人工势场法在智能汽车避障路径规划中的应用详解

人工势场法是一种重要的局部路径规划算法，由1986年Khatib首次提出并应用于机器人避障领域，随着自动驾驶技术的发展，这种方法也被广泛用于汽车特别是智能汽车的避障路径规划。该方法的核心思想是通过模拟物理学中的电磁场概念，构建障碍物斥力势场和目标点引力势场。 在人工势场法中，障碍物被视作具有高势能的“山峰”，而目标点则代表低势能的“山谷”。被控对象（如智能汽车）在复合场中移动，斥力场由障碍物位置的负梯度确定，它引导对象远离障碍物，引力场则吸引对象朝向目标点。合力的作用使得对象沿着无碰撞的路径进行运动。 具体来说，算法的数学表示是通过对目标函数求解来实现的。比如，可以设定一个势能函数U(x,y)，其中U表示位置(x,y)处的势能。在排斥力场中，势能随距离障碍物的接近而增加，而在引力场中，势能随接近目标点而减少。目标是找到一个路径，使得对象从当前位置出发，沿着势能下降最快的方向移动，同时避免与障碍物发生碰撞。 算法的实现涉及到梯度计算，即找出势能函数的负梯度方向，这可以用数学公式表示为∇U(x,y)=-F(x,y)，其中F(x,y)就是斥力。通过迭代优化，不断调整对象的位置，直到找到一个满足条件的路径。 朱伟达在其研究中提到的改进型人工势场法可能涉及对传统方法的优化，例如引入权重、动态更新势能函数或者采用更复杂的搜索策略，以提高避障效率和路径的平滑性。 在实际的Matlab程序中，人工势场法会被编码为一系列计算步骤，包括初始化势场、移动更新、检测碰撞、以及路径优化等。这种方法与其他路径规划算法（如Dijkstra、A*、多项式曲线法等）相辅相成，共同构建自动驾驶汽车的路径规划与轨迹跟踪系统。 人工势场法是局部路径规划中实用且直观的一种方法，它结合了物理模型和优化技术，为自动驾驶汽车提供了有效的避障策略。