人工势场斥力函数matlab三维图代码

以下是一个简单的人工势场斥力函数的 Matlab 三维图代码示例：

% 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 = [2,2];

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

% 计算网格上每个点的斥力
Z = U(X,Y);

% 绘制三维图
surf(X,Y,Z)
xlabel('x')
ylabel('y')
zlabel('Potential')
title('Artificial Potential Field Repulsion')

在这个例子中，我们使用了 meshgrid 函数来生成一个网格，然后定义了一个斥力函数 U，其中 k 是斥力函数的参数。然后，我们计算了网格上每个点的斥力，并使用 surf 函数绘制了三维图。

相关问题

人工势场法三维空间matlab代码

人工势场法是一种用于路径规划和避障的方法，它通过将目标点吸引物和障碍物斥力模拟成人工势场来实现路径规划。以下是一个使用Matlab编写的人工势场法在三维空间中的代码示例：

% 设置起点和终点
start = [0, 0, 0];
goal = [10, 10, 10];

% 设置障碍物的坐标
obstacle1 = [5, 5, 5];
obstacle2 = [7, 7, 7];

% 设置吸引力和斥力的参数
k_att = 1; % 吸引力参数
k_rep = 1; % 斥力参数
rep_range = 2; % 斥力的作用范围

% 设置步长和最大迭代次数
step = 0.5;
max_iter = 1000;

% 初始化机器人的位置
robot_pos = start;

% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算吸引力
    F_att = k_att * (goal - robot_pos);
    
    % 计算斥力
    F_rep = zeros(1,3);
    if norm(goal - robot_pos) < rep_range
        for i = 1:2
            dist = norm(robot_pos - obstacle1);
            F_rep = F_rep + k_rep * ((1/dist - 1/rep_range) * (1/dist)^2) * (robot_pos - obstacle1) / dist;
            dist = norm(robot_pos - obstacle2);
            F_rep = F_rep + k_rep * ((1/dist - 1/rep_range) * (1/dist)^2) * (robot_pos - obstacle2) / dist;
        end
    end
    
    % 计算合力
    F_total = F_att + F_rep;
    
    % 更新机器人位置
    robot_pos = robot_pos + step * F_total / norm(F_total);
    
    % 判断是否到达目标点
    if norm(robot_pos - goal) < step
        disp('到达目标点');
        break;
    end
end

以上是一个简单的三维空间中的人工势场法的Matlab代码示例，其中包括了起点、终点、障碍物、吸引力、斥力的参数设置以及迭代过程。通过这段代码，可以实现机器人在三维空间中的路径规划和避障。

人工势场路径规划中斥力的matlab代码如何表示

人工势场路径规划中斥力的 Matlab 代码可以通过以下方式表示：

1. 定义障碍物的坐标和大小：

obstacles = [x1, y1, radius1; x2, y2, radius2; ...];

其中 `x1` 和 `y1` 是第一个障碍物的中心坐标，`radius1` 是障碍物的半径，`x2`、`y2`、`radius2` 分别表示第二个障碍物的中心坐标和半径，以此类推。

2. 计算每个位置的斥力：

repulsive_force = zeros(size(map));
for i = 1:size(obstacles, 1)
    obs_center = obstacles(i, 1:2);
    obs_radius = obstacles(i, 3);
    [X, Y] = meshgrid(1:size(map, 2), 1:size(map, 1));
    dist = sqrt((X - obs_center(1)).^2 + (Y - obs_center(2)).^2);
    repulsive_force = repulsive_force + (1./dist - 1/obs_radius) .* (dist <= obs_radius);
end

其中 `map` 是地图的二维数组，`repulsive_force` 是每个位置的斥力值，`obs_center` 和 `obs_radius` 分别表示当前障碍物的中心坐标和半径，`X` 和 `Y` 是网格的坐标，`dist` 是当前位置与障碍物中心的距离。

3. 将斥力作为路径规划中的一部分，并计算最优路径：

total_force = attractive_force + repulsive_force;
[grad_x, grad_y] = gradient(total_force);
dx = -grad_x;
dy = -grad_y;

其中 `attractive_force` 是吸引力，`total_force` 是总的势场，`grad_x` 和 `grad_y` 分别是总势场在 x 和 y 方向上的梯度，`dx` 和 `dy` 分别是机器人应该沿 x 和 y 方向移动的距离。