论文研究 复杂环境下改进APF的机器人路径规划.pdf

针对移动机器人在有大型障碍物和运动空间相对狭窄的复杂环境中，人工势场法（APF）容易出现反复震荡、路径规划时间较长以及大型障碍物附近避障困难的问题，提出了在结合边缘探测法的APF路径规划基础上，加入自适应动态步长调整算法来克服APF的上述缺陷，实现移动机器人在复杂环境下的平滑路径规划，在确保路径近似最优的同时提高APF算法的收敛速度和路经规划的避障性能。实验结果证明了上述方法的有效性。