人工势场法 ；路径跟踪控制

Question

人工势场法通过实时受力引导车辆前进，那我可以先用人工势场法规划感知范围内的路径，再用其他控制方法跟踪路径吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以。在自动驾驶领域，人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种常用的路径规划方法，它通过模拟物理中的势能场，为机器人或车辆创建一个虚拟的环境，在这个环境中，障碍物表现为负势场，目标点表现为正势场，从而引导车辆沿着力场方向行驶以避开障碍并接近目标。

首先，利用人工势场法进行路径规划：

1. 建立环境模型：获取感知范围内的障碍物信息和目标位置信息。
2. 计算势能场：为每个空间点计算其相对于障碍物的排斥势能（Repulsive Potential）以及相对于目标点的吸引势能（Attractive Potential），综合这两个势能来确定当前位置到目标位置的最优路径，即最小势能路径。
3. 路径生成：根据势能分布图，找到一条从当前车辆位置到目标位置、且尽可能避免穿过高势能区域（即障碍物附近）的路径。

然后，采用其他控制方法如PID控制器、滑模控制等进行路径跟踪控制：

1. 将规划出的路径转化为期望车辆行驶轨迹（比如车头指向角、期望速度等）。
2. 设计控制器，根据实际车辆状态与期望轨迹之间的偏差，实时调整车辆的转向角度和驱动力矩等控制量，确保车辆沿着预设路径稳定行驶。

由于文本形式难以直接提供代码实现，以下是一个简化的基于PID控制器进行路径跟踪控制的概念性伪代码：

class PIDController:
    def __init__(self, kp, ki, kd):
        self.kp = kp  # 比例增益
        self.ki = ki  # 积分增益
        self.kd = kd  # 微分增益
        self.integral = 0
        self.prev_error = 0

    def update(self, error, dt):
        self.integral += error * dt
        derivative = (error - self.prev_error) / dt
        output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
        self.prev_error = error
        return output

# 规划阶段使用APF得到期望路径，并将其转换为期望车头指向角 trajectory_heading
# 实时运行路径跟踪阶段
while not_reached_target:
    current_heading = get_current_vehicle_heading()  # 获取当前车头指向角
    heading_error = trajectory_heading - current_heading  # 计算期望与实际之间的偏差
    control_output = pid.update(heading_error, delta_time)  # 根据偏差计算PID输出
    set_vehicle_steering_angle(control_output)  # 设置车辆转向角

总的来说，人工势场法可以在全局层面规划安全有效的路径，而后续的路径跟踪控制则负责在局部层面精确地使车辆遵循该路径行驶。两者结合，能够较好地满足自动驾驶中路径规划与跟踪的需求。