针对智能车路径规划的问题

资 源 简 介

针对智能车路径规划的问题

详 情 说 明

智能车路径规划是实现自动驾驶的关键技术之一，而人工势场法是一种经典的解决方案。这种方法通过模拟物理场中的引力和斥力作用，引导智能车在复杂环境中安全导航。

在传统人工势场法中，目标点对智能车产生引力，引导其不断靠近；障碍物则产生斥力，确保车辆保持安全距离。二者合力决定车辆的移动方向。然而，该方法存在局部极小值问题——当引力和斥力平衡时，车辆可能陷入原地振荡或绕行。

本方案的改进重点在于优化迭代终止条件： 不再单纯依赖与目标点的距离阈值 引入路径收敛性判定，当连续多次迭代的路径变化微小时触发终止 设置最大尝试次数防止无限循环

这种改进有效解决了车辆在复杂障碍环境中的"死循环"问题，使系统能更智能地判断何时放弃当前路径并尝试新策略。实际应用中还需结合传感器实时数据动态更新势场，以适应动态障碍物场景。

人工势场法的优势在于计算效率高、适合实时规划，但开发者需注意参数调优，特别是斥力场强度的设置，过强会导致路径震荡，过弱则可能发生碰撞。进阶优化可考虑结合全局规划算法作为补充。