用人工势场法实现小车的避障，用matlab做仿真

智能循迹小车毕业设计，含电路原理图和 PCB图 ，含c语言程序。

机器人路线规划仿真避障，matlab2021a仿真测试 %-粒子群的- global c1; %学习因子1 global c2; %学习因子2 global w; %惯性权重 global MaxDT; %最大迭代次数 global m; %搜索空间维数（未知数个数） global N; %初始化群体个体数目 global eps; %设置精度(在已知最小值时候用) global Kmax; %初始化x时用的最大迭代次数 global Qmax; %初始化x时粒子全部重新初始化用的最大迭代次数 global fitw1; %适应值函数中的两个权重 global fitw2; global pathta ; %移动的角度为60度 global psosued; %粒子群成功 global pathsued; %路径

超声波避障与测距，红外避障程序。超声波避障与测距，红外避障程序。超声波避障与测距，红外避障程序。超声波避障与测距，红外避障程序。

针对智能小车存在的避障缺陷，设计了一种超声波单点避障与红外双路交叉避障相结合的全方位避障系统，系统以Arduino为主控单元，以Linux为开发平台，通过多传感器数据的采集融合、经由计算机算法控制，可实现全方位自动避障．系统硬件采用多模块协调配合，可使系统具有较高的自适应能力．实验结果表明，设计的全方位避障系统较大地提高了避障的效率和成功率，可有效地实现全方位避障．

pm=0.3;%变异概率 pc=0.6;%交叉概率 % Obs.S=[];%障碍物各个顶点 Data.Obs(1).S=[1,4;2,4;2,1;1,1];%每个顶点存储按照顺时针顺序排列 Data.Obs(2).S=[3,6;4,6;4,3;3,3]; Data.Obs(3).S=[6,4;7,4;7,1;6,1]; Data.Obs(4).S=[8,10;9,10;9,5;8,5]; Data.Obs(5).S=[10,14;14,14;14,12;10,12]; Data.Obs(6).S=[14,8;18,8;18,6;14,6]; [Pop R k]=intpop(Data,Data.size,Data.length); %生成初始种群

循迹车，其他功能可以再加，很简单。以前把车各种玩法，现在再拿起来，很怀旧。20分钟就让车子寻线了。 循迹小车仿真电路截图:

近几年来，无人机集群研究过程中，多机无人机避障控制，成为了当下热门话题，我们都知道无人机在实际的“飞行空域中可能会存在建筑物、山峰、鸟群等障碍物，这些障碍物的存在将威胁无人机的飞行安全。除此之外，避障过程中，无人机之间的距离也会随着编队避障机动发生改变，处理不当就十分容易发生相撞。因此，无人机编队要能够根据不同环境情况做出决策,同时规避威胁障碍物和其他无人机。目前，针对适应环境的控制算法问题，国内外已经做出了很多研究，但是普遍存在协同性不高和队形保持不好的缺陷。很多研究人员将无人机群的编队任务和避障任务考虑为竞争关系，认为避障时应首先解除编队，飞过危险区域后再恢复编队继续飞行，但在一些环境条件

目录前言例程分析模块介绍超声波模块（SRF04）TB6600步进电机驱动器和42步进电机原理图讲解运用示波器模拟代码部分项目后期 前言 这是我在一个大学生机械创新比赛所做的项目，主要学科是机械，本人也是一位机自专业的大三学生，对高端的电控知识并不是很了解，只是在学习之余自学了相关硬件和控制的知识。因本人才疏学浅，故该文章只是记录我的此次设计过程，并将其分享出来，希望能够和与我有类似经验的同学讨论，或者受到专业人士的批评指正。 为了记录的这次比赛的具体设计思路，以供以后有参与相关比赛意愿的同学参考，我将会从最基本的各模块的使用开始说起，相信我，即使你只是了解过一点点和51单片机有关的知识，懂得并

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真