基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究

基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究摘要：无人驾驶技术的快速发展，降低了驾驶员的操作负担，但其复杂的环境感知和动态规划仍是一个挑战。本文提出基于改进人工势场法（Improved Artifici

基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究 摘要： 无人驾驶技术的快速发展，降低了驾驶员的操作负担，但其复杂的 环境感知和动态规划仍是一个挑战。本文提出基于改进人工势场法 Improved Artificial Potential Field （）的无人驾驶动态规划算法。该算法 通过引入交通流量和目标约束，解决了传统势场法中容易出现的局部最 优问题，提高了车辆的行驶效率和可靠性。 关键字：无人驾驶，人工势场法，动态规划，局部最优，交通流 量，目标约束 一、引言 随着无人驾驶技术的不断发展，越来越多的车企与科技公司开始布 局汽车自动驾驶领域。然而，实现无人驾驶的过程中，车辆需要实时感 知周围环境，并据此规划其行驶路径。因此，无人驾驶的环境感知和动 态规划问题仍是需要解决的难题。 人工势场法是一种常见的路径规划算法。该算法通过引入势能场， 计算车辆与障碍物之间的相互作用力，从而规划路径。但是，该方法存 在容易陷入局部最优问题的缺点。为了解决这一问题，本文提出了一种 基于改进人工势场法的无人驾驶动态规划算法。 二、相关工作 APF 早期的人工势场法（原始）通常考虑的是一个单目标的路径规 划问题，例如将车辆从起点移动到终点。然而在现实场景中，车辆行驶 过程中需要考虑多个目标，例如避让障碍物、保证通行效率等。因此， 研究者提出了多目标势场法，该方法通过协调多个目标之间的关系，解 决多目标路径规划问题。然而，该方法仍然存在局部最优问题。 为了解决局部最优问题，一些研究者引入了交通流量约束。例如， LimTraffic Potential Field 等人提出了交通势场法（）。该方法将车辆之