《表3 避障算法优缺点对比图》

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《基于人工势场法的AUV避障算法研究综述》

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Song等[51]针对传统人工势场法本身存在的缺陷，除了通过添加速度矢量对势场函数进行修改外，还利用模糊控制算法，根据不同的障碍物环境对斥力势场的影响因素进行实时的调整。这种组合算法的结构简单，容易实现，且寻找最优避障路径效果较好，可以提高机器人躲避障碍物的自适应性和实时性。潘无为等[52]针对多AUV的避碰与避障控制问题，提出了一种将人工势场法与虚拟结构相互结合的多AUV避障控制算法。该算法可以使得多AUV在保持编队阵型的基础上，避免与行进过程中遇到的障碍物以及AUV之间的碰撞。段建民等[15]除了改进人工势场模型之外，还结合遗传算法中的并行搜索方法寻找最优避障路径。该方法能够在复杂的静态和动态环境中实现避障，并找到最佳或接近最佳的避障路径。组合避障算法与传统算法的优缺点对比如表3所示。