人工势场法路径规划matlab

人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种经典的路径规划方法，它通过定义一个人工势场来实现机器人的自主导航。在APF中，机器人被视为质点，其运动受到一个由斥力和吸引力构成的势场的影响。斥力使机器人避开障碍物，吸引力使机器人朝目标点移动，从而实现路径规划。下面介绍如何在MATLAB中实现APF路径规划。

1. 定义障碍物和目标点

在MATLAB中，可以使用patch函数定义障碍物的形状和位置，使用scatter函数定义目标点的位置。

2. 计算机器人所处位置的势能

机器人所处位置的势能由斥力和吸引力共同决定。斥力势能由障碍物产生，吸引力势能由目标点产生。在MATLAB中，可以使用一些函数来计算机器人所处位置的势能，例如：

- 计算斥力势能：使用repulsivePotential函数，该函数输入机器人位置和障碍物位置，返回斥力势能。
- 计算吸引力势能：使用attractivePotential函数，该函数输入机器人位置和目标点位置，返回吸引力势能。

3. 计算机器人所处位置的合力

机器人所处位置的合力是斥力和吸引力的合力，它决定了机器人下一个时刻的移动方向。在MATLAB中，可以使用一些函数来计算机器人所处位置的合力，例如：

- 计算斥力合力：使用repulsiveForce函数，该函数输入机器人位置和障碍物位置，返回斥力合力。
- 计算吸引力合力：使用attractiveForce函数，该函数输入机器人位置和目标点位置，返回吸引力合力。

4. 更新机器人位置

根据机器人所处位置的合力，可以计算机器人下一个时刻的位置。在MATLAB中，可以使用updatePosition函数更新机器人位置，该函数输入机器人位置和合力，返回机器人下一个时刻的位置。

5. 迭代计算机器人路径

根据机器人当前位置和目标点位置，可以进行迭代计算机器人路径。在MATLAB中，可以使用while循环进行迭代计算，每次迭代计算机器人下一个时刻的位置，直到机器人到达目标点或无法到达目标点为止。

6. 实现路径可视化

最后，可以使用MATLAB中的plot函数将机器人路径可视化，以便观察路径规划效果。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现APF路径规划：

% 定义障碍物和目标点
obstacle = patch([0.5 1 1 0.5], [0.5 0.5 1 1], 'r');
goal = scatter(2, 2, 'g', 'filled');

% 定义机器人初始位置
start = [0.2, 0.2];

% 定义机器人运动参数
stepSize = 0.1;
tolerance = 0.1;
maxIter = 1000;

% 迭代计算机器人路径
iter = 0;
while norm(start - [2, 2]) > tolerance && iter < maxIter
    % 计算机器人所处位置的势能
    repulsivePotential = repulsivePotential(start, obstaclePosition);
    attractivePotential = attractivePotential(start, [2, 2]);

    % 计算机器人所处位置的合力
    repulsiveForce = repulsiveForce(start, obstaclePosition);
    attractiveForce = attractiveForce(start, [2, 2]);
    totalForce = attractiveForce + repulsiveForce;

    % 更新机器人位置
    start = updatePosition(start, totalForce, stepSize);

    iter = iter + 1;
end

% 可视化机器人路径
plot(start(1), start(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);