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實際戰(zhàn)場環(huán)境錯綜復(fù)雜，很多隱蔽、動態(tài)的障礙無法通過髙高空手段預(yù)先探測得知，因而對智能體執(zhí)行任務(wù)的安全性產(chǎn)生威脅。針對未知且障礙形態(tài)多樣的戰(zhàn)場環(huán)境，以躲避動、靜障礙，追蹤目標為硏究對象，提岀一種面向未知環(huán)境及動態(tài)障礙的改進人工勢場（ Artificial Potential field，APF）路徑規(guī)劃算法。在該算法中，智能體構(gòu)建了以目標點為中心的引力勢場，以及以障礙物為中心的斥力勢場，在智能體行進路途中感知局部障礙及目標點的運動信息，并且將信息加入勢場函數(shù)的計算中達到動態(tài)避障與追蹤的效果;另一方面，引入距離因子及動態(tài)臨時目標點來消除ΔPF算法常見的無解問題——極小解情況及路徑抖動現(xiàn)象。通過建立不同數(shù)量的隨杌障礙場景，進行多次仿真對比實驗，結(jié)果表明：所提算法能夠在未知環(huán)境中靈活躲避動態(tài)障礙并進行目標點的追蹤，可以有效消除死解及路徑抖動問題。將所提算法與傳統(tǒng)APF算法及添加了動態(tài)避障杌制的文獻匚9所述算法進行對比實驗，結(jié)果表眀所提算法能成功化解兩種對比算法路徑規(guī)劃失敗的情況，順利完成路徑規(guī)劃任務(wù)，且成功率在95%以上。
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