Motion cueing methodology for a virtual reality real time simulator

Flight simulators are essential tools for pilot training and research, as they allow realistic reproduction of aircraft motion without leaving the ground. However, international standards such as those defined by the International Civil Aviation Organization (ICAO) still lack a clear and objective methodology for evaluating and tuning the motion cueing algorithms (MCAs) that generate these motion cues. Today, the tuning process mostly relies on pilot feedback and subjective evaluations, which makes the results extremely dependent on human perception. The main objective of this thesis is to propose and validate an objective, quantitative, and repeatable methodology for tuning the filters of the MCA. The goal is to provide an alternative to subjective pilot testing by defining a clear procedure based on measurable performance indicators. The methodology considers the simulator as a complete end-to-end system, including the MCA, the motion platform dynamics, and the total system delay. This approach was first applied to the short-displacement simulator of the Zurich University of Applied Sciences (ZHAW) and later on to the long-displacement simulator of Politecnico di Milano (POLIMI), allowing a direct comparison between the two systems. The obtained results were first validated offline through detailed analysis of the commanded and recorded motions, and then verified in pilot-in-the-loop simulations to assess the perceived realism of the tuned configuration. The proposed methodology can be considered a step towards a more objective and standardized evaluation of motion cueing performance. This work combines theoretical analysis, experimental verification and simulation testing to provide a practical framework that can be extended to different aircraft platforms and models.

I simulatori di volo rappresentano uno strumento fondamentale per l’addestramento dei piloti e per la ricerca, siccome permettono di riprodurre in modo realistico il movimento del velivolo senza effettivamente lasciare il suolo. Tuttavia, gli standard internazionali definiti dall’Organizzazione Internazionale dell’Aviazione Civile (ICAO) non forniscono ancora una metodologia chiara e oggettiva per la valutazione e la taratura degli algoritmi di motion cueing (MCA) che generano questi movimenti. Attualmente, il processo di tuning si basa principalmente sul feedback dei piloti e su valutazioni soggettive, rendendo i risultati difficili da riprodurre e fortemente dipendenti dalla percezione umana. L’obiettivo principale di questa tesi è di proporre e validare un metodo oggettivo, quantitativo e ripetibile per il tuning dei filtri dell’MCA. Lo scopo è quello di offrire un’alternativa ai test soggettivi eseguiti dai piloti, definendo una procedura che sia chiara e che si basi su indici misurabili di prestazione. La metodologia considera il simulatore come un sistema completo “end-to-end”, che include l’algoritmo MCA, la dinamica della motion platform e il ritardo totale del sistema. Questo approccio è stato inizialmente applicato al simulatore short-displacement della Zurich University of Applied Sciences (ZHAW) e successivamente adattato per il simulatore long-displacement del Politecnico di Milano (POLIMI), ottenendo un confronto diretto tra i due diversi sistemi. I risultati sono stati validati prima offline, analizzando i segnali comandati e quelli registrati, per poi successivamente verificarne l’accuratezza tramite simulazioni pilot-in-the-loop, con l’obiettivo di valutarne il realismo percepito con la configurazione ottimizzata. La metodologia proposta rappresenta un passo avanti verso una procedura di valutazione delle prestazioni dell’algoritmo di motion cueing più oggettiva e più standardizzata. Unendo analisi teorica, validazione sperimentale e confronto tra simulatori, questo lavoro fornisce un framework metodologico pratico che ha il vantaggio di poter essere applicato a diversi simulatori con modelli di differenti velivoli.