Métodos de planejamento e controle em tempo real para veículos autônomos

A condução autônoma é um sistema complexo e de grande escala, onde o planejamento e o acompanhamento da trajetória dos veículos são tecnologias fundamentais. Este artigo foca principalmente em cenários de estradas estruturadas e no tratamento em tempo real de diversos obstáculos dinâmicos. Com base na ideia de desacoplar velocidade e caminho, o problema de otimização 3D, que inclui informações de tempo-velocidade e tempo-posicionamento, é decomposto em dois problemas 2D. Primeiro, decisões de comportamento do veículo são feitas usando programação dinâmica, seguidas pela otimização para determinar o caminho e a velocidade. Em seguida, projetamos estruturas iterativas SL e ST para lidar com os obstáculos. Depois, comparamos DP-QP com NMPC para validar a eficiência dos algoritmos. Em terceiro lugar, é desenvolvido um controlador preditivo de acompanhamento de trajetória baseado em um modelo de dinâmica de erro com dois graus de liberdade para o acompanhamento de caminho. Um controlador não linear de dinâmica longitudinal é desenvolvido utilizando o método de Gauss pseudospectral para alcançar o acompanhamento de velocidade. Comparado ao controlador preditivo não linear, melhorias foram alcançadas tanto no cálculo da velocidade quanto na precisão do controle. Finalmente, os métodos propostos são validados usando uma plataforma conjunta de simulação composta por PreScan, MATLAB/Simulink e CarSim. Os resultados demonstram que a abordagem proposta pode gerar trajetórias razoáveis e suaves enquanto evita com sucesso os obstáculos. As frequências de execução do planejador e do controlador atendem aos requisitos para a condução autônoma.