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通过汽车行业和研究人员的广泛努力，自动驾驶汽车的发展正在迅速发展。采用自主驾驶技术的关键因素之一是运动舒适性和从事诸如阅读，社交和放松之类的非驾驶任务的能力，而不会在旅行时经历运动疾病。因此，为了全部成功，有必要学习如何设计和控制车辆以减轻乘客的运动疾病。本论文旨在调查预测自动车辆运动疾病的方法，以及如何使用基于车辆的解决方案来减轻它，重点是轨迹计划。作为第一步，对现有的运动疾病预测方法进行了审查和评估。评论强调了在自动驾驶汽车设计的早期阶段中精确运动评估的重要性。评估了两种选择的方法（基于ISO 2631的基于ISO 2631的方法），以使用测量的数据和现场测试的主观评估评分来估计疾病的个人运动感受。可以得出结论，可以将这些方法调整为前疾病的感觉，如与体验数据的比较所示。为了继续工作，对自动驾驶汽车的基于车辆动力的缓解方法进行了审查。几种发光中的底盘控制策略，例如主动悬架，后轮转向和扭矩分布，已经揭示了潜在的帮助，以减少疾病的运动。在自动驾驶汽车中疾病的另一种有效方法是使用轨迹计划来调节车速和路径，该计划被选为进一步研究。轨迹规划是作为优化问题构建的，在运动和机动时间之间进行了权衡。通过模拟特定的测试手术中的两个不同的车辆模型来分析轨迹计划算法对减少运动疾病的影响。结果表明，应仔细设计驾驶风格对运动疾病和轨迹计划算法有重大影响，以在旅途时间和运动疾病之间找到良好的平衡。本文中提出的研究有助于发展和减轻自动驾驶汽车运动疾病的方法论，从而实现了确保其整体成功的目标。关键字：运动疾病模型，晕车缓解方法，车辆动力学，trajectory计划，车辆控制，自主驾驶
自主驾驶中的运动疾病
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