改进人工势场法路径规划，人工势场避障论文集。本人从校园网下载的，总的10篇关于人工势场和改进人工势场法在路径规划，机器人轨迹规划的优秀硕士 博士论文

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首先，本文对国内外现有的主动避撞系统从环境感知层、规划决策层以及控制执行层三个方面进行了分析，指出了现有研究的优缺点，并设计了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法总体方案。 然后，在对车载传感器信息特征分析的基础上，对车辆与前方交通参与者进行了摄动及转向因素加权判定，确保系统能够正确地识别并判断具有高碰撞风险的目标。 接着，设计了 RV 纵向安全距离模型与基于换道时间的横向安全距离模型。 RV 安全距离模型是一种基于道路、车辆特征的分级安全距离模型，能够更加科 学地反映车辆与环境交通参与者的不同级别的碰撞风险。同时，设计了基于不同 质心侧偏角约束下的换道时间的换道安全距离模型，为横向避撞提供了更加合理 高效的判别依据。 之后，在对车辆行驶环境分析的基础上，建立了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法，使用全局规划虚拟引力、智能车辆换道引力、前向交通参与者斥力、侧向交通参与者斥力、交通信号灯斥力、前方传感器检测盲区斥力表征车辆行驶过程中不同约束的影响。利用 Carsim/Simulink 联合仿真验证了算法的有效性与实时性。 最后，为了进一步验证基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法的优越性，进行了主动避撞系统控制器的软硬件设计，并在此基础上进行了实车试验，试验结果表明本文设计的算法峰值减速度减少了 15.7%，制动距离减少了 9%，能够提高智能汽车的舒适性与通行效率。

为解决智能车避障路径规划中采用人工势场法易陷入局部极小值的问题,采用改进的人工势场法进行智能车避障规划方法,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对人工势场法进行改进,解决陷入局部极小值的情况.研究结果表明:改进后的方法大大减小了智能车陷入局部极小值的概率,增加了避障的准确性.研究结论对提高复杂环境中智能车避障路径选择的准确性和实时性有重要意义.

针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷，提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点，并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划。采用人工势场法进行避障规划，当陷入局部最小值时，使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度，自适应地寻找逃离点，对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进，使搜索过程快速跳出局部极小值，当采样点的旋转速度矢量角满足条件时，切换人工势场进行规划。仿真实验表明，TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点，与人工势场结合进行运动规划，能适应环境的变化，控制精度和处理速度得到大大提高。

这是你的关于人工势场法第一份代码，学会它对你的论文和毕业设计有很大帮助啊。

在论坛上搜了一些matlab人工势场法程序，但很多都有一些问题，比如目标不可达，角度计算错误等等。在这些的基础上，我进行了改进，使得能够更好地到达目标点，减少了震荡，但是依旧会出现几次震荡，愿高手继续完善。程序可以用C写出来，做机器人路径规划或者避障的同学，该文档有很高的参考性。

基于Matlab的改进人工势场法路径规划与避障实验验证。