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在Matlab2016中调试通过，是网上流传的人工势场法的修改版本，我是真的服了网上的各种版本，连个基本的计算arccos和arctan都能弄错，修改后能较好的到达目标点，但本人水平有限，可能还会存在一定的问题，欢迎大家批评指正！

基于matlab的人工势场法的小车避障路径规划，包括程序和文档

改进的人工势场法智能汽车避障及车道保持研究_王赛赛.caj

采用人工势场法进行路径规划和避障,建立新的汽车无人驾驶路径规划环境模型。汽车以自身的圆周势场进行探测,每次移动都会使势力场发生改变,在进行信息收集后判断避开障碍物的所有路径,最终在规划的路径中找出最佳路径,从而完成避障和路径规划。避障路径规划技术能够指引汽车避开障碍物,避免事故的发生,对提高道路交通的安全水平大有帮助。

人工势场法matlab优化算法有中文注释和C++版可直接移植

局部路径规划的人工势场法 源代码 经调试后发现可以避障且能到达目标点.rar

一份关于人工势场法原理的英文讲义PPT（pdf版）；以及实现人工势场法的matlab代码。代码简单易懂，适合初学者参考，可以自己改变障碍物位置观察路径规划效果！

路径规划算法——人工势场法，作者纯手工打造。人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(Oussama Khatib，Real-Time obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots. Proc of The 1994 IEEE.)。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。

首先，本文对国内外现有的主动避撞系统从环境感知层、规划决策层以及控制执行层三个方面进行了分析，指出了现有研究的优缺点，并设计了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法总体方案。 然后，在对车载传感器信息特征分析的基础上，对车辆与前方交通参与者进行了摄动及转向因素加权判定，确保系统能够正确地识别并判断具有高碰撞风险的目标。 接着，设计了 RV 纵向安全距离模型与基于换道时间的横向安全距离模型。 RV 安全距离模型是一种基于道路、车辆特征的分级安全距离模型，能够更加科 学地反映车辆与环境交通参与者的不同级别的碰撞风险。同时，设计了基于不同 质心侧偏角约束下的换道时间的换道安全距离模型，为横向避撞提供了更加合理 高效的判别依据。 之后，在对车辆行驶环境分析的基础上，建立了基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法，使用全局规划虚拟引力、智能车辆换道引力、前向交通参与者斥力、侧向交通参与者斥力、交通信号灯斥力、前方传感器检测盲区斥力表征车辆行驶过程中不同约束的影响。利用 Carsim/Simulink 联合仿真验证了算法的有效性与实时性。 最后，为了进一步验证基于改进人工势场法的智能车辆主动避撞算法的优越性，进行了主动避撞系统控制器的软硬件设计，并在此基础上进行了实车试验，试验结果表明本文设计的算法峰值减速度减少了 15.7%，制动距离减少了 9%，能够提高智能汽车的舒适性与通行效率。