张鹏彬 曾钰培

（中国石油大学（华东）化学工程学院，山东青岛，266580）

0 引言

移动机器人的路径规划是机器人研究领域的一个重要分支，其路径规划的任务是在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始位置到达目标位置的无碰撞路径[1]。目前，移动机器人的路径规划策略主要有两种：一种是未知环境下，基于传感器信息的路径规划；另一种是已知环境信息下的路径规划[2]。

人工势场法是一种常用的解决移动机器人路径规划问题的方法，其计算量较小、实时性高、反应速度快、规划轨迹平滑。但是，人工势场法也存在局部极小点、无法到达目标点等缺点，即在某个点，引力和斥力刚好大小相等且方向想反，物体陷入局部最优解或震荡[3]。即当引力与斥力的合力为零或接近零时，机器人会认为已经到达目标点而停止前进或在一定区域内徘徊，造成机器人永远无法到达目标点，而陷入局部极小点。

针对上述问题，许多学者对算法进行大量改进性研究。文献[4]通过增加虚拟目标点与原目标点共同作用于机器人来帮助机器人摆脱局部极小点，文献[5]基于人工势场法原理，将机器人的人工势场算法分为3层进行设计和轨迹规划，文献[6]利用几何方法重新规划路径使小车摆脱局部极小点，文献[7]提出了一种通过添加附加控制力的方法摆脱局部极小点。

针对传统人工势场算法存在的局部极小点问题，本文提出了一种改进的人工势场法。……