人工势场(Artificial Potential Field)是自动驾驶路径规划中的经典算法，它将车辆周围环境建模为虚拟的力场系统。在这个模型中，目标点会产生引力场吸引车辆靠近，而障碍物则形成斥力场迫使车辆远离。通过计算这两种力的矢量和，系统能够实时生成平滑的避障路径。该方法的优势在于计算效率高、响应速度快，特别适合动态环境下的实时决策，但其局部极小值问题也需要通过优化算法来解决。
在自动驾驶产品开发中，人工势场常被用于低速场景的局部路径规划，如自动泊车或园区物流车避障。现代系统通常会结合改进的势场函数与全局规划器，例如在引力场中引入速度势场，使车辆能更自然地处理弯道和会车场景。随着强化学习等技术的发展，势场参数的动态调整也展现出新的可能性，但核心的物理模型思想仍保持着工程应用价值。