人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种常用的路径规划算法，它通过构建
势能场来指导机器人或无人车的运动。该方法简单而高效，能够在复杂环境中实现可靠的路径规划。
在人工势场法中，我们将机器人或无人车视为一个质点，环境中的障碍物视为一系列施加力的源点，
通过在空间中建立一个势能场的模型来描述机器人的运动。势能场的构建通常基于两种力：吸引力和
斥力。
首先，吸引力作用是通过目标点对机器人施加的力，将机器人吸引向目标点。吸引力的大小和方向由
目标点与机器人的距离和方向决定。当机器人离目标点越远，吸引力越大；当机器人接近目标点时，
吸引力逐渐减小。
其次，斥力是由障碍物对机器人施加的力，用于阻止机器人与障碍物碰撞。斥力的大小和方向由机器
人与障碍物的距离和方向决定。当机器人离障碍物越近，斥力越大；当机器人远离障碍物时，斥力逐
渐减小。
通过将吸引力和斥力叠加，我们可以得到机器人在环境中移动的方向和速度。具体而言，机器人会沿
着总力的方向前进，速度与总力的大小成正比。当机器人接近目标点时，总力趋近于吸引力，使机器
人顺利到达目标；当机器人接近障碍物时，总力趋近于斥力，使机器人绕过障碍物。
人工势场法的优势在于其简单性和高效性。由于只需计算机器人与目标点、障碍物之间的距离，以及
计算力的方向与大小，算法的实现相对简单。此外，人工势场法能够在复杂环境中进行路径规划，包
括避开动态障碍物和实时避让等，具有很高的实用性。
然而，人工势场法也存在一些限制。首先，容易出现局部最小点的问题，即机器人可能陷入局部最小
点，无法找到全局最优路径。其次，斥力和吸引力的权衡也是一个挑战，若斥力过大，可能导致机器
人无法到达目标点；若斥力过小，机器人可能与障碍物发生碰撞。
总而言之，人工势场法是一种简单而高效的路径规划算法，通过构建势能场来指导机器人的运动。虽
然存在局部最小点和斥力-吸引力权衡等限制，但该方法仍然具有广泛的应用前景，并可以在实际工
程中发挥重要作用。
