椭圆形人工势场matlab代码

以下是一个简单的椭圆形人工势场的 Matlab 代码示例：

% 设置网格范围
[X,Y] = meshgrid(-5:0.5:5,-5:0.5:5);

% 设置目标点坐标
goal = [2,3];

% 定义引力函数
k_att = 0.5;  % 引力函数参数
U_att = @(x,y) 0.5*k_att*(x-goal(1)).^2 + 0.5*k_att*(y-goal(2)).^2; 

% 定义斥力函数
k_rep = 1;  % 斥力函数参数
U_rep = @(x,y) k_rep./sqrt((x-goal(1)).^2 + 0.5*(y-goal(2)).^2); 

% 计算网格上每个点的势能
U = U_att(X,Y) + U_rep(X,Y);

% 绘制势能等高线图
contour(X,Y,U)
xlabel('x')
ylabel('y')
title('Elliptical Artificial Potential Field')

在这个例子中，我们使用了 meshgrid 函数来生成一个网格，然后定义了一个引力函数 U_att 和一个斥力函数 U_rep。然后，我们计算了网格上每个点的势能，并使用 contour 函数绘制了势能等高线图。其中，k_att 和 k_rep 分别是引力函数和斥力函数的参数，可以根据需要进行调整。

相关问题

椭圆形人工斥力势场matlab代码

以下是一个简单的椭圆形人工斥力势场的Matlab代码示例：

% 定义起点和终点位置
start_point = [0,0];
end_point = [10,10];

% 定义椭圆形障碍物的中心和半径
obstacle_center = [5,5];
obstacle_radii = [2,4];

% 定义常数k和d
k = 50;
d = 2;

% 定义迭代次数和步长
iter_num = 1000;
step_size = 0.1;

% 初始化位置和速度
position = start_point;
velocity = [0,0];

% 迭代更新位置和速度
for i = 1:iter_num
    % 计算到目标点的距离
    distance_to_goal = norm(end_point - position);
    
    % 计算椭圆形障碍物的斥力
    obstacle_force = [0,0];
    if norm(position - obstacle_center) < sum(obstacle_radii)
        obstacle_force = k * (position - obstacle_center) / norm(position - obstacle_center)^2 ...
            * (1 / norm(position - obstacle_center) - 1 / sum(obstacle_radii));
    end
    
    % 计算到目标点的引力
    goal_force = k * (end_point - position) / distance_to_goal;
    
    % 计算合力
    total_force = obstacle_force + goal_force;
    
    % 计算速度
    velocity = velocity + step_size * total_force;
    
    % 计算位置
    position = position + step_size * velocity;
    
    % 绘制轨迹
    plot(position(1), position(2), 'b.', 'MarkerSize', 20);
    hold on;
    drawnow;
    
    % 判断是否到达目标点
    if distance_to_goal < d
        break;
    end
end

% 绘制起点和终点
plot(start_point(1), start_point(2), 'g.', 'MarkerSize', 30);
plot(end_point(1), end_point(2), 'r.', 'MarkerSize', 30);

这段代码用迭代的方式计算机器人从起点移动到终点的轨迹，同时避开椭圆形障碍物。其中，椭圆形障碍物的斥力被定义为该障碍物中心到机器人位置的向量，乘以一个常数k和一个距离平方的倒数。如果机器人距离障碍物的距离小于障碍物半径之和，则斥力的大小会根据机器人和障碍物之间的距离进行调整，以避免机器人撞上障碍物。机器人到目标点的引力也被定义为该点到目标点的向量，乘以常数k。最后，机器人的速度和位置被更新，并绘制出它的轨迹。

以机器人自身建立一个椭圆形人工斥力势场matlab

好的，为了建立一个机器人自身的椭圆形人工斥力势场，您可以采取以下步骤：

1. 定义机器人自身的形状和大小。在这个例子中，我们假设机器人是一个圆形，半径为r。

2. 定义目标点和障碍物点的坐标，以及它们的半径。在这个例子中，我们将定义一个椭圆形的障碍物点。

3. 编写一个函数来计算机器人和障碍物之间的距离。这个函数应该返回一个标量值，表示机器人离障碍物的距离。

4. 编写一个函数来计算机器人和障碍物之间的斥力。这个函数应该返回一个向量值，表示机器人受到的斥力的大小和方向。在这个例子中，我们可以使用一个简单的指数函数，使距离越近的机器人受到的斥力越大。斥力的方向应该是机器人朝向障碍物的反方向。

5. 将所有障碍物的斥力向量相加，并计算出机器人的总斥力向量。

6. 根据机器人的总斥力向量计算机器人的速度和方向。在这个例子中，我们可以假设机器人的速度和方向与总斥力向量成正比例。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于实现上述步骤：

% 机器人半径
r = 0.5;

% 目标点坐标
target_pos = [5, 5];

% 障碍物坐标和半径
obstacle_pos = [3, 3];
obstacle_r = [2, 1];

% 计算机器人和障碍物之间的距离
function d = distance(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    d = norm(robot_pos - obstacle_pos) - r - norm(obstacle_r);
end

% 计算机器人和障碍物之间的斥力
function f = repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    d = distance(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
    if d > 0
        f = -1/d * (robot_pos - obstacle_pos);
    else
        f = [0, 0];
    end
end

% 计算机器人的总斥力向量
function F = total_repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    F = [0, 0];
    for i = 1:size(obstacle_pos, 1)
        f = repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos(i, :), obstacle_r(i, :));
        F = F + f;
    end
end

% 根据机器人的总斥力向量计算机器人的速度和方向
function [v, theta] = calculate_velocity(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r)
    F = total_repulsive_force(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
    v = norm(F);
    theta = atan2(F(2), F(1));
end

% 测试代码
robot_pos = [1, 1];
[v, theta] = calculate_velocity(robot_pos, obstacle_pos, obstacle_r);
disp(v);
disp(theta);

这段代码演示了如何计算机器人的速度和方向，根据机器人自身的椭圆形人工斥力势场。需要注意的是，这个示例代码只考虑了一个障碍物，如果您需要考虑多个障碍物，需要在 `total_repulsive_force` 函数中循环计算每个障碍物的斥力向量，并将它们相加。