内容概要：本文详细介绍了人工势场法（APF）在机器人路径规划中的应用及其在Matlab中的实现。人工势场法通过模拟物理中的引力和斥力，使机器人能够避开障碍物并顺利到达目标位置。文中不仅展示了基本的人工势场法实现，还提出了几种改进方法，如势场平滑、动态权重调整和多目标优化，以解决传统方法中存在的局部极小值问题。此外，文章提供了具体的Matlab代码示例，帮助读者理解和实现这一算法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、学生以及具有一定编程基础的开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行二维平面路径规划的研究项目，特别是在存在静态障碍物的情况下。目标是通过人工势场法及其改进方法，实现高效、稳定的路径规划。 其他说明：文章强调了人工势场法的优点和局限性，并通过实例代码展示了如何克服其固有问题。对于希望深入理解路径规划算法的人来说，这是一个很好的入门材料。

矿井中障碍物密集且移动,这给煤矿井下导航装置路径规划造成了极大的困难。结合原有的传统人工势场法,通过将相对速度场和相对加速度场引入势场函数中,改进引力势场函数,使矿井机器人、无人机等导航装置在路径规划中,充分考虑导航装置自身的移动信息,使躲避移动障碍物成为可能,并且避免动目标陷入局部极小点;针对路径规划过程中路径最优化的问题,提出了"全局势场线"的概念,使导航装置在局部路径规划的同时,充分考虑到全局的规划信息,避免局部规划与全局规划冲突,从而选取最优的路径进行导航。提出的方法通过仿真和地面模拟测试,结果证明,该方法可以帮助导航装置在煤矿井下成功躲避移动障碍物,避免与移动障碍物发生碰撞导致路径规划失败,同时处理复杂多变的环境,优化避障路径,最终到达目标位置,完成导航装置的路径规划任务。

针对矿井障碍物复杂多变、救灾机器人采用传统人工势场法进行路径规划易陷入局部极小点的问题,提出一种基于改进人工势场法的救灾机器人路径规划方法。该方法通过在引力场中加入扰动场来改变引力场函数,使救灾机器人在陷入局部极小点时自主走出局部极小点;结合障碍填充法,通过对凹障碍物进行虚拟填充,形成新的障碍物并产生相应的斥力场函数,避免救灾机器人再次陷入局部极小点。仿真及测试结果验证了该方法的可行性及有效性。

障碍物可调节，速度，位置，形状等参数，实时动态避碰，真实可信。代码可直接运行，注释齐全易懂，放心购买

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基于matlab实现人工势场算法，同时改进算法约束条件，避免算法陷入极值局部小的可能

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

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。

运用matlab语言，采用改进的人工势场法进行避障

基于matlab实现人工势场算法，同时改进算法约束条件，避免算法陷入极值局部小的可能