智能体避障：改进人工势场算法在规避辐射源中的应用

"本文主要探讨了改进人工势场算法在智能体规避辐射源问题中的应用，结合现代电子技术，特别是无人机低空避障算法的进展，提出了新的解决方案。作者郭睿杨、黄向荣、李向阳和徐正华来自南华大学的资源环境与安全工程学院和数理学院。文章指出，随着无人智能设备的普及，避障问题至关重要，特别是在存在高能辐射的环境中，智能设备的安全性尤为关键。" 文章中提到，智能体在执行巡航和探测任务时，由于工作在低空区域，经常会遇到由建筑、树木以及不可见但可穿透的辐射区域构成的障碍。这些障碍对智能体的任务完成构成了挑战。在远程操作和低人工干预的情况下，智能体需要具备自主避障的能力。 作者们对现有的避障算法进行了分析，如人工势场算法，这种算法在过去十年间取得了显著的进步。同时，他们还提到了全局规划算法中的A*算法，通过优化可以有效地解决路径规划问题。智能体通常依赖于各种传感器，如单目或双目摄像头、避障雷达等，来感知环境，这些传感器在主动式环境探测中起着关键作用。 针对辐射环境下的避障，文章提出了一个改进的人工势场算法。该算法利用Python编程语言将任务区域栅格化，并引入辐射剂量变化梯度作为斥力源，以此改进势场算法，使智能体能够更好地规避辐射区域。通过仿真模拟实验，对比了改进算法与传统的A*算法的效果，评估了新算法在降低风险方面的性能。 总体而言，这篇论文提供了智能体在有辐射威胁环境下避障的新思路，结合了现代电子技术和人工智能算法，对于智能体在核能或其他潜在辐射环境中的应用具有重要意义。通过这种方式，可以提高智能设备在复杂和危险环境下的安全性和任务完成能力。