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人工勢場算法是一種模擬物理力場的算法，它的基本思想是將機器人在周圍環(huán)境中的運動，設計成一種抽象的人造引力場中的運動，目標點對移動機器人產生“引力”，障礙物對移動機器人產生“斥力”，最后通過求合力來控制移動機器人的運動。

（1）傳統(tǒng)人工勢場算法原理

無人車在行駛途中最大的人工勢場引力源自目標點，當勢力場為零時，兩者之間距離為零，表示車輛已到達目標點。無人車只有在障礙物勢場范圍內才會受到斥力勢場的影響，在障礙物勢場范圍內，無人車受到的勢場斥力與無人車和障礙物之間的距離成反比。勢力場函數(shù)用于描述運行過程中目標點和障礙物對無人車產生的影響，需要考慮無人車向目標點移動的效率問題來構建專門的函數(shù)衡量勢場的大小。

在構建的虛擬人工勢場中，無人車受到的力是障礙物的斥力和目標點的引力的合力，該合力為矢量，合力的方向決定了無人車的行駛方向。障礙物的數(shù)量可能不止一個，因此無人車可能會受到多個斥力作用，在使用人工勢場算法做路徑規(guī)劃時，要將無人車受到的所有斥力和引力按矢量運算原則相加，在合力的作用下向目標點靠近。

（2）傳統(tǒng)人工勢場算法井下應用存在的問題

人工勢場算法起初主要應用于機器人局部路徑規(guī)劃，隨著無人駕駛技術的發(fā)展才逐漸應用于地面車輛的路徑規(guī)劃中。機器人在使用人工勢場法進行路徑規(guī)劃時很少考慮道路的約束，但是無人車的運動狀態(tài)是時變的，障礙物數(shù)量、形狀和位置也具有不可預知性，導致無人車在構建的虛擬勢場中會出現(xiàn)局部最優(yōu)解和目標不可達問題。當無人車在某個引力與斥力大小相等，方向相反的位置時，無人車受力為零，陷入局部最優(yōu)解。當目標點與障礙物之間的距離較近時，斥力非常大，引力相對較小，導致無人車出現(xiàn)目標不可達。在地面無人駕駛車輛的路徑規(guī)劃過程中，經典的做法是建立車道線勢場，此前也有研究人員將人工勢場算法用于煤礦機器人的路徑規(guī)劃，但是沒有考慮巷道的約束，故難以直接用于無軌膠輪車在井下巷道內的無人駕駛。