stringtranslate.com

Симулятор движения

Основание подвижной платформы для симулятора, дающее все шесть степеней свободы симулятору, установленному на опорной плите, с помощью шести домкратов, обычно называемое гексаподом.

Симулятор движения или платформа движения — это механизм, который создает ощущение нахождения в реальной среде движения. [1] В симуляторе движение синхронизируется с визуальным отображением сцены внешнего мира (OTW). Платформы движения могут обеспечить движение во всех шести степенях свободы (DOF), которые может испытывать объект, который может свободно перемещаться, например, самолет или космический корабль: [1] Это три вращательные степени свободы (крен, тангаж, рыскание) и три поступательные или линейные степени свободы (волнение, качка, колебание).

Типы

Симуляторы движения можно классифицировать в зависимости от того, управляет ли пассажир транспортным средством (например, в авиасимуляторе для обучения пилотов) или пассажир является пассивным водителем , например, в симуляторе езды или кинотеатре движения. [2]

Пример полнопилотажного тренажера (FFS) с 6-осевой гексаподной подвижной платформой
Платформа движения гексапода, используемая в другом летном симуляторе

В верхнем ценовом диапазоне находятся подвижные платформы для авиасимуляторов, а также некоторые из более дорогих аттракционов в парках развлечений, в которых используется подвижная база симуляторного типа; игровые автоматы находятся в среднем ценовом диапазоне, а подвижные платформы для домашнего использования стоят недорого, но не так эффективны, как устройства более высокого уровня.

Многие подвижные платформы используются в летных симуляторах, используемых для обучения пилотов. [4]

История платформ движения

Одна из первых платформ движения, Sanders Teacher, была создана в 1910 году. Это была модель самолета, соединенная с землей универсальным шарниром. При наличии ветра пилот-тренер мог использовать поверхности управления самолета, чтобы перемещать модель в трех вращательных степенях свободы: тангаж, крен и рыскание.

В 1929 году Эдвин Линк запатентовал устройство, которое стало известно как «Link Trainer». Оно использовало ручку управления пилота и элементы управления рулем направления для управления мехами органного типа под кабиной симулятора. Меха могли надуваться или сдуваться, обеспечивая движение по тангажу, крену и рысканию.

В 1958 году в летном тренажере самолета «Комета-4» использовалась гидравлическая система с тремя степенями свободы.

Сегодня платформы для моделирования движения используют 6 домкратов («гексаподов»), обеспечивающих все шесть степеней свободы: три вращения по тангажу, крену и рысканию, а также три поступательных движения: вертикальная качка (вверх и вниз), колебание (вбок) и вертикальная качка (в продольном направлении).

6 Dof движения являются мощными сигналами в сочетании с изображениями внешнего мира (OTW). Платформы движения вместе с изображениями OTW используются в: симуляции полета, симуляции вождения, аттракционах и небольших домашних симуляторах.

Платформа движения используется в военных и коммерческих приложениях для обучения полетам . А также в развлекательных устройствах в тематических парках, где пользователи, от одного человека до многих, сидят рядами перед экранами, на которые проецируются изображения, синхронизированные с движениями платформы под кабиной симулятора.

Недорогая система движения дома с 3 степенями свободы вращения

Типичная высококлассная система движения — платформа Стюарта , которая обеспечивает полные 6 степеней свободы (3 перемещения и 3 вращения) и использует сложные алгоритмы для обеспечения высокоточных движений и ускорений. Они используются в ряде приложений, включая летные симуляторы для обучения пилотов.

Середина спектра включает платформы движения в аркадных играх , аттракционах и других устройствах. Эти системы попадают в ценовой диапазон от 10 000 до 99 000 долларов США. Обычно требования к пространству для такой платформы скромны, требуя только часть аркадной комнаты, а меньший диапазон движения обеспечивается с помощью аналогичных, менее дорогих систем управления , чем у высококлассных платформ.

В 1980-х годах в аркадных видеоиграх стало модно использовать игровые автоматы с гидравлическим симулятором движения . [5] [6] Эта тенденция была вызвана играми Sega «taikan», где «taikan» означает «ощущение тела» на японском языке. [6] Первой игрой Sega, в которой использовался автомат с симулятором движения, была Space Tactics (1981), симулятор космических боев , в котором был автомат кабины, где экран двигался синхронно с действием на экране. [5] Тенденция «taikan» позже началась, когда команда Ю Судзуки в Sega (позже известная как Sega AM2 ) разработала Hang-On (1985), гоночную видеоигру , в которой игрок сидит на и перемещает копию мотоцикла, чтобы управлять действиями в игре. [7] Команда Suzuki в Sega последовала его примеру, выпустив кабины с гидравлическими симуляторами движения для рельсовых шутеров, таких как Space Harrier (1985), гоночных игр, таких как Out Run (1986), и аркадных боевых симуляторов полета, таких как After Burner (1987) и G-LOC: Air Battle (1990). Одним из самых сложных кабинетов симуляторов движения в аркадных автоматах был R360 от Sega (1990), который имитировал полное вращение самолета на 360 градусов. [5] [8] С тех пор Sega продолжала производить кабинеты симуляторов движения для аркадных игр вплоть до 2010-х годов. [5]

Более дешевые системы включают в себя домашние платформы движения, которые в последнее время стали более распространенным устройством, используемым для улучшения видеоигр, моделирования и виртуальной реальности. Эти системы попадают в ценовой диапазон от 1000 до 9000 долларов США. В течение 2000-х годов (десятилетие) несколько частных лиц и предприятий разработали эти меньшие, более доступные системы движения. Большинство этих систем были разработаны в основном энтузиастами моделирования полетов, продавались как проекты «сделай сам» и могли быть собраны дома из обычных компонентов примерно за одну тысячу долларов США (1000 долларов США). [9] В последнее время на рынке возрос интерес к платформам движения для более личного, домашнего использования. Применение этих систем движения выходит за рамки просто моделирования летной подготовки и выходит на более широкий рынок более обобщенных «ориентированных на ремесло» систем моделирования, развлечений и виртуальной реальности . [10]

Распространенное использование

Инженерный анализ

Платформы движения обычно используются в области машиностроения для анализа и проверки производительности и конструкции транспортных средств. Возможность связывать компьютерную динамическую модель конкретной системы с физическим движением дает пользователю возможность почувствовать, как транспортное средство будет реагировать на управляющие воздействия без необходимости создания дорогостоящих прототипов. Например, инженер, проектирующий внешний топливный бак для самолета, может попросить пилота определить влияние на летные качества, а инженер-механик может почувствовать влияние новой тормозной системы без создания какого-либо оборудования, что сэкономит время и деньги.

Авиасимуляторы также используются производителями самолетов для тестирования нового оборудования. Подключив имитацию кабины с визуальным экраном к реальной системе управления полетом в лаборатории, интегрировав пилота с электрическими, механическими и гидравлическими компонентами, которые существуют на реальном самолете, можно провести полную оценку системы до начальных летных испытаний. Этот тип испытаний позволяет моделировать «заложенные неисправности» (т. е. преднамеренную утечку гидравлики, ошибку программного обеспечения или отключение компьютера), которые служат для подтверждения того, что избыточные конструктивные особенности самолета работают так, как задумано. Летчик-испытатель также может помочь выявить недостатки системы, такие как неадекватные или отсутствующие предупреждающие индикаторы или даже непреднамеренное движение ручки управления. Это тестирование необходимо для моделирования событий с чрезвычайно высоким риском, которые не могут быть проведены в полете, но, тем не менее, должны быть продемонстрированы. Хотя движение с 6 степенями свободы не является необходимым для этого типа испытаний, визуальный экран позволяет пилоту «управлять» самолетом, пока одновременно срабатывают неисправности.

Симуляторы езды

Симуляторы движения иногда используются в тематических парках или парках развлечений, чтобы предоставить гостям парка имитацию полета или другого движения.

Вот несколько примеров:

Видеоигры

Некоторые игры-симуляторы вождения и полета позволяют использовать специализированные контроллеры, такие как рулевое колесо, педали или джойстики. Некоторые игровые контроллеры, разработанные в последние годы, используют тактильную технологию для предоставления пользователю тактильной обратной связи в реальном времени в виде вибрации от контроллера. Симулятор движения делает следующий шаг, предоставляя игроку тактильную обратную связь по всему телу. Кресла для игр с движением могут катиться влево и вправо и наклоняться вперед и назад, имитируя повороты, ускорения и замедления. Платформы движения позволяют получить более стимулирующий и потенциально реалистичный игровой опыт и обеспечивают еще большую физическую корреляцию со зрением и звуком в игровом процессе.

Как физиология человека обрабатывает и реагирует на движение[13]

То, как мы воспринимаем наше тело и наше окружение, является функцией того, как наш мозг интерпретирует сигналы от наших различных сенсорных систем, таких как зрение, слух, равновесие и осязание. Специальные сенсорные приемники (или сенсорные «подушечки»), называемые рецепторами, преобразуют стимулы в сенсорные сигналы. Внешние рецепторы (экстероцепторы) реагируют на стимулы, которые возникают вне тела, такие как свет, который стимулирует глаза, звуковое давление, которое стимулирует ухо, давление и температура, которые стимулируют кожу, и химические вещества, которые стимулируют нос и рот. Внутренние рецепторы (энтероцепторы) реагируют на стимулы, которые возникают внутри кровеносных сосудов.

Постуральная устойчивость поддерживается вестибулярными рефлексами, действующими на шею и конечности. Эти рефлексы, которые являются ключом к успешной синхронизации движений, находятся под контролем трех классов сенсорных входов:

Проприоцепторы[13]

Проприоцепторы — это рецепторы, расположенные в мышцах, сухожилиях, суставах и кишечнике, которые посылают сигналы в мозг пропорционально ускорениям, которым подвергается тело. Примером «популярного» проприоцептора, упоминаемого пилотами самолетов, является ощущение в «сиденье штанов». Проприоцепторы реагируют на стимулы, создаваемые движением мышц и напряжением мышц. Сигналы, создаваемые экстероцепторами и проприоцепторами, переносятся сенсорными нейронами или нервами и называются электрохимическими сигналами. Когда нейрон получает такой сигнал, он посылает его соседнему нейрону через мост, называемый синапсом. Синапс «искрит» импульс между нейронами с помощью электрических и химических средств. Эти сенсорные сигналы обрабатываются мозгом в ответ на сигналы, которые проходят по двигательным нервам. Двигательные нейроны с их специальными волокнами передают эти сигналы мышцам, которые получают команду либо сокращаться, либо расслабляться.

Все это датчики ускорения, и они не реагируют при достижении постоянной скорости или скорости. При постоянной скорости визуальные сигналы дают сигналы движения до тех пор, пока не произойдет еще одно ускорение, и датчики движения тела снова не отправят сигналы в мозг.

В платформах движения симулятора после создания начального ускорения платформа возвращается в нейтральное положение со скоростью ниже порога движения человека, чтобы субъект не обнаружил так называемую фазу "вымывания" сигнала движения симулятора. Затем система движения готова к выполнению следующего ускорения, которое будет обнаружено субъектом, как в реальном мире. Этот так называемый "сигнал начала ускорения" является важным аспектом в симуляторах с платформами движения и моделирует то, как люди чувствуют движения в реальном мире.

Вестибулярная система[13]

Вестибулярная система — это система равновесия и баланса тела, которая включает левый и правый вестибулярные органы «внутреннего уха». Она состоит из трех полукружных каналов, или трубок, расположенных под прямым углом друг к другу. Каждый канал выстлан волосками, соединенными с нервными окончаниями, и частично заполнен жидкостью. Когда голова испытывает ускорение, жидкость движется внутри каналов, заставляя волосяные фолликулы смещаться из своей первоначальной ориентации. В свою очередь, нервные окончания подают сигналы в мозг, который интерпретирует их как ускорение в трех вращениях: тангаж, крен или рыскание.

Вестибулярная система генерирует рефлексы для поддержания перцептивной и постуральной стабильности, по сравнению с другими чувствами зрения, осязания и звука, вестибулярный вход регистрируется мозгом быстро, тогда как визуальные изменения, такие как движение перспективы и горизонта, следуют вскоре после этого. [14] Поэтому в симуляторе важно, чтобы визуальные сигналы не воспринимались раньше сигналов движения, иначе может возникнуть обратная ситуация реального мира или так называемая «болезнь симулятора». [15] Во-вторых, если голова испытывает устойчивые ускорения порядка 10–20 секунд, волосяные фолликулы возвращаются в «нулевое» или вертикальное положение, и мозг интерпретирует это как прекращение ускорения. Кроме того, существует нижний порог ускорения около 2 градусов в секунду, который мозг не может воспринять. Другими словами, медленное движение ниже порога не будет генерировать вестибулярные сигналы. Как обсуждалось в предыдущем разделе «Проприоцепторы», это позволяет «вымывать» движение симулятора ниже порогового значения, подготавливая его к следующему ускорению, создаваемому платформой движения и ощущаемому субъектом симулятора.

Визуальные входы[13]

Человеческий глаз является важным источником информации в моделировании движения, где доступно изображение с высоким разрешением, например, днем ​​при хорошей видимости. Глаз передает информацию в мозг о положении, скорости и положении судна относительно земли. В результате для реалистичного моделирования важно, чтобы сигналы с платформы движения (если она установлена) работали синхронно с внешней визуальной сценой. Как обсуждалось выше, в реальном мире сигналы движения обрабатываются мозгом до визуальных изменений, и это должно быть соблюдено в симуляторе, иначе у некоторых людей может возникнуть головокружение и даже тошнота, так называемая «симуляционная болезнь».

Например, если пассажир отдает команду автомобилю катиться влево, визуальные дисплеи также должны катиться на ту же величину и с той же скоростью. Одновременно кабина наклоняет пассажира, чтобы имитировать движение. Проприоцепторы и вестибулярная система пассажира ощущают это движение. Движение и изменение визуальных входов должны достаточно хорошо согласовываться, чтобы любое несоответствие было ниже порога пассажира, чтобы обнаружить различия в движении.

Чтобы устройство было эффективным средством обучения или развлечения, сигналы, которые мозг получает от каждого из органов чувств тела, должны согласовываться.

Симулятор операций

Физически невозможно с помощью большинства существующих систем правильно имитировать крупномасштабное движение в ограниченном пространстве, доступном в симуляторе. Стандартный подход заключается в максимально возможной точной имитации сигналов начального ускорения. [16]

Линейные движения

В принципе, скорость не может быть непосредственно воспринята только относительными сигналами, такими как сигналы вестибулярного аппарата. Для такой системы полет в космосе с некоторой постоянной скоростью не отличается от сидения в кресле. Однако изменение скорости воспринимается как ускорение или сила, действующая на тело человека. Для случая постоянного линейного ускорения замена реальной ситуации проста. Поскольку амплитуда ускорения не очень хорошо воспринимается людьми, можно наклонить объект назад и использовать вектор гравитации в качестве замены правильной результирующей силы от гравитации и ускорения вперед. В этом случае наклон симулятора назад и поворот визуальной картинки на тот же угол дает объекту силу на спине, которая воспринимается как ускорение вперед.

Линейные ускорения[17]

Линейные ускорения определяются отолитами. Структура отолитов проще, чем трехосные полукружные каналы, которые определяют угловые ускорения. Отолиты содержат частицы карбоната кальция, которые отстают от движения головы, отклоняя волосковые клетки. Эти клетки передают информацию о движении в мозг и глазодвигательные мышцы. Исследования показывают, что отолиты определяют тангенциальную составляющую приложенных сил. Модель функции передачи между воспринимаемой силой и приложенными силами задается следующим образом:

На основе экспериментов с центрифугой были зарегистрированы пороговые значения 0,0011 фут/с 2 ; значения до 0,4 фут/с 2 были зарегистрированы на основе исследований с воздуха в СССР. Те же исследования предполагают, что пороговое значение представляет собой не линейное ускорение, а скорее рывковое движение (третья производная от положения), а зарегистрированное пороговое значение составляет порядка 0,1 фут/с 3 . Эти выводы подтверждаются ранними исследованиями, показывающими, что кинематика движения человека представлена ​​характеристиками профилей рывков. [18]

Угловые ускорения[17]

Угловые ускорения определяются полукружными каналами. Три полукружных канала взаимно ортогональны (подобно трехосевому акселерометру) и заполнены жидкостью, называемой эндолимфой. В каждом канале есть участок, диаметр которого больше, чем у остальной части канала. Этот участок называется ампулой и запечатан клапаном, называемым купулой. Угловые ускорения определяются следующим образом: угловое ускорение заставляет жидкость в каналах двигаться, отклоняя купулу. Нервы в купуле сообщают о движении как мозгу, так и глазодвигательным мышцам, стабилизируя движения глаз. Модель функции передачи между воспринимаемым угловым смещением и фактическим угловым смещением выглядит следующим образом:

Модель второго порядка угла купулы имеет вид

где — коэффициент затухания, — собственная частота купулы, — входное угловое ускорение. Сообщалось, что значения находятся в диапазоне от 3,6 до 6,7, а значения — в диапазоне от 0,75 до 1,9. Таким образом, система перезатухает с различными действительными корнями. Более короткая постоянная времени составляет 0,1 секунды, в то время как более длинная постоянная времени зависит от оси, вокруг которой ускоряется испытуемый (крен, тангаж или рыскание). Эти постоянные времени на один-два порядка больше, чем более короткая постоянная времени.

Эксперименты показали, что угловые ускорения ниже определенного уровня не могут быть обнаружены человеком-испытуемым. Значения были зарегистрированы для ускорений тангажа и крена в летном тренажере.

Подразумеваемое

Вышеуказанные исследования показывают, что вестибулярная система пилота обнаруживает ускорения до того, как их отображают приборы самолета. Это можно считать внутренним контуром управления, в котором пилоты реагируют на ускорения, возникающие в полноценных симуляторах и самолетах, но не в стационарных симуляторах. Этот эффект показывает, что существует потенциальный отрицательный перенос обучения при переходе от стационарного симулятора к самолету, и указывает на необходимость систем движения для полноточной подготовки пилотов.

Физически невозможно точно смоделировать крупномасштабное реальное движение в ограниченном пространстве лаборатории. Стандартный подход к моделированию движения (так называемое подсказывание движения) заключается в максимально близком моделировании «соответствующих» сигналов, которые запускают восприятие движения . Эти сигналы могут быть визуальными, слуховыми или соматосенсорными по своей природе. Визуальные и слуховые сигналы позволяют людям воспринимать свое местоположение в пространстве в абсолютном масштабе, тогда как соматосенсорные сигналы (в основном проприорецепция и другие сигналы от вестибулярной системы) обеспечивают только обратную связь ускорений.

Например, представьте себе поездку в автомобиле, движущемся с некоторой произвольной постоянной скоростью. В этой ситуации наше зрение и слух дают единственные подсказки (исключая вибрацию двигателя) о том, что автомобиль движется; на пассажиров автомобиля не действуют никакие другие силы, кроме силы тяжести. Далее рассмотрим тот же пример автомобиля, движущегося с постоянной скоростью, за исключением того, что на этот раз все пассажиры автомобиля имеют завязанные глаза. Если бы водитель нажал на газ, автомобиль ускорился бы вперед, тем самым вдавливая каждого пассажира обратно в сиденье. В этой ситуации каждый пассажир почувствовал бы увеличение скорости, почувствовав дополнительное давление от подушки сиденья.

Реализация с использованием промывочных фильтров

Фильтры вымывания являются важным аспектом реализации платформ движения, поскольку они позволяют системам движения с их ограниченным диапазоном движения имитировать диапазон динамики имитируемого транспортного средства. Поскольку вестибулярная система человека автоматически перецентрируется во время устойчивых движений, фильтры вымывания используются для подавления ненужных низкочастотных сигналов, возвращая симулятор обратно в нейтральное положение при ускорениях ниже порога человеческого восприятия. Например, пилот в симуляторе движения может выполнять устойчивый, ровный поворот в течение длительного периода времени, что потребует от системы оставаться на соответствующем угле крена, но фильтр вымывания позволяет системе медленно возвращаться в положение равновесия со скоростью ниже порога, который может обнаружить пилот. Это позволяет динамике вычисляемого транспортного средства более высокого уровня предоставлять реалистичные подсказки для человеческого восприятия, оставаясь при этом в пределах ограничений симулятора. [19] [20]

Три распространенных типа фильтров вымывания включают классические, адаптивные и оптимальные фильтры вымывания. Классический фильтр вымывания включает линейные фильтры нижних и верхних частот. Сигнал в фильтре разделяется на трансляционные и вращательные сигналы. Фильтры верхних частот используются для моделирования переходных трансляционных и вращательных ускорений, в то время как фильтры нижних частот используются для моделирования поддерживающих ускорений. [21] Адаптивный фильтр вымывания использует классическую схему фильтра вымывания, но использует механизм самонастройки, который не представлен в классическом фильтре вымывания. Наконец, оптимальный фильтр вымывания учитывает модели для вестибулярной системы. [20]

Классическое контрольное представление

Классический фильтр размывания представляет собой просто комбинацию фильтров верхних и нижних частот ; таким образом, реализация фильтра совместимо проста. Однако параметры этих фильтров должны быть определены эмпирически. Входными данными для классического фильтра размывания являются специфические для транспортного средства силы и угловая скорость. Оба входа выражены в фиксированной системе координат «транспортное средство-корпус-фикс». Поскольку низкочастотная сила доминирует в движении основания движения, сила фильтруется высокочастотной фильтрацией и дает перемещения симулятора. Во многом та же операция выполняется для угловой скорости.

Для определения наклона подвижной платформы механизм наклона сначала подает низкочастотную составляющую силы для расчета вращения. Затем высокочастотная составляющая 'f' используется для ориентации вектора силы тяжести 'g' платформы симулятора:

Обычно для нахождения положения фильтр нижних частот (в непрерывном режиме) представляется в s-области со следующей передаточной функцией :

Входные сигналы фильтра верхних частот затем рассчитываются по следующему уравнению:

где - входные силы. Фильтр верхних частот может быть представлен в соответствии с (например) следующим рядом:

Два интегратора в этой серии представляют собой интеграцию ускорения в скорость и скорости в положение, соответственно. , и представляют собой параметры фильтра. Очевидно, что выход фильтра исчезнет в устойчивом состоянии, сохраняя местоположение точек равновесия разомкнутого контура. Это означает, что в то время как переходные входы будут «пропущены», стационарные входы не будут, таким образом выполняя требования фильтра. [22]

Текущая практика эмпирического определения параметров в фильтре вымывания представляет собой субъективный процесс настройки методом проб и ошибок, в ходе которого опытный пилот-оценщик выполняет предопределенные маневры. После каждого полета впечатление пилота от движения передается эксперту по фильтру вымывания, который затем корректирует коэффициенты фильтра вымывания в попытке удовлетворить пилота. Исследователи также предложили использовать парадигму настройки и ее захват с помощью экспертной системы. [23]

Нелинейный вымывающий фильтр

Этот фильтр размывания можно рассматривать как результат комбинации адаптивного и оптимального фильтра размывания. Нелинейный подход необходим для дальнейшей максимизации доступных сигналов движения в рамках аппаратных ограничений системы движения, что приводит к более реалистичному опыту. Например, алгоритм, описанный Дэниелом и Аугусто, вычисляет усиление α как функцию состояний системы; таким образом, размывание изменяется во времени. Усиление 'α' будет увеличиваться по мере того, как состояния платформы увеличивают свою величину, освобождая место для более быстрого управляющего воздействия, чтобы быстро размывать платформу в ее исходное положение. Противоположный результат возникает, когда величина состояний платформы мала или уменьшается, продлевая сигналы движения, которые будут поддерживаться в течение более длительных периодов. [24]

Аналогично, работа Телбана и Кардулло добавила интегрированную модель восприятия, которая включает как визуальное, так и вестибулярное ощущение для оптимизации восприятия движения человеком. Эта модель, как было показано, улучшает реакцию пилота на сигналы движения. [25]

Адаптивный фильтр промывки

Этот адаптивный подход был разработан в NASA Langley. Он состоит из комбинации эмпирически определенных фильтров, в которых несколько коэффициентов изменяются предписанным образом, чтобы минимизировать заданную целевую (стоимостную) функцию. В исследовании, проведенном в Университете Торонто, координированный адаптивный фильтр обеспечил «наиболее благоприятные оценки пилота» по сравнению с двумя другими типами фильтров вымывания. Преимущества этого типа фильтра вымывания можно суммировать двумя основными моментами. Во-первых, адаптивные характеристики дают более реалистичные сигналы движения, когда симулятор находится вблизи своего нейтрального положения, и движение уменьшается только на пределе возможностей систем движения, что позволяет лучше использовать возможности системы движения. Во-вторых, функция стоимости или целевая функция (с помощью которой оптимизируется фильтр вымывания) очень гибкая, и можно добавлять различные термины для включения моделей с более высокой точностью. Это позволяет расширять систему, которая способна изменяться со временем, в результате чего система реагирует наиболее точным образом на протяжении всего имитируемого полета. Недостатки в том, что поведение трудно настроить, в первую очередь из-за перекрестных каналов. Наконец, время выполнения относительно велико из-за большого количества требуемых вызовов производных функций. Кроме того, по мере введения более сложных функций стоимости соответствующее требуемое время вычислений будет увеличиваться. [26]

Ограничения

Хотя фильтры вымывания действительно обеспечивают большую полезность для имитации более широкого диапазона условий, чем физические возможности платформы движения, существуют ограничения их производительности и практичности в приложениях моделирования. Фильтры вымывания используют ограничения человеческого восприятия для появления более крупной среды моделирования, чем есть на самом деле. Например, пилот в симуляторе движения может выполнять устойчивый, ровный поворот в течение длительного периода времени, что потребует от системы оставаться на соответствующем угле крена. В этой ситуации фильтр вымывания позволяет системе медленно возвращаться в положение равновесия со скоростью ниже порогового значения, которое может обнаружить пилот. Преимущество этого заключается в том, что система движения теперь имеет больший диапазон движения, доступный для выполнения пилотом своего следующего маневра.

Такое поведение легко применяется в контексте моделирования самолетов с очень предсказуемыми и постепенными маневрами (например, коммерческих самолетов или более крупных транспортных средств). Однако эта медленная, плавная динамика существует не во всех практических средах моделирования и снижает отдачу фильтров вымывания и системы движения. Возьмем, к примеру, обучение летчиков-истребителей: в то время как устойчивый крейсерский режим истребителя может быть хорошо смоделирован в рамках этих ограничений, в ситуациях воздушного боя маневры полета выполняются очень быстро до физических пределов. В этих сценариях нет времени для фильтра вымывания, чтобы среагировать, чтобы вернуть систему движения к ее равновесию диапазона, в результате чего система движения быстро достигает своих ограничений диапазона движения и фактически прекращает точно имитировать динамику. Именно по этой причине системы на основе фильтров движения и вымывания часто резервируются для тех, кто испытывает ограниченный диапазон условий полета.

Фильтры сами по себе могут также вводить ложные сигналы, определяемые как: 1) сигнал движения в симуляторе, который находится в противоположном направлении от такового в самолете, 2) сигнал движения в симуляторе, когда в самолете его не ожидалось, и 3) относительно высокочастотное искажение устойчивого сигнала в симуляторе для ожидаемого устойчивого сигнала в самолете. Предыдущее определение группирует все ошибки сигналов, которые приводят к очень большому снижению воспринимаемой точности движения. [23] Шесть потенциальных источников ложных сигналов:

Влияние

Влияние движения на симуляции и игры[2][13]

Использование физического движения, применяемого в авиасимуляторах, было предметом обсуждений и исследований. Инженерный факультет Университета Виктории провел серию тестов в 1980-х годах, чтобы количественно оценить восприятие пилотами самолетов в симуляции полета и влияние движения на среду симуляции. В конце концов, было обнаружено, что существует определенный положительный эффект на то, как пилоты воспринимают среду симуляции, когда присутствует движение, и была почти единодушная неприязнь к среде симуляции, в которой отсутствует движение. [27] Вывод, который можно сделать по результатам исследования Response of Airline Pilots, заключается в том, что реализм симуляции находится в прямой зависимости от точности симуляции для пилота. При применении к видеоиграм и оценке в игровом опыте реализм может быть напрямую связан с удовольствием от игры для игрока. Другими словами, игры с поддержкой движения более реалистичны, поэтому более итеративны и более стимулируют. Однако существуют неблагоприятные эффекты использования движения в симуляции, которые могут отвлечь от основной цели использования симулятора в первую очередь, такие как укачивание . Например, были сообщения о том, что военные летчики отключали вестибулярную систему из-за того, что двигали головой в симуляторе, подобно тому, как они это делали бы в реальном самолете, чтобы сохранить чувствительность к ускорениям. Однако из-за ограничений на ускорение симулятора этот эффект становится пагубным при переходе обратно в реальный самолет.

Побочные эффекты (симуляционная болезнь)

Укачивание или укачивание от симулятора : симуляторы работают, «обманывая» разум, заставляя его верить, что входные данные, которые он получает от зрительных, вестибулярных и проприоцептивных входных данных, являются определенным типом желаемого движения. Когда какие-либо сигналы, полученные мозгом, не коррелируют с другими, может возникнуть укачивание. В принципе, укачивание от симулятора — это просто форма укачивания, которая может возникнуть из-за расхождений между сигналами от трех физических источников входных данных. Например, езда на корабле без окон посылает сигнал о том, что тело ускоряется и вращается в разных направлениях от вестибулярной системы, но зрительная система не видит движения, поскольку комната движется так же, как и пассажир. В этой ситуации многие почувствуют укачивание.

Наряду с болезнью симулятора, после воздействия симулятора движения наблюдались дополнительные симптомы. Эти симптомы включают чувство тепла, бледность и потливость, депрессию и апатию, головную боль и ощущение полноты в голове, сонливость и усталость, трудности с фокусировкой глаз, напряжение глаз, нечеткость зрения, отрыжку, трудности с концентрацией внимания и визуальные вспышки. Затяжные эффекты этих симптомов иногда наблюдались до одного-двух дней после воздействия симулятора движения.

Факторы, способствующие возникновению укачивания на симуляторе

Несколько факторов способствуют укачиванию на симуляторе, которые можно разделить на человеческие переменные, использование симулятора и оборудование. К распространенным факторам человеческих переменных относятся восприимчивость, часы полета, физическая подготовка и лекарства/лекарства. Индивидуальная дисперсия восприимчивости к укачиванию является доминирующим фактором, способствующим укачиванию на симуляторе. Увеличение часов полета также является проблемой для пилотов, поскольку они все больше привыкают к реальному движению в транспортном средстве. Факторами, способствующими использованию симулятора, являются адаптация, искаженное или сложное содержание сцены, большая продолжительность симуляции и заморозка/сброс. Заморозка/сброс относится к начальной или конечной точкам симуляции, которые должны быть максимально приближены к устойчивым и ровным условиям. Очевидно, что если симуляция заканчивается в середине экстремального маневра, то система IMU испытуемого, вероятно, будет искажена. Факторы оборудования симулятора, которые способствуют укачиванию, — это качество системы движения, качество зрительной системы, внеосевой обзор, плохо выровненная оптика, мерцание и задержка/несоответствие между зрительной и двигательной системами. Проблема задержки/несоответствия исторически была проблемой в технологии симуляторов, где задержка во времени между вводом данных пилотом и визуальными и двигательными системами может вызвать путаницу и в целом снизить производительность симулятора.

Повышение производительности с помощью симуляторов движения

Платформы движения могут воспроизводить только ощущение фактического движения при начальном ускорении. Оно не может быть поддержано из-за физических ограничений размера платформы движения. Однако датчики движения человеческого тела реагируют на ускорения, а не на постоянное движение, и поэтому платформа движения может производить подсказки движения. Датчики движения человека состоят из внутреннего уха (вестибулярного аппарата) с тремя полукружными каналами для восприятия вращений и отолитовых органов для восприятия линейных ускорений. Платформы движения Hexapod используются в полнопилотажных симуляторах, которые используются для обучения пилотов в гражданской авиации по всему миру в соответствии с правилами Международной организации гражданской авиации (ИКАО) и региональных органов гражданской авиации, таких как EASA [ требуется разъяснение ] в Европе и FAA [ требуется разъяснение ] в США.

Преимущества и недостатки симуляции в обучении

Преимущества

Недостатки

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab "Motion Platforms or Motion Seats?" (PDF) . Филлип Денн, Transforce Developments Ltd. 2004-09-01. Архивировано из оригинала (PDF) 2010-03-31 . Получено 2010-03-21 .
  2. ^ ab Шон П. Макдональд. «Моделирование движения и физиология человека». SimCraft.
  3. ^ Роллингс, Эндрю; Эрнест Адамс (2003). Эндрю Роллингс и Эрнест Адамс о дизайне игр. New Riders Publishing. стр. 395–415. ISBN 1-59273-001-9.
  4. ^ Пейдж, Рэй Л. «Краткая история моделирования полетов». В трудах SimTechT 2000. Сидней: Организационный и технический комитет SimtechT 2000, 2000
  5. ^ abcd "Замечательные игры-симуляторы Sega за эти годы". Arcade Heroes . 6 июня 2013 г. Получено 22 апреля 2021 г.
  6. ^ ab Horowitz, Ken (6 июля 2018 г.). Революция Sega Arcade: История в 62 играх. McFarland & Company . стр. 96–9. ISBN 978-1-4766-3196-7.
  7. ^ "Исчезновение Ю Судзуки: Часть 1". 1Up.com . 2010. стр. 2. Архивировано из оригинала 2016-06-02 . Получено 22 апреля 2021 г.
  8. ^ Лендино, Джейми (27 сентября 2020 г.). Attract Mode: The Rise and Fall of Coin-Op Arcade Games. Steel Gear Press. стр. 331.
  9. ^ "Сообщество разработчиков симуляторов движения XSimulator DIY". xsimulator.net. 2013-09-24.
  10. ^ Николя А. Пулио; Клеман М. Госселин; Мейер А. Нахон (январь 1998 г.). «Возможности моделирования движения в летных тренажерах с тремя степенями свободы». Journal of Aircraft . 35 (1): 9–17. doi :10.2514/2.2283.
  11. ^ "Симуляторы". Архивировано из оригинала 2008-09-30 . Получено 2008-09-24 .
  12. ^ "I-360 Interactive Flight Simulator". Архивировано из оригинала 2008-10-03 . Получено 2008-09-24 .
  13. ^ abcde "Motion Platforms". Moorabbin Flying Services. 2006-06-12. Архивировано из оригинала 2009-08-30 . Получено 2009-08-12 .
  14. ^ Барнетт-Коуэн, М.; Харрис, Л.Р. (2009). «Воспринимаемое время вестибулярной стимуляции относительно прикосновения, света и звука». Experimental Brain Research . 198 (2–3): 221–231. doi :10.1007/s00221-009-1779-4. PMID  19352639. S2CID  16225002.
  15. ^ Грант, П.; Ли, ПТС (2007). «Обнаружение визуальной фазовой ошибки движения в летном тренажере». J Aircr . 44 (3): 927–935. doi :10.2514/1.25807.
  16. ^ Маркус фон дер Хейде и Бернхард Э. Рике (декабрь 2001 г.). «как обмануть при моделировании движения – сравнение инженерного и развлекательного подходов к подсказкам движения». CiteSeerX 10.1.1.8.9350 .  {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  17. ^ ab "Аллертон, Д. (2009). Принципы моделирования полета . John Wiley & Sons, Ltd.
  18. ^ Флэш, Тамар ; Хоган, Невилл (1985). «Координация движений рук: экспериментально подтвержденная математическая модель». Журнал нейронауки . 5 (7): 1688–1703. doi :10.1523/JNEUROSCI.05-07-01688.1985. PMC 6565116. PMID  4020415 . 
  19. ^ Чен, Ш. Х.; Фу, Л. Д. (2010). «Оптимальная конструкция фильтра промывки для подвижной платформы с бессмысленными и угловыми масштабными маневрами». Труды Американской конференции по контролю : 4295–4300.
  20. ^ ab Grant, PR; Reid, LD (1997). «Настройка фильтра вымывания движения: правила и требования». Journal of Aircraft . 34 (2): 145–151. doi :10.2514/2.2158.
  21. ^ Спрингер, К.; Гаттингер, Х.; Бремер, Х. (2011). «К концепциям фильтров вымывания для симуляторов движения на базе платформы Стюарта». Труды по прикладной математике и механике . 11 (1): 955–956. doi : 10.1002/pamm.201110448 .
  22. ^ Р. Граф и Р. Диллманн, «Активная компенсация ускорения с использованием платформы Стюарта на мобильном роботе», в Трудах 2-го семинара Euromicro по передовым мобильным роботам , Брешиа, Италия, 1997, стр. 59-64.
  23. ^ ab Grant, PR; Reid, LD (1997). "PROTEST: экспертная система для настройки фильтров промывки имитатора". Journal of Aircraft . 34 (2): 145–151. doi :10.2514/2.2158.
  24. ^ Дэниел, Б. «Управление движением в симуляторе вождения Чалмерса: подход к управлению на основе оптимизации» (PDF) . Университет Чалмерса . Получено 14 апреля 2014 г. .
  25. ^ Телбан, Р. Дж. (май 2005 г.). Разработка алгоритма подсказок движения: ориентированные на человека линейные и нелинейные подходы (PDF) . Отчет подрядчика NASA CR-2005-213747.
  26. ^ Нахон, МА; Рейд, Л. Д. (1990). «Алгоритмы движения-привода симулятора — точка зрения разработчика». Журнал руководства, управления и динамики . 13 (2): 356–362. Bibcode : 1990JGCD...13..356N. doi : 10.2514/3.20557.
  27. ^ Ллойд Д. Рид; Мейер А. Нахон (июль 1988 г.). «Реакция пилотов авиакомпаний на изменения в алгоритмах движения имитатора полета». Journal of Aircraft . 25 (7): 639–646. doi :10.2514/3.45635.
  28. ^ ab Научно-исследовательский институт поведенческих и социальных наук армии США (апрель 2005 г.). «Введение и обзор исследований симуляционной болезни» (PDF) .