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传统的人工势场法易出现陷阱区域，在障碍物前面产生震荡等缺点．通过建立避障的动力学模型，引入对障碍物的模糊分类和BP网络对传感器数据的融合优化，使得无人驾驶车在通过有障碍物的道路中能够实现自主避障，做到提前预判，有效消除了震荡或死区引起的系统不稳定性．相比于传统人工势场算法，采用改进算法使得系统在稳定性和效率上有进一步提高．