用python通过人工势场法实现路径规划

人工势场法（Artificial Potential Field）是一种基于力的路径规划算法，它通过将机器人或智能体看做一个质点，将环境看做一个势场，通过计算势场对机器人施加的力来控制机器人的运动，从而实现路径规划。

下面是一个简单的用Python实现人工势场法的路径规划代码示例：

import math

# 定义起点和终点
start = (0, 0)
goal = (10, 10)

# 定义障碍物的坐标和半径
obstacles = [(5, 5, 2), (8, 8, 1)]

# 定义机器人的速度和步长
speed = 1
step_size = 0.1

# 定义势场计算函数
def attractive_force(pos, goal):
    # 计算向目标点的引力
    dx = goal[0] - pos[0]
    dy = goal[1] - pos[1]
    dist = math.sqrt(dx**2 + dy**2)
    if dist > 0:
        fx = dx / dist
        fy = dy / dist
        return (fx, fy)
    else:
        return (0, 0)

def repulsive_force(pos, obstacles):
    # 计算障碍物对机器人的斥力
    fx = 0
    fy = 0
    for obs in obstacles:
        dx = pos[0] - obs[0]
        dy = pos[1] - obs[1]
        dist = math.sqrt(dx**2 + dy**2)
        if dist < obs[2]:
            fx += (pos[0] - obs[0]) / dist**3
            fy += (pos[1] - obs[1]) / dist**3
    return (fx, fy)

def total_force(pos, goal, obstacles):
    # 计算合力
    fx1, fy1 = attractive_force(pos, goal)
    fx2, fy2 = repulsive_force(pos, obstacles)
    fx = fx1 + fx2
    fy = fy1 + fy2
    return (fx, fy)

# 初始化机器人位置
pos = start

# 开始路径规划
while math.sqrt((pos[0]-goal[0])**2 + (pos[1]-goal[1])**2) > step_size:
    fx, fy = total_force(pos, goal, obstacles)
    dist = math.sqrt(fx**2 + fy**2)
    if dist > 0:
        # 计算速度和移动距离
        vx = fx / dist * speed
        vy = fy / dist * speed
        dx = vx * step_size
        dy = vy * step_size
        # 更新位置
        pos = (pos[0]+dx, pos[1]+dy)
        print(pos)

# 输出最终到达终点的位置
print("Reached Goal:", pos)

在这个示例中，我们首先定义了起点、终点和障碍物的坐标和半径。在势场计算函数中，我们分别计算了机器人向目标点的引力和障碍物对机器人的斥力，并将它们相加得到合力。在路径规划过程中，我们通过计算合力的大小和方向来控制机器人的速度和移动距离，从而实现路径规划。

需要注意的是，人工势场法存在局部最优解的问题，可能会导致机器人陷入局部最优解而无法找到全局最优解。因此，在实际应用中，需要对算法进行优化和改进，以提高其性能和可靠性。