概念簡述：
人工勢場法路徑規划基本思想是將機器人在周圍環境中的運動，設計成一種抽象的人造引力場中的運動，目標點對移動機器人產生“引力”，障礙物對移動機器人產生“斥力”，最后通過求合力來控制移動機器人的運動。應用勢場法規划出來的路徑一般是比較平滑並且安全，但是這種方法存在局部最優點問題。
這算法要求障礙物最好是規則的，否則算法的計算量將很大，有時甚至是無法計算的。但是，從另一個方面來看，由於人工勢場法在數學描述上簡潔、美觀，這種方法仍然具有很大的吸引力的。其內在的局限性主要表現在，即當目標附近有障礙物時，移動機器人將永遠也到達不了目的地。
在以前的許多研究中，目標和障礙物都離的很遠，當機器人逼近目標時，障礙物的斥力變的很小，甚至可以忽略，機器人將只受到吸引力的作用而直達目標。但在許多實際環境中，往往至少有一個障礙物與目標點離的很近，在這種情況下，當移動機器人逼近目標的同時，它也將向障礙物靠近，如果利用以前對引力場函數和斥力場函數的定義，斥力將比引力大的多，這樣目標點將不是整個勢場的全局最小點，因此移動機器人將不可能到達目標。這樣就存在局部最優解的問題，因此如何設計“引力場”問題就成為該方法的關鍵。
人工勢場法路徑規划一般用在局部場景計算，全局場景計算路徑規划一般不選擇使用。
延申知識：
1.全局路徑規划（環境完全已知）
2.局部路徑規划（環境未知或部分未知，通過感知實時獲取環境信息）
另外環境又分靜態與動態，所以任何路徑規划問題均可細分為如下四類之一：
1)全局靜態環境路徑規划：構型空間法，自由空間法，柵格法（區別在於環境建模的方法不同）
構型空間法——將機器人作為質點，根據機器人的大小與姿態，將障礙物的形狀向外擴展形成構型空間，然后質點在構型空間中進行搜索
自由空間法——采用預定義的基本形體，構造自由空間，並將自由空間表示為圖結構，進行圖搜索，構造空間圖的時間復雜度很大
柵格法——顧名思義，環境被離散為一系列網格單元，場景的復雜度由網格表示，按照網格內是否有障礙物，標記為自由區和障礙區
2)全局動態環境路徑規划：
3)局部靜態環境路徑規划：人工勢場法，基於模糊邏輯的路徑規划，基於遺傳算法的路徑規划
人工勢場法——目標地對機器人有引力，障礙物對機器人又斥力，環境中任何一點勢力為引力與斥力的疊加，機器人從初始位置開始，沿着勢場下降最快的方向達到目標點。特點：（優：便於實時控制；缺：容易陷入局部最優，導致運動死鎖發生，解決辦法是廣義勢場法，逃脫算法）
基於模糊邏輯的路徑規划——顧名思義，基於多傳感器信息的模糊邏輯，來模擬人駕駛規則，特點：（優：魯棒性，適合未知，動態環境的路徑規划；缺：障礙物增多，計算量很大）深入理解需查閱相關文獻
基於遺傳算法的路徑規划——遺傳算法有利於尋找全局最優點而非陷入局部最優，但是速度慢，解決辦法是遺傳模擬退火算法，抑制早熟
4)局部動態環境路徑規划
機器人路徑規划模型分類：1.傳統模型，基於功能的要求，按照自頂向下的方式建立的。其規划過程按照“感知－建模－規划－行動”的順序進行，是一種典型的慎思結構，穩定但缺乏應變能力；2.基於行為的路徑規划模型，該模型將路徑規划分解為獨立模塊如，避障，跟蹤等，這些行為模塊通過彼此的協調和競爭，共同完成導航任務優缺點與1剛好相反。