机械工程学报

作者：张志勇, 姜志昊, 胡林, 黄彩霞

单位：1. 长沙理工大学汽车与机械工程学院 长沙 410114;2. 长沙理工大学智能道路与车路协同湖南省重点实验室 长沙 410114;3. 湖南工程学院机械工程学院 湘潭 411104

关键词：智能汽车,路径规划,人工势场,避障；

基金：国家杰出青年科学基金(52325211),国家自然科学基金(52472399),湖南省科技创新计划(2025RC1052),湖南省普通高等学校科技创新团队(2023CT02),湖南省创新研究群体(2025JJ10006)资助项目。

传统人工势场(Artificial potential field,APF)算法在弯道进行避障路径规划时，存在道路APF未体现车速对安全风险的影响，障碍物APF容易导致规划的路径波动的缺陷。为了弥补这些缺陷，建立改进的交通环境综合APF。针对车辆在高速过弯时可能因偏离车道中心线而发生碰撞的风险，提出根据车速动态调节道路边界约束强度的方法，在Frenet坐标中建立改进道路APF。为准确描述车辆和障碍物相对速度表征的碰撞风险，在分析传统障碍物APF的缺陷基础上，基于向量法定义相对接近系数，建立基于相对接近系数和相对位置关系，同时适应静态和动态障碍物的改进障碍物APF。为验证建立的改进APF性能，在Carsim/Simulink联合仿真环境下进行对比分析。结果表明，所提出的改进道路APF能有效减小车辆高速过弯时偏离车道中心线的程度，显著减小发生道路边界碰撞的风险；改进障碍物APF能根据相对接近系数动态调节分布范围，平滑地规划出避障路径；由上述两个APF构成的交通环境综合APF能更安全地引导车辆在连续弯道上行驶与避障。

来源：2026年第2期

《机械工程学报》期刊编辑部

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