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Resumo
O sistema de tomada de decisão e controle de carros autônomos é a parte central da realização da direção autônoma. Este artigo discute detalhadamente os princípios básicos e principais métodos de tomada de decisão e controle em sistemas de direção autônoma, bem como seus desafios e perspectivas em aplicações práticas. Ao analisar ligações-chave como planeamento de trajetória, tomada de decisão comportamental e controlo de movimento, este artigo pretende fornecer uma base teórica e orientação prática para o desenvolvimento de tecnologia de condução autónoma.

1. Introdução
Com o rápido desenvolvimento do transporte inteligente e da tecnologia de condução autónoma, os sistemas de tomada de decisão e controlo dos veículos autónomos tornaram-se particularmente importantes. O sistema de tomada de decisão é responsável pelas decisões estratégicas e táticas do veículo, enquanto o sistema de controle executa essas decisões e garante que o veículo siga o caminho e a maneira predeterminados. Este artigo apresentará sistematicamente os princípios de design, tecnologias-chave e casos de aplicação de sistemas de tomada de decisão e controle de direção autônoma.

2. Sistema de tomada de decisão de direção autônoma

2.1 Nível de tomada de decisão
Os sistemas de tomada de decisão de direção autônoma são geralmente divididos em três níveis:
- **Camada Estratégica**: Inclui planejamento de rotas e navegação, determinando o caminho geral do ponto inicial ao ponto final.
- **Camada tática**: Envolve planejamento de trajeto local e tomada de decisões, como ultrapassagens, mudanças de faixa e desvio de obstáculos.
- **Camada de Operação**: Lida com ações de direção específicas, como aceleração, frenagem e direção.

2.2 Planejamento de caminho

# 2.2.1 Planejamento de caminho global
O planejamento global do caminho é responsável pelo projeto geral da rota desde o ponto de partida até o destino. Os métodos comumente usados ​​incluem:
- **Algoritmo de Dijkstra**: o algoritmo do caminho mais curto baseado na teoria dos grafos.
- **Algoritmo A***: Algoritmo Dijkstra aprimorado, introduzindo funções heurísticas para melhorar a eficiência da busca de caminho.

# 2.2.2 Planejamento de caminho local
O planejamento do caminho local é baseado no caminho global e combinado com informações ambientais em tempo real para ajuste dinâmico. Os métodos comumente usados ​​são:
- **Árvores aleatórias de expansão rápida (RRT)**: adequadas para planejamento de caminhos em ambientes dinâmicos.
- **Bezier Curve**: usado para gerar curvas de caminho suaves.
- **Algoritmo Híbrido A***: um algoritmo de planejamento de caminho que combina espaço raster e contínuo.

2.3 Tomada de decisão comportamental

#2.3.1 Máquina de estado
O método da máquina de estados divide o comportamento do veículo em vários estados discretos, como seguir, ultrapassar, estacionar, etc., e implementa decisões comportamentais por meio de regras de transição de estado.

# 2.3.2 Tomada de decisão baseada em regras
Com base em conjuntos de regras predefinidos, as decisões são tomadas com base no ambiente e no status atuais, adequadas para cenários simples.

#2.3.3 Tomada de decisão baseada na teoria dos jogos
Considerando a interação e a competição entre vários veículos, a tomada de decisão ideal é feita por meio de modelos de teoria dos jogos, adequados para cenários de tráfego complexos.

# 2.3.4 Aprendizado por Reforço
Aprender estratégias ideais de tomada de decisão através da interação com o ambiente, adequadas para ambientes de condução dinâmicos e complexos.

3. Sistema de controle de direção autônoma

3.1 Controle de movimento

#3.1.1 Controle vertical
O controle longitudinal envolve o controle de aceleração e desaceleração do veículo. Os métodos comuns incluem:
- **Controle PID**: controlador proporcional-integral-derivativo, simples e eficaz.
- **Controle Preditivo de Modelo (MPC)**: Preveja o comportamento futuro com base em modelos dinâmicos e otimize as entradas de controle.

#3.1.2 Controle lateral
O controle lateral envolve o controle de direção do veículo. Os métodos comuns incluem:
- **Pure Pursuit**: Calcule o ponto do caminho alvo e ajuste o ângulo de direção.
- **Controle de Desvio Lateral**: Controle baseado no desvio lateral e erro de ângulo de direção.

3.2 Estratégia de controle
Combina controle longitudinal e lateral para obter uma condução estável e eficiente do veículo. As estratégias de controle comumente usadas incluem:
- **Controle hierárquico**: decomponha tarefas de controle complexas em diversas subtarefas e implemente-as camada por camada.
- **Controle Coordenado**: Consideração abrangente de vários objetivos de controle, como segurança, conforto e eficiência energética.

4. Aplicações práticas e desafios

4.1 Aplicações práticas
- **Tráfego Urbano**: Os sistemas de direção autônoma precisam lidar com ambientes complexos de tráfego urbano, incluindo pedestres, bicicletas e outros veículos.
- **Rodovia**: Em um ambiente de rodovia, o sistema de direção autônoma concentra-se principalmente na manutenção, seguimento e ultrapassagem da faixa.

4.2 Desafios
- **Incerteza de percepção**: Incerteza e erros nos dados dos sensores representam desafios para a tomada de decisões e sistemas de controle.
- **Ambiente dinâmico**: Mudanças dinâmicas no ambiente de tráfego exigem que o sistema tenha capacidade de resposta e ajuste em tempo real.
- **Interação com vários veículos**: a interação com outros veículos requer previsão de comportamento complexo e tomada de decisão.

5. Conclusão
Os sistemas de tomada de decisão e controle de direção autônoma são tecnologias essenciais para a realização da condução autônoma de veículos. Através do design de sistemas multiníveis, como planeamento de caminhos, tomada de decisões comportamentais e controlo de movimento, os veículos autónomos podem conduzir de forma segura e estável em ambientes de tráfego complexos. No futuro, com o avanço contínuo da tecnologia e otimização de algoritmos, os sistemas de tomada de decisão e controle de direção autônoma se tornarão mais inteligentes e confiáveis.