摘要：针对传统人工势场法在路径规划中存在易陷入局部极小值点、障碍物附近目标点不可达以及固定步长下易发生碰撞的问题,提出一种基于分层监测域的自适应人工势场法(APFLMD)。设计了分层监测域模型,通过建立安全避障范围,实现无人驾驶车辆速度的自适应变化,以提高车辆的避障能力。为避免无人驾驶车辆陷入局部极小值点区域,利用路径点的聚集情况实现局部极小值点的检测。设计了等势圈切线点,并结合二次贝塞尔曲线对路径进行优化,且目标点位于斥力等势圈内部时,提出一种虚拟随机引导策略,以帮助车辆逃离局部极小值点。最后,在斥力场函数中添加距离因子以解决障碍物附近目标点不可达问题。仿真结果表明,在复杂环境下APFLMD算法相较于对比算法,可分别降低49.23%的车辆行驶时间、19.4%的路径长度和车辆能耗以及82.12%的路径平滑度。