Motion Cueing Algorithm for Effective Motion Perception: A frequency-splitting MPC Approach

要約

モデル予測制御 (MPC) は、ドライビング シミュレーターにおけるモーション キューイングの有望な技術ですが、計算時間が長いため、広範なリアルタイム アプリケーションが制限されます。
この論文では、フィルターベースの技術と MPC ベースの技術を組み合わせて、計算時間を短縮しながら比力追跡を改善するハイブリッド アルゴリズムを提案します。
提案されたアルゴリズムは、基準加速度を低周波成分と高周波成分に分割します。
高周波成分はワークスペース制限違反を回避するための並進運動の基準として機能し、低周波成分は傾斜調整用です。
総加速度は合成比力の基準となるため、基準値とのずれを最優先に補正することができます。
このアルゴリズムでは、MPC 定式化の制約を使用してワークスペースの制限を考慮し、ワークスペース管理が適用されます。
調査されたシナリオは、ステップ信号、マルチ正弦波、および記録された実際の駆動スラローム操縦でした。
実行されたシミュレーションに基づいて、このアルゴリズムは、最先端技術と比較して、ステップ信号の二乗平均平方根誤差 (RMSE) が約 15% 小さくなります。
実駆動シナリオをシミュレーション シナリオとして使用すると、約 16% の改善が観察され、マルチ正弦波では 90% の改善が観察されます。
より高い予測ホライズンでは、このアルゴリズムは最先端の MPC ベースのモーション キューイング アルゴリズムのパフォーマンスに匹敵します。
最後に、すべての予測範囲で、周波数分割アルゴリズムにより、より高速な結果が得られました。
事前に生成された参照により、追跡パフォーマンスが向上しながら、必要な予測期間と計算の複雑さが軽減されます。
したがって、提案された周波数分割アルゴリズムは、最先端の MPC ベースのアルゴリズムよりも優れており、運転シミュレーターでのリアルタイム アプリケーションへの期待を提供します。

要約(オリジナル)

Model predictive control (MPC) is a promising technique for motion cueing in driving simulators, but its high computation time limits widespread real-time application. This paper proposes a hybrid algorithm that combines filter-based and MPC-based techniques to improve specific force tracking while reducing computation time. The proposed algorithm divides the reference acceleration into low-frequency and high-frequency components. The high-frequency component serves as a reference for translational motion to avoid workspace limit violations, while the low-frequency component is for tilt coordination. The total acceleration serves as a reference for combined specific force with the highest priority to enable compensation of deviations from its reference values. The algorithm uses constraints in the MPC formulation to account for workspace limits and workspace management is applied. The investigated scenarios were a step signal, a multi-sine wave and a recorded real-drive slalom maneuver. Based on the conducted simulations, the algorithm produces approximately 15% smaller root means squared error (RMSE) for the step signal compared to the state-of-the-art. Around 16% improvement is observed when the real-drive scenario is used as the simulation scenario, and for the multi-sine wave, 90% improvement is observed. At higher prediction horizons the algorithm matches the performance of a state-of-the-art MPC-based motion cueing algorithm. Finally, for all prediction horizons, the frequency-splitting algorithm produced faster results. The pre-generated references reduce the required prediction horizon and computational complexity while improving tracking performance. Hence, the proposed frequency-splitting algorithm outperforms state-of-the-art MPC-based algorithm and offers promise for real-time application in driving simulators.

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