基于分层监测域人工势场法的无人驾驶车辆路径规划

作者：潘玉恒; 陶艺鑫; 鲁维佳; 李国燕; 王丽

来源：计算机集成制造系统, 2022, 1-19.

• 无人驾驶车辆
• 路径规划
• 人工势场法
• 监测域

针对传统人工势场法在路径规划中存在易陷入局部极小值点、障碍物附近目标点不可达以及固定步长下易发生碰撞的问题，提出一种基于分层监测域的自适应人工势场法（Artificial Potential Field Layered Monitoring Domain ， APFLMD）。设计了分层监测域模型，通过建立安全避障范围，实现无人驾驶车辆速度的自适应变化，以提高车辆的避障能力。为避免无人驾驶车辆陷入局部极小值点区域，利用路径点的聚集情况实现局部极小值点的检测。设计了等势圈切线点，并结合二次贝塞尔曲线对路径进行优化，且目标点位于斥力等势圈内部时，提出一种虚拟随机引导策略，以帮助车辆逃离局部极小值点。最后，在斥力场函数中添加距离因子以解决障碍物附近目标点不可达问题。仿真结果表明，在复杂环境下APFLMD算法与对比文献算法相比，分别可降低49.23%的车辆行驶时间、19.4%的路径长度和车辆能耗以及82.12%的路径平滑度。