【路径规划】改进‌人工势场法路径规划算法路径规划，引入模拟退火算法

摘要

本研究提出了一种改进的人工势场（Artificial Potential Field, APF）法，用于路径规划。传统的人工势场法存在局部最小值问题，导致路径规划受阻。为了解决这一问题，我们引入了模拟退火（Simulated Annealing, SA）算法，通过全局搜索能力来避开局部最小值，提高路径规划的效率和准确性。实验结果表明，该方法能够有效地规划出安全、平滑的路径，为移动机器人在复杂环境中的路径规划提供了有效的解决方案。

理论

1. 人工势场法

人工势场法是一种通过构建吸引力和排斥力的模型来实现路径规划的算法。目标点对机器人产生吸引力，使其向目标点移动，而障碍物产生排斥力，阻止其靠近障碍物。吸引势场和排斥势场的叠加形成总势场，决定机器人的移动方向。

2. 模拟退火算法

模拟退火算法是一种随机优化算法，通过在初始阶段接受较大的扰动来避免局部最小值，并逐渐减小扰动幅度，使得解逐步接近全局最优解。引入模拟退火算法到人工势场法中，使得机器人在陷入局部最小值时能够跳出局部区域，从而找到更优的路径。

3. 改进方法

在人工势场法的基础上，结合模拟退火算法，使得机器人能够在势场引导下实现路径规划，同时在局部最小值附近，通过模拟退火算法实现跳跃，摆脱局部最小值困境