国民经济高速发展时代,人们用车增多,交通安全问题随着机动车的数量变多愈发严峻。汽车保有量和需求与日俱增对导致驾驶培训需求迅速增长,同时也提出了更高的要求,传统的驾驶培训行业面临巨大的压力与挑战。同时,传统驾驶培训方式的不足也日渐凸显,例如预订时间困难、驾驶车辆少以及学习时间短等。并且,学员的训练还会受到天气、场地等外在因素的影响,极大地降低了学习效率。此外,这种大规模的培训方式也会消耗更多的燃料,对环境造成严重的污染,同时浪费大量的人力物力。总之,训练效率低、资源消耗大,对环境污染严重等问题突出的传统驾驶培训方式,已经不符合当代的发展理念,亟待寻找新的方式。目前,非沉浸式虚拟现实驾驶培训系统已经被广泛应用到驾驶技能培训以及交通安全教育领域,这种方式用基于驾驶培训具有方便快捷、操作简单等优点,而且还能够以逼真的驾驶场景高度还原真实训练场地,有效提升学员学习驾驶技能的效率与体验,这给汽车驾驶培训行业提供了新的途径。但是,现有面向车辆驾驶培训的非沉浸式虚拟现实系统存在较为明显的缺点。首先,非沉浸式系统用户不能像真实世界一样观察周围的事物,而且容易受到外部环境因素的干扰。其次,这种培训系统在训练时学员得不到教练随车指导,极易出现不当操作,学习效率不高。此外,缺乏教练及时矫正学员的不良驾驶习惯,这势必为以后的道路交通安全埋下极大的隐患。针对以上问题,本课题基于虚拟现实技术,设计开发了一种新的面向车辆驾驶考试的培训系统。本文针对虚拟驾驶培训系统的设计功能,结合当下流行的虚拟现实技术,采用Unity 3D作为开发平台,研发了车辆驾驶模拟培训系统:构建了包括车辆和行人的动态路面的三维场景,结合力反馈方向盘组件、VIVE头盔、头部/手部动作捕捉,实现了驾驶动作与三维场景的自然交互。驾驶训练场景的搭建和渲染都是在Unity 3D开发平台中完成,系统主控车辆的输入信息采用带有力反馈方向盘组件的驾驶模拟器采集方向盘、档位、刹车、油门、离合等数据控制虚拟场景中车辆的行驶状态和驱动相机视角。采用HTC vive作为HMD系统的三维显示设备,结合基于光学的体感交互设备Leap Motion捕捉用户手部动作数据完成用户与虚拟场景的自然交互。最后,为了能够在无教练状态下更好的指导学员学习驾驶技能和交通安全知识,及时纠正学员不恰当的操作行为,提高学习效率,培养良好的驾驶习惯,本文提出了一种基于深度自编码网络和XGBoost驾驶行为决策模型。该模型可以通过收集到的信息进行驾驶行为预测,并将系统预测结果与学员的驾驶行为进行对比,在出现违规操作时系统及给学员反馈信息,帮助学员及时调整驾驶行为,形成良好的驾驶习惯。此外,该系统还可以对学员的操作行为进行风险分析。最后对本文提出的方案进行了验证与分析,结果显示本文提出的基于虚拟现实技术的车辆驾驶考试培训系统具有以下三个优点:1)有效解决了现有虚拟现实驾驶培训系统的非沉浸性问题;2)其驾驶培训辅助系统可以指导学员更好地进行驾驶学习,并且可以培养学员养成一种良好的驾驶习惯;3)可以收集学员驾驶训练过的历史数据对学员的驾驶能力进行评价和分析。