类似人工势场法的局部路径规划算法

除了传统的人工势场法，还有一些类似的局部路径规划算法，如下：

1. Vector Field Histogram (VFH)算法
2. Rapidly-exploring Random Trees with Rewiring (RRT*)算法
3. Elastic Strips (ES)算法
4. Dynamic Window Approach with Obstacle Avoidance (DWA*)算法
5. Bubble Band算法
6. Curvature Velocity Method (CVM)算法
7. Artificial Potential Field with Dynamic Window Approach (APF-DWA)算法
8. Navigation Functions算法
9. Harmonic Functions算法
10. Dynamic Window Approach with Virtual Force Field (DWA-VFF)算法

相关问题

人工势场法局部路径规划

人工势场法是一种用于机器人路径规划的方法，它基于将机器人在环境中的运动设计成一种抽象的人造引力场中的运动。在人工势场法中，目标点对机器人产生引力，障碍物对机器人产生斥力。通过求合力来控制机器人的运动，从而规划出一条相对平滑和安全的路径。然而，人工势场法存在局部最优点问题，即当障碍物与目标点距离过近时，机器人到达目标点后仍受到斥力的作用，导致无法停下来达到目标点。这可能使机器人在目标点附近震荡或无法到达目标点。为了解决局部最优点问题，可以采取一些策略。一种方法是引入随机的虚拟力，使机器人能够跳出局部最优点的状态。另一种方法是处理密集的障碍物，将多个障碍物看作一个整体来计算斥力。此外，还可以通过设置子目标点的方式来帮助机器人逃离局部最优点。这些方法可以提高人工势场法的局部路径规划能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [人工势场法路径规划算法（APF）](https://blog.csdn.net/qq_44339029/article/details/128510395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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人工势场法路径规划算法

人工势场法是一种基于机器人运动学的路径规划算法。它的基本思想是将机器人看作一个带电荷的点，规定目标点为一个带同种电荷的点，通过相互作用力来实现机器人的导航。具体来说，人工势场法通过计算机模拟机器人在势场中的运动，将机器人从初始位置引导到目标位置，从而实现路径规划。

在人工势场法中，机器人所处的环境被看作一个势场，机器人的运动受到环境势场的影响。环境势场可以分为引导场和障碍物场两部分。引导场指的是目标点产生的电荷场，它会吸引机器人靠近目标点；障碍物场指的是障碍物产生的电荷场，它会阻碍机器人前进。

简单来说，人工势场法的路径规划步骤如下：

1. 读取机器人的位置和目标点位置，计算出引导场和障碍物场；
2. 将引导场和障碍物场相加得到总势场；
3. 计算机器人在总势场中所受到的力，并根据力的大小和方向来控制机器人运动；
4. 重复步骤3直到机器人到达目标点。

值得注意的是，人工势场法虽然简单易懂，但是存在容易陷入局部最优解、难以处理多目标等问题。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的路径规划算法。