纵观人类文明史，人们在不断地学习使用工具的过程中，同时创造出许多强有力的新工具，并通过这些工具来增强、延伸和扩展人们的感官、肢体以及大脑功能，从而深化了人们对世界的认识并加速对世界的改造。例如，意大利科学家伽利略发明了天文望远镜，并首次使用它进行天文观测。这件事在人类科学史上引发了一场革命，深刻影响了科学的发展乃至整个人类社会的进步，最终改变了人们的宇宙观。
模拟就是这样一种帮助人类认识世界的工具，它帮助人们创建一个时域和空域可变的虚拟世界。曾有学者说过，人类与这个世界的关系是：沉浸其中，超越其上，进出自如，交互作用。它以计算机技术为核心，结合相关科学技术，在视、听、触感等方面生成与特定真实环境高度近似的数字化环境。
针对不同的应用需求，虚拟世界中虚拟实体的拟真程度会有所差别。举例来说，对于动画、游戏以及数字电影特效中的虚拟人物，人们更多地关注虚拟人物几何外形的视觉效果，尤其是艺术效果。
那么，在汽车领域，模拟有什么作用呢？
得益于虚拟仿真技术的进步，作为一种安全、经济性好的汽车验证工具，驾驶模拟技术已经在汽车智能技术研发中日益受到重视。今天我们就来看看驾驶模拟技术在汽车智能技术研发中的应用。
汽车驾驶模拟器一般由驾驶仿真系统、运动系统、视景系统、声音模拟系统、运行监控系统、集成信息管理系统和数据传输系统组成。它将真实的驾驶员与虚拟车辆、虚拟场景组成驾驶员在环测试系统，通过逼真地模拟车辆在各种工况下的车辆状态，并通过视觉、体感、触感反馈和声效等方式让驾驶员对被测目标进行主客观性能评估。
运动仿真系统
驾驶模拟舱
视景仿真
虚拟场景仿真
从 20 世纪 70 年代开始，一些汽车厂商和科研机构开始尝试利用驾驶模拟技术辅助开发汽车新技术及研究相关联的驾驶人安全特性，其中最早开发并使用驾驶模拟器的是德国大众汽车公司。
进入 21 世纪后，随着多种汽车智能技术的大量涌现，依靠驾驶模拟技术发展与验证此类技术的工作更是得到各大汽车企业和高等学校的重视，并已在汽车工程领域取得了较好的应用。
使用驾驶模拟器技术替代实车试验的原因是实车试验具有以下劣势：
- 现实交通环境下无法确保车辆和试验人员的安全，尤其是某些技术需在极端工况下完成验证；
- 较难获得可重复的试验用交通场景和交通流；
- 试验周期长、成本高昂。
而驾驶模拟器凭借场地固定、场景可设置、费效低等优势，可以很好地解决以上问题。
伴随着汽车智能技术的发展，研究人员根据试验需求，已经开发出了多种形式的驾驶模拟器。在汽车智能技术研发中，主要应用于汽车主动安全技术、汽车辅助驾驶系统、自动驾驶技术等方面。
在汽车主动安全技术上的应用
汽车主动安全技术作为一种汽车智能技术，在中高端车辆中普及度逐年增高。技术人员已经开发出了多种主动安全技术，涉及汽车安全的方面主要有：汽车电子稳定系统（ESC）、主动转向技术（AFS）、行人避撞系统、盲点警示系统、驾驶员疲劳及分心主动告警系统等。
利用驾驶模拟技术可对相关技术进行主客观评价、验证算法的有效性和系统的实际功效。
同时，结合脑电图EEG、近红外fNIRS、生理仪、眼动仪等生理监测设备，在驾驶员驾驶员意识、疲劳监控及告警方面的验证方面具有重大作用。此类系统的验证需要长时间的有人驾驶试验，而实车试验存在一定的风险，且试验周期长，而使用驾驶模拟装置采集驾驶人数据则可以避免相关问题。
结合脑电图、眼动仪、生理仪的驾驶行为模拟研究
在汽车辅助驾驶系统上的应用
汽车辅助驾驶技术包括纵向辅助系统和横向辅助系统。20 世纪 90 年代该类技术开始在乘用车上逐渐普及，近年研究人员则关注于多种技术在算法上的融合及基于驾驶员操作特点的自适应技术。驾驶模拟器是一种良好的主观评价工具，有助于研究人员根据参试人员的主观评价优化新技术。
2013 年，W.Hajek基于固定底座驾驶模拟器发展了基于驾驶员负荷（包括心理负荷和体力负荷）的自适应巡航技术，实现了真正意义上自适应巡航，研究人员根据决策树算法提取驾驶员的心跳、皮肤电信号以界定驾驶员的工作负荷，识别驾驶员是否处于高驾驶负荷，结果显示驾驶员均倾向于这种新型自适应主动巡航技术。
（https://doi.org/10.1016/j.trf.2013.06.001）
在自动驾驶技术发展中的应用
得益于主动安全技术及辅助驾驶技术的发展，自动驾驶得到了迅猛发展。自动驾驶要求车辆对外界交通须有更好的感知能力，并根据周围环境设定轨迹，然后完成驾驶任务。在自动驾驶中，驾驶模拟主要应用于自动驾驶运动策略研究和自动驾驶人机交互研究。
驾驶模拟技术可通过在场景中加入不同车速的外部车辆及设置逼真的交通环境来提供足够的外界信息，为任务的解决方案提供试验条件。值得一提的是，2017 年 1 月，美国交通部指定了 10 个无人车技术测试试点单位，而其中有 4 个研究机构使用驾驶模拟器作为测试手段 。
美国交通部指定十个自动驾驶试点试验场分布
在自动驾驶人机交互研究方面，目前集中于研究影响驾驶员接管车辆所需时间的因素，包括驾驶人因素及交通因素，为无人车内驾驶员监控系统的发展提供依据，从而引导驾驶员正确接管车辆。
2016 年，德国的 C.Gold 等使用驾驶模拟设备研究了车流密度对接管时间的影响，结果显示车辆密度比驾驶人的视觉活动对接管车辆所需时间的影响更大，车流越大接管时间越长，所以根据与交通智能系统间的通讯得到前方车流信息从而提前提醒驾驶者接管有助于车辆安全，车辆交通智能化的发展也将会推动无人车技术的普及。（https://doi.org/10.1177%2F0018720816634226）
最后，驾驶模拟技术在汽车智能技术研发中的作用已经彰显，并日益得到重视，已成为汽车智能技术研发中的重要工具。在未来的研究中，这项技术在汽车主动安全技术、辅助驾驶技术及无人驾驶技术的发展中还将继续得到重视。
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