【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 機(jī)器人就能夠?qū)崿F(xiàn)自主導(dǎo)航。通過(guò)對(duì)各種算法的分析和比較，本文選擇重點(diǎn)研究利用遺傳算法和人工勢(shì)場(chǎng)法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃。 作為現(xiàn)實(shí)環(huán)境中駐留的智能體，機(jī)器人與外界環(huán)境交互需要解決基本的三個(gè)問(wèn)題：我在哪里?應(yīng)該去哪里?如何到達(dá)那里?對(duì)于此類問(wèn)題的研究稱為導(dǎo)航技術(shù)，而最后一個(gè)問(wèn)題涉及機(jī)器人的路徑規(guī)劃，它是導(dǎo)航研究的一個(gè)重要環(huán)節(jié)和課題。所謂路徑規(guī)劃，可以描述為在有障礙物的工作環(huán)境中，如何為機(jī)器人尋找一條從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)或次優(yōu)路徑，使機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中能安全、無(wú)碰撞地繞過(guò)所有的障礙物，到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。路徑的性能指標(biāo)有距離、時(shí)間、能量、安全等。與單機(jī)器人相比，多機(jī)器人的路徑規(guī)劃不僅要求每一個(gè)機(jī)器人各自尋找一條上述的路徑，還要求機(jī)器人沿該路徑行走時(shí)避免與其它機(jī)器人發(fā)生碰撞，從而對(duì)機(jī)器人之間路徑的規(guī)劃和協(xié)凋提出了更高的要求。因此，多機(jī)器人路徑規(guī)劃具有如下特點(diǎn)：復(fù)雜性：動(dòng)態(tài)時(shí)變環(huán)境下的規(guī)劃非常復(fù)雜且計(jì)算量龐大；隨機(jī)性：復(fù)雜環(huán)境下的不確定因素使得環(huán)境充滿隨機(jī)性；多約束：機(jī)器人存在形狀、速度、加速度等約束；多目標(biāo)：多個(gè)機(jī)器人均需路徑最短、安全無(wú)碰，在同一環(huán)境下會(huì)產(chǎn)生沖突。根據(jù)機(jī)器人對(duì)環(huán)境信息了解的程度不同，路徑規(guī)劃可分為兩種類型：(1)環(huán)境信息己知的離線全局路徑規(guī)劃；(2)環(huán)境信息全部未知或部分未知，通過(guò)傳感器對(duì)機(jī)器人的工作環(huán)境進(jìn)行探測(cè)，以獲取障礙物位置、形狀和尺寸等信息的在線局部路徑規(guī)劃。目前，關(guān)于環(huán)境信息完全已知的全局路徑規(guī)劃方法比較多，由于是離線靜態(tài)規(guī)劃方法，通?？梢缘玫阶顑?yōu)路徑。這類方法主要有：可視圖法、自由空間法以及柵格法等。但當(dāng)機(jī)器人在環(huán)境信息完全未知或局部未知的環(huán)境下工作時(shí)，就無(wú)法使用這些離線方法了。因此，需要使用基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃方法。這類方法通常有：人工勢(shì)場(chǎng)法、VFII、D宰法等。局部路徑規(guī)劃利用傳感器提供的環(huán)境信息來(lái)進(jìn)行規(guī)劃，常用的傳感器包括有聲吶、超聲波傳感器、激光測(cè)距儀和視覺傳感器等。路經(jīng)規(guī)劃是機(jī)器人完成任務(wù)的安全保障，也是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵技術(shù)，是機(jī)器人智能化程度的重要標(biāo)志。在當(dāng)前機(jī)器人硬件系統(tǒng)精度短期內(nèi)無(wú)法提高的情況下，對(duì)于路徑規(guī)劃算法的研究顯得尤為重要。3 多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 多機(jī)器人群體體系結(jié)構(gòu)群體體系結(jié)構(gòu)一般分為集中式（Centralized）和分散式（Decentralized）兩種，而分散式結(jié)構(gòu)又可進(jìn)一步分為分層式（Hierarchical）和分布式（Distributed）兩種（）。群體體系結(jié)構(gòu)的選擇受機(jī)器人本身、任務(wù)、工作環(huán)境的狀況等諸多因素影響，因此應(yīng)當(dāng)綜合分析這些因素，確定系統(tǒng)的規(guī)模及系統(tǒng)機(jī)器人間恰當(dāng)?shù)南嗷リP(guān)系，從而選擇合適的結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮其優(yōu)越性。多機(jī)器人協(xié)作的體系結(jié)構(gòu)可以歸結(jié)為兩個(gè)問(wèn)題：由誰(shuí)來(lái)做出決策并協(xié)調(diào)大家；用什么方法來(lái)做決策，得到每個(gè)機(jī)器人每個(gè)運(yùn)動(dòng)周期的指令。 (a)集中式結(jié)構(gòu) (b)分層式結(jié)構(gòu) (c)分布式結(jié)構(gòu) 多機(jī)器人群體體系結(jié)構(gòu)圖(1) 集中式結(jié)構(gòu)(a)所示，它有一個(gè)主控機(jī)器人，主控機(jī)器人運(yùn)行各種規(guī)劃算法，對(duì)其控制下的機(jī)器人進(jìn)行任務(wù)分配、相互調(diào)度和動(dòng)作選擇。在這種體系結(jié)構(gòu)中，受控機(jī)器人之間不存在通訊，本身只是一個(gè)執(zhí)行體，沒有自己選擇動(dòng)作和進(jìn)行相互協(xié)調(diào)的能力。集中式結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是理論背景清晰，實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為直觀。它的缺點(diǎn)在于容錯(cuò)性、適應(yīng)性和靈活性差，對(duì)主控機(jī)器人的要求高，當(dāng)某一個(gè)機(jī)器人出現(xiàn)問(wèn)題，特別是主控機(jī)器人出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的癱瘓。(2) 分布式結(jié)構(gòu)(c)所示，這種結(jié)構(gòu)不存在主控機(jī)器人，各機(jī)器人之間是平等的，均能通過(guò)通訊進(jìn)行交流、自主地進(jìn)行決策。相對(duì)于集中式結(jié)構(gòu)，分布式結(jié)構(gòu)具有故障冗余、并行運(yùn)行和可伸縮性等諸多優(yōu)點(diǎn)。但是這種系統(tǒng)的整體性以及協(xié)調(diào)性較差，容易雜亂無(wú)章，當(dāng)各個(gè)機(jī)器人過(guò)分強(qiáng)調(diào)自己任務(wù)的重要性時(shí)，將會(huì)過(guò)多地占用系統(tǒng)資源，使得整個(gè)系統(tǒng)的效率低下。(3) 分層式結(jié)構(gòu)(b)所示，它是介于集中式結(jié)構(gòu)和分布式結(jié)構(gòu)之間的一種結(jié)構(gòu)，是一種混合型結(jié)構(gòu)。分層式結(jié)構(gòu)有一個(gè)主控機(jī)器人，同時(shí)受控機(jī)器人之間也存在著通訊。主控機(jī)器人在掌握全局信息及同受控機(jī)器人交流的基礎(chǔ)上對(duì)任務(wù)進(jìn)行分配，同時(shí)協(xié)調(diào)任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)的沖突等問(wèn)題，但不具體地控制受控機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。各受控機(jī)器人掌握著局部環(huán)境信息及所需要的系統(tǒng)信息，執(zhí)行任務(wù)時(shí)結(jié)合著主控機(jī)器人的命令及周圍環(huán)境情況自主進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。 典型的機(jī)器人個(gè)體體系結(jié)構(gòu) 機(jī)器人個(gè)體控制體系結(jié)構(gòu)是指機(jī)器人系統(tǒng)內(nèi)部硬件和軟件的組成結(jié)構(gòu)、功能分配、管理方式，是確定一個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)的智能結(jié)構(gòu)和邏輯上的計(jì)算結(jié)構(gòu)。多機(jī)器人控制系統(tǒng)(MRCS：Multirobot Cooperative System)由多個(gè)機(jī)器人組成，機(jī)器人控制系統(tǒng)是機(jī)器人的核心部分，同時(shí)也決定了MRCS中機(jī)器人的協(xié)作能力。機(jī)器人本身需要具有自主性，對(duì)環(huán)境的交互性、協(xié)作性、可通訊性，以及自適應(yīng)性、實(shí)時(shí)性等特性?？梢哉f(shuō)系統(tǒng)性能直接取決于個(gè)體機(jī)器人性能的好壞。個(gè)體機(jī)器人的控制結(jié)構(gòu)不同，其采用的控制方法也各不相同。移動(dòng)機(jī)器人從誕生到發(fā)展至今，出現(xiàn)的頗具特色的個(gè)體控制結(jié)構(gòu)有慎思式結(jié)構(gòu)、反應(yīng)式、分層遞階式、以及混合式結(jié)構(gòu)。 慎思式結(jié)構(gòu)慎思式結(jié)構(gòu)，又稱為傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)，是通過(guò)傳感系統(tǒng)獲得的描述環(huán)境的符號(hào)信息，建立環(huán)境模型，然后結(jié)合要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，進(jìn)行規(guī)劃任務(wù)，再由執(zhí)行機(jī)構(gòu)來(lái)控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)體機(jī)器人對(duì)環(huán)境的響應(yīng)。慎思式體系結(jié)構(gòu)是一種縱向結(jié)構(gòu)，它遵循一條從感知、建模、規(guī)劃、任務(wù)執(zhí)行到電機(jī)控制的串行控制路線，典型的結(jié)構(gòu)是智能機(jī)器人Shakey。慎思式結(jié)構(gòu)適合已知環(huán)境下的任務(wù)明確、目標(biāo)給定的系統(tǒng)，其控制過(guò)程都預(yù)先規(guī)定，是一個(gè)顯式的符號(hào)模型，系統(tǒng)的智能在于規(guī)劃者或程序員，而不是執(zhí)行任務(wù)的系統(tǒng)。慎思式結(jié)構(gòu)的缺點(diǎn)很明顯：(1)體積大。機(jī)器人存儲(chǔ)符號(hào)信息量與它內(nèi)部狀態(tài)的大小相當(dāng)，系統(tǒng)越復(fù)雜，體積越大。(2)建模困難。規(guī)劃和世界模型的建立是一個(gè)非常困難的過(guò)程，而且計(jì)劃的開環(huán)執(zhí)行無(wú)法適應(yīng)環(huán)境的不確定性和不可預(yù)知性。 慎思式結(jié)構(gòu)圖 Schema的一種“純粹”的行為（behaviors）控制系統(tǒng)，它遵循“感知—?jiǎng)幼鳌钡囊?guī)則，在AI（Agent Intelligent）領(lǐng)域也被稱為行為主義?；谛袨榈目刂扑枷氩煌趥鹘y(tǒng)人工智能的功能分解方法，它采用動(dòng)作分解或行為分解的方法。 反應(yīng)式結(jié)構(gòu)反應(yīng)式結(jié)構(gòu)采用自下而上的構(gòu)造系統(tǒng)方式。它不包含世界模型，也不使用復(fù)雜的符號(hào)推理，系統(tǒng)的功能由一些基本、簡(jiǎn)單的行為完成，在得到傳感器的輸入后，有能力不經(jīng)過(guò)復(fù)雜的推理而立即對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)，是一種構(gòu)造工作于開放式環(huán)境中機(jī)器人的有效工具。它建立了機(jī)器人傳感器與執(zhí)行器的直接聯(lián)系，通過(guò)行為的響應(yīng)實(shí)現(xiàn)控制，從而提高了系統(tǒng)的快速反應(yīng)能力。各種行為在融合時(shí)通過(guò)權(quán)重的大小來(lái)體現(xiàn)機(jī)器人的不同側(cè)重點(diǎn)（像以協(xié)作為主還是以競(jìng)爭(zhēng)為主），權(quán)重有不同的調(diào)整規(guī)則。Brooks提出的包容式結(jié)構(gòu)(Subsumption Architecture）可以看作反應(yīng)式結(jié)構(gòu)的一個(gè)特例，它的行為權(quán)重只有0和1，而且每次只有一種行為的權(quán)重為1，其余行為權(quán)重抑制為0。反應(yīng)式結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是采用模塊化設(shè)計(jì)，對(duì)于不同的任務(wù)要求及環(huán)境需求易于重構(gòu)，而且響應(yīng)快速，適合于動(dòng)態(tài)、開放的環(huán)境。其缺點(diǎn)是不能勝任傳感器數(shù)據(jù)的復(fù)雜分析、推理，而且由于知識(shí)的不足，不能完成認(rèn)知水平的任務(wù)。 分層遞階式體系結(jié)構(gòu)分層遞階式體系結(jié)構(gòu)，美國(guó)學(xué)者Saridis很早就提出了一個(gè)關(guān)于智能控制系統(tǒng)的三級(jí)分層遞階式體系結(jié)構(gòu)[33]，其分層原則是隨著控制精度的增加而智能減少。 分層遞階式結(jié)構(gòu) 該結(jié)構(gòu)是以問(wèn)題的分解、規(guī)劃為基礎(chǔ)，每一層都有一個(gè)統(tǒng)一的問(wèn)題表達(dá)方式，往往上層模型比下層具有更高的抽象層次，處理更為復(fù)雜的問(wèn)題。當(dāng)某層收到上層下發(fā)的任務(wù)后，要根據(jù)本層的世界模型，將該任務(wù)表達(dá)為本層問(wèn)題，同時(shí)將該問(wèn)題分解為下一層可解決的子問(wèn)題序列，并將其作為任務(wù)繼續(xù)下發(fā)給下層。這樣，一個(gè)總?cè)蝿?wù)經(jīng)層層分解直到最底層——一般為執(zhí)行機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)層。從這一過(guò)程可以看出，其任務(wù)分解與規(guī)劃基本是離線的過(guò)程，其傳感器的作用是為離線規(guī)劃提供世界模型，這種模型是靜態(tài)的，重新規(guī)劃發(fā)生在上層下達(dá)新任務(wù)及下層報(bào)告某子任務(wù)無(wú)法完成時(shí)。而無(wú)論在何種情況下，所有已有的分解及規(guī)劃結(jié)果都將被舍棄，而代之以新的規(guī)劃結(jié)果。因此，我們只有兩種途徑處理動(dòng)態(tài)環(huán)境的問(wèn)題，一是建立可以表達(dá)這種動(dòng)態(tài)環(huán)境的世界模型，這樣就可以事先對(duì)環(huán)境的變化反應(yīng)，做出合理的規(guī)劃，但是很難建立動(dòng)態(tài)環(huán)境的有效模型。因而，在高度動(dòng)態(tài)環(huán)境中，只能通過(guò)傳感器等感知環(huán)境的變化。如果環(huán)境的變化導(dǎo)致某層任務(wù)的失敗，該失敗將被上報(bào)給上層，同時(shí)環(huán)境的變化將被感知并引起世界模型的變化，上層或重新規(guī)劃或?qū)⑷蝿?wù)失敗信息繼續(xù)上報(bào)，直到某一合適的功能層重新規(guī)劃為止。因此，任何環(huán)境變化都有可能導(dǎo)致重新規(guī)劃的發(fā)生，而且可能在多個(gè)層次上發(fā)生。如果這種重新規(guī)劃的頻率過(guò)高，將大大降低任務(wù)的完成效率，減弱機(jī)器人的反應(yīng)能力。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于，系統(tǒng)的功能及層次分明，易于實(shí)現(xiàn)；缺點(diǎn)是由于該結(jié)構(gòu)采用串行處理使得對(duì)外部時(shí)間的反應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)，任何環(huán)境的變化都有可能導(dǎo)致重新規(guī)劃的發(fā)生，對(duì)外部的反應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)，從而降低了任務(wù)完成的效率。 混合式結(jié)構(gòu)傳統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)缺乏實(shí)用性和必要的靈活性，而包容式結(jié)構(gòu)和反應(yīng)式結(jié)構(gòu)都是針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人而提出的，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，在一些實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生了良好的效果；慎思式和分層遞階式智能程度較高，但是無(wú)法對(duì)環(huán)境的變化做出快速的反應(yīng)。隨著機(jī)器人控制體系結(jié)構(gòu)研究的深入開展，許多研究人員將多種體系結(jié)構(gòu)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)多種體系結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，形成了更加魯棒的混合式體系結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)通過(guò)對(duì)控制體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理的分層，將包容式結(jié)構(gòu)，反應(yīng)式控制結(jié)構(gòu)與上層規(guī)劃，推理有機(jī)地結(jié)合在一起。目前開展的體系結(jié)構(gòu)研究工作很多圍繞著混合式體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行，混合式結(jié)構(gòu)能夠快速響應(yīng)環(huán)境信息，但其智能程度較低。典型的結(jié)構(gòu)有蔡自興提出的基于功能/行為集成的自主式移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)化控制體系結(jié)構(gòu)[34]，趙憶文提出的由系統(tǒng)監(jiān)控管理層、行為模塊層和運(yùn)動(dòng)行為層構(gòu)成的基于行為的分層遞階控制結(jié)構(gòu)[5]，Conell提出了基于包容式結(jié)構(gòu)的包括符號(hào)層、包容層和伺服控制層的SSS結(jié)構(gòu)。4 人工勢(shì)場(chǎng)法 人工勢(shì)場(chǎng)法原理 在物理學(xué)中研究的問(wèn)題往往都要涉及到一定空間區(qū)域內(nèi)的物理量，而各個(gè)物理量之間又相互存在一定的關(guān)系或影響。通常，我們將這個(gè)空間區(qū)域稱之為“場(chǎng)，比如力場(chǎng)、電場(chǎng)以及磁場(chǎng)等具有類似特征。在上述一些的所謂“場(chǎng)中間，用來(lái)描述其特征屬性物理量往往是以空間位置(坐標(biāo))為變量的函數(shù)。力場(chǎng)中的引力場(chǎng)就是通過(guò)兩物體間的距離來(lái)衡量計(jì)算其間引力的大小，電場(chǎng)、磁場(chǎng)中力的大小也都與其參照源的相對(duì)距離有關(guān)。類似于場(chǎng)的概念，Khatib引入了人工勢(shì)場(chǎng)的概念。人工勢(shì)場(chǎng)法的基本思想是：把機(jī)器人在環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)視為在一種抽象的人造受力場(chǎng)中運(yùn)動(dòng)，即在環(huán)境中建立目標(biāo)點(diǎn)引力場(chǎng)和障礙物斥力場(chǎng)共同作用的人工勢(shì)場(chǎng)，搜索勢(shì)函數(shù)的下降方向來(lái)尋找無(wú)碰路徑。具體方法是首先在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)空間中創(chuàng)建一個(gè)勢(shì)場(chǎng)。該勢(shì)場(chǎng)由兩部分組成，一個(gè)是引力場(chǎng)，目標(biāo)點(diǎn)對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生引力，方向指向目標(biāo)點(diǎn)另一個(gè)是斥力場(chǎng)，障礙物對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生斥力，方向指向遠(yuǎn)離障礙物的方向。整個(gè)勢(shì)場(chǎng)是其引力部分和斥力部分的疊加。根據(jù)引力和斥力的合力來(lái)控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。機(jī)器人就沿著合成的勢(shì)場(chǎng)力方向，繞開障礙物，向目標(biāo)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)。人工勢(shì)場(chǎng)如圖4—1所示。 人工勢(shì)場(chǎng)法模型圖從避障考慮，引力勢(shì)場(chǎng)作用的范圍較大,而斥力場(chǎng)只是作用在局部范圍內(nèi)，距障礙較遠(yuǎn)的區(qū)域不受障礙斥力場(chǎng)的影響。因而，這種方法也稱為局部方法。 傳統(tǒng)的勢(shì)場(chǎng)函數(shù) 勢(shì)場(chǎng)是對(duì)一機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境的人為抽象描述，障礙物Obstacle及目標(biāo)點(diǎn)Goal按某種規(guī)則(勢(shì)函數(shù))產(chǎn)生一定的勢(shì)場(chǎng)，機(jī)器人Robot在勢(shì)場(chǎng)中具有一定的勢(shì)能勢(shì)函數(shù)是根據(jù)實(shí)際情況人為設(shè)定的，所以勢(shì)函數(shù)的形式不是固定不變的，往往是根據(jù)需要設(shè)定。勢(shì)函數(shù)分為斥力勢(shì)函數(shù)和引力勢(shì)函數(shù)。我們下面介紹一種傳統(tǒng)的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)。 (1)斥力勢(shì)函數(shù)在勢(shì)場(chǎng)中，由障礙物產(chǎn)生的勢(shì)場(chǎng)對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生斥力，并且距離越近，斥力越大，即機(jī)器人與障礙物越近，機(jī)器人具有的勢(shì)能越大，反之越小。這種勢(shì)場(chǎng)和電磁場(chǎng)類似，與距離成反比，所以斥力勢(shì)函數(shù)可以表示為： （）式中：Kr為斥力勢(shì)場(chǎng)常量；X為機(jī)器人位置向量；Xobs為障礙物位置向量；p(X，Xobs)=｜XXobs｜為機(jī)器人與障礙物的最短距離；為斥力勢(shì)場(chǎng)的作用范圍。當(dāng)機(jī)器人與障礙物的距離大于時(shí)，斥力勢(shì)場(chǎng)對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)不再有影響。斥力的方向背離障礙物。當(dāng)→0時(shí)，→∞，即當(dāng)機(jī)器人與障礙物相碰時(shí)，受到的斥力為無(wú)窮大。為了避免機(jī)器人與障礙物相碰，可以設(shè)一個(gè)最小安全距離，當(dāng)→時(shí)，→∞機(jī)器人受到的可以表示為： (2)引力勢(shì)函數(shù)目標(biāo)的引力勢(shì)函數(shù)Uatt同樣也基于距離的概念。目標(biāo)對(duì)機(jī)器人起吸引作用，距離越遠(yuǎn)，吸引作用越大，即機(jī)器人距目標(biāo)越遠(yuǎn)，所具有的勢(shì)能就越大；反之就越小。當(dāng)距離為零時(shí)，機(jī)器人的勢(shì)能為零，此時(shí)機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)。這種勢(shì)場(chǎng)和重力場(chǎng)類似。引力勢(shì)函數(shù)可取為： () 式中：Ka為引力勢(shì)場(chǎng)常量；為目標(biāo)位置向量；為機(jī)器人與目標(biāo)的距離。相應(yīng)的引力為，引力的方向指向目標(biāo)點(diǎn)。所以機(jī)器人所受的勢(shì)場(chǎng)和力分別為； () （） 傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)法存在的問(wèn)題 采用人工勢(shì)場(chǎng)法，當(dāng)環(huán)境變得復(fù)雜之后，機(jī)器人可能找不到一條可以使之無(wú)碰撞到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的路徑，原因是傳統(tǒng)勢(shì)場(chǎng)法還存在一定的問(wèn)題。問(wèn)題一：目標(biāo)點(diǎn)不可到達(dá) 當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)位置與障礙物位置很近時(shí)，機(jī)器人在引力場(chǎng)的作用下往目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)也同時(shí)向障礙物靠近，機(jī)器人在受到引力向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的同時(shí)還受到來(lái)自障礙物的斥力作用，如果此時(shí)斥力大于引力，那么總的勢(shì)場(chǎng)力在目標(biāo)點(diǎn)附近就不是全局最小，機(jī)器人將不能到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。大量的實(shí)驗(yàn)表明，局部極小往往發(fā)生在離障礙物比較近的地方。問(wèn)題二：陷入局部極小值點(diǎn) 在