matlab 改进人工势场 编队

Matlab中，改进人工势场编队是一种基于人工势场的编队算法的改进版本。传统的人工势场编队算法在遇到动态障碍物时存在问题，因为它们不能很好地适应环境的变化。改进的人工势场编队算法通过引入随机扰动项和动态调整的吸引力和斥力参数，使编队机器人能够更好地应对环境变化和动态障碍物的情况。这种算法可以提高编队机器人的鲁棒性和适应性。

相关问题

人工势场编队避障matlab代码

下面是一个简单的人工势场编队避障的Matlab代码示例，其中包括了两个机器人的运动控制和避障算法。

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clc

% 设置机器人初始位置
robot1_pos = [10, 10];
robot2_pos = [20, 20];

% 设置目标位置
goal_pos = [30, 30];

% 设置机器人速度
robot1_vel = [0, 0];
robot2_vel = [0, 0];

% 设置时间步长
dt = 0.1;

% 设置势场参数
k_att = 0.5;
k_rep = 10;
rep_range = 2;

% 设置仿真时长
t_end = 100;

% 开始仿真
for t = 0:dt:t_end
    
    % 计算机器人间距离
    distance = norm(robot2_pos - robot1_pos);
    
    % 计算机器人到目标点的距离
    robot1_goal_distance = norm(goal_pos - robot1_pos);
    robot2_goal_distance = norm(goal_pos - robot2_pos);
    
    % 计算机器人的势场力
    att_force_1 = -k_att * (robot1_pos - goal_pos);
    att_force_2 = -k_att * (robot2_pos - goal_pos);
    
    if distance <= rep_range
        
        % 如果机器人之间的距离小于等于避障范围，则计算斥力
        rep_force_1 = k_rep * (1/distance - 1/rep_range) * (1/distance^2) * (robot1_pos - robot2_pos);
        rep_force_2 = k_rep * (1/distance - 1/rep_range) * (1/distance^2) * (robot2_pos - robot1_pos);
        
        % 计算总力
        force_1 = att_force_1 + rep_force_1;
        force_2 = att_force_2 + rep_force_2;
        
    else
        
        % 如果机器人之间的距离大于避障范围，则不计算斥力
        force_1 = att_force_1;
        force_2 = att_force_2;
        
    end
    
    % 更新机器人速度
    robot1_vel = robot1_vel + force_1 * dt;
    robot2_vel = robot2_vel + force_2 * dt;
    
    % 更新机器人位置
    robot1_pos = robot1_pos + robot1_vel * dt;
    robot2_pos = robot2_pos + robot2_vel * dt;
    
    % 绘制机器人位置
    hold off
    plot(robot1_pos(1), robot1_pos(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    hold on
    plot(robot2_pos(1), robot2_pos(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    plot(goal_pos(1), goal_pos(2), 'gx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    xlim([0, 40]);
    ylim([0, 40]);
    xlabel('X');
    ylabel('Y');
    drawnow;
    
end

这个代码示例中，我们首先设置了两个机器人的初始位置、目标位置、速度、时间步长和势场参数。然后，我们开始一个时间循环，计算机器人之间的距离和到目标点的距离，并根据这些距离计算机器人的势场力。如果机器人之间的距离小于等于避障范围，则计算斥力并计算总力；否则，不计算斥力。最后，我们更新机器人的速度和位置，并绘制机器人的位置。

需要注意的是，这个示例只是一个简单的演示，实际应用中还需要考虑更多因素，例如传感器误差、运动控制器的响应时间等。

MATLAB基于人工势场法的编队及避障

人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种常用于机器人路径规划及避障的方法，也可以用于编队控制。MATLAB可以很好地实现基于APF的编队及避障。

首先，需要定义每个机器人的位置信息和目标点信息。利用APF算法，可以计算出机器人在当前位置下受到的斥力和引力，从而得到机器人的运动方向和速度。具体实现过程如下：

1. 定义机器人的位置信息和目标点信息

pos = [x1 y1; x2 y2; ...; xn yn]; % 机器人位置信息，每行代表一个机器人的x和y坐标
goal = [xg yg]; % 目标点坐标

2. 计算机器人受到的斥力和引力

function [f_att, f_rep] = calc_force(pos, goal, obs_pos, obs_r, k_att, k_rep, rep_range)
% 计算机器人受到的斥力和引力
    f_att = -k_att*(pos - goal); % 引力
    d = pdist2(pos, obs_pos); % 计算机器人和障碍物的距离
    f_rep = zeros(size(pos));
    for i = 1:size(pos, 1)
        if min(d(i,:)) < rep_range % 如果机器人在障碍物的影响范围内
            f_rep(i,:) = k_rep*(1./d(i,:) - 1/obs_r)*(pos(i,:) - obs_pos(find(d(i,:) == min(d(i,:)), 1),:)); % 斥力
        end
    end
end

3. 计算机器人的速度和运动方向

function vel = calc_velocity(pos, goal, obs_pos, obs_r, k_att, k_rep, rep_range, max_vel)
% 计算机器人的速度和运动方向
    [f_att, f_rep] = calc_force(pos, goal, obs_pos, obs_r, k_att, k_rep, rep_range); % 计算斥力和引力
    f_total = f_att + f_rep; % 总力
    vel = max_vel*f_total./sqrt(sum(f_total.^2, 2)); % 计算速度，保证不超过最大速度
end

4. 实现编队和避障

pos = [x1 y1; x2 y2; ...; xn yn]; % 机器人位置信息，每行代表一个机器人的x和y坐标
goal = [xg yg]; % 目标点坐标
obs_pos = [xo1 yo1; xo2 yo2; ...; xom yom]; % 障碍物位置信息，每行代表一个障碍物的x和y坐标
obs_r = [r1; r2; ...; rm]; % 障碍物半径信息
k_att = 1; % 引力系数
k_rep = 100; % 斥力系数
rep_range = 10; % 斥力作用范围
max_vel = 1; % 最大速度

while true
    vel = calc_velocity(pos, goal, obs_pos, obs_r, k_att, k_rep, rep_range, max_vel); % 计算速度
    pos = pos + vel; % 更新机器人位置
    % 绘制机器人和障碍物
end

需要注意的是，APF算法存在局部最优解的问题，因此需要合理设置参数和初始位置，以避免出现不理想的运动轨迹。