebnet den Weg für eine abschließende Validierung, d. h. der Überprüfung der Übertragbarkeit der Testergebnisse auf eine reale Fahrsituation. Eine entsprechende dritte Studie zeigt anhand eines Vergleichs mit Fahrten im kontrollierten Feld die Stärken und Schwächen des vorausschauenden MCA auf.
Aktualisiert: 2020-01-28
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Querdynamische Eigenschaftsbewertung in einem Fahrsimulator
Querdynamische Eigenschaftsbewertung in einem Fahrsimulator
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