Condivisione della tecnologia

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Riepilogo
Il sistema decisionale e di controllo delle auto a guida autonoma è la parte centrale della realizzazione della guida autonoma. Questo articolo discute in dettaglio i principi di base e i principali metodi di decisione e controllo nei sistemi di guida autonomi, nonché le sfide e le prospettive nelle applicazioni pratiche. Analizzando i collegamenti chiave come la pianificazione del percorso, il processo decisionale comportamentale e il controllo del movimento, questo articolo mira a fornire una base teorica e una guida pratica per lo sviluppo della tecnologia di guida autonoma.

1. Introduzione
Con il rapido sviluppo della tecnologia dei trasporti intelligenti e della guida autonoma, i sistemi decisionali e di controllo dei veicoli autonomi sono diventati particolarmente importanti. Il sistema decisionale è responsabile delle decisioni strategiche e tattiche del veicolo, mentre il sistema di controllo esegue queste decisioni e garantisce che il veicolo segua il percorso e il modo predeterminati. Questo articolo introdurrà sistematicamente i principi di progettazione, le tecnologie chiave e i casi applicativi dei sistemi decisionali e di controllo della guida autonoma.

2. Sistema decisionale di guida autonoma

2.1 Livello decisionale
I sistemi decisionali di guida autonoma sono solitamente suddivisi in tre livelli:
- **Livello strategico**: inclusa la pianificazione del percorso e la navigazione, determinando il percorso complessivo dal punto di partenza al punto finale.
- **Livello tattico**: coinvolge la pianificazione del percorso locale e il processo decisionale, come il sorpasso, il cambio di corsia e l'evitamento degli ostacoli.
- **Livello operazione**: gestisce azioni di guida specifiche come accelerazione, frenata e sterzata.

2.2 Pianificazione del percorso

# 2.2.1 Pianificazione del percorso globale
La pianificazione del percorso globale è responsabile della progettazione complessiva del percorso dal punto di partenza alla destinazione. I metodi comunemente utilizzati includono:
- **Algoritmo di Dijkstra**: l'algoritmo del cammino minimo basato sulla teoria dei grafi.
- **Algoritmo A***: algoritmo Dijkstra migliorato, introducendo funzioni euristiche per migliorare l'efficienza della ricerca del percorso.

# 2.2.2 Pianificazione dei percorsi locali
La pianificazione del percorso locale si basa sul percorso globale e viene combinata con informazioni ambientali in tempo reale per l'adeguamento dinamico. I metodi comunemente utilizzati sono:
- **Alberi casuali in rapida espansione (RRT)**: adatto per la pianificazione del percorso in ambienti dinamici.
- **Curva di Bezier**: utilizzata per generare curve di percorso uniformi.
- **Algoritmo ibrido A***: un algoritmo di pianificazione del percorso che combina raster e spazio continuo.

2.3 Processo decisionale comportamentale

# 2.3.1 Macchina statale
Il metodo della macchina a stati divide il comportamento del veicolo in diversi stati discreti, come seguire, sorpassare, parcheggiare, ecc., e implementa le decisioni comportamentali attraverso regole di transizione tra stati.

# 2.3.2 Processo decisionale basato su regole
Sulla base di set di regole predefinite, le decisioni vengono prese in base all'ambiente e allo stato attuali, adatti a scenari semplici.

# 2.3.3 Processo decisionale basato sulla teoria dei giochi
Considerando l’interazione e la competizione tra più veicoli, il processo decisionale ottimale viene preso attraverso modelli di teoria dei giochi, adatti a scenari di traffico complessi.

# 2.3.4 Apprendimento per rinforzo
Apprendimento di strategie decisionali ottimali attraverso l'interazione con l'ambiente, adatte ad ambienti di guida dinamici e complessi.

3. Sistema di controllo della guida autonoma

3.1 Controllo del movimento

# 3.1.1 Controllo verticale
Il controllo longitudinale prevede il controllo dell'accelerazione e della decelerazione del veicolo. I metodi comuni includono:
- **Controllo PID**: regolatore proporzionale-integrale-derivativo, semplice ed efficace.
- **Model Predictive Control (MPC)**: prevede il comportamento futuro sulla base di modelli dinamici e ottimizza gli input di controllo.

# 3.1.2 Controllo laterale
Il controllo laterale prevede il controllo dello sterzo del veicolo. I metodi comuni includono:
- **Pure Pursuit**: calcola il punto del percorso target e regola l'angolo di sterzata.
- **Controllo deviazione laterale**: controllo basato sulla deviazione laterale e sull'errore dell'angolo di rotta.

3.2 Strategia di controllo
Combina il controllo longitudinale e laterale per ottenere una guida stabile ed efficiente del veicolo. Le strategie di controllo comunemente utilizzate includono:
- **Controllo gerarchico**: scomponi le complesse attività di controllo in diverse sottoattività e implementale livello per livello.
- **Controllo coordinato**: considerazione completa di molteplici obiettivi di controllo come sicurezza, comfort ed efficienza energetica.

4. Applicazioni pratiche e sfide

4.1 Applicazioni pratiche
- **Traffico urbano**: i sistemi di guida autonoma devono far fronte a complessi ambienti di traffico urbano, inclusi pedoni, biciclette e altri veicoli.
- **Autostrada**: in un ambiente autostradale, il sistema di guida autonoma si concentra principalmente sul mantenimento della corsia, sull'inseguimento e sul sorpasso.

4.2 Sfide
- **Incertezza della percezione**: l'incertezza e gli errori nei dati dei sensori pongono sfide ai sistemi decisionali e di controllo.
- **Ambiente dinamico**: i cambiamenti dinamici nell'ambiente del traffico richiedono che il sistema abbia capacità di risposta e regolazione in tempo reale.
- **Interazione con più veicoli**: l'interazione con altri veicoli richiede una previsione comportamentale e un processo decisionale complessi.

5. conclusione
I sistemi decisionali e di controllo della guida autonoma sono tecnologie chiave per realizzare la guida autonoma dei veicoli. Attraverso la progettazione di sistemi multilivello come la pianificazione del percorso, il processo decisionale comportamentale e il controllo del movimento, i veicoli autonomi possono guidare in modo sicuro e stabile in ambienti di traffico complessi. In futuro, con il continuo progresso della tecnologia e l’ottimizzazione degli algoritmi, i sistemi decisionali e di controllo della guida autonoma diventeranno più intelligenti e affidabili.