人工勢場法是局部路徑規劃的一種比較常用的方法。
假設：機器人位于山頂前往山下的目標點，借助高度的勢差，避開障礙物，到達目標點
人工勢場包括引力場和斥力場：
其中

• 目標點對物體產生引力，引導物體朝向其運動。
• 障礙物對物體產生斥力，避免物體與之發生碰撞。

物體在路徑上每一點所受的合力等于這一點所有斥力和引力的和。

構建引力場和斥力場：

這里的ε是尺度因子，d表示物體當前狀態與目標的距離。dgoal是二次函數變為圓錐形的閾值。對其求導便得到引力：

斥力場：

η是斥力尺度因子，D代表代表物體和障礙物之間的距離，Q代表每個障礙物的影響半徑。當D大于Q*時，斥力為零，換言之，離開一定的距離，障礙物就對物體沒有斥力影響。
斥力場的梯度便是斥力：

總的勢場：

機器人平移速度由當前位置所受的合力決定。

存在的問題：

當物體離目標點比較遠時，引力將變的特別大，相對較小的斥力在甚至可以忽略的情況下，物體路徑上可能會碰到障礙物

當目標點附近有障礙物時，斥力將非常大，引力相對較小，物體很難到達目標點

在某個點，引力和斥力剛好大小相等，方向想反，則物體容易陷入局部最優解或震蕩

解決方案：
修正引力場函數，加入閾值dgoal，Q,避免由于離目標點太遠導致引力過大
目標點附近有障礙物導致目標不可達的問題，引入一種新的斥力函數
局部最優問題通過加一個隨機擾動，讓物體跳出局部最優值。類似于梯度下降法局部最優值的解決方案
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工势场法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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