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Resumen
El sistema de control y toma de decisiones de los vehículos autónomos es la parte central de la realización de la conducción autónoma. Este artículo analiza en detalle los principios básicos y los principales métodos de toma de decisiones y control en los sistemas de conducción autónomos, así como los desafíos y perspectivas en aplicaciones prácticas. Al analizar vínculos clave como la planificación de rutas, la toma de decisiones conductuales y el control de movimiento, este artículo tiene como objetivo proporcionar una base teórica y una guía práctica para el desarrollo de la tecnología de conducción autónoma.

1. Introducción
Con el rápido desarrollo del transporte inteligente y la tecnología de conducción autónoma, los sistemas de control y toma de decisiones de los vehículos autónomos se han vuelto particularmente importantes. El sistema de toma de decisiones es responsable de las decisiones estratégicas y tácticas del vehículo, mientras que el sistema de control ejecuta estas decisiones y garantiza que el vehículo siga el camino y la manera predeterminada. Este artículo presentará sistemáticamente los principios de diseño, las tecnologías clave y los casos de aplicación de los sistemas de control y toma de decisiones de conducción autónoma.

2. Sistema de toma de decisiones de conducción autónoma

2.1 Nivel de toma de decisiones
Los sistemas de toma de decisiones de conducción autónoma suelen dividirse en tres niveles:
- **Capa estratégica**: Incluye planificación de rutas y navegación, determinando la ruta general desde el punto de partida hasta el punto final.
- **Capa táctica**: Implica la planificación de rutas locales y la toma de decisiones, como adelantar, cambiar de carril y evitar obstáculos.
- **Capa de operación**: maneja acciones de conducción específicas, como aceleración, frenado y dirección.

2.2 Planificación de rutas

# 2.2.1 Planificación de ruta global
La planificación global de rutas es responsable del diseño general de la ruta desde el punto de partida hasta el destino. Los métodos comúnmente utilizados incluyen:
- **Algoritmo de Dijkstra**: el algoritmo del camino más corto basado en la teoría de grafos.
- Algoritmo **A***: Algoritmo de Dijkstra mejorado, que introduce funciones heurísticas para mejorar la eficiencia de la búsqueda de rutas.

# 2.2.2 Planificación de rutas locales
La planificación de rutas locales se basa en la ruta global y se combina con información ambiental en tiempo real para un ajuste dinámico. Los métodos comúnmente utilizados son:
- **Árboles aleatorios de rápida expansión (RRT)**: adecuados para la planificación de rutas en entornos dinámicos.
- **Curva de Bezier**: se utiliza para generar curvas de trayectoria suaves.
- **Algoritmo híbrido A***: un algoritmo de planificación de rutas que combina ráster y espacio continuo.

2.3 Toma de decisiones conductuales

# 2.3.1 Máquina de estados
El método de la máquina de estados divide el comportamiento del vehículo en varios estados discretos, como seguir, adelantar, estacionar, etc., e implementa decisiones de comportamiento a través de reglas de transición de estados.

# 2.3.2 Toma de decisiones basada en reglas
Según conjuntos de reglas predefinidas, las decisiones se toman en función del entorno y el estado actual, lo que es adecuado para escenarios simples.

# 2.3.3 Toma de decisiones basada en la teoría de juegos
Teniendo en cuenta la interacción y la competencia entre varios vehículos, la toma de decisiones óptima se realiza mediante modelos de teoría de juegos, que son adecuados para escenarios de tráfico complejos.

# 2.3.4 Aprendizaje por refuerzo
Aprender estrategias óptimas de toma de decisiones a través de la interacción con el entorno, adecuadas para entornos de conducción dinámicos y complejos.

3. Sistema de control de conducción autónomo

3.1 Control de movimiento

# 3.1.1 Control vertical
El control longitudinal implica el control de aceleración y desaceleración del vehículo. Los métodos comunes incluyen:
- **Control PID**: controlador proporcional-integral-derivativo, sencillo y eficaz.
- **Control predictivo de modelo (MPC)**: predice el comportamiento futuro basándose en modelos dinámicos y optimiza las entradas de control.

# 3.1.2 Control lateral
El control lateral implica el control de la dirección del vehículo. Los métodos comunes incluyen:
- **Pure Pursuit**: calcula el punto de la ruta objetivo y ajusta el ángulo de dirección.
- **Control de desviación lateral**: Control basado en la desviación lateral y el error del ángulo de rumbo.

3.2 Estrategia de control
Combina control longitudinal y lateral para conseguir una conducción estable y eficiente del vehículo. Las estrategias de control comúnmente utilizadas incluyen:
- **Control jerárquico**: descomponga las tareas de control complejas en varias subtareas e impleméntelas capa por capa.
- **Control Coordinado**: Consideración integral de múltiples objetivos de control como seguridad, confort y eficiencia energética.

4. Aplicaciones prácticas y desafíos

4.1 Aplicaciones prácticas
- **Tráfico urbano**: los sistemas de conducción autónoma deben hacer frente a entornos de tráfico urbano complejos, incluidos peatones, bicicletas y otros vehículos.
- **Autopista**: en un entorno de autopista, el sistema de conducción autónoma se centra principalmente en mantener el carril, seguir y adelantar.

4.2 Desafíos
- **Incertidumbre de la percepción**: La incertidumbre y los errores en los datos de los sensores plantean desafíos para los sistemas de control y toma de decisiones.
- **Entorno dinámico**: Los cambios dinámicos en el entorno del tráfico requieren que el sistema tenga capacidades de respuesta y ajuste en tiempo real.
- **Interacción entre varios vehículos**: la interacción con otros vehículos requiere una predicción de comportamiento y una toma de decisiones complejas.

5. Conclusión
Los sistemas de control y toma de decisiones de conducción autónoma son tecnologías clave para hacer realidad la conducción autónoma de vehículos. A través del diseño de sistemas multinivel, como la planificación de rutas, la toma de decisiones conductuales y el control de movimiento, los vehículos autónomos pueden conducir de forma segura y estable en entornos de tráfico complejos. En el futuro, con el avance continuo de la tecnología y la optimización de los algoritmos, los sistemas de control y toma de decisiones de conducción autónoma serán más inteligentes y confiables.