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⛄一、人工势场算法车辆避障路径规划简介
1 人工势场算法
人工势场法是由Khatib于1985年在论文《Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots》中提出的一种虚拟力法。它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种抽象的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生“引力”，障碍物对移动机器人产生“斥力”，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题。
算法思想
（1）人工势场法的基本思想是在障碍物周围构建障碍物斥力势场，在目标点周围构建引力势场，类似于物理学中的电磁场。
（2）被控对象在这两种势场组成的复合场中受到斥力作用和引力作用，斥力和引力的合力指引着被控对象的运动，搜索无碰的避障路径。
（3）更直观而言，势场法是将障碍物比作是平原上具有高势能值的山峰，而目标点则是具有低势能值的低谷。
2 人工势场算法车辆避障路径规划
人工势场算法是一种基于势能场的路径规划方法，它通过构建势能场来实现车辆的避障和路径规划。具体来说，它将车辆看作一个带电粒子，将障碍物看作一个带同性电荷的粒子，通过计算粒子间的相互作用力，来实现车辆的避障和路径规划。以下是人工势场算法车辆避障路径规划的步骤：
（1）构建势能场
首先，需要构建势能场，将车辆和障碍物看作带电粒子，通过计算粒子间的相互作用力，来构建势能场。其中，车辆的势能为负，障碍物的势能为正。
（2）计算合力
根据势能场，可以计算出车辆所受到的合力，即车辆所处位置的梯度方向。合力的方向指向势能下降最快的方向。
（3）更新车辆位置
根据车辆所受到的合力，可以更新车辆的位置，使车辆向势能下降最快的方向移动。
（4）重复上述步骤
重复上述步骤，直到车辆到达目标点或者无法到达目标点。
⛄二、部分源代码
clear all
clc
close all
%% 初始化
% 设置RRT算法和人工势场法算法的迭代次数上限
RRTCountMax = 30000;
APFCountMax = 30000;
% 定义地图边界
mapLimit = [0, 10, 0, 10];
% 设置RRT算法和人工势场法算法的步长
RRTstep = 0.1;
APFstep = 0.007;
% 设置起点和终点的坐标
% select = 5;
starts = [1, 5; 1, 1; 1, 9; 1, 3; 4,4];
targets = [9, 4; 9,9; 9, 1; 5, 9; 9,8];
%选择需要进行路径规划的起点和终点
select = 1;
start = starts(select, 😃;
target = targets(select, 😃;
% 设置障碍物位置和半径
obs = [
3.5, 3.1, 0.3;
2.5, 5.5, 0.5;
5.2, 6.6, 0.4;
6.8, 4.5, 0.7;
7.4, 7.1, 0.5;
5.1, 4.8, 0.3;
3.2, 8.8, 0.5;
6.7, 8.9, 0.3;
6.2, 1.8, 0.2;
9.1, 5.6, 0.3
];
% 设置人工势场法中的各个系数
kAttr = 1;
kRep = 5;
kObs = 3;
% 在地图上画出障碍物、起点和终点的位置
axis(mapLimit);
hold on;
for i = 1: size(obs, 1)
rectangle(‘Position’, [obs(i,1)-obs(i,3), obs(i,2)-obs(i,3), obs(i,3) * 2, obs(i,3) * 2], ‘Curvature’, [1 1]);
end
plot(start(1), start(2), ‘.’, ‘markersize’,30, ‘color’,‘r’);
plot(target(1), target(2), ‘.’, ‘markersize’,30, ‘color’,‘green’);
% 开始进行路径规划
ok = false;
result = [];
while ~ok
ok = true;
rrt_result = RRTstar(mapLimit, start, target, obs, RRTstep, RRTCountMax);
if isempty(rrt_result)
disp(‘rrt star cannot find path’)
return
end
if size(rrt_result, 1) == 1
disp('start == target')
return
end
plot(rrt_result(:, 1), rrt_result(:, 2), '-', 'color','b');
for i = 2: size(rrt_result, 1)
apf_start = rrt_result(i - 1, :);
apf_target = rrt_result(i, :);
[apf_result, success, newStart, count, obs] = APF(mapLimit, start, target,apf_start, apf_target, obs, APFstep, APFCountMax, kAttr, kRep, kObs);
result = [result; apf_result];
if (success == false)
ok = false;
start = newStart;
break;
end
end
end
plot(result(:, 1), result(:, 2), ‘.’, ‘color’,‘r’);
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]吕春峰.基于人工势场法机器人小车避障的研究[J].昆明理工大学学报(自然科学版) .2005
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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