根据机器人所处的环境，具体该怎样构建一个虚拟的“势场”，其中包含了目标点和障碍物的势能分布

要构建一个虚拟的“势场”，需要考虑目标点和障碍物的势能分布。对于目标点而言，可以将其视为一个吸引点，其势能分布应该是以目标点为中心逐渐变弱的。障碍物则可以视为一个斥力点，其势能分布应该是以障碍物为中心逐渐变强的。

具体来说，可以使用高斯函数或者反比函数来描述势能分布。对于目标点而言，可以使用高斯函数，如：

$U_{goal} = A \cdot e^{-\frac{(x-x_{goal})^2+(y-y_{goal})^2}{2\sigma^2}}$

其中，$A$ 是势能的最大值，$x_{goal}$ 和 $y_{goal}$ 是目标点的坐标，$\sigma$ 是一个控制函数变化速度的参数。

对于障碍物而言，可以使用反比函数，如：

$U_{obstacle} = \frac{B}{r}$

其中，$B$ 是斥力的强度，$r$ 是机器人到障碍物的距离。

最终，可以将两者的势能分布叠加起来，得到机器人所处的势场。机器人会在势能最低的地方运动，从而避开障碍物并最终到达目标点。