张 鹏，葛中盛， 徐效农， 赵奉奎

(1 南京林业大学 汽车与交通工程学院， 南京 210037； 2 上海汽车集团股份有限公司技术中心, 上海 201804)

0 引 言

近年来，随着智能交通以及人工智能技术的兴起，越来越多的企业与科研机构积极推动无人驾驶领域的发展，避障路径规划算法是自动驾驶汽车的重要组成部分[1]。自动驾驶汽车的路径规划是指在一个有障碍物的环境中，为汽车寻找一条从起始位置到终点位置的最优或次优的运动路径，使汽车在运动过程中能够安全、没有碰撞地避开所有障碍物[2]。学者们对其开展研究，取得了一些研究成果。江明等提出了基于改进蚁群算法的路径规划[3]；于海璁等提出一种基于遗传算法的多模式路径规划算法[4]，此类智能路径规划算法，能够在复杂环境中较好的路径规划。赵晓等提出了改进A*算法，是一种常用于静态路网中求解最短路径的启发式搜索方法，对环境信息反应速度快，鲁棒性好[5]；修彩靖等提出人工势场法，其规划的运动轨迹平滑，易于底层控制、计算量小[6]。虽然上述几类算法在机器人路径规划中被广泛应用，但难以同时满足自动驾驶汽车时效性以及车辆行驶的约束条件。

本文提出一种基于模拟退火法的人工势场法，改进吸引立场函数，有效解决传统人工势场法容易导致目标不可及，陷入局部最小值的问题，能够安全高效避障。

1 人工势场法工作原理

人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法。人工势……