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仿真代码

基于人工势场法的改进跳点搜索算法多媒体材料

印度人写的MATLAB程序，界面简洁友好，其中astart.m是主程序。

为了解决仓储机器人在全动态环境中的自主导航问题，在分析自主导航技术基础上建立了机器人和动态障碍物的数学模型，搭建了以二维激光雷达为主的环境感知平台，提出了一种改进的人工势场法。在传统人工势场法中同时引入相对速度和相对加速度因素得到改进的人工势场模型，实现机器人在全动态环境中的自主移动。设计了无障碍物和多动态障碍物两种移动环境。经仿真验证，应用改进的人工势场法进行路径规划能高效地避开动态障碍物、跟踪动态目标，且运动路径光滑。

hslogic算法仿真——人工势场 - 模糊处理，避障处理，matlab仿真 Xo=[0,0];%起点位置 k=10;%计算引力需要的增益系数 K=0;%初始化 m=1;%计算斥力的增益系数，自己设定 d=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,自己设定 n=10;%障碍个数 l=0.5;%步长 J=200;%循环迭代次数 X_target=[10,10]; X_obs=[1 1.5;3 3;4 4.5;3 6;6 2.5;5.5 7;8 8.5;9,9.5;10 5;7 6];%这个向量是n*2维，障碍的位置 X_robot=Xo;%X_robot是机器人的定位坐标,将车的起始坐标Xo赋给X_robt

完整代码，可直接运行

水下传感器网络是由搭载在AUV上的移动节点和固定节点组成的三维混合型网络，其部署优化策略研究具有重要的现实意义。传感器网络的有效覆盖率和目标检测率。根据水下传感器网络的特点，此处提出基于人工势场的分布式水下传感器网络部署优化算法UPFA（基于势场法的水下部署）。仿真结果表明， UPFA算法能够引导水下的移动传感器修复水下传感器网络的覆盖范围，显着提高水下传感器网络的有效覆盖率。

运用matlab语言，采用改进的人工势场法进行避障

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仿真代码，适合科研人员

用人工势场算法结合模糊控制算法的路径规划