《表2 散乱障碍物路径规划仿真参数统计表》

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《基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究》

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传统人工势场法在目标点前面临较多密集障碍物时出现了容易极小问题，从而不能到达终点，如图3（a）所示，并在中途出现了循环轨迹，其合力分析如图4所示。由图4可以看出，机器人在x=8 cm处合力非常小，使得机器人陷入了局部极小问题，以致于机器人不能达到目标点。加入了对数函数及极小值判据的改进算法，能有效避免目标不可达，在局部极小值点时，通过改变斥力Y轴分量大小，有效逃离局部极小值点，顺利到达目标点，如图3（b）所示。改进人工势场-模糊方法能够自适应调节受力大小和方向，路径更加平滑，波动更少，稳定性更强，如图3（c）所示。三种递增式方法的仿真效果对比见表2。