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实际战场环境错综复杂，很多隐蔽、动态的障碍无法通过髙高空手段预先探测得知，因而对智能体执行任务的安全性产生威胁。针对未知且障碍形态多样的战场环境，以躲避动、静障碍，追踪目标为硏究对象，提岀一种面向未知环境及动态障碍的改进人工势场（ Artificial Potential field，APF）路径规划算法。在该算法中，智能体构建了以目标点为中心的引力势场，以及以障碍物为中心的斥力势场，在智能体行进路途中感知局部障碍及目标点的运动信息，并且将信息加入势场函数的计算中达到动态避障与追踪的效果;另一方面，引入距离因子及动态临时目标点来消除ΔPF算法常见的无解问题——极小解情况及路径抖动现象。通过建立不同数量的随杌障碍场景，进行多次仿真对比实验，结果表明：所提算法能够在未知环境中灵活躲避动态障碍并进行目标点的追踪，可以有效消除死解及路径抖动问题。将所提算法与传统APF算法及添加了动态避障杌制的文献匚9所述算法进行对比实验，结果表眀所提算法能成功化解两种对比算法路径规划失败的情况，顺利完成路径规划任务，且成功率在95%以上。
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