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まとめ
自動運転車の意思決定・制御システムは自動運転実現の中核部分です。この記事では、自動運転システムにおける意思決定と制御の基本原理と主な方法、および実用化における課題と展望について詳しく説明します。この記事は、経路計画、行動の意思決定、動作制御などの重要なリンクを分析することにより、自動運転技術の開発のための理論的基礎と実践的なガイダンスを提供することを目的としています。

1 はじめに
インテリジェント交通および自動運転技術の急速な発展に伴い、自動運転車両の意思決定および制御システムが特に重要になってきています。意思決定システムは車両の戦略的および戦術的な決定を担当し、制御システムはこれらの決定を実行し、車両が所定の経路および方法に従うことを保証します。本稿では、自動運転の意思決定・制御システムの設計原理、主要技術、応用事例を体系的に紹介します。

2. 自動運転の意思決定システム

2.1 意思決定レベル
自動運転の意思決定システムは通常、次の 3 つのレベルに分かれています。
- **戦略レイヤー**: ルート計画とナビゲーションを含み、開始点から終了点までの全体的なパスを決定します。
- **戦術レイヤー**: 追い越し、車線変更、障害物の回避など、ローカルな経路計画と意思決定が含まれます。
- **操作レイヤー**: 加速、ブレーキ、ステアリングなどの特定の運転アクションを処理します。

2.2 経路計画

# 2.2.1 グローバルパスの計画
グローバル パス プランニングは、出発点から目的地までの全体的なルート設計を担当します。一般的に使用される方法は次のとおりです。
- **ダイクストラのアルゴリズム**: グラフ理論に基づいた最短経路アルゴリズム。
- **A* アルゴリズム**: ダイクストラ アルゴリズムが改善され、パス検索の効率を向上させるヒューリスティック関数が導入されました。

# 2.2.2 ローカルパスの計画
ローカル パス プランニングはグローバル パスに基づいており、動的調整のためにリアルタイムの環境情報と組み合わせられます。
- **Rapidly Expanding Random Trees (RRT)**: 動的な環境でのパス計画に適しています。
- **ベジェ曲線**: 滑らかなパス曲線を生成するために使用されます。
- **ハイブリッド A* アルゴリズム**: ラスター空間と連続空間を組み合わせた経路計画アルゴリズム。

2.3 行動の意思決定

# 2.3.1 ステートマシン
ステート マシン法では、車両の動作を追従、追い越し、駐車などのいくつかの個別の状態に分割し、状態遷移ルール​​を通じて動作の決定を実装します。

# 2.3.2 ルールに基づく意思決定
事前定義されたルール セットに基づいて、現在の環境とステータスに基づいて決定が行われ、単純なシナリオに適しています。

# 2.3.3 ゲーム理論に基づく意思決定
複数の車両の相互作用と競争を考慮し、複雑な交通シナリオに適したゲーム理論モデルを通じて最適な意思決定が行われます。

#2.3.4 強化学習
環境との相互作用を通じて、動的で複雑な運転環境に適した最適な意思決定戦略を学習します。

3. 自動運転制御システム

3.1 モーションコントロール

# 3.1.1 垂直制御
前後方向の制御には、車両の加速と減速の制御が含まれます。一般的な方法は次のとおりです。
- **PID 制御**: シンプルで効果的な比例・積分・微分コントローラー。
- **モデル予測制御 (MPC)**: 動的モデルに基づいて将来の動作を予測し、制御入力を最適化します。

# 3.1.2 ラテラルコントロール
横方向の制御には、車両のステアリング制御が含まれます。一般的な方法は次のとおりです。
- **Pure Pursuit**: 目標経路点を計算し、ステアリング角度を調整します。
- **横偏差制御**: 横偏差と機首角誤差に基づいて制御します。

3.2 制御戦略
前後方向と横方向の制御を組み合わせ、車両の安定した効率的な走行を実現します。一般的に使用される制御戦略には次のものがあります。
- **階層制御**: 複雑な制御タスクをいくつかのサブタスクに分解し、それらをレイヤーごとに実装します。
- **協調制御**: 安全性、快適性、エネルギー効率などの複数の制御目標を総合的に考慮します。

4. 実用化と課題

4.1 実際の応用
- **都市交通**: 自動運転システムは、歩行者、自転車、その他の車両を含む複雑な都市交通環境に対処する必要があります。
- **高速道路**: 高速道路環境では、自動運転システムは主に車線維持、追従、追い越しに重点を置きます。

4.2 課題
- **認識の不確実性**: センサー データの不確実性とエラーは、意思決定および制御システムに課題をもたらします。
- **動的環境**: 交通環境の動的な変化には、システムにリアルタイムの応答および調整機能が必要です。
- **複数車両のインタラクション**: 他の車両とのインタラクションには、複雑な動作予測と意思決定が必要です。

5。結論
自動運転の意思決定・制御システムは、車両の自動運転を実現するためのキーテクノロジーです。経路計画、行動意思決定、運動制御などのマルチレベルのシステム設計を通じて、自動運転車は複雑な交通環境でも安全かつ安定して走行できます。将来的には、テクノロジーの継続的な進歩とアルゴリズムの最適化により、自動運転の意思決定と制御システムはよりインテリジェントで信頼性の高いものになるでしょう。