【路径规划】人工势场算法机器人避障路径规划【含Matlab源码 2731期】-Toy模板网

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⛄二、人工势场算法机器人避障路径规划

人工势场算法是一种常用的机器人避障路径规划方法，它基于物体间相互作用的力学原理，在环境中建立虚拟的势场，并将机器人视为物体受力运动。

以下是人工势场算法机器人避障路径规划的基本步骤：

确定目标与障碍物：确定机器人的起点和目标位置，同时检测环境中的障碍物位置。

定义势场：为每个障碍物设置斥力场，使机器人远离障碍物。同时为目标位置设置引力场，使机器人朝目标前进。

计算合力：根据机器人当前位置和周围障碍物位置，计算所有势场所产生的合力。

控制机器人移动：根据计算得到的合力，控制机器人的移动方向和速度。

检测碰撞：实时监测机器人与障碍物的距离，如果机器人与障碍物过近，则调整避障策略，避免碰撞。

到达目标：重复执行步骤2至步骤5，直到机器人到达目标位置。

需要注意的是，人工势场算法的具体实现涉及到一些参数调整优化，并且在复杂环境中可能会出现局部最小值问题或者振荡问题。为了处理这些问题，可以采用一些改进的技术，例如引入惩罚机制、动态权重调整等。此外，算法还可以与其他路径规划方法结合使用，以进一步优化避障效果。

⛄三、部分源代码

%main
%障碍和目标，起始位置都已知的路径规划,意图实现从起点可以规划出一条避开障碍到达目标的路径。
%初始化车的参数
Xo=[0 0];%起点位置
k=2;%计算引力需要的增益系数
K=0;%初始化
m=5;%计算斥力的增益系数，都是自己设定的。
Po=2;%障碍影响距离，当障碍和车的距离大于这个距离时，斥力为0，即不受该障碍的影响。也是自己设定。
n=7;%障碍个数
l=0.5;%步长
J=200;%循环迭代次数
%如果不能实现预期目标，可能也与初始的增益系数，Po设置的不合适有关。
%end
%给出障碍和目标信息
Xsum=[13 12;1 1.2;3 2.5;4 4.5;3 6;6 2;5.5 5.5;8 8.5];%这个向量是(n+1)2维，其中[10 10]是目标位置，剩下的都是障碍的位置。
Xj=Xo;%j=1循环初始，将车的起始坐标赋给Xj
%初始化结束，开始主体循环**
for j=1:J%循环开始
Goal(j,1)=Xj(1)%Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开始先将起点放进该向量。
Goal(j,2)=Xj(2)
%调用计算角度模块
Theta=compute_angle(Xj,Xsum,n)%Theta是计算出来的车和障碍，和目标之间的与X轴之间的夹角，统一规定角度为逆时针方向，用这个模块可以计算出来。
%调用计算引力模块
Angle=Theta(1)%Theta（1）是车和目标之间的角度，目标对车是引力。
angle_at=Theta(1)%为了后续计算斥力在引力方向的分量赋值给angle_at
[Fatx,Faty]=compute_Attract(Xj,Xsum,k,Angle)%计算出目标对车的引力在x,y方向的两个分量值。
%for i=1:n
%if i==1
% Fatxx(i)=Fatx
% Fatyy(i)=Faty
%else
% Fatxx(i)=0
% Fatyy(i)=0
%end
%end%这段循环是为了将引力的两个分量值扩展成向量，和后面的斥力叠加时，可以维数相同。
%end