人工势场法：移动机器人路径规划Matlab实例教程

人工势场法是一种经典的路径规划算法，尤其适用于移动机器人领域，因为它能够模拟机器人在环境中的行为，通过虚拟的引力场和斥力场来引导机器人避开障碍并趋向目标。本文档提供了一个基于Matlab编写的简单易懂的程序，旨在帮助初学者理解这一算法的工作原理。 该程序的主要流程包括以下几个步骤： 1. **初始化**：定义起点位置（Xo）、增益系数（k和m，分别用于计算引力和斥力）、障碍影响距离（Po）、步长（l）、循环迭代次数（J）等关键参数。这些参数的选择会影响路径规划的效果，需要根据具体应用场景进行调整。 2. **障碍和目标信息**：通过向量Xsum提供障碍物的位置和目标位置。目标位置被设为[10, 10]，其余数值代表障碍物的位置。 3. **主体循环**：程序使用for循环进行J次迭代，每次迭代中记录车的位置（Goal矩阵），计算车与目标及障碍物的角度（Theta）。 - **计算引力**：调用compute_Attract函数，输入车的位置、障碍物列表、引力系数k、车与目标之间的角度，得到引力在x和y方向的分量（Fatx和Faty）。 - **计算斥力**：对于每个障碍物，计算与车之间的角度（angle_re），然后调用compute_repulsion函数，根据参数m、角度向量、影响距离Po，得到斥力在x和y方向的分量（Yrerxx和Yreryy）。 4. **合成合力**：在当前迭代中，将引力和斥力在y方向的分量相加得到合力（Fsumyj），但需要注意的是，这里可能存在一个错误，即合力应该是单个数值，而非数组。正确的做法应将所有斥力分量相加后再与引力分量相加，形成合力向量。 5. **路径更新**：利用合力方向更新机器人的下一个位置，但这部分代码缺失，需要结合移动机制（如PID控制器或Dijkstra算法）来确定下一步的移动方向。 6. **终止条件**：在达到预定的循环次数或到达目标位置后，程序可能停止，否则可能需要检查和调整增益系数和Po等参数以优化路径规划。 通过这个基于人工势场法的Matlab程序，初学者可以直观地了解算法的执行过程，并借此实践如何应用在实际的移动机器人路径规划中。理解并掌握这种方法对于深入研究机器人控制、人工智能以及路径规划算法至关重要。