Der MPI CyberMotion Simulator wurde am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik als neuartige Alternative zu konventionellen Bewegungssimulatoren entwickelt. Für den Einsatz in der Grundlagen- und angewandten Forschung wurde das Robotersystem mit einer geschlossenen Kabine einschließlich gekrümmter Projektionsfläche ausgestattet. Die gesamte Konstruktion ist auf einer linearen Schiene mit einem Verfahrweg von nahezu zehn Metern montiert. Die acht Freiheitsgrade des Simulators arbeiten unabhängig voneinander und ermöglichen einen deutlich erweiterten Bewegungsbereich gegenüber klassischen Stewart-Plattformen. Dadurch können Versuchspersonen in Positionen gebracht werden, die mit herkömmlichen Bewegungssystemen nicht erreichbar sind. So lässt sich die geschlossene Kabine beispielsweise oberhalb des vollständig ausgefahrenen Roboterarms positionieren, wodurch unbegrenzte Rotationen um die vertikale Achse und die Untersuchung unterschiedlicher Gierschwellen möglich werden.
In einer weiteren Konfiguration der robotergestützten 6DoF-Bewegungsplattform können Probanden in beliebiger Orientierung – auch über Kopf – in der geschlossenen Kabine oder auf einem Sitz positioniert werden, um den Einfluss der Schwerkraft auf die Wahrnehmung zu untersuchen. Die Kabine verfügt über eine Stereoprojektion sowie Schnittstellen für haptische Force-Feedback-Systeme, wie sie in der Flug- und Fahrsimulation eingesetzt werden. Der MPI CyberMotion Simulator kann sowohl für passive Bewegungen entlang vordefinierter Trajektorien als auch für aktiv gesteuerte Simulationen mit Lenkrad, Pedalen oder weiteren Eingabegeräten programmiert werden. Dadurch lassen sich virtuelle Fahrzeuge wie Pkw, Flugzeuge oder Hubschrauber realitätsnah simulieren.
Der Aufbau kombiniert visuelle, auditive und trägheitsbasierte Reize und ermöglicht gleichzeitig die Erfassung physiologischer Parameter wie Augenbewegungen oder funktioneller Hirnaktivität mittels Nahinfrarotspektroskopie. Dadurch lassen sich Fragestellungen der vestibulären Neurowissenschaft ebenso untersuchen wie Motion-Cueing-Algorithmen zur Weiterentwicklung moderner Bewegungssimulatoren.