智能车避障路径规划：改进人工势场法

"该资源是一篇2014年的自然科学论文，发表在《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》第33卷第9期，主要研究了如何利用改进人工势场法来提升智能车在复杂环境中的避障路径规划效果。作者通过调整势力场范围、改进斥力势函数和动态调整斥力场系数，解决了传统人工势场法可能使智能车陷入局部极小值的问题，从而提高了避障的准确性和路径规划的实时性。" 本文详细探讨了智能车避障路径规划中的一个重要问题，即人工势场法在实际应用中容易导致智能车陷入局部极小值，影响避障效率和路径的最优性。人工势场法是一种常用的方法，它利用引力势和斥力势来模拟环境中的障碍物和目标，引导智能车寻找最优路径。然而，该方法的局限性在于，当斥力势过于强烈或引力势分布不均匀时，智能车可能会被“困”在局部最小值，无法找到全局最优解。 针对这一问题，作者提出了一种改进策略。首先，他们调整了人工势场的范围，使得智能车能够更全面地感知周围环境，减少因视野限制导致的局部极小值问题。其次，他们改进了斥力势函数，优化了智能车对障碍物的响应，使得避开障碍的行为更加灵活和精确。最后，通过动态调整斥力场系数，可以根据实时的环境变化自适应地改变智能车的避障策略，进一步避免陷入局部极小值。 实验结果显示，这些改进显著降低了智能车陷入局部极小值的概率，提高了避障的准确性。这表明改进后的路径规划方法在应对复杂环境时，能更好地选择避障路径，增强了智能车的自主导航能力。此研究对于提升智能车辆在非结构化道路环境中的避障性能和路径规划效率具有重要的理论和实践价值，对于未来智能交通系统的发展具有积极的推动作用。 关键词涉及的主要概念包括非结构化道路、人工势场、智能车、路径规划以及局部极小值，这些是理解论文核心内容的关键。文章分类号和文献标志码则提供了该研究在学术分类和引用方面的信息。这篇论文为智能车避障技术提供了新的解决方案，对于相关领域的研究者和技术开发者具有重要的参考价值。