Technologieaustausch

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Zusammenfassung
Das Entscheidungs- und Kontrollsystem selbstfahrender Autos ist der Kernbestandteil der Verwirklichung autonomen Fahrens. In diesem Artikel werden die Grundprinzipien und Hauptmethoden der Entscheidungsfindung und Steuerung in autonomen Fahrsystemen sowie deren Herausforderungen und Perspektiven in der praktischen Anwendung ausführlich erörtert. Durch die Analyse wichtiger Zusammenhänge wie Pfadplanung, Verhaltensentscheidung und Bewegungssteuerung soll dieser Artikel eine theoretische Grundlage und praktische Anleitung für die Entwicklung autonomer Fahrtechnologie bieten.

1. Einleitung
Mit der rasanten Entwicklung der intelligenten Transport- und autonomen Fahrtechnologie sind die Entscheidungs- und Steuerungssysteme autonomer Fahrzeuge besonders wichtig geworden. Das Entscheidungssystem ist für die strategischen und taktischen Entscheidungen des Fahrzeugs verantwortlich, während das Steuerungssystem diese Entscheidungen ausführt und sicherstellt, dass das Fahrzeug dem vorgegebenen Weg und der vorgegebenen Weise folgt. In diesem Artikel werden die Entwurfsprinzipien, Schlüsseltechnologien und Anwendungsfälle autonomer Fahrentscheidungs- und Steuerungssysteme systematisch vorgestellt.

2. Entscheidungssystem für autonomes Fahren

2.1 Entscheidungsebene
Entscheidungssysteme für autonomes Fahren werden üblicherweise in drei Ebenen unterteilt:
- **Strategische Ebene**: Einschließlich Routenplanung und Navigation, Bestimmung des Gesamtpfads vom Startpunkt bis zum Endpunkt.
- **Taktische Ebene**: Beinhaltet lokale Pfadplanung und Entscheidungsfindung, wie Überholen, Spurwechsel und Hindernisvermeidung.
- **Operationsschicht**: Verwaltet bestimmte Fahraktionen wie Beschleunigung, Bremsen und Lenken.

2.2 Wegplanung

# 2.2.1 Globale Pfadplanung
Die globale Pfadplanung ist für die gesamte Routengestaltung vom Startpunkt bis zum Ziel verantwortlich. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören:
- **Dijkstra-Algorithmus**: der auf der Graphentheorie basierende Algorithmus für den kürzesten Weg.
- **A*-Algorithmus**: Verbesserter Dijkstra-Algorithmus, der heuristische Funktionen einführt, um die Effizienz der Pfadsuche zu verbessern.

# 2.2.2 Lokale Pfadplanung
Die lokale Pfadplanung basiert auf dem globalen Pfad und wird zur dynamischen Anpassung mit Echtzeit-Umgebungsinformationen kombiniert.
- **Rapidly Expanding Random Trees (RRT)**: Geeignet für die Pfadplanung in dynamischen Umgebungen.
- **Bezier-Kurve**: wird zum Erzeugen glatter Pfadkurven verwendet.
- **Hybrid A*-Algorithmus**: Ein Pfadplanungsalgorithmus, der Raster und kontinuierlichen Raum kombiniert.

2.3 Verhaltensbasierte Entscheidungsfindung

# 2.3.1 Zustandsmaschine
Die State-Machine-Methode unterteilt das Verhalten des Fahrzeugs in mehrere diskrete Zustände, wie z. B. Folgen, Überholen, Parken usw., und implementiert Verhaltensentscheidungen durch Zustandsübergangsregeln.

# 2.3.2 Regelbasierte Entscheidungsfindung
Basierend auf vordefinierten Regelsätzen werden Entscheidungen basierend auf der aktuellen Umgebung und dem aktuellen Status getroffen, geeignet für einfache Szenarien.

# 2.3.3 Entscheidungsfindung basierend auf der Spieltheorie
Unter Berücksichtigung der Interaktion und des Wettbewerbs mehrerer Fahrzeuge wird eine optimale Entscheidungsfindung durch spieltheoretische Modelle getroffen, die für komplexe Verkehrsszenarien geeignet sind.

# 2.3.4 Verstärkungslernen
Erlernen optimaler Entscheidungsstrategien durch Interaktion mit der Umwelt, geeignet für dynamische und komplexe Fahrumgebungen.

3. Autonomes Fahrsteuerungssystem

3.1 Bewegungssteuerung

# 3.1.1 Vertikale Kontrolle
Die Längssteuerung umfasst die Steuerung der Fahrzeugbeschleunigung und -verzögerung.
- **PID-Steuerung**: Proportional-Integral-Differential-Regler, einfach und effektiv.
- **Model Predictive Control (MPC)**: Prognostizieren Sie zukünftiges Verhalten basierend auf dynamischen Modellen und optimieren Sie Steuereingaben.

# 3.1.2 Seitliche Kontrolle
Zur seitlichen Kontrolle gehört die Lenkkontrolle des Fahrzeugs.
- **Pure Pursuit**: Berechnen Sie den Zielpfadpunkt und passen Sie den Lenkwinkel an.
- **Lateral Deviation Control**: Steuerung basierend auf lateraler Abweichung und Kurswinkelfehler.

3.2 Kontrollstrategie
Kombiniert Längs- und Quersteuerung, um ein stabiles und effizientes Fahren des Fahrzeugs zu gewährleisten. Zu den häufig verwendeten Kontrollstrategien gehören:
- **Hierarchische Steuerung**: Komplexe Steuerungsaufgaben in mehrere Teilaufgaben zerlegen und schichtweise umsetzen.
- **Koordinierte Steuerung**: Umfassende Berücksichtigung mehrerer Steuerungsziele wie Sicherheit, Komfort und Energieeffizienz.

4. Praktische Anwendungen und Herausforderungen

4.1 Praktische Anwendungen
- **Stadtverkehr**: Autonome Fahrsysteme müssen mit komplexen städtischen Verkehrsumgebungen, einschließlich Fußgängern, Fahrrädern und anderen Fahrzeugen, zurechtkommen.
- **Autobahn**: In einer Autobahnumgebung konzentriert sich das autonome Fahrsystem hauptsächlich auf Spurhaltung, Verfolgung und Überholen.

4.2 Herausforderungen
- **Wahrnehmungsunsicherheit**: Unsicherheit und Fehler in Sensordaten stellen Entscheidungs- und Kontrollsysteme vor Herausforderungen.
- **Dynamische Umgebung**: Dynamische Änderungen in der Verkehrsumgebung erfordern, dass das System über Echtzeit-Reaktions- und Anpassungsfähigkeiten verfügt.
- **Interaktion mit mehreren Fahrzeugen**: Die Interaktion mit anderen Fahrzeugen erfordert komplexe Verhaltensvorhersagen und Entscheidungsfindung.

5. Schlussfolgerung
Entscheidungs- und Steuerungssysteme für autonomes Fahren sind Schlüsseltechnologien für die Realisierung autonomen Fahrzeugfahrens. Durch mehrstufiges Systemdesign wie Pfadplanung, Verhaltensentscheidung und Bewegungssteuerung können autonome Fahrzeuge in komplexen Verkehrsumgebungen sicher und stabil fahren. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung der Technologie und die Optimierung von Algorithmen werden Entscheidungs- und Steuerungssysteme für autonomes Fahren in Zukunft intelligenter und zuverlässiger.