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人工势场局部最小问题的研究的中期报告
人工势场方法是一种常用的机器人路径规划方法，其基本思想是定义一个虚拟场，通过控制机器人在虚拟场中的运动，使机器人能够完美地避开障碍物，并快速到达目标点。
在此基础上，局部最小问题的研究是人工势场方法的一个重要内容。局部最小问题主要是指机器人可能陷入的局部最小值，此时机器人在虚拟场中不能自行走出，需要通过改变虚拟场势函数来解决。
本中期报告的研究重点是如何有效地避免机器人的局部最小问题。已经完成的工作包括以下几个方面：
1.分析了局部最小问题的成因和影响，深入研究了目前国内外学者在此领域的研究成果；
2.提出了一种改进的人工势场方法，采用自适应参数调整策略，在优化虚拟场势函数的同时，自动调整方法参数，以避免机器人陷入局部最小；
3.通过模拟实验和实际机器人测试，验证了所提出的方法在局部最小问题方面的有效性和可行性。
未来的研究方向是进一步优化和改进人工势场方法，完善自适应参数调整策略，并将其应用于更加复杂的机器人路径规划场景中。同时，加大理论方法和实际机器人测试的研究力度，不断提升人工势场方法的可靠性和实用性。