Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Краткое содержание
Система принятия решений и управления беспилотными автомобилями является основной частью реализации автономного вождения. В данной статье подробно рассмотрены основные принципы и основные методы принятия решений и управления в системах автономного вождения, а также проблемы и перспективы практического применения. Анализируя ключевые связи, такие как планирование пути, принятие поведенческих решений и управление движением, эта статья призвана предоставить теоретическую основу и практическое руководство для разработки технологии автономного вождения.

1. Введение
В условиях быстрого развития интеллектуального транспорта и технологий автономного вождения системы принятия решений и управления автономными транспортными средствами стали особенно важными. Система принятия решений отвечает за стратегические и тактические решения машины, а система управления выполняет эти решения и обеспечивает движение машины по заданному пути и манере. В этой статье будут систематически представлены принципы проектирования, ключевые технологии и примеры применения автономных систем принятия решений и управления вождением.

2. Автономная система принятия решений при вождении.

2.1 Уровень принятия решений
Системы принятия решений автономного вождения обычно делятся на три уровня:
- **Стратегический уровень**: включает планирование маршрута и навигацию, определение общего пути от начальной точки до конечной точки.
- **Тактический уровень**: включает планирование маршрута и принятие решений на местном уровне, например обгон, смену полосы движения и объезд препятствий.
- **Операционный уровень**: обрабатывает определенные действия при вождении, такие как ускорение, торможение и рулевое управление.

2.2 Планирование пути

# 2.2.1 Глобальное планирование пути
Глобальное планирование пути отвечает за общую разработку маршрута от начальной точки до пункта назначения. Обычно используемые методы включают:
- **Алгоритм Дейкстры**: алгоритм кратчайшего пути, основанный на теории графов.
- Алгоритм **A***: улучшен алгоритм Дейкстры, включающий эвристические функции для повышения эффективности поиска пути.

# 2.2.2 Планирование локального пути
Планирование локального пути основано на глобальном пути и сочетается с информацией об окружающей среде в реальном времени для динамической корректировки. Обычно используются следующие методы:
- **Быстро расширяющиеся случайные деревья (RRT)**: подходят для планирования пути в динамических средах.
- **Кривая Безье**: используется для создания плавных кривых траектории.
- **Гибридный алгоритм A***: алгоритм планирования пути, сочетающий в себе растр и непрерывное пространство.

2.3 Поведенческое принятие решений

# 2.3.1 Государственный автомат
Метод конечного автомата делит поведение транспортного средства на несколько дискретных состояний, таких как следование, обгон, парковка и т. д., и реализует поведенческие решения посредством правил перехода состояний.

# 2.3.2 Принятие решений на основе правил
На основе предопределенных наборов правил решения принимаются на основе текущей среды и статуса, что подходит для простых сценариев.

# 2.3.3 Принятие решений на основе теории игр
Учитывая взаимодействие и конкуренцию нескольких транспортных средств, оптимальное принятие решений осуществляется с помощью моделей теории игр, которые подходят для сложных сценариев дорожного движения.

# 2.3.4 Обучение с подкреплением
Изучение оптимальных стратегий принятия решений посредством взаимодействия с окружающей средой, подходящих для динамичных и сложных условий вождения.

3. Автономная система управления движением.

3.1 Управление движением

# 3.1.1 Вертикальное управление
Продольный контроль включает в себя контроль ускорения и замедления транспортного средства. К распространенным методам относятся:
- **ПИД-регулирование**: пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор, простой и эффективный.
- **Управление с прогнозированием модели (MPC)**: прогнозируйте будущее поведение на основе динамических моделей и оптимизируйте управляющие входы.

# 3.1.2 Боковое управление
Поперечное управление включает рулевое управление транспортным средством. К распространенным методам относятся:
- **Чистое преследование**: рассчитайте точку целевого маршрута и отрегулируйте угол поворота.
- **Контроль бокового отклонения**: управление на основе бокового отклонения и ошибки угла курса.

3.2 Стратегия управления
Сочетает продольное и поперечное управление для достижения стабильного и эффективного вождения автомобиля. Обычно используемые стратегии контроля включают в себя:
- **Иерархический контроль**: разбивайте сложные задачи управления на несколько подзадач и реализуйте их слой за слоем.
- **Координированный контроль**: Комплексный учет множества целей управления, таких как безопасность, комфорт и энергоэффективность.

4. Практическое применение и проблемы

4.1 Практическое применение
- **Городское движение**. Автономные системы вождения должны справляться со сложными условиями городского движения, включая пешеходов, велосипедов и других транспортных средств.
- **Шоссе**: на шоссе система автономного вождения в основном фокусируется на удержании полосы движения, следовании за автомобилем и обгоне.

4.2 Проблемы
- **Неопределенность восприятия**. Неопределенность и ошибки в данных датчиков создают проблемы для систем принятия решений и контроля.
- **Динамическая среда**: динамические изменения в дорожной среде требуют от системы возможности реагирования и корректировки в реальном времени.
- **Взаимодействие нескольких транспортных средств**: Взаимодействие с другими транспортными средствами требует сложного прогнозирования поведения и принятия решений.

5. Вывод
Системы принятия решений и контроля автономного вождения являются ключевыми технологиями для реализации автономного вождения транспортных средств. Благодаря многоуровневой конструкции системы, такой как планирование маршрута, принятие поведенческих решений и контроль движения, автономные транспортные средства могут безопасно и стабильно двигаться в сложных дорожных условиях. В будущем, благодаря постоянному развитию технологий и оптимизации алгоритмов, автономные системы принятия решений и управления вождением станут более интеллектуальными и надежными.