驾驶模拟器

驾驶模拟器（精选十篇）

驾驶模拟器 篇1

汽车驾驶模拟器从其在国外出现至今, 技术已渐趋成熟, 应用也愈加广泛。我国驾驶模拟器的研究经历了一个从国外引进到自主研发的漫长发展过程, 20世纪90年代后, 随着计算机技术、图形图像技术、多媒体等技术的不断发展, 吉林大学、装甲兵工程学院等高校和科研院所相继出现了仿真精度较高的汽车驾驶模拟器[1,2]。当前, 驾驶模拟器在我国驾驶员培训和道路交通工程研究中, 正发挥着越来越重要的作用[3]。驾驶模拟器主要由硬件部分和虚拟现实部分组成[4], 虚拟现实部分是其模拟功能实现的关键。当前, 被各培训机构和研究机构采用较多的驾驶模拟器虚拟视景软件有SCANeRⅡ、UC-win/Road等。

1 基于模拟器的驾驶员操作技能测评的研究

驾驶员操作技能的理想结构是[5]: (1) 方向掌握稳妥; (2) 车速合理, 与前后左右车辆间距恰当; (3) 左右转弯、曲线行进角度估计准确; (4) 变速时油门、离合器配合适当, 制动运用得当; (5) 能正确分析判断路况情境并采取相应的措施, 确保安全行车。本研究拟以驾驶模拟器为研究基础, 通过驾驶员对测评道路的驾驶情况来测评其驾驶技能水平。

1.1 测评道路的编制

采用驾驶模拟器三维场景开发软件SCANeRⅡ开发出10条不同场景环境 (如:乡村、城市、高速以及混合路等) 的测试路, 并在测试路中设置各种突发情况, 比如:前方的车辆急刹车、堵车、行人横穿等;每条道路均占有一定数目的通道向外传输驾驶员驾驶相关的数据, 如:转向盘转向角、油门、刹车的状态等等。

1.2 测评实验的实施

道路设计完毕后, 选取驾驶员样本进行实验通过被试在驾驶模拟器上驾驶所有的设计道路, 一方面测试所设计道路是否能正确运行;另一方面通过对驾驶数据的采集与分析, 建立驾驶技能测试的事故倾向性测评计分模型, 为以后的驾驶技能测试提供评判标准[6,7]。

1.3 驾驶员操作技能测评标准的制定

依据驾驶技能理想结构, 从驾驶模拟器采集的20个通道的数据中选取受测驾驶员在模拟器上驾驶每条测试路的驾驶时间、出路面次数、撞车次数偏移中线距离、熄火次数5个数据作为衡量驾驶员操作技能的指标进行初步研究, 并根据实验样本数据建模分析, 得出驾驶员技能测评的标准。

2 测评道路的开发

测评道路采用法国OKTAL公司开发的SCAN-eRⅡ软件作为开发工具。测评道路开发的具体流程如下:

2.1 二维路基的建立

二维路况建立是从俯视图的角度对路面进行平面布局, 一个完整的道路是由N段路拼接而成, 每一段路都可设定路面参数, 如道路长度、道路坡度等;路景布置是调用软件的Insertbranch模块对路旁建筑以及路标的布置。二者相结合通过调用三维生成模块, 生成三维路景。

2.2 三维路面信息铺设

路面信息的铺设是用来确定了场景中的运动物体的活动范围, 对于自由运动物体, 物体只会在路面信息铺设好的路面范围内运动, 对于主控车辆, 在铺设好路面信息的路面上可模拟实车驾驶。

2.3 三维驾驶路景生成

三维驾驶路景主要是完成随机运动物体的布置以及参数设定, 一般包括行人、来往车辆、动物等。运动物体的布置模块, 用于安放运动物体的初始位置;运动物体的初始参数设定包括以下几个方面:车辆的编号、车辆的类型、车辆的最大运行速度、车辆的加速度、车辆在视景中是否可见、主车和成员车的选择。

2.4 突发情况的程序编写

以在十字路口预设两车发生碰撞为例进行分析:首先需要解决的问题是成员车何时进入驾驶员视线范围的问题, 这可以通过消失半径R的设置来实现, 即设定成员车在以主车为中心的消失半径R的范围内活动, 当超出R范围时, 系统会及时将其调入主车范围内, 在主车的限定范围内形成车流不息的情景;其次需要解决的就是当主车运行到某一位置时, 事故车从预设的位置启动, 实现在十字路口处与主车的碰撞, 这需要通过编程来实现。其他情况, 如行人横穿马路等与之类似, 不再赘述。

3 驾驶员技能测评的实施

3.1 被试的选取

选取35名驾驶员作为样本, 由于模拟器安装位置的限制, 样本的选取采取就近原则;其中20名为武警某学院汽车队驾驶员, 另外15名为随机选取的地方驾驶员;所选被试均是具有合格驾驶执照和一定驾驶经验的驾驶员。

3.2 测评实验的实施

实验场所为武警工程学院驾驶模拟实验室实验中, 首先将被试按1—35编号;正式测试前, 被试首先驾驶练习道路熟悉驾驶模拟器的操作, 而后被试驾驶员按照随机选取的原则选取测试道路进行驾驶, 但要求每位被试必须完成开发出的所有测试道路 (10条道路) 的驾驶任务。

3.3 实验数据的采集

每条测试道路均设有20个通道采集驾驶员的相关操作数据, 具体情况如表3-1所示。

驾驶员数据采集的具体情况如表3-2所示。

4 测评计分模型制定

4.1 各指标得分的计算

正式进行测评时, 驾驶员随意抽取m (在本次研究中, m=3) 条测评道路进行驾驶。

依据1.3研究所示, 本次研究初步选取5个指标:时间 (Time) 、出路面次数 (Outofroad) 、撞车次数 (Crash) 、偏移中线次数 (Away) 、熄火次数 (Fire) 作为驾驶员技能测评成绩的计分指标。

根据实验所得测试数据统计出各计分指标的最大值和最小值作为计分依据, 初步形成驾驶技能得分计算表 (注意:每条道路对应的Tmin、Tmax等评分指标都不一样, 这里仅列出道路编号为N9的得分计算表) 。由于样本量的限制, 该计分表可根据后续正式施测的情况依据统计学原理进行调整。

记第Nk条路所对应测评指标的得分为:Tgk, Ogk, Cgk, Agk, Fgk, 其具体计算方法为:

由此可得各测试道路相应指标的得分情况;正式对驾驶员实施测评时, 将m条道路的相同指标的得分分别相加, 可以得到5个数据:Ttotal、Ototal、Ctotal、Atota、Ftotal。其中:

4.2 各指标等级的计算

评价计算采用的是等级计算方法, 也就是将每个指标的总分分成好、中、差三个等级, 分别给出对应的评价。

每条测评道路路均有5个指标, 则有5个评价Tp、Op、Cp、Ap、Fp。

如图4-1所示, 假定正常的人占的百分比为PercentNormal1 (60%) , 较差的人占的百分比为PercentBad1 (20%) 。

较好的人占的百分比为PercentGood1=1-PercentNormal1-PercentGood1 (20%) 。

则各测评指标的成绩Tp、Op、Cp、Ap、Fp的计算方法如下:

if (Ttotal∈[0, 2mPercentBad1) , Tp较差;

则Tp为正常;

if (Ttotal∈ (2m (1-PercentGood1) , 2m]) , 则Tp为很好。

Op、Cp、Ap、Fp的计算方法同Tp。

4.3 驾驶技能测评总成绩的计算

总评价P同样采用等级计算, 分为五档:很差、较差、正常、较好、很好。

如图4-2所示, 假定正常的人占的百分比为PercentNormalFinnal (60%) , 最差的人占的百分比为PercentWorstFinnal (5%) , 较差的人占的百分比为PercentBadFinnal (15%) , 较好的人占的百分比为PercentGoodFinnal (15%) , 最好的人占的百分比为PercentBestFinnal (5%) 。

驾驶技能总得分G=sum (Ototal, Atotal, Ftotal, Ctotal, Ttotal) , G的范围是[0, 2×m×5]。

if (G∈[0, 2×m×5PercentWorstFinnal) P=1 (很差) ;

if (G∈[2×m×5PercentWorstFinnal, 2m 5 (PercentWorstFinnal+PercentBadFinnal) ) ) , 则P=2 (较差) ;

if (G∈[2×m×5 (PercentWorstFinnal+PercentBadFinnal) , 2×m×5 (1-PercentBestFinnalPercentGoodFinnal) ]) , 则P=3 (正常) ;

if (G∈ (2×m×5 (1-PercentBestFinnal-PercentGoodFinnal) , 2×m×5 (1-PercentBestFinnal) ) ) , 则P=4 (较好) ;

if (G∈ (2×m×5 (1-PercentBestFinnal) , 2m 5]) , 则P=5 (很好) 。

至此, 驾驶员技能测评结果最终以1—5分的形式给出, 分别对应很差、较差、正常、较好、很好五个等级。

5 结论与展望

论文对驾驶员技能测评进行了初步研究, 提出了一种基于驾驶模拟器的驾驶员技能测评的方法, 通过对35名被试驾驶员进行实验, 制定了驾驶员技能测评的评定标准, 通过后续的测试发现, 该测评结果基本能够反映驾驶员真实的技能水平。驾驶技能的研究, 对于揭示驾驶员事故有着重要意义[5]。由于实验条件及样本量的限制, 所制定的评定标准在今后的测评中有待于进一步修改, 对驾驶员技能测评指标的选取也有待更深入的研究。

参考文献

[1]范正伟, 贺秀良, 姜丁, 等.汽车驾驶模拟器研究现状与未来展望.汽车运用, 2004; (10) :31—32

[2]唐智慧, 左庭亮, 周美玉, 等.汽车驾驶模拟器在交通工程中的应用.西南交通大学学报, 2006;41 (5) :630—634

[3]丁立, 熊坚.面向人-车-环境系统的汽车驾驶模拟器的开发和应用.公路交通科技, 2002;12 (6) :55—56

[4]熊坚, 曾纪国.面向道路交通的汽车驾驶模拟器的研究及应用.中国公路学报, 2002; (4) :76—78

[5]何存道.道路交通心理学.合肥:安徽人民出版社.1989;6:100

[6]凌文辁.心理与行为测量.北京:机械工业出版社.2003;8:20—39

简易驾驶模拟器 篇2

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驾驶模拟器 篇3

【摘要】近年来，车辆导航系统以及许多其他的车载设备越来越普及。这些设备都会在一定程度上对驾驶员的注意力造成干扰，最终会造成一定的交通安全问题。虽然现在已经有一些关于调查车载设备对交通安全的影响因素的研究，但这些研究都缺乏合适的客观性、定量化的实验来估计驾驶员的受干扰程度。本文研究的主要目的是通过使用UC-win/Road城市交通模拟软件，来探讨使用车载设备对驾驶员行为的影响。本项研究收集45位驾驶员在三种路况条件下分别在有无车载设备时的驾驶模拟数据，并得到一些初步结论。基于这些结论，我们尝试建立干扰分级模型来定量化干扰程度。我国关于使用车载设备的交通法规大多过于笼统，所以本项研究的结论可以为我国交通规划部门制定和完善法律法规提供借鉴。

【关键词】车载设备；驾驶模拟器；干扰度分级模型

1.引言

随着我国经济的快速发展，人均汽车保有量逐年上升。截至2014年底，全国机动车保有量达2.64亿辆，其中汽车1.54亿辆。与此同时，越来越多的驾驶员选择安装车载设备，这已经成为一种普遍行为。从直观上说，人们认为车载设备的使用将会分散驾驶员的注意力，从而造成驾驶员不能够及时获取必要信息，进而会影响到后续的决策及车辆操控行为，增加事故风险。现有研究表明，22%的汽车事故是由于注意力分散引起的。

目前国内外对手机使用对驾驶行为的影响进行了大量研究。针对近年来日益普及化的车载设备安装趋势，为了填补国内外在车载设备在不同路况下对驾驶行为干扰的研究空白，本实验采用UC-win/Road规划仿真软件，在计算机上模拟出三种不同路况，通过3*2共六组实验，对在不同路况下，车载设备的使用对驾驶行为参数的影响进行统计分析，综合比较驾驶员的行车速度、加速度、离车道中心的偏移距离、方向盘旋转率等驾驶行为指标，得出了一些综合性结论，并建立数学模型定量化表示。

2.实验方法

2.1 实验设备与场景建立

本项研究的所有实验都在上海交通大学实验室中的UC-win/Road驾驶模拟器上进行。UC-win/Road驾驶模拟器软件利用三维电脑虚拟工具，可以有效地进行高速公路、城市、土地以及社区的规划和设计。设计者可以通过一系列的简单操作快速完成多种项目的三维虚拟呈现，同时还可以进行空间移动模拟（步行，开车行，飞行）以及动画显示等。

本实验基于我国现在的交通情况，建立三种不同的道路场景：简单道路交通系统，中等道路交通系统，复杂道路交通系统。

简单道路交通系统：双向四车道道路；十字交叉道路，每个交叉路口之间的距离不超过400米；没有交通流；没有交通信号；简单的周围环境；

中等道路交通系统：双向四车道道路；道路呈单一曲率变化，多种类型交叉口；5分钟车流量不超过60，单一车型；少量简单交通信号；周边环境变化不明显；

复杂道路交通系统：双向六车道道路；多种形式道路混合，包括桥梁、隧道、高架桥；5分钟车流量100以上，多种机动车并存，包括巴士、卡车；交叉口有复杂的多向交通信号；周边环境变化明显。

2.2 实验方法

本项实验通过在驾驶员进行模拟驾驶时施加干扰来模拟实际情况，干扰通过让驾驶员回答事先录音的问题来施加。在实验前预先录音好问题，每组共有6个问题，参与实验者有30秒的时间来回答每个问题，否则会被视为无效。每组问题都包含两个等级的问题，一个是例如“这个房间里有多少人”这样的简单问题，另一种包括数学和逻辑之类的困难问题。每个实验者都要完成6次模拟驾驶，分别对应每个道路交通系统已经有无问题。为了消除学习效应，6次模拟驾驶的顺序是随机的。

2.3 实验过程

a.在实验前，参与实验者必须填写一份调查问卷，来检测实验者是否具有参与实验的资格。

b.参与实验者在正式实验前有5分钟的时间来熟悉驾驶模拟器。实验者在预先准备好的联系道路系统中进行操作练习，如果实验者无法正确操作模拟驾驶器那么他也将失去实验资格。

c.实验开始后，实验者必须在安全驾驶的前提下独立完成驾驶任务。当听到录音问题时，实验者必须在保证驾驶连续的前提下回答问题。

d.在试验过程中，会有工作人员观察实验者的驾驶情况以及回答问题情况，并做相应记录。工作人员全程禁止与实验者交流。

e.实验结束后，除了从软件中采集到模拟驾驶数据，工作人员也会询问实验者在模拟驾驶中的主观感受。

3.数据分析

本实验设备可以在千分一秒内收集几十个驾驶行为参数的指标。本实验有两项独立测评指标。实验数据分析将采用spss11.0进行配对t检验和单因素方差分析。

3.1 配对t检验

表1显示了配对t检验的结果。此项检验的目的是为了判断在正常驾驶和驾驶时使用车载设备的两种情况下，驾驶行为参数是否会有显著性差异。

在置信度为0.05的前提下，若道路条件相同，正常驾驶和驾驶时使用车载设备将会引起以下六种驾驶行为参数产生显著性差异：速度，加速度，车头时距，离车道中心的偏移距离，离车道左边界的距离和方向盘旋转率。

3.2 单因素方差分析

表2显示了单因素方差分析的结果。此项检验的目的是为了判断道路条件的不同是否会对驾驶行为参数产生显著性影响。

在置信度为0.05的前提下，不同的道路条件将会对以下四个驾驶行为参数：方向盘旋转率，速度，加速度和离车道中心的偏移距离产生显著性影响。

3.3统计学分析

我们对四个参数：方向盘旋转率，速度，加速度和离车道中心的偏移距离的统计学量进行统计：平均数，方差，最大值和最小值。表3为方向盘旋转率的统计表。

从以上统计结果，我们可以观察到，对于同一道路条件，车载设备的使用都会使驾驶行为参数的统计值增加，从而说明驾驶时使用车载设备将会增加驾驶不稳定性，降低驾驶安全性。其他参数也有同样的结果。

而在不同路况条件下，车载设备的使用对驾驶行为的影响程度是不同的。我们统计了三种路况下，驾驶行为参数的变异系数值。在简单路况下，变异系数的平均值为48.6%，中等路况下为20.0%，复杂条件下为34.1%。

4.数学模型

基于以上数据分析，我们建立一个数学模型来定量化表示干扰度等级。首先我们将四个参数分为两组，第一组包括速度与加速度，它们是车辆在行进方向上的参数；第二组包括方向盘旋转率和离车道中心的偏移距离，它们与车辆行进方向垂直方向上的参数。

我们运用层次分析法对这四个参数进行处理。

考虑到t检验的结果和专家意见，我们构造如下的权重矩阵：

X1：速度 X2：加速度 X3：离车道中心的偏移距离 X4：方向盘旋转率

对矩阵进行一致性检验，结果显示该矩阵符合一致性条件。

可以计算出每个参数的比重：（0.049，0.566，0.138，0.247）

将各个变量的数量级归一化处理，计算了每个变量的系数并有分组的方法建立了数学模型。这个模型可以通过计算干扰等级来帮我们判断驾驶员的受干扰程度。

5.结论

从以上的结果可以看出，使用车载设备对于驾驶员的影响是不可避免的，这就增加了交通事故的发生的风险程度。然而，在三种不同的交通状况下驾驶者对于同种程度干扰的反应是不同的，在简单和复杂路况条件下驾驶者受干扰程度明显高于中等路况。原因可能在于，在简单路况下，驾驶者面对的外部环境因素较少，驾驶状态比较放松，因此车载设备会对行为有较大影响；复杂条件下驾驶者面对过多外部因素，疲于应对，车载设备的影响加剧了这一点，也会对行为有较大影响；在中等路况条件下，驾驶者面对的外部因素处于可控范围，行为比较谨慎，车载设备的影响就不那么明显。

近年来，我国的机动车数量激增，交通事故的数量也大幅增加。交通调查显示，25%到50%的交通事故是由驾驶者受到干扰造成的。此项研究可以帮助有关部门完善法律法规，例如，像CBD这样的复杂交通环境以及夜晚高速公路这样的简单交通环境，车载设备应该被禁用。

参考文献

[1]吴佳华，桂玉峰，方守恩.使用手机对驾驶安全可靠度的影响分析[EB/OL].北京：中国科技论文在线[2012-02-14].http：//www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201202-413.

[2]Klauer， S.G.， Dingus， T.A.， Neale， V.L.， Sudweeks， J.D.， & Ramsey， D.J. （2006）. The impact of driver inattention on near crash/crash risk： An analysis using the 100-car Naturalistic Driving Study data. （Report No. DOT HS 810 594）. Washington DC： National Highway Traffic Safety Administration.

[3]白玉，何熊，龙力.手机使用对驾驶员行为影响研究综述.《交通信息与安全》， 2013， 31（03）

[4]Godthelp H， Milgram P， Blaauw G J. The development of a time-related measure to describe driving strategy[J]. Human Factors： The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society， 1984， 26（3）： 257-268.

[5]Salvucci D D， Markley D， Zuber M， et al. iPod distraction： effects of portable music-player use on driver performance[C]. Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. ACM， 2007： 243-250.

模拟驾驶器山区道路虚拟驾驶研究 篇4

1 山区道路虚拟驾驶的整体设计

1.1 山区道路模拟驾驶的要求

模拟驾驶器的机电部分较为成熟,而利用模拟驾驶器实现较有效的山区道路虚拟驾驶训练和体验,需要对模拟山区道路的虚拟场景、车辆模型和交互控制技术进行分析,找出关键因素,系统实现要求如下:

(1)场景模拟。山区虚拟场景应根据真实道路情况进行高精度三维建模,突出山区道路的崎岖险峻,如悬崖峭壁、高悬的桥梁、幽暗的涵洞、狭窄的盘旋道、急转弯道、连续大坡度的上下坡道、路面碎石等,以构造真实的山区道路状况环境,提高驾驶员的视觉感受度。

(2)车辆模型。应构建精细度较高的驾驶车辆模型和精细度适中的自走车辆模型,并实现足够自走车辆的运行干扰,以提高驾驶操作逼真度。

(3)模拟运行控制。根据山区道路虚拟场景模型和驾驶员的操控信号,实时计算车辆的运行状态,并对车辆模型进行控制,如上下坡、急转弯、涵洞灯光等的计算控制。以提高驾驶员的应急反应能力和驾驶真实感。

1.2 山区道路模拟驾驶实现的技术路线

根据上述要求,设计山区道路虚拟驾驶场景构建和实时控制软件系统,系统主要部分的流程如图1所示,分为虚拟场景构建、车辆模型构建、运行参数定义和实时运行检测控制4个部分。

1.3 构建山区模拟驾驶的软硬件环境

选择系统构建和运行的软硬件环境,如表1所示。

2 构建道路虚拟场景及车辆模型

山区道路的虚拟驾驶体验,是建立在山区道路的虚拟场景和虚拟车辆基础之上的,因而要有逼真的山区道路场景和在场景中行驶的车辆。

2.1 构建山区道路虚拟场景

根据山区道路的特点建立山区道路的虚拟场景,山区道路场景中关键因素有:(1)崎岖险峻的山路上应至少包含盘山公路的胳臂转弯弯道、劈山路段、临崖路段、桥梁涵洞路段等;(2)仿真山区的环境要素要有悬崖峭壁、小桥、零星的房子等。建立模型的步骤为:(1)设计山区场景、规划草案,包括道路、设施、建筑、树木花草、河流、桥梁、山脉等。(2)在3DMAX软件中按照方案,建立三维地形地貌图。(3)建立参数化的场景模型库,如道路、设施、建筑、树木等。(4)设定场景的灯光、天气等。(5)组装整个虚拟场景,导出VRML格式文件。(6)编辑VRML程序,并进行场景优化。

2.2 车辆模型设计

山区道路中的车辆模型包括自走车辆模型和驾驶车辆模型,驾驶车辆是第一视角模型,即驾驶员在驾驶位置上观察,观察点距离视点较近,需要精确建模;而自走车辆,由于距离驾驶员视点较远,可以制作精度适中的整车外观模型,忽略内部结构。其构建内容如表2所示。

2.3 自走车辆运动路线设计

驾驶车辆是驾驶员通过操作控制的车辆模型,其它非操作车辆称为自走车辆。自走车辆在道路上形成一定的交通流量,对驾驶车辆起干扰作用,可以通过预先定义运动路线使其行驶[4]。

在山区道路建模过程中,沿着马路创建一条封闭曲线,曲线上设定一系列关键点,每个关键点定义3项参数:时间、空间坐标、切线方向。它们分别代表了自走车辆经过这一点的时间、位置和方向。然后将关键点位置坐标和切线方向的数据分别放置在VRML中位置插补器和方向插补器的keyvalue列表中,时间值放置在位置插补器和方向插补器的Key列表中。

3 运动车辆的交互控制

3.1 自走车辆运行控制

在运行时,自走车辆沿着预定义的运动轨迹行驶,其控制过程如图2所示。由时间传感器cartimer控制自走车辆模型car沿着运动轨迹循环一周的时间,通过调整时间传感器的循环时间,控制自走车辆的平均速度。时间传感器将周期分解成若干个时间点输给位置插补器carPosition和方向插补器carOrientation,插补器输出相应时间点的位置和方向给车辆模型car位置translation和方向rotation。

3.2 驾驶车辆控制原理

驾驶车辆通过安装在实物操作器件上的传感器进行控制,采集驾驶员的操作信号,然后将信号数据变换,实时计算出车辆模型的位置和转向,再根据车辆所在位置的路面参数计算车辆的姿态方位参数来控制模型,最终将虚拟场景合成输出给驾驶员,实现虚拟驾驶,具体过程如图3所示。

汽车的运动姿态包括车辆的横摆角、倾斜角和俯仰角,其中车辆横摆角由方向盘控制[5],驾驶员操作方向盘时,数据采集处理系统把采集到的信号经计算转化为车辆模型的转角值,控制车辆的转弯。

3.3 驾驶车辆方向控制

车辆简化模型及局部坐标系如图4所示,原点O与车辆质心Pt重合,x轴平行于地面指向车辆前进方向,y轴垂直于地面指向上方,z轴平行于地面指向驾驶员右侧。车辆姿态的空间向量表示为

A=(α β γ) (1)

其中,α、β、γ分别为绕3个坐标轴的旋转分量,单位为弧度;α为车辆左右倾斜角;β为车辆方向角;γ为车辆前后俯仰角。其中β由驾驶员操控方向盘控制,而车辆前后俯仰角γ和左右偏转角α由路面的坡度和倾斜引起,需要通过路面坡度和倾斜度的计算来确定。

3.3.1 驾驶车辆俯仰角和倾斜角计算

车辆坡道驾驶时,由于路面坡度致使车辆的前轮高于或低于后轮形成车辆的前后俯仰,车辆坡道行驶如图5所示,由图中几何关系可知,车辆的俯仰角与路面的坡度角相等,路面坡度可通过车轮与地面的两个接触点P1(X1,Y1,Z1)、P2(X2,Y2,Z2)求出,计算公式为

$\gamma =\arctan (Y{}_1-Y{}_2)/\sqrt{(X{}_1-X{}_2){}^2+({\rm Z}{}_1-{\rm Z}{}_2){}^2}(2)$

接下来应计算出P1和P2点的坐标。道路在虚拟场景中被描述为一个三维的曲面模型,预定义直线与三维模型的求交函数computeRayHit(Q1,Q3),通过输入一条直线经过的两点Q1和Q3,便可以输出交点P1。因此,只要计算出Q1和Q3的坐标。车辆的位置Pt在虚拟场景中是已知的,可以通过VRML程序实时读取。通过Pt(Xt,Yt,Zt)可以求出前后车轮的中心点Q1(Xt+L/2,Yt,Zt),其中L为车辆的轮距。直线上另一点Q3设为Q1的地面对称点,坐标为Q3(Xt+L/2,-Yt,Zt),从而求出P1点,同理求出P2点,把P1和P2的坐标代入式(2),计算出路面坡度角γ。

车辆的左右倾斜角α计算方法和俯仰角计算方法相同。车辆行驶至山区道路的弯道时,路面具有左右倾斜,如图6所示,车辆同一车轴的左右轮胎便出现高低差,从而引起了倾斜角α。利用上述计算方法,先利用Pt点和轮距W求出轮心点Q5和Q6,然后求出左右轮胎与虚拟路面的交点P3和P4,使用式(2)求出角度α。

3.3.2 驾驶车辆俯仰角和倾斜角控制

由于驾驶车辆模型在驾驶员的控制下在虚拟场景中的道路上行驶,其路面角度实时变化,因此,对车辆模型的α和γ的计算也必须是实时的。将以上计算过程放在VRML的function函数中,由时间传感器控制计算频率。每次计算出α和γ值后,立即对车辆模型进行方位姿态控制,即在车辆模型局部坐标系中直接对模型x和z坐标轴的角度赋值,如果在VRML虚拟场景程序中将车辆节点名称定义为DriveCar,则需要在VB.net控制程序中使用连续两个控制语句来发出控制指令:setNodeEventIn(“DriveCar”,“rotation”,“1 0 0”+α)和setNodeEventIn(“DriveCar”,“rotation”,“0 0 1”+γ)。

而车辆转向是由方向盘的旋转信号触发而实时变换成车辆模型绕模型局部坐标系的y轴旋转角β,通过控制语句:setNodeEventIn(“DriveCar”,“rotation”,“0 1 0”+β)来实现的,也就是说,与路面感应角度α和γ不同,转向角β计算和控制是非定时的,是由驾驶员操控触发的。

对于实时计算频率,如果太低,车辆和路面的角度吻合性较差,车辆角度变换有跳跃感;但如果太高,三维路面的求交计算耗费资源较多,将会影响到整个虚拟场景的实时渲染,使整个驾驶画面出现不连续问题。经试验测得,在无路面缺陷的山区沥青道路上车速在60 km/h以下时,其计算频率为3次/s比较合适;而在山区土石路面状况下,为感应出路面的颠簸,计算频率需要提高到10 次/s,车速<30 km/h。

4 结束语

根据驾驶车辆和自走车辆的控制机理,研究了山区道路虚拟场景中自走车辆和驾驶车辆转角的控制方法,并总结出驾驶车辆转角的计算公式。经在模拟驾驶器的山区道路中试验,实现了驾驶车辆的转角随着路面坡度的改变而改变,增强了山区道路虚拟场景驾驶真实感,对提高驾驶员的驾驶技能有一定的意义。

摘要：针对山区道路模拟驾驶体验的特点,提出了模拟驾驶场景中预定义和路面感应计算相结合的实时控制虚拟车辆运行方法。在虚拟场景中预定义自走车辆运动轨迹,通过时间控制位置和方位的线性插补方法使其运行。对于驾驶车辆模型,文中用方向盘信号和车辆轮胎在路面的空间位置坐标实时计算车辆的位置和方位姿态,使车辆行驶与山区路面的坡度、弯道倾斜、粗糙度等状况等相吻合,增强了山区道路安全驾驶的真实体验感。

关键词：模拟驾驶,山区道路,路面感应,安全体验,车辆方向

参考文献

[1]王银河.山区公路设计中应注意的问题[J].工程技术,2010(3):48.

[2]王绍新.山区道路交通安全事故成因分析及防治对策研究[D].北京:北京交通大学,2008.

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[4]张德丰,周灵.VRML虚拟现实应用技术[M].北京:电子工业出版社,2010.

机动车驾驶模拟器在呼市推广 篇5

本报呼和浩特6月2日讯（记者 赵弘 通讯员 李晓红）6月1日开始，机动车驾驶模拟器在呼市推广，之后或将强制执行。

据了解，国家标准化管理委员会发布的《机动车驾驶员培训机构资格条件》《机动车驾驶教练场技术要求》两项国家标准，于今年6月1日起正式实施。其中要求各类驾校必须具备机动车驾驶模拟器。

日前,记者了解到，呼市运管局驾培处、呼市机动车驾考中心和呼市机动车驾驶员培训行业协会正在考察、调研、制定驾校使用机动车驾驶模拟器办法。

据呼市机动车驾驶员培训行业协会副秘书长温爱成介绍，按照国家标准化管理委员会发布的标准，一级驾校、二级驾校和三级驾校，应分别具备20台、10台、5台以上的机动车驾驶模拟器。按照交通部等部门的规定，机动车驾驶模拟器培训中7个小时的时间，可以算作科目

二、科目三的48小时的培训时间内。

道路模拟试验在驾驶室开发中的应用 篇6

关键词：道路模拟试验；汽车；驾驶室

中图分类号：U467.1+3 文献标志码：A 文章编号：1005-2550（2012）01-0037-03

The Application of Road Simulation Test in Cab Development

LI Ying-hao，LIAO Cai-chu，XIE Wan-chun

（Dongfeng Commercial Vehicle Technical Center of DFL，Shiyan Hubei 442001，China）

Abstract：With the actual development needs，it uses the technology of RPC in the laboratory to achieve the cab road simulation test，verified the durability life of the original cab and improved cab rapidly. Shorten the test cycle and reduced test costs and improved product development success rates.

Key words：road simulation test；vehicle；cab

利用室内道路模拟试验系统进行可靠性试验，已被国际上的汽车企业广泛采用，成为在汽车设计开发中的重要手段。在开发的早期阶段，可以在试验室内对新设计的总成部件在试验台上进行模拟真实道路的试验，对其可靠性做出合理、真实的评价，为设计提供验证手段和参考依据。由于这样的试验无需使用整车，缩短了开发周期，降低了开发成本。

本文以某车型的驾驶室为研究对象，该驾驶室在试车场道路试验中前围板发生开裂，根据该情况，对试车场的可靠性试验路面进行道路数据测试。在道路模拟试验台上，采用远程参数控制技术重现了驾驶室在道路上的振动特性，在试验室内进行驾驶室道路模拟试验。最后，通过对试验结果的分析，确定驾驶室改进前后的耐久寿命，从而为驾驶室的设计和改进提供验证手段和参考依据，并为类似的其他应用提供研究思路。

1 数据采集

采集道路数据是整个道路模拟试验中最重要的一步。根据模拟试验的需要选择传感器的类型、布置方位，并做详细的定义。根据道路模拟试验台的特点，选择加速度信号作为迭代信号，应变信号作为监测信号。根据道路试验的情况，选择试车场强化道路作为室内模拟试验信号采集道路。

2 试验室道路模拟试验

2.1 道路模拟试验台介绍

汽车在行驶过程中，驾驶室的运动状态很复杂，有7个自由度的运动。为了在室内模拟驾驶室在行驶过程中的实际工况，再现7个自由度的运动，室内道路模拟试验台是实现驾驶室道路模拟试验必不可少的试验设备之一。

道路模拟试验台由液压系统、计算机控制系统和机械系统所组成，使用远程控制软件RPC来实现道路模拟试验系统的试验控制。道路模拟试验台通过控制器与RPC软件相结合，控制7个液压作动器的动作来实现垂直、侧向、纵向、前后颠簸、左右摆动、侧向摆动、扭转共7个自由度的运动，进行室内道路模拟试验。

2.2 台架固定方式

室内道路模拟试验需要将驾驶室按照实车状态安装在车架上，再通过夹具把道路模拟试验台的作动器联接到车架上。试验前按照人体重量在驾驶室座椅上配重，试验台架如图1所示。

2.3 数据分析及编辑

将采集的试车场各种路面道路载荷数据作为样本。首先检查数据的时间历程曲线有无异常，再分别在频域和时域进行统计值检查，确认信号完好。选择其中一次测量信号，对其进行滤波，根据信号的自功率谱分析和台架实际的能力，选择合适的带通滤波器进行滤波，再将不产生疲劳损伤的信号剪裁掉，从而得到迭代需要的期望信号。

2.4 系统建模

系统建模即求解试验系统的频响函数FRF。通过远程参数控制软件RPC在道路模拟试验台上进行系统频响函数测试，根据期望信号和频响函数计算原始驱动信号。将被试驾驶室、传感器、作动器等定义为同一系统，求解这一系统的频响函数。在RPC软件中自定义一个白噪音信号X（f）输入该系统，由安装在系统中的加速度传感器回收输出信号Y（f），求解系统的频响函数即：

H（f）=Y（f）·X-1（f）（1）

分析并确认系统的频响函数满足要求。

台架安装好并连接好传感器后，先调节系统的PID参数以满足控制要求，然后输入白噪声求系统的频响函数。本次试验中频响函数曲线如图2所示。

2.5 迭代

用编辑好的目标响应函数Y0（f）和求得的系统逆函数矩阵H-1（f），根据公式：

X（f）=H-1（f）·Y（f）（2）

计算首次驱动信号X1（f），用X1（f）激励系统，通过传感器回收响应信号Y1（f），将Y1（f）与Y0（f）进行比较获得误差信号?驻Y（f）。将误差信号与系统逆函数矩阵H-1（f）进行迭代获得校正信号：

?驻X（f）=H-1（f）·?驻Y（f）（3）

校正信号?驻X（f）与驱动信号X1（f）相加得到第二次驱动信号X2（f）。重复上述步骤，直到响应信号Yn（f）与期望信号Y（f）的误差可以接受为止，通常需要迭代7～12次，这取决于系统的线性程度。

选择好迭代需要的期望信号进行迭代，直到满足需要的精度，本次迭代过程反馈信号与期望信号的均方根误差如图3所示。重复迭代，将耐久试验需要的道路数据全部迭代完毕，得到各种路面的驱动信号。

2.6 耐久试验

将试车场中各种路面的驱动信号按照耐久试验的要求进行组合，作为该驾驶室道路模拟试验的加载谱。以该加载谱驱动试验系统进行耐久试验，直到完成规定的试验循环次数。

分别对改进前后的驾驶室在道路模拟试验台上进行道路模拟耐久试验，得到试验结果。改进前的驾驶室在试验中前围板左侧与前悬架螺栓连接处出现明显裂纹，开裂情况与试车场可靠性道路试验后的结果一致。改进后的驾驶室在道路模拟试验中完成了规定的循环次数后，驾驶室未发现损坏情况。

3 结语

根据试验结果，可以得出以下结论：利用远程参数控制技术选择全装备驾驶室的加速度信号作为控制目标，迭代能够收敛，且得到的加载谱在控制关键点的信号时，其频域、时域的统计特征值与实际路面载荷谱基本一致，并能保证迭代精度。

对于驾驶室而言，由于其结构复杂，在试验台上进行道路载荷的真实模拟比较困难。通过远程参数控制在道路模拟试验台上实现全装备驾驶室室内道路模拟的试验技术，能够精确快速地模拟驾驶室在道路上的振动特性，且与实际道路可靠性试验的结果一致，为驾驶室的设计和改进提供了验证手段和参考依据，缩短了试验周期、降低了试验费用，并为其他系统及总成部件台架试验提供了一种研究思路。

参考文献：

［1］ 马浩松. 汽车座椅六通道道路模拟试验的研究［J］.上海汽车，2010，（4），8-12.

驾驶模拟器 篇7

目前, 不少发达国家的道路交通安全研究实验室都搭建了研究型汽车驾驶模拟器, 用以模拟真实道路的驾驶情况。利用驾驶模拟器研究驾驶员行为、道路设计、交通安全设施效用的做法已经愈发普遍。与在真实道路环境中进行实验相比, 驾驶模拟器具有高效、安全、成本低、数据收集方便等优点, 但同时也有需要改进的地方, 如模拟器眩晕、模拟汽车运动的精确程度等, 最重要的一点是, 模拟器的有效性需要确认。

Rolfe认为:“一个驾驶模拟器的价值取决于它从操作者的反应中抽取行为特征的能力, 这些行为特征若与现实中的反应一致, 则最佳。”确认有效性正是反映驾驶模拟器价值的一条途径[1]。

驾驶模拟器有效性确认是指对驾驶模拟器能否模拟真实驾驶状况进行的求证工作。确认包括2个层面:绝对有效性和相对有效性。绝对有效性, 又称物理有效性, 是指模拟器与被模拟对象之间物理属性保持一致, 如模拟车速与实际车速保持一致, 又如场景的尺寸与实际道路尺寸保持一致等;相对有效性, 又称行为有效性, 是指驾驶者在模拟器中的行为方式与在真车中的保持一致。一个驾驶模拟器系统若能以最接近真实车-路环境的方式运行, 则具备绝对有效性[2], 所以人们认为1台具有运动底座的模拟器比1台固定底座的模拟器更具绝对有效性。一直以来, 研究人员认为绝对有效性内含相对有效性, 所以一些早期的模拟器研究报告中只提绝对有效性, 不提相对有效性, 可是绝对有效性并不一定和相对有效性相关[3]。对于研究人员来说, 1台驾驶模拟器不可能也没有必要百分百地再现真实驾驶环境, 只要驾驶员的驾驶行为通过模拟实验较为真实地重现并记录下来, 我们就认为驾驶模拟器是有效的, 模拟实验是有效的, 实验数据是有效的。

从利用驾驶模拟器进行科学研究的时间次序上来说, 驾驶模拟器有效性的确认应当于模拟器系统搭建完毕和开始进行具体科研项目之间进行。

研究现状分析

研究型驾驶模拟器有效性的确认研究最早可以追溯到20世纪七八十年代。G.J.Blaauw在80年代初对荷兰TNO人类感知研究所固定底座模拟器在直线行驶场景下做过有效性确认研究[3]。有经验的和无经验的驾驶者分别在模拟器和真车上进行横向和纵向控制车身的驾驶行为。针对对每一种控制都设计有自由和强制2种任务要求。最终结果显示纵向控制车辆的模拟实验具有良好的相对和绝对有效性, 横向控制车辆的模拟实验具有良好的相对有效性。横向控制缺乏绝对有效性归因于驾驶者在固定底座模拟器上丧失对车身横向移动的感知力。

Stuart T.Godley于2001年对澳大利亚莫纳什大学事故研究中心的先进驾驶模拟器模拟减速振动带的场景进行过有效性确认研究[5], 该驾驶模拟器具有运动底座, 能模拟车身的竖向运动。所有实验对象均会通过一组3处装有减速振动带的路面和一组同等场景但没装减速振动带的对比实验。3处实验点包括交叉口的减速和停止标志附近、右转弯、左转弯。而后在驾驶模拟器上再现这两组实验。结果显示实验对象模拟器上的减速方式真车实验保持一致, 驾驶模拟器的有效性得到确认。

Francesco Bella于2005年对罗马大学土木工程学院的CRISS固定底座模拟器在一处高速公路的施工段场景进行有效性确认[6]。10处测速点分设在施工段的预警区、过渡区、活动区和终止区。结果显示模拟实验中的10处测速点平均车速与实地平均车速无显著差别 (α=0.05) , 该模拟器在模拟施工区的有效性得到确认。次年, Blla又对同一模拟器在一段乡村双车道公路场景的有效性进行确认研究[7]。研究显示:当线形平缓时, 如长直线或长下坡接大半径转弯, 模拟器车速显著地高于真车实验车速。研究者把这种有效性的缺失归因于驾驶者对于碰撞风险的认知不够, 并认为若把固定底座改为运动底座会得到更好的实验结果。

闫学东于2007年对中佛罗里达大学的6自由度运动底座驾驶模拟器在一个平面交叉口的场景进行了有效性确认研究[8]。为了了解该驾驶模拟器能否有效模拟信号控制交叉口场景, 研究人员从两个角度对模拟器有效性进行了考察:交通参数 (速度) 和安全参数 (历史碰撞数据) 。实验显示实地车速和模拟器车速都服从正态分布, 并且具有相同的平均值。在考察模拟安全参数方面, 研究者采用了一种新颖的方法, 以右转车道上追尾事故为例, 把模拟器实验数据和历史碰撞数据作了比较, 推断出由人驾驶的模拟器能够模拟此类事故在交叉口的发生概率, 从而得出结论:该模拟器能够有效模拟交叉口的场景, 能用于改善交叉口几何设计、安全设施及人因方面的研究。

毛喆于2010年对武汉理工大学智能交通研究中心的驾驶模拟器在1条双向4车道公路的场景上进行过有效性的确认研究[9]。实地测速在武汉市郊1条双向4车道道路上进行。全路段共设13个测速站, 每站采集50辆车的数据。结果显示, 模拟器上的车速显著高于实地车速, 但是横向偏移却没有显著差别;实地测量车速、横向偏移与模拟器上车速、横向偏移之间找到了显著的相关系数。所以该模拟器的有效性得以确认。

纵观这几个典型研究, 可以看出研究型汽车驾驶模拟器有效性确认的几个特点:

1) 目前的驾驶模拟器已经广泛采用计算机图像技术, 多媒体投影技术来制作虚拟场景, 软硬件技术越来越成熟, 模拟效果也越来越逼真, 运动底座由于能提供驾驶员良好的运动感知, 而容易得到更好的实验结果。

2) 场景多样化。人们利用驾驶模拟器进行科研需求越来越多样, 不同的交通道路环境、驾驶员行为、辅助驾驶系统都可以利用模拟器进行研究。

3) 实验方法很多, 但有一个基本思路, 就是比较驾驶员在操作模拟器与操作真车中产生对应数据的差别。

4) 数据类型丰富, 车速是最常用数据类型。

5) 数据处理统计方法基本固定。这几个研究都用到了显著性检验, 这是最常用的方法, 此外还有相关系数检验、方差分析等。

同时, 现有的驾驶模拟器有效性确认方法还有几个问题值得讨论:

1) 实验样本选择这方面, G.J.Blaauw的研究中招募的实验对象分为有经验驾驶员和无经验驾驶员, 同一批人既是真车实验的样本, 也是模拟器实验的样本, 2组实验的样本量也一样;Stuart T.Godley的研究中均采用有经验驾驶员为实验对象, 24人参与真车实验, 20人参与模拟器实验, 而且真车实验中剔除了5个实验对象的数据, 原因是采集数据时有超车或行人经过等意外情况发生, 这样2组实验的样本就有所不同了, 而且样本量也不一样。其余研究的真车实验取消了用招募驾驶员采集数据, 转而用测速仪获取真实交通流的车速, 即样本变成了真实道路上的用户, 而模拟器实验的样本依然采用在校学生或其他招募驾驶员。这种样本及样本量的不对等无疑会对最终的实验结果产生消极的影响, 但在实际的实验过程中, 由于资金或组织等原因又很难避免。笔者建议可以通过控制样本属性来抵偿这些影响。例如, 真车实验与模拟器实验的样本无法一致时, 可以选用对等驾驶经验的实验对象, 通过是否持有驾驶执照和年均驾驶里程数进行筛选, 这样实验对象的总体就是具有某种程度驾驶技巧的驾驶员, 而不是某一批特定的驾驶员。而采用真实道路用户为样本的研究, 假设他们中的多数是有经验的驾驶员, 对应模拟器实验的样本还是应该采用有经验的驾驶员。另外, 样本量应尽可能多些, 以抵偿不一致的影响。

2) 交通流对实验的影响。G.J.Blaauw的真车实验未提及受其他交通的影响, 他采取的是实验路实验, 即废弃公路或不存在其他交通的道路上做的实验, 交通流对实验数据的影响可忽略, 模拟器场景中也不需要出现其他交通流。Stuart T.Godley的研究中指出实验数据受到了周围交通环境的影响, 并剔除了这些数据, 模拟器场景中未出现其他车辆。其余研究中的实验对象是真实道路用户, 他们采用捕捉自由流车辆数据的方法来避免周围车辆对实验对象造成影响, 模拟器场景中无其他车辆。基本的思想还是想避免无关车辆对实验对象的影响, 但实际操作起来有难度。笔者认为, 剔除个别“噪音”数据是不错的选择, 而受实际实验条件的制约而无法排除其他车辆对实验对象的影响时, 可以利用数码摄像机记录真车实验全过程, 根据映像资料, 在模拟环境中制作其他车辆, 行驶轨迹尽量贴合实际情况, 虽然无法十分精确地再现, 但能提供驾驶员和研究者一定的参考价值。另外, 如果真车实验有发生交通事故的可能, 可以用类似但无危险的真车实验来代替, 避免危险本来也是利用驾驶模拟器进行实验的优点之一, 因此没有必要冒着财产和生命损失的风险进行有效性确认的真车实验。

3) 任务要求对确认结果有影响, 应当根据具体科研项目来制定实验任务要求。在这一点上, 闫学东的研究比其他研究更具启发性, 为了确认该模拟器能否有效模拟交叉口的安全特性, 他挑选了历史碰撞资料中交叉口追尾高发区和低发区进行讨论, 设计了两个情景, 实验对象分别作为追尾前车和后车模拟驾驶, 模拟器中的车辆行驶数据再现了历史碰撞资料中交叉口追尾高发区和低发区, 成功确认了模拟器的有效性。

4) 在数据分析方面, G.J.Blaauw认为真车和模拟器在道路上某一点的行驶变量 (如车速、横向偏移) 是呈正态分布的, 而没有做拟合优度检验, 其余研究均做了拟合优度检验, 结果也都证明了G.J.Blaauw的想法。从较为严谨的角度看, 应该讨论实车行驶变量和模拟器变量的分布是否呈正态分布, 若不是, 可以对数据的准确与否提出质疑。G.J.Blaauw的数据分析结果较其他研究更理想, 真车与模拟器驾驶的变量标准差保持走势一致, 其他研究仅得到均值走势保持一致, 对标准差是否也存在相关关系没有深究。从较为严谨的角度看, 均值和标准差作为正态分布的两个特征, 都应该讨论。

研究型驾驶模拟器有效性确认方法

汽车驾驶模拟器是一套复杂的系统, 研究它会涉及到交通道路、汽车动力、人的视觉、心理等多门学科, 多重领域的知识。目前各国学者对于研究型驾驶模拟器有效性确认还处在不断实验, 互相交流讨论的阶段, 并没有形成一套完善的理论。从以往的研究中可以看出, 模拟器有效性的确认是一个较为宽泛的概念, 由具体科研项目出发, 选择合适的实验, 最大程度地展示模拟器在模拟某个驾驶任务时的性能, 通过分析驾驶员的行为特征达到实验目的。笔者通过总结各国学者们处理“驾驶模拟器有效性确认”这一科研命题的方法, 认为他们多有相似之处, 并可以形成一套方法流程。流程图如图1, 下面就每步的方法做一一阐述。

1) 研究型驾驶模拟器系统搭建。当代计算机技术的发展使驾驶模拟器的模拟效果得到很大程度的提升, 系统搭建主要包括汽车部件改装系统、视效系统、运动系统、声效系统等。各系统配合模拟器内部的汽车动力学模型, 为驾驶员提供模拟的驾驶环境。

2) 设计对比实验。首先对具体科研项目进行分析, 设计对比实验。科研项目中涉及到的驾驶员的操作行为和面临的交通环境都应在对比试验中得到体现, 但过程不一定完全相同, 若有发生危险的可能, 应当简化对比实验或预先做好保护措施。例如研究驾驶员在雨天车轮打滑情况下所作的应对行为, 真车实验时应在道路周边铺设防撞设施, 又如研究驾驶员面对突然出现在路中的行人、动物时的应对行为, 真车实验时应用绘制的纸板等物作为行人动物的替代品。

对比实验中的数据采集是需要考虑的, 具体说是采集哪些数据、采集方式、仪器的精度是否足够。一般而言, 方向盘转角、油门开度、煞车踏板使用情况、离合器踏板使用情况、变速档位、汽车功能按键使用情况, 这几项能够描述驾驶员的行为特征, 车速、横向偏移、偏航角速度、加速度、轨迹等能够描述车身在驾驶员的操作下的运动特征, 采集的数据类型和采集方式、仪器精度一起考虑, 确定实验中数据采集的细节。

实验对象, 即样本的选择也是设计的一部分。如前文所述, 样本的选择应满足实验目的的要求, 2个驾驶系统的对应样本应该具有相同的属性, 代表同一个总体, 样本量尽量多些。

实验是否会受到实际交通流的影响及应对措施也应当考虑。如前文所述, 实验目的中若没有研究驾驶员与周围车辆的互动关系, 那么实验中应排除实际交通流对实验对象的影响, 若不然, 应当根据真车实验过程中的映像资料, 在模拟场景中重现周围车辆。

对比实验中的任务类型也要设计, 如“按平时驾驶习惯行驶”、“遵守交通规则”或“保持匀速行驶”等。真车实验与模拟驾驶实验的要求应保持一致, 一个模拟场景对应不同的任务类型。

对比实验的过程、数据采集、样本、与交通流的关系、任务类型都设计好后, 研究者还要对可能生成的结果有所预期, 即对数据的分析结果有所把握。控制自变量、预想因变量。例如, 按G.J.Blaauw的对比实验, 我们可以设任务类型 (自由、控制) , 驾驶系统 (真车、模拟器) 为自变量, 车速为因变量, 进行双因子方差分析, 预想结果可能是任务类型对车速有显著影响, 驾驶系统对车速无显著影响, 任务类型与驾驶系统两因子间无相互作用, 从而说明驾驶模拟器的有效性。

3) 真车实验和模拟器实验。按既定的实验设计分别进行真车实验和模拟器实验。书面和映像的实验记录是必要的, 记录下可能对实验产生干扰的事件, 对最终结果处理有参考价值。另外映像的记录还能帮助校正模拟场景中的模型。

4) 真车数据和模拟器数据。真车数据和模拟器数据应当是成对出现的。依行驶时间采集或依行驶距离采集皆可。

5) 统计分析。T检验:

设 (X1, …, Xn) 取自正态总体N (μ1, σ12) 的大小为m的样本, (Y1, …, Yn) 取自正态总体N (μ2, σ22) 的大小为n的样本。μ1, μ2, σ1, σ2均未知, 要检验H0:μ1=μ2 (H1:μ1≠μ2) 。

取统计量

F检验:H0:σ12=σ22 (H1:σ12≠σ22)

取统计量

6) 扩展方法。扩展方法是指一些辅助实验手段或额外的实验, 可作为对比实验的补充, 笔者举出两类扩展方法:调查问卷和转移实验, 还有别的形式的扩展方法。调查问卷也是剖析驾驶模拟器有效性的重要手段, 问卷内容可以包含对任务要求难易程度的评分、完成任务所需注意力的评分、模拟器失真评分、模拟器眩晕评分等。转移实验能评价转移带来的影响。所谓转移, 是指驾驶员在驾驶模拟器中驾驶后再驾驶真车, 反之亦然。转移影响可以用训练时间、转移后首次驾驶表现来衡量。理想状态下, 具备良好绝对有效性的模拟器, 转移带来的影响应该是很微小的。

7) 综合分析。综合对比实验和扩展方法的数据处理结果, 对实验中驾驶员行为的变化及产生这种变化的原因做全面的分析。

8) 有效性确认。根据统计分析和综合分析的成果, 通过比较在2个驾驶系统中采集到的实验数据, 分析驾驶员在真车驾驶与模拟器驾驶的行为变化, 当这些变化在两个系统中表现为同一顺序, 同一方向时, 就可以确认该模拟器具有相对有效性。并且, 若连具体的数值都相等, 就可以确认该模拟器具有绝对有效性。通常绝对有效性很难达到, 这是由2个系统之间固有的物理属性的差别决定的, 相对有效性对于研究驾驶员行为模式的科研项目已经足够。若无法确认相对有效性, 则应从模拟器实验平台的搭建入手, 找到原因, 进行修正。

下面通过一则算例更详细地说明。

算例:确认驾驶模拟器模拟行驶车速的有效性, 场景为一条二级公路, 全路段有10个测速站, 实地测速与对应模拟场景测速共得到20组数据, 数据汇总见表1。

对每一个测速站的2种平均车速进行t检验, 对两种标准差进行F检验。结果见表2。

表格显示, 全部的F值均小于F临界值 (α=0.1) , 对应2个总体的标准差没有显著差别;仅A1.5的t值小于t临界值 (α=0.1) , 在这一点上, 对应2个总体的平均车速没有显著差别, 其余t值均大于t临界值 (α=0.1) , 对应2个总体的平均车速有显著差别, 模拟器车速显著地高于真车车速。模拟器绝对有效性无法确认。

分别绘制平均车速和标准差折线图, 如图2、3。

图中能看出驾驶模拟器获取的数据随路段的变化方向与实际行车数据保持一致, 对应测速站的车速标准差已被证明没有显著差别, 在图3中可以更清楚的看到代表真车和模拟器的具体数值的点离得很近。进一步由皮尔逊相关系数检验得到真车和模拟器平均车速相关系数ρ=0.814, 可见对应测速站的平均车速显著相关 (α=0.05) , 该驾驶模拟器的相对有效性能够确认。

结束语

驾驶模拟器的有效性确认为利用模拟器进行的科研工作提供了必要条件。我们可以把确认的过程提取出几个要点:真车实验设计、驾驶员、任务要求、采集的数据类型、数据处理方法。预计未来还有以下几个问题待研究者们探讨:

1) 不同设备的驾驶模拟器应当采用怎样不同的确认过程。

2) 驾驶模拟器相对有效性和绝对有效性的建立与否, 对于相似的科研项目, 能否被重复利用。

3) 科研项目的研究成果可以作为有效性确认的结果的反馈, 怎样利用后续科研成果改进有效性确认。

要回答这些问题, 追踪关注各国驾驶模拟器的利用情况是不可避免的, 面对越来越多样的科研任务, 模拟器的确认过程也越来越多样, 相关理论也会进一步被提出和完善, 相信不久之后这项研究的方法会更加成熟。

参考文献

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驾驶模拟器硬件在环制动试验台开发 篇8

随着电控技术在汽车上的应用愈来愈广泛,电控单元开发越来越复杂,控制算法验证和电控单元性能测试需要进行大量的试验[1],加大了开发难度。因此,快速、方便地进行电控系统设计、开发和调试功能的硬件在环技术应运而生[2]。硬件在环技术是一种实时仿真技术,也叫半实物仿真技术,是汽车控制系统V型开发模式的重要一部分。目前,大多数硬件在环试验都是利用软件设置试验工况,而没有真实的驾驶员参与[3,4,5],而基于驾驶模拟器的硬件在环试验台是真实的驾驶员参与试验[6,7],实现了“人-车-路”闭环控制系统,使试验验证更加符合实际情况。论文基于d SPACE实时仿真系统和相关的软硬件开发了驾驶模拟器硬件在环制动试验台,编写了ABS控制算并选取典型制动工况对试验台功能进行验证。

1、驾驶模拟器硬件在环制动试验台总体方案

驾驶模拟器硬件在环制动试验台总体方案如图1所示。驾驶模拟器是基于Car Sim RT、试验/调试工具软件Control Desk、MATLAB平台搭建的。车辆选型、仿真工况设计及仿真参数在驾驶模拟器中的车辆动力学软件Car Sim RT软件中进行设置,应用Matlab/Simulink建立车辆动力学控制模型。将车辆动力学模型编译后生成实时仿真程序下载到d SPACE控制器中。制动操作台上位机在电控制动系统硬件在环平台编写程序,将编写好的控制策略编译下载到制动ECU(Micro Auto Box)。运行控制策略,制动ECU(Micro Auto Box)采集制动试验台制动管路中的压力传感器信息;通过CAN总线接收HIL发出的车辆状态信息。发送电机的控制信号及阀体信号至制动执行器。制动执行器负责驱动电磁阀与回油泵电机。制动试验台采集的制动主缸和制动轮缸压力由Micro Auto Box通过CAN总线传递给HIL,交给整车动力学控制模型进行处理。

2、硬件设计

2.1 驾驶模拟器

驾驶模拟器的硬件由实车驾驶舱、主控计算机、环屏、音响和融合机组成。驾驶模拟器如图2所示。驾驶舱中的驾驶员根据环屏上Car Sim提供的预设场景主观制定驾驶意图,传感器采集驾驶员的驾驶信息通过电信号传给d SPACE实时仿真。

2.2 制动试验台

制动试验台如图3所示,包括实车制动系统、模拟制动踏板伺服作动器、真空发生器等组成。

(1)实车制动系统。机械部分主要包括真空助力器总成(含储油罐和制动主缸)、液压控制单元、制动管路、轮缸等部件。真空助力器固定在夹具上,保证真空助力器与电动缸保持同轴度;液压控制单元、轮缸和制动盘根据实车布置在固定支架的平台上。

(2)模拟制动踏板伺服作动器。模拟制动踏板伺服作动器机构包括电动缸、伺服电机、驱动器、力传感器与位移传感器。根据操作台信号,模拟制动踏板在限定范围内直线往复运行,提供推力。位移传感器和力传感器测量系统参数反馈到操作台中,电动缸自身带有限位功能,同时与位移传感器、力传感器做闭环控制。

(3)真空发生器。模拟实车进气歧管压力,为真空助力器提供动力源。

3、试验台监测界面和控制程序开发

电控制动硬件在环试验台软件采用的软件主要为d SPACE公司的试验/调试工具软件Control Desk软件、车辆动力学仿真软件Car Sim RT、控制程序编写软件MATLAB/Simulink。

3.1 监测界面开发

Control Desk是一种集控制、监测和Simulink实时仿真于一体的仿真工具,可以记录模型和试验时产生的数据。为了达到监测Simulink和实时仿真的目的,Control Desk提供了各式各样的仪表盘。其中,驾驶模拟器仪表盘如图4所示。Control Desk提供的强大模拟器可以方便的控制和监测一些复杂试验。

利用Control Desk可以存储试验过程中的数据。在试验任意时刻需要采集数据,只需Control Desk界面上按下Start Immediate即可。试验结束后点击Stop即可,也可设置触发条件,进行触发条件数据采集。把驾驶模拟器上位机里面的整车模型编译下载到d SPACE控制器后,可以用Control Desk软件进行实时监测和保存试验产生的数据。

3.2 控制程序开发

制动试验中车辆的选型、车辆参数、路面工况和仿真参数的设置通过驾驶模拟器主控计算机中的Car Sim RT软件进行设置。应用Matlab/Simulink软件和d SPACE公司的RT软件开发驾驶模拟器和各种电控制动系统的控制程序。实验时,驾驶员根据驾驶模拟器环屏上的交通场景操纵方向盘、踏板、变速杆,传感器采集到驾驶员的操纵信号(转向力感电机力矩、转向盘转角、制动踏板位移和油门踏板位移等信号),传递给实时仿真系统,控制程序控制虚拟车辆模型产生相应的运动响应。

4、试验台验证

编写ABS控制算法,应用驾驶模拟器硬件在环制动试验台进行高附着路面(附着系数为0.8)制动试验验证,制动起始车速为75km/h。高附着系数路面硬件在环制动试验台试验结果如图5~图7所示。车速和轮速变化如图5所示,各轮的轮速在车速附近波动。各轮的滑移率变化如图6所示,在紧急制动时,ABS起作用阶段,各轮滑移率均在门限值所控制的范围内。ABS控制过程中各轮轮缸压力变化如图7所示。由图可知,硬件在环制动实验台具有良好的实时性,可满足电控制动控制算法开发要求。

5、结论

(1)针对汽车电控制动系统控制算法开发和验证,论文基于d SPACE实时仿真系统和相关软硬件开发了驾驶模拟器硬件在环制动试验台。

(2)基于驾驶模拟器硬件在环制动试验台,编写ABS控制算法,选取高附着路面进行紧急制动工况试验验证,试验结果表明实验台具有良好的硬件在环试验功能。

摘要：针对汽车电控制动系统控制算法开发和验证,文章基于dSPACE实时仿真系统和相关软硬件开发了驾驶模拟器硬件在环制动试验台。设计了驾驶模拟器硬件在环制动试验台的总体方案,选取实车驾驶舱、制动系统和液压控制单元等部件搭建制动试验台台架,应用Controldesk软件和Matlab软件开发了试验台监控软件和编写控制算法程序,选取CarSimRT软件为硬件在环试验提供仿真模型。通过典型工况对硬件在环试验台进行功能性验证。试验结果表明:开发的试验台具有良好的硬件在环仿真功能。

关键词：驾驶模拟器,硬件在环,制动试验台,控制算法

参考文献

[1]丁洋.基于d SPACE的SBW硬件在环仿真平台开发[D].武汉科技大学,2013.

[2]车晓镭.汽车动力总成电控单元硬件在环测试系统研究[D].吉林大学,2011.

[3]郭炳映.基于d SPACE的四轮转向硬件在环平台的设计及实现[D].北京理工大学,2015.

[4]黄有林.气压ABS硬件在环仿真试验台开发[D].吉林大学,2007.

[5]李静,王子涵等.硬件在环试验台整车状态跟随控制系统设计[J].吉林大学学报(工学版),2013,03:577-583.

[6]易高.基于驾驶模拟器汽车电子稳定程序的硬件在环仿真系统[D].湖南大学,2007.

驾驶模拟器 篇9

汽车驾驶模拟器(vehicle driving simulator, VDS)的研究在国外开展较早,起初最为广泛使用的是训练型汽车驾驶模拟器,用于对驾驶员进行驾驶教学及训练。日本政府1970年颁布法律规定汽车驾驶学校必须装备汽车驾驶模拟器,美国在20世纪70年代中期就有500多所汽车驾驶学校装备了训练型汽车驾驶模拟器,随后,大多数欧洲国家相继制定了使用汽车驾驶模拟器用于培训驾驶员的法规[1]。

20世纪80年代以来,德国、瑞典、日本、美国的各大 汽车厂都 分别建立 了开发型 驾驶模拟 器[1]。开发型汽车驾驶模拟器是1种通过构建车辆虚拟运行环境,使驾驶员获得实车驾驶感受的虚拟现实的仿真设备,一般主要由车辆实时控制系统、运动系统、视景系统、声音模拟系统、运行监控控制系统、集成信息管理系统和数据传输系统组成[2。从20世纪兴起之后,逐渐得到了广泛的应用,尤其是近年来科学技术的进步和视景系统的升级完善,高精度的汽车驾驶模拟器带给驾驶员“沉浸感”和“身临其境感”,其应用被拓展到汽车工程、人机交互设计、道路交通、交通安全等诸多方面。本文仅讨论开发型汽车驾驶模拟器。

1汽车驾驶模拟器的国内外发展历史

1.1日本代表性驾驶模拟器

1)马自达公司。1991年,马自达公 司的驾驶模拟器采用了高级的硬件平台,包括高性能的仿真计算机系统和高性能的图形处理硬件系统, 其车辆动力学模型非常完善,运动系统可模拟6自由度姿态,生成的视景也非常复杂逼真[3]。

2)丰田公司。2007年,丰田东富 士研究所 投入使用的驾驶模拟器直径1.7m、高4.5m,圆顶实验室内可以放置实车,360°球面屏幕呈现逼真的视景,其驾乘感受十分接近实际状况。该驾驶模拟器用来研究和分析各种行车安全,包括打瞌睡、精神涣散、未注意路况和驾驶员身体不适等情形[4]。

3)FORUM8。FORNUM8公司的驾驶模拟器具有8个自由度,3D视觉与虚拟场景交互,并支持使用CarSim或者TruckSim软件。该驾驶模拟器主要用于道路安全研究、驾驶培训、驾驶员因素研究,以及车辆开发[5]。

1.2美国代表性开发型驾驶模拟器

1)通用公司。通用公司最初研制计划始于1989年,至今已开发出第二代产品,其性能指标居世界领先水平。于2009年投入的新驾驶模拟器用以验证新型技术与新一代汽车内饰的集成程度,现已应用并验证了安全智能型娱乐信息技术领域中的多项设计理念。该模拟器采用了7台高分辨率的投影机,用以在360°大型影院式银幕上显示虚拟路面和周边环境。置于放映区中央的汽车配备有1套可重构的内饰系统,由多块LCD屏幕组成。这些LCD屏幕用于模拟新型内饰电子系统布局方案。可重构的LCD屏幕为设计人员和工程师提供了极大的灵活性,使之在开发完成后的数小时内即可对该设计概念进行测试。通用汽车还针对驾驶员在多种情境下的行为方式开展了更加深入的自主研究[6]。

2)福特公司。1993年初,福特公司 也开始投资研制开发模拟器。福特汽车公司于2008年研制了VIRTTEX驾驶模拟 器,采用Quantum 3D提供的图像生成技术,测试人员借助三维虚拟现实技术模拟驾驶环境,包括建筑物、道路信号标志等;模拟器内装有摄像头和生理测试仪,记录驾驶者在测 试中的反 应,用于优化 车辆的安 全性能[7]。福特公司于2012年对该驾驶模拟器进行了升级,采用了更先进的图像渲染技术,可对实验进行水平360°视野的高清数码投影,并能够测量如驾驶员加速、制动的驾驶行为以及驾驶员在不同条件下的总体反应,有助于安全技术及驾驶员辅助技术的发展[8]。

3)爱荷华大学。爱荷华大学于1993年就启用了1 300万美元来开发汽车驾驶模拟器,1996年又进一步增加投资3 000万美元,由TRW公司进行改进,其产品被称为“国家高级汽车驾驶模拟器”。该模拟器主要用来进行驾驶员行为分析、 车辆的安全系统测试及道路的设计规划研究等。 最引人注目的是它的第1等级驾驶模拟器,是当今世界上精度最高的模拟器,具有13个自由度, 独立的运动系统使其能够精确地重现持续性加速度、刹车操作、多车道运动以及与道路表面进行交互等动作,这些真实重现能力是第2等级的固定座椅驾驶模拟器和和第3等级的以电脑为基础的便携驾驶模拟器所达不到的,此外,它配备了8个LCD屏幕,提供了360°真实全景视景,呈现给驾驶员更好的道路特征辨识效果,并且可以减少视觉疲劳,所有的场景以60HZ的高速进行更新和显示[9]。

1.3欧洲代表性驾驶模拟器

1)瑞典。在20世纪80年代,VTI公司(瑞典国家道路及运输研究机构)也投资建成了汽车驾驶模拟器,用于瑞典的“人-车-路”之间的研究、 道路和隧道的设计、车辆的操控、人机界面的测试、酒精和毒品对驾驶者的影响、包括残疾驾驶员在内的驾驶行为研究。现在最新的第四代驾驶模拟器具有先进的运动系统,拥有210°前向视景, 并且允许在X轴和Y轴方向进行显著性线性运动,卡车驾驶舱和汽车乘客舱两者之间可以进行快速切换[10]。

2)德国奔驰公司。1985年,奔驰公司 首先研制出世界上规模最大的6自由度汽车动态模拟器,并成功地用于系列化高速轿车的产品开发中。 2010年推出1个类似于飞行仿真器的球体驾驶模拟器,主要目的是为了研究“驾驶行为及车辆反应”,具有360°视景屏幕,其仿真器的计算机以超过1 000次/s运算,不论驾驶者如何地操作车辆, 它都能真实的反应出该有的动作,例如,逼真的急加速的噪声和振动,以及急刹车时的车头下沉,如果车辆打滑,它也能靠液压系统及电动机来做出一些横移的动作,其瞬间最 高时速可 达36km/ h[11]。

3)英国利兹大学。2006年,利兹大学 投入名为UoLDS的驾驶模拟器,该驾驶模拟器具有8个自由度,250°视景屏幕,8通道的视 觉信道以60Hz频率更新,内置5个眼睛跟踪仪。主要用于研究驾驶分心、交通安全与人为因素、车辆设计、 道路设计、残疾驾驶员以及车辆的自动操作[12]。

4)法国雷诺公司。雷诺公司有2个驾驶模拟器:CARDS和ULTIMATE。CARDS拥有6自由度,ULTIMATE拥有6自由度和200°视景, 主要用于研究驾驶员的驾驶行为。雷诺公司也参与更新驾驶模拟器软件SCANeRTM的工作。

1.4中国代表性驾驶模拟器

1)吉林大学。吉林大学于1996年建成我国首台汽车性能模拟器,拥有6个自由度,包括实时计算机系统、实时计算机成像系统、数据采集系统、触感模拟系统、电液伺服控制及油源,液压作动器、模拟舱、中央控制台、投影仪、图像开发系统。可用于车辆主动安全性能设计、车用控制系统的开发、道路安全性能的验证和交通法规合理性的检验[13]。

2)同济大学。同济大学的高仿真驾驶模拟器拥有8自由度电动运动系统,驾驶舱为球穹顶封闭刚性结构,仿真轿车 车型为Renault MeganeIII,去除发动机、保留轮胎,加载其他设备 (如转向盘刹车换档的力反馈系统和数据的输入输出设备),后视镜由3块LCD屏幕组成。投影系统有5个投影仪内置于驾驶舱,刷新率为60帧/s, 球形屏幕的水平视角为250°。控制软件为法国OKTAL公司开发的商业软件SCANeR。

2交通安全应用

驾驶模拟器在交通安全领域中的研究和应用十分广泛,主要包括:驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面。

2.1驾驶分心

驾驶分心是指驾驶员在驾驶时,注意力从驾驶主任务转移至其他次任务的1种行为。一方面由于驾驶分心会导致严重的交通事故,实车实地实验方法具有较大的事故风险,另一方面由于驾驶模拟器可以容易采集某些数据(如车道偏移数据),因而国内外众多学者利用驾驶模拟器研究驾驶分心对驾驶行为的影响,主要集中在使用手机以及使用导航系统方面。在该研究领域早期,主要研究聚焦于手持式手机和免提式手机对驾驶行为的影 响,如Redelmeier和Tibshirani[14]、Sagberg[15]和McEvoy[16]认为相比于手持式手机,免提式手机没有明显的安全优势的结论,也就是说, 即使使用免提式手机,同样增加驾驶事故风险。 但是以上的研究主要基于对驾驶事故影响的数据分析,并未明确使用手机形式对驾驶行 为 (如速度、车道偏移等)的影响程度,基于驾驶模拟器开展的研究实 验则弥补 了此处空 白,如Trnros等[17]要求驾驶员在城市道路的驾驶模拟环境中接听10个电话以及拨打3个电话,结果表明手持式手机和免提式手机在拨号事件中表 现没有差异,但均会增加车辆纵向位置变动,免提式手机在通话事件中表现比手持式手机好,但均会减小车辆纵向位置变动,同时发现在通话过程中,手持式手机会引起减速。在研究使用手机接听和拨打方面,国内的刘畅等[18]统计比较了40名驾驶员在不同通话方式下完成的不同驾驶任务,研究发现频繁的多次通话可靠度比长时间通话的可靠度更低。并且随着手机的人机交互设计的不断发展, 该分支领域 的研究也 有了新的 进展,如Reimer等[19]的驾驶模拟器实验发现相比于翻盖手机,使用触屏手机的驾驶员花费在拨号上的时间长以及眼睛注视道路时间短,但是使用触屏手机驾驶员的车速高于使用翻盖手机驾驶员的车速;Salvucci等[20]通过驾驶模拟器实验发现语音拨号和按键拨号耗时最多,快捷键和菜单拨号耗时最少,4种拨号方法都会增加车道偏移和速度方差,但是语音拨号和快捷键拨号下的速度方差相对较小,这是由于语音拨号的最小的视觉需求导致了最小的偏差。同时,该研究领域关注使用手机短信功能对驾驶行为的影响,如Rudin-Brown等[21]的研究结果表明在隧道驾驶时使用手机短信比在高速公路上驾驶时使用短信影响更大;McKeever等[22]指出即使在驾驶过程中输入较短长度的短信,亦会对驾驶行为产生较大影响。随后,因导航系统 (包括车载导航系统、便携式导航仪及手机导航) 应用广泛,使用导航系统产生的分心驾驶研究也多了起来,该领域的研究主要从导航模式、导航系统人机交互界面设计、工作负荷和导航使用过程4个角度探究使用导航系统对驾驶行为的影响。 Srinivasan等[23]使用高精度的汽车驾驶模拟器证实了相比于分段显示导航路线的方式,语音导航的方式提高了导航系统的实用性;Fok等[24]指出导航仪的QWERTY键盘和ABCD键盘对驾驶行为的影响没有差别,此外,Tsimhoni等[25]指出相比于语音识别的输入方式,键盘输入方式耗时最长,使车辆的横向偏离最大;Birrell等[26]通过驾驶模拟器研究发现实时的车载信息推送服务没有增加驾驶员的工作负荷,亦没有造成驾驶分心, 并且在简单和复杂驾驶环境中,驾驶员均降低了平均速度;van Erp等[27]认为触觉导航比视觉导航将会进一步降低工作负荷;C.Jeong等[28]通过监测14名实验员在驾驶过程中的生理指标变化, 研究了便携式导航仪位置与注视点分布的关系, 结论指出驾驶员的注视点变化与车内导航仪的摆放位置有关,导航仪的最佳放置位置是方向盘的正中处,其皮肤电反应值最低。

以上的相关研究均借助驾驶模拟器探究驾驶分心对驾驶行为的影响,而基于驾驶模拟器实验的驾驶分心状态识别研究正在逐渐成为驾驶分心研究领域的热门。识别驾驶分心状态就是检测驾驶员的驾驶行为是否是正常驾驶(即只执行驾驶主任务)下的驾驶席行为。识别驾驶分心状态的算法多使用机器学习算法,如SVM和GMM,通过识别驾驶分心状态也可以明确哪些驾驶行为指标对某驾驶分心行为影响最大,即再次确定有效检测指标。Yulan Liang等[29]利用驾驶模拟器采集10名驾驶员与车载信息系统(如手机和导航系统)交互的驾驶行为数据和眼动数据,应用贝叶斯网络(BNs)确定实时驾驶形式检测模型参数,其平均准确率达到80.1%,次年,他们使用支持向量机模型(SVM)进行驾驶分心检测,其平均准确率提高到了81.1%[30]。Chiyomi Miyajima等[31]建立非线性函数和高斯混合模型(GMM)得到基于刹车信号的频域特征的驾驶员模型可以有效表征驾驶员个体差异,识别率达到76.8%。

不难发现,利用驾驶模拟器输出的车辆运动学数据为研究驾驶分心对驾驶行为的影响提供了客观的依据,通过数据挖据发现不同的驾驶分心方式影响着驾驶行为的不同方面,并且如何借助驾驶模拟器实验建立有效的检测驾驶分心算法将会成为未来的研究趋势。

2.2道路设计

驾驶模拟器可以较为真实的还原实际道路, 并且具备重复性好、成本低等优势,并且能够测试驾驶员对不同类型道路的可接受程度,从而对道路的安全性、科学性和人性化做出评价,在道路修建之前便能够找出潜在的危险,防患于未然,因而在道路设计规划阶段,基于驾驶模拟器的实验研究一方面可以为道路设计规划提供有利的参考, 另一方面可以通过驾驶模拟器实验结果与相似道路实地实验结果的对比去修正驾驶模拟器实验结果的某些参数,使驾驶模拟中仿真设计道路的结果更真实准确。例如,Bella等[32]在驾驶模 拟器中构建了真实的2车道乡村道路的行驶环境,对比研究了驾驶员在驾驶模拟器和实际道路中的行驶速度;Davidse等[33]利用驾驶模拟器分析了不同类型交叉口对老年驾驶员的工作负荷和驾驶行为的影响;Bittner等[34]对比分析了驾驶员在驾驶模拟器环境中和在真实道路上行驶的入弯速度, 指出驾驶模拟器可以辅助弯道设计;F.Bella[35]借助驾驶模拟器研究了道路横断面宽度与驾驶速度之间的关系;Horst等[36]利用驾驶模拟器揭示了路边基础设施对驾驶员的速度选择和车辆横向位置的影响。R.Lamberti等[37]探究了在有无出入口和减速装置条件下,驾驶员从乡村公路穿越到小城镇社区的车速行为。在该驾驶模拟器实验中,减速装置辅助出入口起到减速作用,并且设计了2种方案的出入口:低成本和快速实施措施组合的出入口,以及需要水平偏转和征地的昂贵出入口,实验结果表明,2种方案的出入口对减速均有效,但建议实施第2种方案的出入口。

同时,驾驶模拟器也正在成为现有道路设计评价或者改善的新工具。例如,片同源宗等人利用驾驶模拟器跟踪记录了不同驾驶经验的驾驶员对多种车道线的各种反应,如认知度、适应性和行驶速度等,以此进行了日本高知县高速公路部分易发拥堵路段的车道线改善和路段通 行能力评价[38]。郭凤香等[39]则是使驾驶员行驶在与实际道路线形完全一致的虚拟道路上,分别从驾驶员主观评价和车辆客观状态角度研究了实际道路的安全性。

总结国内外驾驶模拟器在道路设计方面的研究,可以清楚看到国内学者在该领域研究较少,而在该领域的国外研究则愈加注重道路构成元素的细节与驾驶行为和交通安全的关系,以及更多考虑了驾驶员对道路的适应性和反馈性问题。

2.3交通设计

交通标志是交通设计的重要内容之一,其视认性、位置的科学性、标志信息的有效性等方面与交通设计密切相关,亦与驾驶员的主观认知和感受联系紧密。利用驾驶模拟器开展的交通设计研究中,众多学者聚焦于交通标志的设计与研究,驾驶模拟器可以记录驾驶员与交通标志进行信息交流时较为真实的驾驶行为和反应,从而可以定量化分析在车辆运动状态下的驾驶员对交通标志的主观感受,为交通标志的评价提供了可靠的参考依据。例如,Knodler等[40]利用驾驶模拟器研究了驾驶员对不同交通信号灯显示顺序的认知度; Yan等[41]通过驾驶模拟器实验认为可变信息板放置在上游150~200 m处较好,并且可变信息板显示图像比只显示文字更加合理;Lidstrom[42]利用驾驶模拟器修正了斯德哥尔摩市地铁系统的路标设计中存在的视觉缺陷。而国内学者在该领域也有一定的研究成果,例如,马艳等[43]在驾驶虚拟场景中复制了实际道路交通标志的设置状况,经过交通标志视认性评测模块处理驾驶工况数据,建立了新的交通标志视认性评测系统;赵希等[44]在人体视觉和驾驶行为的研究基础上,结合虚拟显示系统的特征以及分析汉字的视认性,提出了1种修正汉字拟实性和视认性的算法,并根据驾驶 模拟器特 征修正了 实际标志 设置算法; Lee等[45]通过驾驶模拟器实验发现警告标示和可变限速板能够有效降低速度波动和减少拥堵。

驾驶模拟器不仅是交通标志方面研究的热门工具,而且也有助于交通设计中其它重要内容的研究。例如,Jennifer Alexander等[46]利用驾驶 模拟器评估驾驶员在通过靠左行驶的无信号交叉口处右转的决策行为,研究结果表明驾驶员的年龄、性别、迎面而来车辆的速度、尺寸和颜色、间隙次序、白天或者夜晚对驾驶员的可接受穿越间隙没有影响,但对实施穿越行为的开始时间产生了影响。为验证可变信息标志板、车内设备、限速器和横杆这4种减速装置的实际效果,S.L.Comte等[47]通过驾驶模拟器实验认为限速器是最有效的减速装置,但是考虑到用户的接受程度,却最不建议使用该方法。田中伸治等[38]利用驾驶模拟器对路边停车场设计的安全性进行评价,结果显示,路边停车场的位置、宽度和出入口的设计等都会对路段上的交通流产生影响。

综上,通过驾驶模拟器实验可以定量分析某种交通设计对交通参与者的影响或者定量评价某个交通设计方案,在越来越关注“以人为本”的交通设计趋势下,该领域的驾驶模拟器实验应在驾驶员选择方面做出更为详细和缜密的考虑,使交通设计更具有普适应用价值或者增强针对特定驾驶员群体而进行的交通设计适应性。

2.4交通事故研究

驾驶模拟器凭借其低成本和“安全性”可以模拟重现各种接近现实生活的危险场景,如醉酒驾驶、突遇行人等突发交通事件,并且可以详细地采集到被试者在各种场景下的操作信号和车辆状态参数,以此分析交通事故发生前后的驾驶行为变化以及引起交通事故的影响因素等。例如,Siobhan Banks等[48]的研究结果揭示了在部分睡眠被剥夺后,女性驾驶员比男性驾驶员预测事故风险更准确,但是女性和男性驾驶员在被剥夺睡眠并伴有轻度饮 酒情况下,均不能预 测事故风 险。 Broen等[49]调查了驾驶员面对突如其来的障碍时的刹车响应时间。100名实验员参与驾驶模拟器实验,每人需完成21次刹车动作,每次刹车动作配置不同的踏板参数,且每次实验时遇到突如其来的障碍仅为1次,分析结果表明,踏板配置参数对响应时间没有显著效果,随着驾驶员年龄增加, 响应时间也相应增加,汽车正常驱动、性别、驾驶高度和鞋 的尺寸与 响应时间 没有显著 关系。 Guzek等[50]研究夜间轮班工作者在结束工作之后驾驶汽车回家时的驾驶行为,发现在该种情况下更易发生交通事故;Xuedong等[51]利用驾驶模拟器构建了8个信号交叉口场景,将驾驶员的速度行为和交通事故类型与实际数据进行对比,最后指出驾驶模拟器可以评估信号交叉口的交通安全性。

通过驾驶模拟器实验进行“交通事故再现”场景,亦从而可以探究驾驶员的反应特性并为开发驾驶辅助系统奠定基础。例如,王一帜[52]模拟了不同类型事故前的情景,从而分析出驾驶员在事故发生前后的驾驶行为变化;Brown等[53]在驾驶员沉浸到仿真驾驶过程中,分别触发4种应激场景,采集与驾驶员的感知-制动有关的数据,构建了以驾驶经验、年龄和车速为自变量的应激感知 -制动时间预测模型;王畅等[54]以真实交通事故案例为参考,建立了人车侧撞事故场景模型,对比驾驶员在理想状态和紧急状态下的应 急反应参数,综合分析了驾驶员应急反应的特性。

鲜见基于实车实验研究交通事故的研究,驾驶模拟器未来将在该领域研究继续发挥重大的作用,但如何消除或者减少驾驶员在驾驶模拟器中的“安全感”,进而提高交通事故模拟场景的逼真度是一个需要验证的问题。

2.5驾驶疲劳

驾驶疲劳是造成严重交通事故的原因之一, 因驾驶模拟器可以采集到多类车辆运动学参数数据(如速度、加速度、转向盘转角、车道偏离等),众多学者利用驾驶模拟器开展驾驶疲劳实验,从而提取出驾驶疲劳状态的特征指标,建立驾驶疲劳识别算法。例如,屈肖蕾等[55]利用面部视频数据划分驾驶员疲劳等级,进而采用序列浮动选择算法筛选出最优指标组合,最后建立基于支持向量机的驾驶员3级疲劳的在线监测算法,准确率达87.7%;李伟等[56]也通过驾驶模拟器采集方向盘运动信息和道路偏移值数据,使用神经网络算法实现了对 驾驶疲劳 状态的识 别。S.D.Baulk等[57]研究发现驾驶员在剥夺睡眠后,其车辆的横向位置与反应时间具有良好的相关关系,因此提出可将反应时间作为疲劳驾驶的客观评判标准。

与前4个方面研究不同,疲劳驾驶的驾驶模拟器实验较少需要精心或者特定的实验设计过程,在该领域研究中,如何提取有效的驾驶疲劳状态指标以及如何提高驾驶疲劳识别算法的精度是2个核心问题,并且这2个核心问题的研究已经相对成熟,但是这些驾驶疲劳识别算法的实际有效性却鲜见考证。

3驾驶模拟器在中国交通安全的应用前景

目前,国内外的很多大学、科研机构和企业都在积极开发或者引进开发型驾驶模拟器。从设备本身来看,未来科学技术的革新将使驾驶员在驾驶模拟舱内的行车驾驶感受更加逼真,并且极大降低由使用驾驶模拟器引起的不舒适感,同时,根据不同类型的研究目的,将会使用具有不同优势的驾驶模拟器,正如瑞典VTI公司的驾驶模拟器具有卡车驾驶舱和通用公司针对汽车内饰和车内信息娱乐投入使用新的驾驶模拟器,无疑将会增强仿真精度和采集数据的可靠性。在中国的交通安全研究领域,驾驶模拟器可在以下3方面发挥积极作用。

1)城市交通事故研究。世界范围内,中国交通事故死亡人数居高不下,原因包括混杂的城市交通环境、与交通行为不匹配的交通设计、相对薄弱的交通法律法规意识、不良的驾驶行为等。可以利用驾驶模拟器模拟实际中的交通环境或者即将建设的道路设施,通过分析人在交通事故中的反应和目标车辆的状态变化,研究交通环境、道路设施、人机交互以及驾驶员心理和行为关系,有助于改善交通设计的安全性,降低交通事故发生率, 亦为制定交通安全措施提供参考。

2)驾驶行为模型的参数标定。与人因素有关的碰撞避免模型、车辆跟驰模型、期望间距模型等驾驶行为模型大多采用国外的研究成果,其中不乏被引用至国内各类通行能力手册和交通控制规范等。但是,中国驾驶员的生理特征和驾驶行为不同于国外的研究样本,所以需要对这些驾驶行为模型中的参数进行重新标定,使其符合中国国情。驾驶模拟器可以作为1个良好的实验交通工程方法的支撑,深化分析人-车-路-交通环境四者之间的相互作用机制,得出中国驾驶员在一些典型场景下的驾驶心理与驾驶行为特征。

3)关注老年驾驶员的驾驶行为。根据2011年统计数据,中国现在 有1% 的驾驶员 超过60岁,10%的驾驶员年过半百,35~50岁的驾驶员占驾驶员总数人数的45%。20年后,中国第1个数量庞大的老龄驾驶员群体即将形成[58]。如今, 多数发达国家已经迈入老龄化社会,老年驾驶员的驾驶行为研究受到了越来越多的关注,例如,日本重新制定了安全带标准应对老年驾 驶员的增长[59]。驾驶模拟器可以研究不同类型驾驶员的行为差异,通过其聚焦老年驾驶员的驾驶行为,将会改善我国的交通法规、驾驶辅助系统、交通设计等诸多方面,从而提高中国老年驾驶员的行车安全。

4结束语

驾驶模拟器是交通安全研究工 作的有利 工具,在未来交通安全研究中,驾驶模拟器也将在驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故及驾驶疲劳研究方面提供更有利的条件。但是也存在两个问题有待探讨:

1)驾驶模拟器的有效性确认。驾驶模拟器的有效性确认是指求证驾驶模拟器是否能够模拟真实驾驶状况。主要包括2个层面:绝对有效性和相对有效性。绝对有效性要求模拟器与被模拟对象之间的物理属性保持一致,如模拟车速与实际车速保持一致、场景的尺寸与实际道路尺寸保持一致等。相对有效性是指驾驶模拟器中的行为方式与在真车中保持一致[60]。因此,一般要求驾驶模拟器实验达到相对有效性即可证明模拟实验是有效的,采集到的数据是有效的。但是众多利用驾驶模拟器实验做交通安全方面的研究鲜见在驾驶模拟器系统搭建完毕后、驾驶模拟器实验进行前进行驾驶模拟器的有效性确认工作,如果1种驾驶模拟器实验未通过有效性确认,那么其结果将对实际问题的研究和解决不具有参考价值。

2)驾驶模拟器2次开发问题。现有的研究大多只基于驾驶模拟器进行研究,但由于驾驶模拟器自身参数的限制,或许不能很好模拟一些场景(如较高交通流密度场景),或许不能满足研究者的一些特殊实验设计要求,这便需要对驾驶模拟器进行2次开发,使其能够与交通仿真软件(如VISSIM)、其他实验采集设备(如眼动仪)以及程序开发软件(如Visual Studio)等联合使用,以满足更高的实验要求及达到更好的实验效果。

摘要：汽车驾驶模拟器是1种研究“人-车-路-环境”交通特性的重要工具,由于具有重现性好、安全性高、成本低等优势,被广泛应用于交通研究方面,尤其因其能够在危险场景中采集多种车辆数据,近年来汽车驾驶模拟器在交通安全方面的研究进展飞速。文中简要介绍了汽车驾驶模拟器的国内外发展历史,从驾驶分心、道路设计、交通设计、交通事故和驾驶疲劳5个方面梳理出汽车驾驶模拟器在交通安全领域的应用研究,并分析了这5个方面研究领域中驾驶模拟器实验的其中利弊,探讨了汽车驾驶模拟器在中国交通安全研究中的应用前景及存在的问题。

驾驶模拟器 篇10

关键词：汽车理论,实验教学,驾驶模拟器,教学改革

1 汽车理论课程特点和实验教学改革的必要性

《汽车理论》课程是汽车类专业的核心主干课程, 内容包括基本力学理论分析、评估、测试等方面, 理论课程的特点是强调计算和分析工作, 学生多感觉难度比较大。

本课程为《汽车设计》课程提供理论依据, 是车辆工程专业学生考研进修、工作进行产品开发的重要基础。

教学理论认为, 学生只有通过大量的实验对理论知识进行验证, 才能对所学课程建立较深层次的认识、理解, 最终实现灵活运用。因此, 如何通过实验教学改革, 促进理论研究, 提高教学质量的汽车理论面临的一项重要任务。

2 驾驶模拟器实验教学平台介绍

车辆驾驶模拟器主要由实车驾驶舱, 各种传感器、投影仪、圆形屏幕, 计算机实时仿真系统和仿真软件组成。我校目前驾驶模拟器采用的仿真软件是车辆系统动力学仿真软件Car Sim软件和Matlab/Simulink软件, 实时仿真系统为d Space公司的1103产品。实验人员首先在计算机上通过Car Sim仿真软件选择车型或者根据实际情况修改车型参数, 然后设定仿真实验工况, 将Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真程序编译下载到d Space1103控制器里面。应用d Space公司的Controldesk软件编写监控界面, 实验时根据需要实时显示和保存所需数据。实验时驾驶员在驾驶舱内根据环形屏幕显示的实验工况场景, 操纵方向盘控制汽车转向, 踩加速、制动踏板控制车速。驾驶模拟器同时配备音响设备, 实验时根据车辆行驶状态发出发动机工作声音、制动过程轮胎与地面摩擦等声音, 使整个实验模拟过程显得更加逼真直观。

对于汽车理论实验, 根据具体实验要求可以在驾驶模拟器上选取相应车型或者通过修改参数得到相应车型, 设置相应的仿真实验工况进行实验, 并通过数据采集系统对仿真车辆模型相应实验数据进行采集。

3 驾驶模拟器在《汽车理论》实验教学改革中的应用

3.1 改革的基本出发点

基于驾驶模拟器实验教学平台, 《汽车理论》实验可以在原来的单一实车实验基础上增加驾驶模拟器实验, 使受实验条件限制的实车实验如汽车急加速实验、高速制动实验、操纵稳定性实验可通过驾驶模拟器进行实验。驾驶模拟器汽车理论实验是对原有的单一实车实验教学体系的改革, 同时利用驾驶模拟器实验教学平台可为学生提供一个探索性实验平台, 提升学生创新实践能力。

3.2 改革方案

驾驶模拟器在《汽车理论》实验教学改革中的应用方案可包括以下三个方面。

3.2.1 指导学生熟练掌握仿真软件和驾驶模拟器的使用

指导学生进行车辆系统动力学软件Car Sim的学习、编程软件Matlab/Simulink的学习和驾驶模拟器的操作学习。汽车仿真软件中, Car Sim软件作为车辆系统动力学商业化软件相对于其他软件具有使用方便、易于理解、难度适中、仿真速度快的优势。Car Sim软件能够与Matlab进行联合仿真, 而Matlab软件是目前最常用的数据计算和分析处理软件。要求学生在学习《汽车理论》基本理论基础之上, 能够应用Car Sim软件确定车型、设计仿真实验工况进行仿真分析、提取实验数据, 能够应用Matlab软件对所提取数据按照处理方法进行编程、绘图与分析实验结果。根据实验具体要求, 要求学生能够很好使用驾驶模实验台进行实验工况设计、驾驶操作和进行实验数据的提取、分析。通过Car Sim仿真实验、Matlab仿真实验、Car Sim与Matlab联合仿真实验使学生深入理解与掌握汽车理论知识, 提高学生学习积极性和《汽车理论》课程的教学质量。

3.2.2 增加驾驶模拟器《汽车理论》操纵稳定性实验学时

目前我校《汽车理论》实验主要包括电动机动态实车试验2学时, 刹车实车实验2学时, 舒适实车实验2学时。车辆操纵稳定性实验和一些极端条件下 (如低粘附道路严重加速实验中, 低粘附道路高速制动实验和紧急双线) , 由于受到实验场地、实验设备和人员限制, 不能真实车辆实验, 因此可增加驾驶模拟器汽车操纵稳定性实验2学时, 极限工况实验2学时。

3.2.3 探索性实验设计

打开一个驾驶模拟器测试台上, 学生们在学习的过程中遇到的一些问题理论或研究汽车性能分析、探索性的控制问题可以通过设计实验验证在驾驶模拟器实验台进行验证。探索性实验包括一般问题的分析实验、创新实验两部分。实验设计通过学习者为中心的学习方式, 激发学生的学习兴趣, 启发学生思考和讨论, 提高实践创新能力, 扩大开放的学习过程。

3.3 初步实践效果

抽取部分学生在驾驶模拟器实验教学平台进行了汽车理论相关实验, 一些学生的毕业设计题目基于驾驶模拟器实验平台进行。实践结果表明, 学生对驾驶模拟器实验积极性高、思维活跃, 对原本感到枯燥的汽车理论知识产生了浓厚的学习兴趣, 并进行了多个探索性实验研究, 其中一名同学的基于驾驶模拟器的汽车性能分析毕业论文还被学术期刊录用。

4 结论

基于驾驶模拟器的《汽车理论》实验教学改革, 可有效解决目前汽车理论实车实验少、汽车理论实践教学缺乏、汽车理论教学过于抽象导致学生学习汽车理论兴趣不足等教学问题, 能够很好提高学生学习积极性、提升学生创新实践能力。驾驶模拟器实验教学平台为汽车理论实验提供了一个良好的教学平台, 在提高汽车理论教学质量方面可发挥重要作用。

参考文献

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