A Case Study on Vestibular Sensations in Driving Simulators

Motion platforms have been used in simulators of all types for several decades. Since it is impossible to reproduce the accelerations of a vehicle without limitations through a physically limited system (platform), it is common to use washout filters and motion cueing algorithms (MCA) to select which accelerations are reproduced and which are not. Despite the time that has passed since their development, most of these algorithms still use the classical washout algorithm. In the use of these MCAs, there is always information that is lost and, if that information is important for the purpose of the simulator (the training simulators), the result obtained by the users of that simulator will not be satisfactory. This paper shows a case study where a BMW 325Xi AUT fitted with a sensor, recorded the accelerations produced in all degrees of freedom (DOF) during several runs, and data have been introduced in mathematical simulation software (washout + kinematics + actuator simulation) of a 6DOF motion platform. The input to the system has been qualitatively compared with the output, observing that most of the simulation adequately reflects the input to the system. Still, there are three events where the accelerations are lost. These events are considered by experts to be of vital importance for the outcome of a learning process in the simulator to be adequat

Mejoras en la Generación de Claves Gravito-inerciales en Simuladores de Vehículos no Aéreos

El objetivo fundamental de la realidad virtual (RV) es proporcionar al usuario una sensación completa de pertenencia a un entorno virtual alternativo. Para ello, cualquier aplicación de RV debe estimular, del modo más eficaz posible, todas (o el mayor número de) las claves sensoriales que hacen posible que el usuario sienta como cierta esa pertenencia al mundo virtual alternativo. Aunque existen muchas claves sensoriales y la aportación concreta de cada una de ellas a la percepción global de inmersión y presencia virtual es todavía parcialmente desconocida, la mayoría de aplicaciones de RV suelen centrarse en las claves visuales y sonoras, olvidando, hasta cierto punto, el resto. Las razones de este hecho no son casuales, ya que la generación de claves extra-audiovisuales es técnicamente compleja y en numerosas ocasiones, costosa en términos económicos. Entre las claves extra-audiovisuales más importantes se encuentran las claves gravito-inerciales, relacionadas con la percepción del movimiento y la orientación del cuerpo humano. Este tipo de claves se estimulan habitualmente mediante la construcción de plataformas de movimiento, sobre las que se suele situar al usuario de la simulación. Estas plataformas están dotadas de actuadores que permiten desplazarlas y orientarlas dentro de unos límites. Para el control de los movimientos de la plataforma se diseñan unos algoritmos específicos conocidos habitualmente como algoritmos de generación de claves gravito-inerciales (en inglés Motion Cueing Algorithms - MCA). Aunque este tipo de claves ha sido estudiado e incluido en simuladores desde hace más de 50 años, se ha avanzado menos en este campo que en otros aspectos de la simulación, como la generación de claves audiovisuales. De hecho, cómo simular óptimamente un movimiento ilimitado con un generador de movimiento que debe ceñirse a unos límites físicos, es todavía un problema sin resolver. Hay 3 razones fundamentales para ello. La primera es la naturaleza del problema. Es un problema complejo de optimización con restricciones, cuya solución depende de múltiples factores, entre ellos factores humanos difíciles de medir (y todavía parcialmente desconocidos) relacionados con la percepción del movimiento. La segunda es la falta de un criterio para poder comparar diferentes soluciones. Y la tercera, la multitud de parámetros que se deben ajustar en los distintos algoritmos para poder hacer análisis comparativos relevantes entre ellos. Si uno compara dos de estos algoritmos, y el esfuerzo dedicado a ajustar los parámetros de uno es mucho mayor que el empleado con el otro, la comparación no será relevante. Por otro lado, dado que las primeras aplicaciones comerciales de realidad virtual fueron los simuladores de vuelo, la mayoría de los algoritmos MCA han sido desarrollados y ajustados para vehículos aéreos. Por ello, aunque, estos algoritmos son aplicables a otro tipo de vehículos, no fueron diseñados con ese propósito, por lo que resulta interesante estudiar la aplicación de este tipo de algoritmos a simuladores de vehículos no aéreos, ya que es un campo mucho menos estudiado. El objetivo de esta tesis es mejorar la generación de claves gravito-inerciales en simuladores de vehículos no aéreos. Para conseguirlo, en lugar de proponer nuevos algoritmos de generación de claves gravito-inerciales, se estudiarán nuevas formas de evaluar, de manera objetiva, los algoritmos de generación de claves gravito-inerciales, de forma que se pueda conocer si uno es más apropiado que otro según un determinado criterio. Este criterio objetivo de evaluación se basará en una caracterización previa de la percepción subjetiva de usuarios humanos a la generación de claves gravito-inerciales mediante algoritmos de tipo MCA, de manera que exista una correlación entre el criterio de evaluación y la presencia inducida sobre el usuario por el generador de movimiento. Dado que la evaluación de este tipo de algoritmos puede ser costosa tanto en términos temporales, como económicos, e incluso humanos, además de los citados criterios, se desarrollará un procedimiento de evaluación basado en un simulador de plataforma de movimiento como método para acelerar y simplificar la evaluación y prueba de algoritmos de generación de claves gravito-inerciales. El simulador será una aplicación gráfica en tiempo real, que será validada con dos ejemplos reales de plataforma de 3 y 6 grados de libertad. Finalmente, el criterio de evaluación se empleará para ajustar los parámetros de los algoritmos de generación de claves gravito-inerciales. Al disponer de un criterio objetivo, será más sencillo automatizar el proceso de ajuste de parámetros. Sin embargo, dado que el espacio de parámetros de un algoritmo de este tipo puede llegar a ser muy grande, el problema se convierte en un problema de optimización inabordable desde el punto de vista computacional. Es por ello que desarrollaremos y estudiaremos métodos de búsqueda heurística para la solución del problema. Además, antes de estudiar la evaluación y la asignación de parámetros en algoritmos MCA, se estudiará cómo analizar las necesidades de generación de claves gravito-inerciales en función del tipo de simulador que se desee construir, y cómo aprovechar del mejor modo posible el tipo de plataforma del que se disponga. Ejemplificaremos este análisis mediante el estudio de las necesidades gravito-inerciales de un simulador de bote de rescate y el estudio de una plataforma de 3 grados de libertad

Ocean Solutions, Earth Solutions

What affects the oceans affects terra firma. Ocean Solutions, Earth Solutions gathers the insights of more than 50 ocean and coastal science researchers exploring ocean components and their relationships, patterns, and trends over time and space. The book's 16 chapters feature geographic information system (GIS) best practices and include additional online resources.The book is edited by oceanographer and Esri Chief Scientist Dawn J. Wright and features a foreword by oceanographer David Gallo, director of special projects for the Woods Hole Oceanographic Institution in Massachusetts.Keywords: marine resource management, GIS, mapping, ocean conservation, ocean scienc

Heuristics for solving the parameter tuning problem in motion cueing algorithms.

[ES] Diversos tipos de plataformas robóticas son empleadas habitualmente para la generación de claves gravito-inerciales en simuladores. Además del control de los actuadores, dichas plataformas deben ejecutar complejos algoritmos de control conocidos como algoritmos de washout, que deben ser ajustados para que el movimiento generado sea similar al simulado. El ajuste de dichos algoritmos es complejo por el elevado número de parámetros que poseen. Además, dicho ajuste se ha venido realizando tradicionalmente de modo manual mediante evaluaciones subjetivas. En este trabajo, los autores proponen un método automático de ajuste basado en optimización heurística, métricas objetivas, y simulación de la plataforma robótica para conseguir realizar el ajuste de manera más rápida. Se valida la corrección de las soluciones, y se comparan diversas técnicas de optimización, para concluir que la técnica más apropiada es la de los algoritmos genéticos.[EN] Motion cueing algorithms are commonly used in vehicle simulators to control robotic motion platforms. These algorithms usually have a significant number of parameters that need to be tuned. This process has been traditionally performed in a pilot-inthe-loop subjective manner. The authors propose a simulationbased objective and automatic method using heuristic optimization. Several schemes are proposed, assessed and compared in this paper, showing that a genetic algorithm is the one that suits best this problem.Casas, S.; Portalés, C.; Riera, JV.; Fernández, M. (2017). Heurísticas para el Ajuste de Algoritmos de Control de Plataformas Robóticas de Movimiento en Simuladores. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 14(2):193-204. https://doi.org/10.1016/j.riai.2016.09.011OJS193204142Alba, E., Blum, C., Asasi, P., Leon, C., Gomez, J. A., 2009. Optimization techniques for solving complex problems. New Jersey, NJ, USA, Wiley.Bertsimas, D., Tsitsiklis, J., 1993. Simulated Annealing. Statistical Science 9 (1), 10-15.Casas, S., Alcaraz, J. M., Olanda, R., Coma, I., Fernández, M., 2014. Towards an extensible simulator of real motion platforms. Simulation Modelling Practice and Theory 45 (0), 50-61.Casas, S., Coma, I., Riera, J. V., Fernández, M., 2015. Motion-Cuing Algorithms: Characterization of Users' Perception. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society 57 (1), 144-162.Casas, S., Olanda, R., Fernandez, M., Riera, J. V., 2012. A faster than real-time simulator of motion platforms. CMMSE, Murcia, Spain.Casas, S., Rueda, S., Riera, J. V., Fernández, M., 2012. 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