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實際戰場環境錯綜復雜，很多隱蔽、動態的障礙無法通過髙高空手段預先探測得知，因而對智能體執行任務的安全性產生威脅。針對未知且障礙形態多樣的戰場環境，以躲避動、靜障礙，追蹤目標為硏究對象，提岀一種面向未知環境及動態障礙的改進人工勢場（ Artificial Potential field，APF）路徑規劃算法。在該算法中，智能體構建了以目標點為中心的引力勢場，以及以障礙物為中心的斥力勢場，在智能體行進路途中感知局部障礙及目標點的運動信息，并且將信息加入勢場函數的計算中達到動態避障與追蹤的效果;另一方面，引入距離因子及動態臨時目標點來消除ΔPF算法常見的無解問題——極小解情況及路徑抖動現象。通過建立不同數量的隨杌障礙場景，進行多次仿真對比實驗，結果表明：所提算法能夠在未知環境中靈活躲避動態障礙并進行目標點的追蹤，可以有效消除死解及路徑抖動問題。將所提算法與傳統APF算法及添加了動態避障杌制的文獻匚9所述算法進行對比實驗，結果表眀所提算法能成功化解兩種對比算法路徑規劃失敗的情況，順利完成路徑規劃任務，且成功率在95%以上。
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