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工程科学学报,第
47
卷,第
2
期:364−373,2025
年
2
月
Chinese
Journal
of
Engineering,
Vol.
47,
No.
2:
364−373,
February
2025
/10.13374/j.issn2095-9389.2024.05.05.002;
基于人工势场法的复杂环境下多无人车避障与编队控制
✉
梅艺林,崔立堃,胡雪岩,胡广琦,王
浩
陕西理工大学机械工程学院,汉中
723001
✉通信作者,
E-mail:
cuilikun@
摘
要
针对动态、密集障碍物等复杂环境下多车避障与编队控制存在的容易与障碍物碰撞、编队不稳定等问题,提出一种
基于势场法的多车避障与编队控制方法.
修改引力势场函数使引力大小在距离较大或较小时收敛于某一值,解决前期引力过
大引起的无人车与障碍物碰撞以及目标点不可达问题;采用更平滑的斥力计算公式对斥力势场函数进行优化,解决无人车距
离障碍物过近时斥力过大引起的无人车在障碍物附近徘徊的问题;定义编队稳定力使编队前进过程中保持稳定队形的同时
解决传统人工势场法存在的局部极小值问题;引入动态障碍物速度斥力势场与障碍物数量稀疏区域引力势场使编队在复杂
环境下具有更高的避障与路径规划成功率.
通过仿真实验与传统人工势场法以及改进后的算法进行对比,实验结果表明:本
文方法在复杂环境下能够维持编队稳定性,具有较高的抗干扰能力;相较于传统算法与文献算法在动态障碍物环境下避障成
功率分别提高了35%与10%,在密集动态障碍物环境下分别提高了55%与10%;能够在密集动态障碍物环境下躲避障碍物规
划出合理的路径.
关键词
人工势场;编队控制;避障;动态障碍物;密集障碍物
分类号
TP242.6
Obstacle
avoidance
and
formation
control
of
multiple
unmanned
vehicles
in
complex
environments
based
on
artificial
potential
field
method
MEIYilin,CUILikun✉,HUXueyan,HUGuangqi,WANGHao
School
of
Mechanical
Engineering,
Shaanxi
University
of
Technology,
Hanzhong
723001,
China
✉Corresponding
author,
E-mail:
cuilikun@
ABSTRACT
Addressing
the
increasing
complexity
of
tasks,
single
unmanned
vehicles
have
become
unable
to
meet
actual
operational
requirements,
prompting
a
shift
toward
multivehicle
formation
systems.
However,
in
complex
environments,
issues
such
as
high
collision
rates
and
unstable
formations
in
multivehicle
obstacle
avoidance
and
formation
control
persist.
A
review
of
existing
literature
reveals
that
most
research
focuses
on
static
obstacle
environments,
which
do
not
accurately
reflect
real-world
conditions.
To
tackle
the
issues
of
collision
with
obstacles
and
formation
instability
in
dynamic
and
dense
environments,
a
multivehicle
obstacle
avoidance
and
formation
control
method
based
on
the
potential
field
method
was
proposed.
The
attraction
potential
field
function
was
modified
to
stabilize
the
attraction
force
at
certain
distances,
addre
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