范思漢　張洪信

文章編號(hào)： 10069798（2022）01005008; DOI： 10.13306/j.10069798.2022.01.008

摘要：? 針對(duì)人工勢(shì)場(chǎng)法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化道路中的汽車主動(dòng)避障領(lǐng)域存在規(guī)劃能力，路徑平滑度不足以及易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。本文提出了一種結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法和五次多項(xiàng)式避障軌跡的路徑規(guī)劃算法，滿足汽車避障時(shí)的安全性、實(shí)時(shí)性要求。通過(guò)引入五次多項(xiàng)式勢(shì)場(chǎng)邊界，結(jié)合汽車與障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)計(jì)邊界參數(shù)，提高路徑平滑度和安全性。通過(guò)設(shè)置隨動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)優(yōu)化引力模型，調(diào)節(jié)因子優(yōu)化勢(shì)場(chǎng)函數(shù)，可消除局部最小點(diǎn)。利用車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件Carsim/Simulink搭建仿真環(huán)境，并使用Stanley方法進(jìn)行路徑跟蹤。仿真結(jié)果表明，所提出的算法可在動(dòng)、靜態(tài)環(huán)境中有效的規(guī)劃出滿足汽車行駛要求的避障路徑。該算法為汽車避撞時(shí)的局部路徑規(guī)劃提供了參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：? 智能車輛; 主動(dòng)避撞; 路徑規(guī)劃; 人工勢(shì)場(chǎng)法

中圖分類號(hào)： U461.91; TP391.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

主動(dòng)避障技術(shù)是無(wú)人駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。汽車主動(dòng)避障技術(shù)分為速度控制避障和轉(zhuǎn)向控制避障。汽車轉(zhuǎn)向控制避障的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用還處于起步階段[2]。避障局部路徑規(guī)劃是汽車轉(zhuǎn)向避障的核心技術(shù)，對(duì)于發(fā)展無(wú)人駕駛技術(shù)具有重要意義。汽車主動(dòng)避障局部路徑規(guī)劃算法主要有插值曲線法、人工勢(shì)場(chǎng)法和智能規(guī)劃方法等[35]。傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法由O. KHATIB提出[6]，廣泛應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)避障領(lǐng)域[7]。該方法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好、對(duì)檢測(cè)偏差具有一定的魯棒性等優(yōu)點(diǎn)，但存在陷入局部最小點(diǎn)和目標(biāo)不可達(dá)等缺點(diǎn)[8]。基于此部分學(xué)者對(duì)勢(shì)場(chǎng)模型和算法融合進(jìn)行了改進(jìn)。王樹鳳等人[9]建立新型障礙物虛擬力場(chǎng)模型，實(shí)現(xiàn)汽車超車路徑規(guī)劃;唐志榮等人[10]引入道路邊界模型，運(yùn)用二位正態(tài)分布勢(shì)能函數(shù)，改善了路徑平滑度;王其東等人[11]引入車輛速度參數(shù)，提出了一種參數(shù)時(shí)變?nèi)斯?shì)場(chǎng)模型，提高了車道保持行為的控制精度;劉翰培等人[12]在危險(xiǎn)區(qū)域融合模糊控制算法，克服了傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的局部最小值問(wèn)題;ZHOU Z Y等人[13]結(jié)合粒子群算法優(yōu)化切向向量，改善了路徑不可達(dá)問(wèn)題;豆祥忠[14]通過(guò)引入距離比函數(shù)來(lái)解決目標(biāo)不可達(dá)問(wèn)題，通過(guò)設(shè)置虛擬障礙物使車輛能夠跳出局部最小點(diǎn);SONG X L等人[15]結(jié)合彈性繩理論和人工勢(shì)場(chǎng)法，實(shí)現(xiàn)了汽車在直道和彎道上的高速避障路徑規(guī)劃。但單一的改進(jìn)勢(shì)場(chǎng)模型難以改善傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法共線或多障礙物導(dǎo)致的局部最優(yōu)和目標(biāo)點(diǎn)不可達(dá)等多個(gè)缺陷，基于算法融合的方法則往往會(huì)使計(jì)算量增大，消除了傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法本身的高實(shí)時(shí)性優(yōu)勢(shì)。因此，本文考慮汽車行駛時(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、安全性和合法性要求，提出了一種改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)算法，該算法滿足汽車避障時(shí)的安全性和實(shí)時(shí)性要求，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法規(guī)劃汽車避障路徑的有效性。該研究為無(wú)人駕駛技術(shù)提供了理論參考。

1勢(shì)場(chǎng)模型

1.1勢(shì)場(chǎng)邊界模型

傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法大多將障礙物看作質(zhì)點(diǎn)，規(guī)劃出的路徑難以滿足汽車中高速行駛時(shí)的要求。將勢(shì)場(chǎng)邊

圖1障礙物勢(shì)場(chǎng)邊界模型界化為圓形或橢圓形能夠改善規(guī)劃路徑的平滑度，但避障軌跡仍與汽車實(shí)際行駛軌跡差別較大。由于五次多項(xiàng)式路徑曲率連續(xù)，與駕駛員實(shí)際轉(zhuǎn)向避撞行駛軌跡類似[16]，本文采用五次多項(xiàng)式作為障礙物虛擬勢(shì)場(chǎng)邊界，障礙物勢(shì)場(chǎng)邊界模型如圖1所示。結(jié)構(gòu)化道路由平面線形、直線、平曲線組成[17]，幾何特征明顯，是無(wú)人駕駛技術(shù)較容易得到應(yīng)用的場(chǎng)景之一。

將受控車輛稱為主車，以右側(cè)車道邊界線為原點(diǎn)，X軸與車道邊界相切，Y軸與主車相交，建立隨動(dòng)笛卡爾直角坐標(biāo)系。行車時(shí)可能遇到的障礙物幾何結(jié)構(gòu)各異，統(tǒng)一采用將障礙物完全包圍的矩形作為障礙物邊界，設(shè)障礙物長(zhǎng)為li，寬為wi。已知障礙物坐標(biāo)、角度、尺寸等信息，計(jì)算可得到矩形邊界各點(diǎn)。設(shè)障礙物接近道路中心矩形邊界角點(diǎn)橫向距離W處的位置，障礙物矩形邊界縱向距離L處的車道邊界點(diǎn)兩處為控制點(diǎn)。

設(shè)五次多項(xiàng)式邊界表達(dá)式為

其中，x為邊界縱向坐標(biāo);ai（i=1～5）為縱向擬合系數(shù);t為避障時(shí)間;y為邊界橫向坐標(biāo);bi（i=1～5）為橫向擬合系數(shù)。

在汽車實(shí)際行駛中，車輛行駛速度越大，避障距離越遠(yuǎn)，此外避障距離還受相對(duì)速度的影響。將主車速度和與障礙物相對(duì)速度引入五次多項(xiàng)式，控制點(diǎn)距離為

其中，lx為縱向預(yù)留安全距離;k1為縱向增益常數(shù);v為主車行駛速度;vrel為與障礙物的相對(duì)速度;ly為橫向預(yù)留安全距離;k2為橫向增益常數(shù)。

將障礙物尺寸納入斥力勢(shì)場(chǎng)邊界，對(duì)障礙物前方和后方采用五次多項(xiàng)式勢(shì)場(chǎng)邊界;對(duì)障礙物側(cè)方，采用直線段作為勢(shì)場(chǎng)邊界。以圖1中的主車與障礙物1為例，設(shè)障礙物1坐標(biāo)（x1，y1），主車坐標(biāo)（x，y），

在x>（x1+li/2）或x<（x1-li/2）處，采用式（1）計(jì)算虛擬邊界，否則為y=y1-W 。

勢(shì)場(chǎng)規(guī)劃效果對(duì)比如圖2所示。當(dāng)主車、障礙物和目標(biāo)點(diǎn)接近三點(diǎn)共線時(shí)，傳統(tǒng)勢(shì)場(chǎng)和橢圓形勢(shì)場(chǎng)在避障開(kāi)始時(shí)路徑曲率較大，其曲率大小主要受與障礙物橫向距離的影響，難以調(diào)整。采用五次多項(xiàng)式勢(shì)場(chǎng)邊界規(guī)劃的路徑，初始階段曲率更小，其曲率變化主要受避障縱向距離的影響，易于控制。采用五次多項(xiàng)式勢(shì)場(chǎng)邊界規(guī)劃出的路徑，更符合汽車行駛要求。

1.2引力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)模型

傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法引力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)為

其中，Uatt為引力勢(shì)能;katt為引力增益因子;ρ（q，qgoal）為主車與障礙物之間的歐氏距離。

為使汽車在避障完成后能夠繼續(xù)向前行駛，以主車前方ρx處的車道中心點(diǎn)代替固定目標(biāo)點(diǎn)，汽車將受到引力的持續(xù)牽引。目標(biāo)點(diǎn)距離與車速成正比，其計(jì)算方式為

其中，ρx為目標(biāo)點(diǎn)距離;k3為目標(biāo)點(diǎn)距離比例系數(shù);v為主車車速。

傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法可通過(guò)katt調(diào)整引力場(chǎng)強(qiáng)度，由于受到各方向上引力強(qiáng)度比例相同，可能導(dǎo)致汽車返回車道中心路徑過(guò)長(zhǎng)，增加汽車變道時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。將引力勢(shì)能沿隨動(dòng)坐標(biāo)系分解，引力勢(shì)能分解后可以針對(duì)不同方向的引力進(jìn)行單獨(dú)調(diào)節(jié)。增大Y方向的牽引力能夠使汽車更快返回車道，通過(guò)加入引力調(diào)節(jié)因數(shù)σ，增強(qiáng)Y

方向的引力勢(shì)能變化。σ計(jì)算方式為

其中，s為引力調(diào)節(jié)常數(shù)，滿足s≥道路寬度。

改進(jìn)后的引力勢(shì)場(chǎng)為

引力場(chǎng)的負(fù)梯度是主車所受引力，即

引力調(diào)節(jié)因數(shù)對(duì)比如圖3所示，未加入引力調(diào)節(jié)因數(shù)時(shí)，汽車返回車道軌跡較為平緩。引入引力調(diào)節(jié)因數(shù)后，汽車返回原車道速度明顯加快，返回路徑明顯縮短。在實(shí)際的車輛行駛中，及時(shí)變道具有重要安全意義，在行駛路徑滿足車輛行駛的條件下，變道時(shí)間越短，安全性越高。因此，改進(jìn)后的引力勢(shì)場(chǎng)模型安全性更高。

1.3道路邊界勢(shì)場(chǎng)模型

汽車在結(jié)構(gòu)化道路上行駛時(shí)受到車道邊界的約束，因此需要增加道路邊界勢(shì)場(chǎng)，將汽車的可行駛區(qū)域限制在道路之內(nèi)。行駛的汽車不允許連續(xù)變道，因此汽車換道避障時(shí)僅考慮通過(guò)單次換道完成避障，故進(jìn)一步將勢(shì)場(chǎng)邊界限制在汽車相鄰車道內(nèi)。對(duì)于多車道道路，使用汽車所在車道與內(nèi)側(cè)相鄰車道為道路勢(shì)場(chǎng)邊界，若汽車已經(jīng)處于最內(nèi)車道，則與外側(cè)車道組成道路勢(shì)場(chǎng)邊界，道路邊界勢(shì)場(chǎng)函數(shù)為

其中，Ur為道路邊界斥力勢(shì)能;kr為斥力增益因子;ρ（q， qr）為主車到道路邊界的最短距離;ρ0為斥力影響范圍。主車所受道路邊界斥力為斥力場(chǎng)的梯度，道路邊界斥力為

1.4障礙物勢(shì)場(chǎng)模型

傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法中目標(biāo)距離為主車與障礙物邊界的最小距離，本文以主車與障礙物勢(shì)場(chǎng)邊界沿Y方向的距離代替。由于障礙物勢(shì)場(chǎng)邊界將障礙物邊界完全包含在內(nèi)，減輕了車輛行駛時(shí)誤差的影響，保證了安全性，同時(shí)計(jì)算量更小，主車將只受到沿隨動(dòng)坐標(biāo)系Y方向的斥力，與引力疊加后的合力方向?qū)⒈幌拗圃谥鬈嚽胺?，消除了局部最小點(diǎn)。斥力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)為

其中，Ureq為障礙物斥力勢(shì)能;ρy（q，qobs）為主車到障礙物勢(shì)場(chǎng)邊界沿Y方向的距離。

主車所受障礙物斥力為斥力場(chǎng)的梯度，障礙物勢(shì)場(chǎng)斥力為

將式（6）、式（8）和式（10）相加，得總勢(shì)場(chǎng)函數(shù)為

總勢(shì)力函數(shù)為

上述斥力勢(shì)場(chǎng)模型與引力勢(shì)場(chǎng)模型結(jié)合，在可通行區(qū)域內(nèi)消除了局部最小點(diǎn)。以U形彎道為例，彎道場(chǎng)景如圖4所示，傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法，當(dāng)引力與斥力夾角過(guò)大時(shí)，出現(xiàn)引力斥力相抵消，導(dǎo)致汽車無(wú)法前進(jìn)，陷入局部最小點(diǎn)。改進(jìn)方法通過(guò)設(shè)置ρx小于等于道路圓曲線最小長(zhǎng)度πr，汽車不會(huì)陷入局部最小點(diǎn)，規(guī)劃路徑不會(huì)出現(xiàn)停滯或倒退現(xiàn)象。

消除局部最小點(diǎn)示意圖如圖5所示。當(dāng)汽車、障礙物與目標(biāo)點(diǎn)三者共線時(shí)，傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法引力與斥力相抵，陷入局部最小點(diǎn)。改進(jìn)后的勢(shì)場(chǎng)模型中，汽車受到的勢(shì)場(chǎng)斥力來(lái)自汽車右側(cè)，消除了斥力與吸引力平行的情況，因此不會(huì)陷入局部最小點(diǎn)，能夠順利規(guī)劃路徑。改進(jìn)后，整體環(huán)境斥力勢(shì)場(chǎng)三維分布如圖6所示。道路斥力勢(shì)能從車道中心線開(kāi)始隨著沿車道邊界距離的減小而增大，道路中心可通行區(qū)域勢(shì)能為0。障礙物勢(shì)場(chǎng)變化趨勢(shì)與道路邊界相同。障礙物勢(shì)場(chǎng)邊界與道路勢(shì)場(chǎng)邊界相連接，可將車輛避障和沿車道行駛統(tǒng)一視作車輛沿邊界連續(xù)變化的道路行駛行為。

2仿真實(shí)驗(yàn)

利用Simulink與Carsim聯(lián)合仿真驗(yàn)證所提算法進(jìn)行汽車主動(dòng)避障局部路徑規(guī)劃時(shí)的有效性。Carim是一種專業(yè)的車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件，目前已被企業(yè)和高校廣泛的應(yīng)用于汽車研發(fā)。以Carsim中的C級(jí)掀背車模型為測(cè)試對(duì)象，分別在平直道路上躲避前方障礙物、側(cè)方行人和后方高速車輛。

對(duì)以上3種情形進(jìn)行模擬。為保證汽車轉(zhuǎn)向時(shí)的穩(wěn)定、安全，車速和前輪轉(zhuǎn)角之間存在特定關(guān)系，車速越高，前輪轉(zhuǎn)角越小，因此，使用側(cè)向加速度對(duì)汽車轉(zhuǎn)向進(jìn)行約束。當(dāng)處于線性工況下，汽車行駛在附著系數(shù)良好的道路上，通常要求汽車轉(zhuǎn)向時(shí)的側(cè)向加速度不超過(guò)04 g[18]。針對(duì)車輛緊急轉(zhuǎn)向避障工況，文獻(xiàn)＼[19＼]進(jìn)行了詳細(xì)分析，認(rèn)為在緊急工況下，汽車轉(zhuǎn)向的側(cè)向加速度應(yīng)當(dāng)約束在限制級(jí)和最大級(jí)之內(nèi)。

限制級(jí)及最大級(jí)分別為

其中，v為汽車縱向速度;g為重力加速度;μ為路面附著系數(shù)。

仿真基于Stanley方法設(shè)計(jì)路徑跟蹤控制器，Stanley方法是斯坦福大學(xué)在美國(guó)國(guó)防先進(jìn)項(xiàng)目研究局組織的智能車挑戰(zhàn)賽中提出的路徑跟蹤方法[20]，該算法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)和實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)[21]。在Carsim中可以精確而迅速的控制車輛車輪轉(zhuǎn)角，使用Stanley方法能夠達(dá)到快速、穩(wěn)定的路徑跟蹤效果。路徑跟蹤效果如圖7所示，由圖7可以看出，在不同車速下，路徑跟蹤控制器均能較為精確的跟蹤目標(biāo)路徑。

參考行車安全性要求，結(jié)合各項(xiàng)研究中的專家學(xué)者經(jīng)驗(yàn)[11]，設(shè)計(jì)仿真參數(shù)，經(jīng)反復(fù)測(cè)試，改進(jìn)算法使用的具體仿真參數(shù)如表1所示。

設(shè)計(jì)仿真場(chǎng)景為道路狀況良好的城市雙車道公路，避免車輛同車道并排和偏離車道等狀況發(fā)生，設(shè)計(jì)車道寬度。同時(shí)，道路具有良好的摩擦系數(shù)，道路參數(shù)如表2所示。仿真車輛采用Carsim中的CClass Hatchback模型，從Carsim中獲取車輛參數(shù)、速度、轉(zhuǎn)向角等信息。CClass Hatchback模型為道路上常見(jiàn)的C級(jí)掀背車，以該模型作為仿真車輛具有典型性。車輛參數(shù)如表3所示。

2.1躲避前方兩固定障礙物

主車分別以20，60，100km/h的速度沿右車道中心線直線行駛，前方有兩個(gè)固定障礙物，與主車初始位置縱向距離為150 m和200 m，橫向距離為0和375 m。設(shè)置障礙物長(zhǎng)5 m，寬2 m。躲避前方障礙物仿真結(jié)果如圖8所示。由圖8a可以看出，算法能夠引導(dǎo)主車在不同車速下躲避前方多個(gè)固定障礙物。當(dāng)車速為20和60 km/h時(shí)，避障路徑變化趨勢(shì)接近，避障縱向距離和避障橫向距離隨車速提高而增大。由圖8b可以看出，當(dāng)車速為100 km/h時(shí)，主車受到障礙物2的影響提前轉(zhuǎn)向，側(cè)向加速度峰值隨車速增加增大，但仍保持在04 m/s2之內(nèi)。主車在避障過(guò)程中一直處于正常工況內(nèi)，行駛狀態(tài)穩(wěn)定。

2.2躲避側(cè)方行人

主車以60 km/h的速度沿右車道中心線直線行駛，前方行人與主車初始位置縱向距離為100 m，橫向距離分別為83和166 m，分別以5 km/h和10 km/h的速度橫穿道路，將行人視作質(zhì)點(diǎn)，躲避側(cè)方行人仿真結(jié)果如圖9所示。由圖9可以看出，算法能成功引導(dǎo)主車躲避側(cè)方不同速度的行人。算法僅考慮道路范圍內(nèi)的障礙物，當(dāng)速度為10 km/h的行人闖入道路時(shí)，主車與行人的距離已較為接近，所提算法仍能順利引導(dǎo)主車避開(kāi)行人。躲避側(cè)方行人屬于緊急工況下的避障，當(dāng)行人速度提高至10 km/h時(shí)，主車側(cè)向加速度峰值增大，但仍處于最大級(jí)范圍內(nèi)。

2.3躲避后方高速車輛

主車以60 km/h的速度沿右車道中心線直線行駛，后方障礙物與主車初始位置縱向距離為50 m，橫向距離為0 m，分別以80 km/h和100 km/h的速度沿直線接近主車，設(shè)置障礙物長(zhǎng)5 m，寬2 m。躲避后方來(lái)車仿真結(jié)果如圖10所示，主車能夠成功躲避不同速度的后方高速車輛，避免追尾事故發(fā)生。避障過(guò)程中綜合考慮了主車車速和主車與障礙物之間的相對(duì)速度的影響，當(dāng)后方有高速車輛駛來(lái)時(shí)，主車能夠提前做出反應(yīng)。

與圖8躲避前方障礙物仿真結(jié)果相比，躲避后方動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)的避障縱向距離更長(zhǎng)。當(dāng)障礙車處于主車前方時(shí)，碰撞風(fēng)險(xiǎn)減小，主車在引力場(chǎng)的引導(dǎo)下迅速返回原車道。綜上所述，汽車在結(jié)構(gòu)化道路中躲避動(dòng)、靜態(tài)障礙物時(shí)，本文所提算法能夠有效規(guī)劃出避障路徑，對(duì)于縱向障礙物的躲避效果較好。

3結(jié)束語(yǔ)

本文提出的基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的避障局部路徑規(guī)劃算法，結(jié)合了五次多項(xiàng)式換道軌跡設(shè)計(jì)虛擬勢(shì)場(chǎng)邊界，綜合考慮了汽車行駛速度與障礙物速度兩個(gè)參數(shù)，設(shè)計(jì)了勢(shì)場(chǎng)函數(shù)狀態(tài)參數(shù)。仿真結(jié)果證明了所提出算法在不同工況下的路徑規(guī)劃能力，汽車在結(jié)構(gòu)化道路中躲避縱向動(dòng)、靜態(tài)障礙物和側(cè)向速度10 km/h以內(nèi)障礙物時(shí)，算法能夠成功規(guī)劃避障路徑，具有良好的魯棒性。相對(duì)于傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法，規(guī)劃出的路徑滿足汽車行駛安全和合法性的要求，改善了避障路徑的平滑性，消除了傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法中存在局部最小值的問(wèn)題，路徑規(guī)劃能力得到了明顯提升。該算法能夠?qū)崿F(xiàn)汽車在結(jié)構(gòu)化道路中高速工況下的避障局部路徑規(guī)劃，為實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛技術(shù)提供了研究思路。但該算法僅考慮轉(zhuǎn)向避障，未來(lái)將研究速度規(guī)劃算法，進(jìn)一步提高汽車主動(dòng)避障能力。

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Research on Local Path Planning of Vehicles Active Obstacle Avoidance

Based on Improved Artificial Potential Field Method

FAN Sihana， ZHANG Hongxina，b

（a. College of Mechanical and Electrical Engineering; b. Power Integration and Energy

Storage Systems Engineering Technology Center， Qingdao University， Qingdao 266071， China）

Abstract：? Aiming at the problems of planning ability insufficient of active obstacle avoidance， path smoothness insufficient and easy to fall into local optima when artificial potential field method is applied to structured roads， this paper proposes a path planning algorithm that combines artificial potential field method and the quintic polynomial function obstacle avoidance trajectory to meet the safety and realtime requirements of automobile obstacle avoidance.? By introducing the quintic polynomial function potential field boundary and designing boundary parameters based on the motion states of the car and the obstacle， the smoothness and safety of the path are improved.? By setting the followmove target point to optimize the attractiveness model and the adjustment factor to optimize the potential field function， the local minimum point is eliminated.? It uses Carsim/Simulink to build the simulation environment， and uses the Stanley method to path tracking.? The simulation results show that the proposed algorithm can effectively plan obstacle avoidance paths that satisfy the requirements of vehicle driving in both dynamic and static environments.? This algorithm provides a reference for local path planning in vehicle collision avoidance.

Key words： intelligent vehicles; active obstacle avoidance; path planning; artificial potential field method

收稿日期： 20210816; 修回日期： 20211109

基金項(xiàng)目：? 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（52075278）; 青島市民生科技計(jì)劃資助項(xiàng)目（196192nsh）

作者簡(jiǎn)介：? 范思漢（1996），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車智能化動(dòng)力集成技術(shù)。

通信作者：? 張洪信（1969），男，博士，教授，主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車智能化動(dòng)力集成技術(shù)。Email： qduzhx@126.com