Bibliographic Metadata
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- TitleEntwurf 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
- Translated titleDesign and Analysis of Model Predictive Control Approaches to Improve the Immersion in Interactive Driving Simulations
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- Published
- Description1 Online-Ressource (XII, 308 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
- Institutional NoteUniversität Paderborn, Dissertation, 2023
- AnnotationTag der Verteidigung: 10.02.2023
- Defended on2023-02-10
- LanguageGerman
- Series
- Document TypesDissertation (PhD)
- ISBN978-3-947647-30-9
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Zusammenfassung
Die vorliegende Dissertationsschrift beschreibt die Synthese neuartiger Regelalgorithmen zur Verbesserung der Bewegungsrückmeldung in dynamischen Fahrsimulatoren. Das Zielsystem bildet dabei der ATMOS Fahrsimulator, welcher am Heinz Nixdorf Institut als rekonfigurierbare Test- und Entwicklungsplattform für innovative Fahrerassistenzsysteme betrieben wird. Dieser verfügt über ein prototypisches Bewegungssystem mit besonderen kinematischen Eigenschaften, weshalb sich der Einsatz etablierter Verfahren aus der interaktiven Fahr- und Flugsimulation im Sinne eines möglichst realitätsnahen Fahreindrucks als unzureichend erweist. Daher widmet sich die Arbeit dem Entwurf neuer Lösungsansätze, die gezielt hinsichtlich der technischen Randbedingungen sowie der Systemspezifikationen des Simulators konzipiert und optimiert sind. Konkret werden eine modifizierte filterbasierte Strategie und ein echtzeitfähiger Algorithmus nach dem etablierten Prinzip der modellprädiktiven Regelung vorgestellt. Ein durchgängiges Merkmal beider Verfahren ist der gegenüber konventionellen Regelungskonzepten gesteigerte Grad der Modellintegration in die Signalverarbeitung, was insbesondere den zweitgenannten Ansatz für die Anwendung an dem hier betrachteten Simulatortyp prädestiniert. Darüber hinaus lassen sich die entwickelten Algorithmen jedoch auch auf weitere Simulatorkonzepte übertragen, sodass ein genereller Mehrwert für die interaktive Fahrsimulation hervorgeht, der den aktuellen Stand von Wissenschaft und Technik signifikant erweitert. Die Erprobung am realen System belegt eine deutliche Überlegenheit der neuen Regelungsstrategien gegenüber herkömmlichen Methoden. Diese äußert sich sowohl in einem objektiven Vergleich der gemessenen Soll- und Istsignale, als auch im subjektiven Fahreindruck.
Abstract
This work deals with the synthesis of novel control algorithms to improve the motion feedback in dynamic driving simulators. In this context, the ATMOS simulator, which is operated at the Heinz Nixdorf Institute as a reconfigurable test and development platform for innovative driver assistance systems, serves as the target system. It features a prototypical motion system with special kinematic properties, making the use of established approaches from interactive driving and flight simulation unsuitable for providing a realistic motion impression. For that reason, this dissertation is dedicated to the design of new control schemes that are specifically configured and optimized with respect to the system specifications of the simulator and its technical limitations. In particular, a modified filter-based strategy and a real-time capable algorithm based on the well-established principle of model predictive control are presented. A common feature of both approaches compared to conventional methods from literature is the increased integration of additional model knowledge into the signal processing. Thus, especially the optimization-based algorithm proves to be predestined for an application on the type of simulator considered in this thesis. In addition, however, the developed concepts can also be applied to other simulator designs, resulting in a more general added value for interactive driving simulation that significantly extends the current state of the art in science and technology. Tests on the target system show that the new control strategies are clearly superior to conventional approaches. This is expressed both in an objective comparison of the measured reference and feedback signals and in the subjective driving impression, which is evaluated in virtual test drives.
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