基于模糊控制的分段洗出算法

姚通 甘屹 孫福佳

摘 要：洗出算法優劣對汽車模擬器運動模擬逼真度具有重大影響。針對經典洗出算法模擬逼真度不高以及濾波器參數固定的問題，提出一種優化方法。運用人體主觀相等點理論，對輸入的加速度信號進行分段處理，同時將模糊控制理論應用到經典洗出算法中，實時確定加速度高通濾波通道、加速度低通通道與角速度高通濾波通道中濾波器的自然頻率，最后在SIMULINK中對優化的洗出算法進行仿真與分析。仿真結果顯示，優化后的洗出算法相比經典洗出算法感知誤差降低了68.4%，該結果表明優化后的洗出算法可以提高模擬逼真度。

關鍵詞：汽車模擬器;洗出算法;主觀相等點;模糊控制;SIMULINK仿真

DOI：10. 11907/rjdk. 191820 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP312文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）005-0056-05

0 引言

汽車模擬器是模擬駕駛的重要設備，其接收汽車加速度、角速度等信號，經過坐標變換、濾波及補償等方法，將信號輸入到六自由度運動平臺，運動平臺作出相應動作，令使用者獲得身臨其境的感受。由于六自由度運動平臺運動空間有限，接收的信號完成一次相應動作之后，運動平臺需要以低于人類感知的動作回到平衡位置[1]，為下次運動作準備。因此，汽車模擬器模擬的逼真與否將嚴重影響使用者體驗。

為了給使用者提供更加真實的駕駛體驗，需要采用洗出算法。經典洗出算法具有結構簡單、運算速度快及參數調節方便等特點，因而得到了廣泛應用，但仍存在一定缺點。為此，很多學者對其進行了改進。如王輝、李儒周等[2]對經典洗出算法中加速度高通通道進行信號補償，解決了速度信號丟失與相位誤差暗示的問題;洪振宇等[3]提出一種適用于兩轉一移并聯運動平臺的洗出算法;羅竹輝等[4]對汽車模擬器的高幅值輸入信號進行縮放處理，將低幅值輸入信號乘上一個時變比例系數，以提高模擬逼真度;Asadi等[5]采用模糊控制對經典洗出算法中的3個通道進行補償;Miunske等[6]采用新的傾斜協調通道，以減少算法對人體的負面影響。

雖然經典洗出算法已得到廣泛應用，但其存在模擬逼真度不高以及濾波器參數固定的問題，嚴重影響了使用者體驗。針對這些問題，運用人體主觀相等點PSE[7]（Point of Subjective Equality）理論，對輸入的加速度進行劃分，采用參數補償方法提高模擬逼真度。同時采用模糊控制方法，實時選擇濾波器的自然頻率，以解決經典洗出算法中參數固定的缺點。最后利用SIMULINK對優化后的算法進行建模仿真，驗證該優化方法的有效性。根據優化后的數據可知，該優化方法具有一定參考價值。

1 經典洗出算法

經典洗出算法由坐標變換環節、濾波環節、傾斜協調環節等組成[8]。其中，坐標變換環節使用旋轉變換矩陣[LS]和歐拉角變換矩陣[TS]將六自由度運動平臺的上平臺動坐標系轉換為下平臺參考靜坐標系。其中旋轉變換矩陣[LS]為：

濾波環節包括：加速度高通濾波通道、加速度低通濾波通道和角速度高通濾波通道[9]。經典洗出算法的加速度高通濾波通道將輸入的加速度信號先經過坐標變換矩陣[LS]，再通過高通濾波器得到瞬時加速度，將瞬時加速度經過積分變換得到平臺位移，該通道濾波器傳遞函數為[10]：

在式（3）中，[abX]、[abhX]表示濾波前后的加速度信號，[ξahx]、[ωahx]為濾波器的阻尼比和截止頻率，[ωx]為一階環節響應頻率，一般取1。

加速度低通濾波通道將輸入信號洗出為持續加速度信號，用來模擬持續加速度。輸入信號先經低通濾波器，再經過傾斜協調，最后經過幅度限制，將其輸出幅值限制在低于人體感知門限內。該通道濾波器傳遞函數為[10]：

2 人體感知模型

人體利用前庭器官感知運動，前庭器官中的耳石和半規管分別用于感知運動中縱向、側向與垂向的比力[11]及角速度變化。人體能夠感受到的比力[fAA]信號是相對加速度，即平移加速度減去重力加速度。

心

3 分段洗出算法

3.1 人體主觀相等點理論

人體前庭器官與運動信號在感知上的相互耦合，以及洗出算法中輸入信號處理的不協調，是影響汽車模擬器逼真度的主要原因[14]。針對洗出算法中對低頻信號與高頻信號處理不協調的問題，運用人體主觀相等點（PSE）理論有利于解決該問題。人體主觀相等點理論指出人體判斷運動模擬逼真與否和駕駛者感受到的平移加速度與傾斜協調產生的加速度之間比率大小有關。當駕駛者感受到的加速度比率過大或過小，都會出現模擬失真現象。圖1為理想加速度比率與加速度關系曲線。

由圖1可以看出，人體感受到的加速度可分為3部分：當加速度0<[a]≤1時，平移加速度占50%以上，此時平移加速度起主要作用，需要增加一個系數提高模擬逼真度;當加速度1<[a]<4時，平移和傾斜加速度共同作用，不需要添加系數;當加速度[a]≥4時，傾斜協調加速度起主要作用，此時也需增加一個系數提高模擬逼真度。

3.2 分段洗出算法

經典洗出算法中濾波器的主要參數為阻尼比和自然頻率，其數值相對固定，因而會影響模擬駕駛逼真度[15]。研究發現，濾波器阻尼比對輸出信號影響較小，自然頻率變化對輸出信號影響較大，因此可以只對濾波器的自然頻率進行調節[16]。

針對經典洗出算法存在的模擬逼真度不足以及濾波器參數固定問題，本文將人體主觀相等點理論以及模糊控制方法運用到經典洗出算法中，提出分段洗出算法。該算法采用人體主觀相等點理論，對輸入的加速度作分段處理，并采用模糊控制方法實時確定濾波器的自然頻率。分段洗出算法具有以下特點：

（1）對輸入的加速度信號進行分段處理，將加速度較低的部分（0<[a]≤1）從信號中分離出來，先經坐標變換，再經高通濾波器濾波，最后加入系數K1進行積分，得到運動平臺中心的位移信號。

[13] YOUNG L R，OMAN C M. Model for vestibular adaptation to horizontal rotation[J]. Aerospace Medicine，1969，40（10）： 1076-1080.

[14] GROEN E，MSV V C，HOSMAN R. Psycho-physical thresholds associated with the simulation of linear acceleration[J]. Arquivos Brasileiros De Cardiologia，2013，39（2）：129-133.

[15] 孫薛鵬，盧穎，閆思齊. 基于改進模糊控制的飛行模擬器洗出算法研究[J]. 機電工程，2017，30（10）：1220-1223.

[16] 王輝，朱道揚，傅孝靖. 飛行模擬器洗出算法優化設計及仿真[J]. 系統仿真學報，2017，29（2）：418-423.

[17] ASADI H，MOHAMED S，NAHAVANDI S. Incorporating human perception with the motion washout filter using fuzzy logic control[J]. ?IEEE Mechatronics Transactions， 2015， 20（6）：3276-3284.

[18] 李士勇. 模糊控制·神經控制和智能控制理論[M]. 哈爾濱：哈爾濱工業大學出版社，1998.

[19] WU J，HE F J. Development and implementation of a washout algorithm for a 6-dof motion platform of flight simulator[J]. International Journal of Research in Engineering and Science，2015，3（7） ： 8-14.

[20] 魏春雨，周曉軍，魏燕定，等. 基于Vortex的6自由度平臺洗出運動仿真[J]. 浙江大學學報（工學版），2012，46（8）：1390-1396.

[21] 董彥良，許彩霞，唐建林，等. 6 自由度平臺的 Washout濾波器設計及試驗研究[J]. 機械工程學報，2010，46（3）：53-58.

（責任編輯：黃 健）