Partage de technologie

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Résumé
Le système de prise de décision et de contrôle des voitures autonomes est au cœur de la réalisation de la conduite autonome. Cet article examine en détail les principes de base et les principales méthodes de prise de décision et de contrôle dans les systèmes de conduite autonome, ainsi que les défis et perspectives d'applications pratiques. En analysant des liens clés tels que la planification de parcours, la prise de décision comportementale et le contrôle de mouvement, cet article vise à fournir une base théorique et des conseils pratiques pour le développement de technologies de conduite autonome.

1. Introduction
Avec le développement rapide des technologies de transport intelligent et de conduite autonome, les systèmes de prise de décision et de contrôle des véhicules autonomes sont devenus particulièrement importants. Le système de prise de décision est responsable des décisions stratégiques et tactiques du véhicule, tandis que le système de contrôle exécute ces décisions et garantit que le véhicule suit le chemin et la manière prédéterminés. Cet article présentera systématiquement les principes de conception, les technologies clés et les cas d’application des systèmes de prise de décision et de contrôle de conduite autonome.

2. Système décisionnel de conduite autonome

2.1 Niveau décisionnel
Les systèmes décisionnels en matière de conduite autonome sont généralement divisés en trois niveaux :
- **Couche stratégique** : y compris la planification d'itinéraire et la navigation, déterminant le chemin global du point de départ au point final.
- **Couche tactique** : implique la planification des itinéraires locaux et la prise de décisions, telles que les dépassements, les changements de voie et l'évitement d'obstacles.
- **Couche Opération** : gère les actions de conduite spécifiques telles que l'accélération, le freinage et la direction.

2.2 Planification du chemin

# 2.2.1 Planification du chemin global
La planification globale du trajet est responsable de la conception globale de l'itinéraire, du point de départ à la destination. Les méthodes couramment utilisées comprennent :
- **Algorithme de Dijkstra** : l'algorithme du plus court chemin basé sur la théorie des graphes.
- Algorithme **A*** : algorithme de Dijkstra amélioré, introduisant des fonctions heuristiques pour améliorer l'efficacité de la recherche de chemin.

# 2.2.2 Planification des chemins locaux
La planification du chemin local est basée sur le chemin global et combinée avec des informations environnementales en temps réel pour un ajustement dynamique. Les méthodes couramment utilisées sont :
- **Arbres aléatoires à expansion rapide (RRT)** : adaptés à la planification de chemins dans des environnements dynamiques.
- **Courbe de Bézier** : utilisée pour générer des courbes de chemin lisses.
- **Algorithme hybride A*** : un algorithme de planification de chemin qui combine raster et espace continu.

2.3 Prise de décision comportementale

# 2.3.1 Machine à états
La méthode de la machine à états divise le comportement du véhicule en plusieurs états discrets, tels que le suivi, le dépassement, le stationnement, etc., et met en œuvre des décisions comportementales via des règles de transition d'état.

# 2.3.2 Prise de décision basée sur des règles
Sur la base d'ensembles de règles prédéfinis, les décisions sont prises en fonction de l'environnement et de l'état actuels, adaptés à des scénarios simples.

# 2.3.3 Prise de décision basée sur la théorie des jeux
Compte tenu de l’interaction et de la concurrence entre plusieurs véhicules, la prise de décision optimale est prise au moyen de modèles de théorie des jeux, adaptés aux scénarios de trafic complexes.

# 2.3.4 Apprentissage par renforcement
Apprendre des stratégies de prise de décision optimales grâce à l'interaction avec l'environnement, adaptées aux environnements de conduite dynamiques et complexes.

3. Système de contrôle de conduite autonome

3.1 Contrôle de mouvement

# 3.1.1 Contrôle vertical
Le contrôle longitudinal implique le contrôle de l'accélération et de la décélération du véhicule. Les méthodes courantes comprennent :
- **Contrôle PID** : contrôleur proportionnel-intégral-dérivé, simple et efficace.
- **Contrôle prédictif de modèle (MPC)** : prédisez le comportement futur sur la base de modèles dynamiques et optimisez les entrées de contrôle.

# 3.1.2 Contrôle latéral
Le contrôle latéral implique le contrôle de la direction du véhicule. Les méthodes courantes incluent :
- **Pure Pursuit** : calculez le point de trajectoire cible et ajustez l'angle de braquage.
- **Contrôle de déviation latérale** : Contrôle basé sur la déviation latérale et l'erreur d'angle de cap.

3.2 Stratégie de contrôle
Combine le contrôle longitudinal et latéral pour obtenir une conduite stable et efficace du véhicule. Les stratégies de contrôle couramment utilisées comprennent :
- **Contrôle hiérarchique** : Décomposez les tâches de contrôle complexes en plusieurs sous-tâches et implémentez-les couche par couche.
- **Contrôle coordonné** : Prise en compte globale de multiples objectifs de contrôle tels que la sécurité, le confort et l'efficacité énergétique.

4. Applications pratiques et défis

4.1 Applications pratiques
- **Trafic urbain** : les systèmes de conduite autonome doivent faire face à des environnements de trafic urbain complexes, notamment les piétons, les vélos et autres véhicules.
- **Autoroute** : Dans un environnement routier, le système de conduite autonome se concentre principalement sur le maintien de la voie, le suivi et le dépassement.

4.2 Défis
- **Incertitude de perception** : L'incertitude et les erreurs dans les données des capteurs posent des défis aux systèmes de prise de décision et de contrôle.
- **Environnement dynamique** : les changements dynamiques dans l'environnement de trafic nécessitent que le système dispose de capacités de réponse et d'ajustement en temps réel.
- **Interaction multi-véhicules** : l'interaction avec d'autres véhicules nécessite une prédiction de comportement et une prise de décision complexes.

5. Conclusion
Les systèmes de prise de décision et de contrôle de conduite autonome sont des technologies clés pour réaliser une conduite de véhicule autonome. Grâce à la conception de systèmes à plusieurs niveaux tels que la planification de trajectoires, la prise de décision comportementale et le contrôle de mouvement, les véhicules autonomes peuvent conduire de manière sûre et stable dans des environnements de circulation complexes. À l’avenir, grâce aux progrès continus de la technologie et à l’optimisation des algorithmes, les systèmes de prise de décision et de contrôle de la conduite autonome deviendront plus intelligents et plus fiables.