改进人工势场法在智能车避障路径规划中的应用

"利用改进人工势场法的智能车避障路径规划" 在智能车领域，路径规划是一项关键的技术，尤其在复杂环境中避障路径规划更是挑战重重。传统的基于人工势场法(Artificial Potential Field, APF)的路径规划方法虽然有效，但存在容易陷入局部极小值的缺陷，这可能导致智能车无法找到最优或次优的避障路径。针对这一问题，本文提出了采用改进的人工势场法来优化智能车的避障路径规划。 人工势场法是将目标点和障碍物分别视为引力场和斥力场，智能车在这些力的作用下寻找路径。引力场引导车辆向目标点移动，而斥力场则使车辆避开障碍物。然而，原始的APF算法中，由于斥力场过于强烈，车辆可能在障碍附近受阻，从而陷入局部极小值，无法达到目标。 王凯、宋星秀和张一闻的研究中，他们对APF进行了三方面的改进： 1. 调整势力场范围：通过调整引力场和斥力场的范围，使得引力场更侧重于远距离引导，斥力场更专注于近距离避障。这样可以减少在障碍边缘附近受阻的可能性，帮助车辆更好地跳出局部极小值。 2. 改进斥力势函数：原有的斥力势函数可能导致车辆在靠近障碍时受到过大的反作用力。通过优化函数形式，可以使得车辆在接近障碍时的反作用力更加平滑，有助于避免突然的转向，从而降低陷入局部极小值的风险。 3. 动态调整斥力场系数：引入动态系数调整机制，根据车辆与障碍物的距离以及相对速度动态改变斥力场的强度。这种方法使得车辆在不同情况下的避障反应更为灵活，提高了路径规划的适应性。 实验证明，这些改进显著降低了智能车陷入局部极小值的概率，增强了避障的准确性。这意味着在复杂环境中，智能车能够更有效地规划出安全、快速的避障路径，这对于提升自动驾驶车辆的性能具有重要意义。此外，这种方法对于路径规划的实时性也有所增强，因为动态调整的机制允许车辆更快地响应环境变化。 总结来说，该研究提出的改进人工势场法为智能车避障路径规划提供了一种有效的新思路，通过优化算法设计，提高了路径规划的全局优化能力和实时响应能力，对于推动智能车技术的发展具有积极的促进作用。其研究成果不仅适用于智能车，还对其他需要避障路径规划的自主移动系统，如无人机、机器人等，都有借鉴价值。