Entwurf und Analyse modellprädiktiver Regelungsansätze zur Steigerung des Immersionsempfindens in interaktiven Fahrsimulationen / von M. Sc. Patrick Biemelt ; Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Ansgar Trächtler, Koreferent: Prof. Dr.-Ing. Hans-Christian Reuss. Paderborn : Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn, 2023
Inhalt
- Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- Symbolverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Anwendungsfelder der interaktiven Fahrsimulation
- 1.2 Problemstellung
- 1.3 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Interaktive Fahrsimulation
- 2.2 Grundlagen des Motion Cueing
- 2.2.1 Motion Cues: Begriffsdefinition und -einordnung
- 2.2.2 Motion Cueing Algorithmen
- 2.2.3 Skalierung, Washout und Tilt Coordination
- 2.2.4 Fehlertypen und Simulatorkrankheit
- 2.2.5 Fahrdynamische Eingangssignale
- 2.3 Bewegungswahrnehmung
- 2.3.1 Mechanismen der Bewegungswahrnehmung
- 2.3.2 Menschliche Vestibularorgane
- 2.3.3 Wahrnehmungsschwellen
- 2.4 Kinematik des starren Körpers
- 2.4.1 Koordinatensysteme und -transformation
- 2.4.2 Lage-, Geschwindigkeits- und Beschleunigungsgrößen
- 2.5 Regelungstechnische Grundlagen
- 3 Stand der Technik zur Regelung dynamischer Simulatoren
- 3.1 Klassischer Motion Cueing Algorithmus
- 3.2 Alternative Ansätze
- 3.3 Modellprädiktive Regelungskonzepte
- 3.3.1 Wahrnehmungszentrierte modellprädiktive Regelung
- 3.3.2 Prädiktive Regelung physikalischer Bewegungsgrößen
- 3.3.3 Prädiktion der Referenztrajektorie
- 3.4 Handlungsbedarf und Lösungskonzept
- 4 Atlas Motion System Fahrsimulator
- 4.1 Systembeschreibung und -architektur
- 4.2 Hybridkinematisches Bewegungssystem
- 4.3 Modellbildung
- 4.3.1 Modellierung der Aktordynamik
- 4.3.2 Beschreibung der Simulatorkinematik
- 4.3.3 Resultierendes Gesamtmodell
- 4.4 Modellvalidierung
- 5 Modifizierter Washout Algorithmus
- 5.1 Problemdefinition und Zielsetzung
- 5.2 Dynamischer Washout
- 5.3 Tilt Coordination Aufteilung
- 5.4 Resultierender Washout Algorithmus
- 5.5 Modellbasierte Kompensation der Aktordynamik
- 5.6 Gegenüberstellung mit dem klassischen Washout Algorithmus
- 6 Modellprädiktive Regelungsstrategie
- 6.1 Problemdefinition und Zielsetzung
- 6.2 Beobachtung des vollständigen Zustandsvektors
- 6.3 Approximation der nichtlinearen Simulatorkinematik
- 6.4 Prädiktion des zukünftigen Systemverhaltens
- 6.5 Begrenzung der Drehrate mit dem Penalty-Verfahren
- 6.6 Formulierung und Lösung des Optimalsteuerungsproblems
- 6.6.1 Formulierung des Optimalsteuerungsproblems
- 6.6.2 Numerische Lösung des Optimalsteuerungsproblems
- 6.7 Resultierender Motion Cueing Algorithmus
- 7 Modellbasierte Prädiktion der Referenztrajektorie
- 7.1 Problemdefinition und Zielsetzung
- 7.2 Modellbasierte Prädiktion der Referenzgrößen zur Laufzeit
- 7.2.1 Reduziertes Fahrdynamikmodell
- 7.2.2 Prädiktion der longitudinalen Fahrereingaben
- 7.2.3 Prädiktion der lateralen Fahrereingaben
- 7.3 Resultierender modellprädiktiver Motion Cueing Algorithmus
- 8 Validierung am ATMOS Fahrsimulator
- 8.1 Objektive Bewertung der Regelgüte
- 8.1.1 Definition objektiver Bewertungskriterien
- 8.1.2 Auswahl zu untersuchender Fahrszenarien
- 8.1.3 Gegenüberstellung und Diskussion der Regelungskonzepte
- 8.2 Subjektive Evaluation des Fahreindrucks
- 8.3 Abschließende Bewertung der entwickelten Regelalgorithmen
- 9 Zusammenfassung und Ausblick
- Literaturverzeichnis
- Literaturverzeichnis der studentischen Arbeiten
- A1 Arbeitsraumkennwerte verschiedener Bewegungssysteme
- A2 Frequenzspektren fahrdynamischer Bewegungsgrößen
- A3 Detaillierte Beschreibung ausgewählter Testszenarien
- A4 Partielle Ableitung der nichtlinearen Ausgangsgleichung
- A5 Wiedergabe gemessener Fahrdynamiksignale im Simulator
- A6 Lie-Ableitung einer skalarwertigen Funktion
- A7 Interpretation von Varianzanalysen mit der Fisher-Statistik