Processi decisionali al limite della dinamica del veicolo: strategie di pianificazione per la guida autonoma in scenari di gara

This thesis explores planning strategies for autonomous racing, focusing on decision-making at the edge of vehicle dynamics. It examines how decision-making impacts vehicle handling under extreme conditions and assesses the acceptability of forecasting errors related to opponents' predicted trajectories and the accuracy of the ego vehicle's own predictions. By integrating trajectory forecasting, drivable area management, and real-time adaptation, the thesis aims to enable optimal decisions even in high-handling scenarios.

Questa tesi esplora strategie di pianificazione per la guida autonoma in contesti competitivi, focalizzandosi sul processo decisionale al limite delle capacità dinamiche del veicolo. In particolare, si analizza come le scelte di pianificazione influenzino la stabilità e il controllo in condizioni estreme di controllabilità del veicolo, e si valuta quanto siano accettabili gli errori di previsione legati alle traiettorie degli avversari e alla predizione del comportamento del veicolo stesso. Integrando la previsione delle traiettorie, la gestione dell’area percorribile e l’adattamento in tempo reale, la tesi propone un framework in grado di generare decisioni ottimali anche in scenari ad alta complessità dinamica, tipici delle competizioni di guida autonoma.