A determinação de uma trajetória ótima não é uma tarefa simples, uma vez que ela é diretamente dependente dos limites de aceleração suportada por cada veículo. Essa pesquisa aborda um método de otimização baseado em algoritmos genéticos que identifica a trajetória que um carro deve percorrer para completar uma pista pré-definida no menor tempo. Considerando um modelo veicular de Partícula Orientada, o método otimiza os perfis de aceleração que levam o veículo a percorrer a trajetória de menor tempo. Adicionalmente, projeta-se um controlador fuzzy para emular o comportamento de um ser humano na direção do veículo ao longo da trajetória ótima. Para alimentar o controlador, foram testados dois métodos de geração de erro: o Erro Presente da Trajetória e o Erro Futuro da Trajetória (FBTE), que é a medida de posição do carro quanto a sua tendência de movimento. Resultados obtidos com controladores clássicos, como o PDD, são confrontados com os fornecidos pelo controlador fuzzy alimentado pelo procedimento de geração de Erro Futuro de Trajetória (FBTE).