一.基本思想

目标点对机器人产生吸引力，障碍物对机器人产生排斥力；
所有力的合成构成机器人的控制律

二. 主要步骤

1.构建人工势场

目标点：吸引势场

障碍物：排斥势场

2.根据人工势场计算力

对势场求偏导

3.计算合力

计算合力，并进而由力计算得到控制律

力的方向就是机器人运动的方向，力的大小就是对应机器人加速度控制

三 小结

1.优点

人工势场法不仅可以作为一种路径规划方法，所构建的势场也构成了机器人的控制律，能够较好的适应目标的变化和环境中的动态障碍物，因此，也可以作为实时避障算法。
机器人是受人工势场影响的一个点，沿着势场方向就可以避开障碍物到达目标点。

2.缺点

• 由于其规划的路径是依据有限的局部环境信息，缺乏全局环境上宏观自我调节能力，极易陷入局部最优；
• 由于力的不平衡是机器人移动的主要因素，其极易在非目标点处达到力平衡，从而产生目标不可达现象；
• 在障碍物之间的狭窄空间里，极易陷入徘徊抖动等不稳定状态， 产生震荡和死锁

例如： 在上图中，在距离障碍物较远时，机器人收到目标点的吸引力较大，受到障碍物的排斥力较小，因此，更快的朝着目标点的方向运动。当距离障碍物较近时，受到的排斥力大于引力，导致机器人反向运动，之后又引力大于排斥力，导致机器人在该位置附近震荡。
针对该情况需要考虑并加以处理，例如 道路中间设置虚拟障碍物，使得机器人排斥力增大，规划从侧面绕行的路线。