Sviluppo di algoritmi di sorpasso per veicoli autonomi da corsa

Autonomous driving field has become of relevant importance in the last decades thanks to the contirbution of several Universities and Companies focusing on accelerating technoogy in this sector. Technology evolution linked to autonomous driving has also been supported by the recent birth of new competitions such as Roborace or Indy Autonomous Challenge, representing an effective test bench useful to drive research in the field. Race scenarios are detected by vehicles, pushed at the boundaries of their performance, thus designing the right context to learn how to address problems related to automated driving and reach high levels of safety. Development of technologies linked to autonomous driving is fundamental in order to evolution related to urban scenarios: testing in a safer environment ensures high safety and avoid injuries. The aim of this thesis is to analyze in detail the dynamics related to overtake manouvers of an autonomous vehicle in a racing context. First, a methodology useful to define a clear trajectory starting from the reference path of the opponent in Carthesian Coordinates is discussed. To follow, an algorithm of performance prediction validated on simulation data is presented: this approach allows to estimate the speed profile followed by an opponent vehicle in different areas of the candidate track, it is of fundamental importance in order to organize the overtake manouver. At the end, a detailed analysis on the planning algorithm of the overtake is carried out: it is responsible of the longitudinal control to apply on the vehicle during the manouver. This algorithm is based on the prediction of the futurte state of the two candidate vehicles in order to determine whether the manouver is safe or not.

La guida autonoma è un campo in continuo sviluppo negli ultimi anni, grazie al contributo di Università e aziende che hanno come obiettivo quello di accelerare l'innovazione tecnologica nel settore. L'evoluzione delle tecnologie legate alla guida autonoma è favorita, inoltre, dalla recente nascita di competizioni come Roborace o la Indy Autonomous Challenge, che rappresentano un efficace banco di prova utile per far avanzare più rapidamente la ricerca in questo settore. Gli scenari di gara sono infatti caratterizzati dal veicoli operanti al limite delle loro performance, pertanto rappresentano il contesto giusto per imparare a gestire le problematiche che caratterizzano il campo della guida autonoma e raggiungere ottimi livelli di sicurezza. Lo sviluppo delle tecnologie legate alla guida autonoma in contesto di gara è fondamentale anche ai fini dell'evoluzione di questo settore in scenari urbani, poiché permette di testare in ambienti più sicuri le innovazioni tecnologiche. In dettaglio, questa tesi analizza le dinamiche relative alla pianificazione della manovra di sorpasso di un veicolo autonomo in uno scenario di gara. In primo luogo, verrà mostrata una metodologia utile a definire in maniera chiara la traiettoria ottima di sorpasso seguita dal veicolo, a partire dalla conoscenza del percorso di riferimento dell'avversario in termini di coordinate cartesiane. A seguire, sarà presentato un algoritmo di predizione delle performance dell'avversario, validato grazie all'utilizzo di dati ricavati in simulazione. Tale approccio permette di stimare il profilo di velocità seguito dal veicolo rivale nelle diverse zone del circuito considerato ed è di fondamentale importanza al fine di pianificare la manovra di sorpasso. Infine, sarà analizzato nel dettaglio l'algoritmo di pianificazione del sorpasso, che determina il controllo longitudinale da applicare al veicolo durante la manovra. Tale algoritmo si basa sulla predizione dello stato futuro dei due veicoli impegnati nel sorpasso, al fine di determinare se la manovra è da ritenersi sicura o meno.