汽车模拟器是模拟驾驶的重要设备，其接收汽车加速度、角速度等信号，经过坐标变换、滤波及补偿等方法，将信号输入到六自由度运动平台，运动平台作出相应动作，令使用者获得身临其境的感受。由于六自由度运动平台运动空间有限，接收的信号完成一次相应动作之后，运动平台需要以低于人类感知的动作回到平衡位置，为下次运动作准备。因此，汽车模拟器模拟的逼真与否将严重影响使用者体验。

　　为了给使用者提供更加真实的驾驶体验，需要采用洗出算法。经典洗出算法具有结构简单、运算速度快及参数调节方便等特点，因而得到了广泛应用。虽然经典洗出算法已得到广泛应用，但其存在模拟逼真度不高以及滤波器参数固定的问题，严重影响了使用者体验。针对这些问题，对输入的加速度进行划分，采用参数补偿方法提高模拟逼真度。同时采用模糊控制方法，实时选择滤波器的自然频率，以解决经典洗出算法中参数固定的缺点。因此，在经典洗出算法的基础上，陆续研发出自适应洗出算法、最优洗出算法、基于模拟预测控制的洗出算法。对此，南京全控将为您比较下这几个算法的优缺点：

　　经典洗出算法：优点是算法简单，计算速度快，有经验可循;缺点是参数固定，空间利用率低;

　　自适应洗出算法：优点是在极限位置比经典书法有更好的适应;缺点是运动量大，逼真度提高不大;

　　最优洗出算法：优点是利用最优控制理论使模拟效果达到最优;缺点是算法参数固定，不考虑约束;

　　基于模拟预测控制的洗出算法：优点是可跟踪实际加速度及角速度，并形成考虑约束的最优控制;缺点是算法复杂，循环次数多，所需计算空间大。

　　以上是各类洗出算法的优缺点分析，需要根据自己的实际需求选择合适的洗出算法进行模拟，如果您对这方面不了解，也可以咨询我们为您选择最佳解决方案。