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人工势场法作为机器人路径规划的一种经典算法,具有数学描述简单、运算快速等优点,但在使用人工势场法时,容易遇到局部极小值和目标点不可达问题。本文针对人工势场法局部极小值与目标点不可达问题,提出一种基于动态窗口法(DWA)的改进方法。当机器人遇到局部极小值或者目标点不可达问题后,选取机器人周围的路径点并对这些路径点进行评估,选取评估结果最好的路径点作为下一个路径点,重复以上步骤直至机器人逃离局部极小值或者到达目标点。在和传统人工势场法比较后的仿真结果表明,当机器人遇到局部极小值或者目标点不可达问题后,使用改进