AI模拟驾驶机的结构是一个复杂的系统，通常由硬件和软件两大部分组成，旨在高度还原真实驾驶体验并支持自动驾驶技术的研发与测试。以下是其核心组成及功能：
一、硬件系统
1. 驾驶舱模拟器
运动平台：采用三自由度（俯仰、横滚、垂直升降）或六自由度（增加偏航和平移）的Stewart平台，通过伺服电动缸提供真实的车辆运动反馈（如颠簸、加速感），替代传统液压缸以提升精度和稳定性。
操作部件：包括力反馈方向盘（模拟转向阻力）、实车踏板模块（油门/刹车/离合器）及仪表盘，均采用真实车辆配件以增强沉浸感。
座椅系统：与运动平台联动，集成振动和触觉反馈装置（如安全带拉力模拟）。
2. 显示系统
投影环幕/多屏拼接：通过4K及以上分辨率的显示设备呈现虚拟驾驶环境，部分系统采用三面或全包围投影。
VR头显：作为替代方案，提供完全沉浸式视觉体验，适合个性化训练场景。
3. 传感器与数据采集
操作输入传感器：实时采集方向盘转角、踏板位置等数据，通过数据采集卡传输至主控计算机。
环境模拟传感器：虚拟激光雷达、摄像头等，模拟自动驾驶系统的感知输入。
4. 音频系统
环绕立体声或耳机模拟发动机声、轮胎摩擦等音效，增强真实感。
二、软件系统
1. 仿真引擎
使用CARLA、Prescan或Unity/Unreal等平台构建虚拟交通场景，支持天气变化、突发障碍等复杂条件。
集成车辆动力学模型（如IPG CarMaker）和自动驾驶算法（路径规划、碰撞避免等）。
2. 人机协同逻辑
定义控制权切换规则（如紧急接管、渐进式共享控制），研究驾驶员与系统的交互冲突解决机制。
3. 数据分析模块
记录驾驶员行为（如接管反应时间）及系统干预数据，生成评估报告以优化算法。
三、辅助设备与扩展功能
空调/通风系统：确保长时间使用的舒适性。
生理监测模块：如眼动仪、DMS（驾驶员监控系统），用于研究驾驶员状态。
车联网模拟：支持V2X（车与基础设施/车辆通信）测试，提升自动驾驶协同能力。
四、应用场景
研发验证：测试自动驾驶算法的人机交互逻辑及HMI设计。
驾驶员培训：练习紧急接管操作或适应不同自动化等级功能（如L2-L4）。
政策制定：为责任划分提供实验数据支撑。
AI模拟驾驶机的设计需平衡实时性（如100[2][9][
