在现今的科技时代，自动驾驶技术正日益受到关注和重视。在自动驾驶领域中，无人地面车辆（UGV）的路径规划算法起着至关重要的作用。本文将介绍一种基于改进人工潜力场的A*的UGV路径规划算法，为实现更加智能和高效的自动驾驶提供重要思路。
首先，我们需要了解人工潜力场算法的基本概念。人工潜力场是一种常用的路径规划方法，通过在环境中添加人工势场来模拟对车辆的吸引力和斥力，从而指导车辆完成路径规划。然而，传统的人工潜力场算法存在局部最优解和收敛速度慢的缺点，因此我们进行了改进。
我们提出了一种结合A*算法的改进人工潜力场算法。A*算法是一种常用的搜索算法，具有快速收敛和较好的全局最优解特性。我们通过将A*算法与人工潜力场算法相结合，旨在克服传统人工潜力场算法的不足之处，提高路径规划的效率和准确性。
在我们的研究中，我们通过实验验证了这种基于改进人工潜力场的A*的UGV路径规划算法的有效性和高效性。我们的算法在各种复杂环境下均表现出色，能够快速、准确地规划出最优路径，为自动驾驶技术的发展提供了重要的支持。
总的来说，基于改进人工潜力场的A*的UGV路径规划算法是一种创新且高效的自动驾驶技术，具有很高的应用前景和发展空间。希望我们的研究能够为自动驾驶技术的发展做出贡献，推动这一领域的进步和创新。【https://www.mdpi.com/2079-9292/13/5/972】.
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