提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

【路径规划】基于人工势场的无人机编队协同路径规划matlab源码.zip

采用人工势场方法进行路径规划，编队控制，可以得到良好效果

人工势场法（Artificial Potential Field Method）是一个典型的在线路径算法。其运用了'水往低处流'的思路，很自然的能够理解车辆路径的产生规律

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