在探讨机器人实时路径规划时，传统的手工势场法存在一些难以克服的问题，比如目标不可达和局部极值点问题。为了解决这些问题，研究人员提出了改进的人工势场法。该方法首先在斥力函数中引入距离影响因子，这样可以解决目标点旁存在障碍物时的目标不可达问题。接着，动态法向力被引入，用以消除由于单个障碍物所造成的局部极值点的振荡或停滞现象。此外，提出了一种新的虚拟目标点设置方法，用以处理复杂槽形障碍所产生的局部极值点问题。根据机器人所受斥力的大小，设置了自适应调节步长，这种方法可以有效降低规划所需的步数，具体体现在能减少19%到30%的步数。
机器人实时路径规划主要分为两类，即基于全局地图信息的全局路径规划与基于局部地图信息的局部路径规划。机器人在军事和民用领域中的应用越来越广泛，尤其是在机器人自动化领域中，机器人路径规划是一个重要的研究方向。目前常见的路径规划算法包括A*算法和RRT算法等。A*算法是一种启发式搜索算法，用于找到从起点到终点的最低成本路径，其优点在于能有效避开障碍物，找到一条较为合理的路径。RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于采样的路径规划算法，其特点是采用随机采样的方法来构建搜索树，适合于高维空间和复杂环境中的路径规划问题。
本研究是由兰州交通大学自动化与电气工程学院的王翼虎和王思明完成的。他们的研究方向主要是机器人路径规划。通过将改进的人工势场法应用于机器人实时路径规划，不仅能够解决传统算法在目标不可达问题上的不足，还能够有效处理各种不同复杂度的局部极值点问题，使得机器人的运动规划更加高效和准确。文章中还提到了仿真实验，通过实验结果验证了改进算法的有效性，具体表现在减少了规划所需的步数。
本研究得到了国家自然科学基金的资助（编号为***），充分证明了该研究领域的重要性和资金支持力度。这类研究不仅推动了机器人技术的发展，也为相关领域的研究者提供了专业指导和参考文献，促进了知识的传播与应用。
通过对文章内容的总结，我们可以得知改进的人工势场法在机器人实时路径规划中的实际应用价值，包括目标可达性的提升、避免局部极值点问题以及通过动态法向力和虚拟目标点的设定来优化路径规划。同时，该研究还涉及到相关领域的重要概念和研究方法，为机器人路径规划的研究提供了新的思路和方法。
