改进人工势场法提升机器人避障效果及MATLAB实现

本文主要探讨了"基于改进的人工势场法的机器人避障控制及其MATLAB实现"这一主题。人工势场法是一种广泛应用于机器人路径规划中的算法，其基本原理是通过模拟物理场（如引力场）来引导机器人避开障碍物，达到目标位置。然而，传统的这种方法存在一个关键问题，即易于陷入局部极小点，导致机器人无法找到全局最优路径，且在障碍物附近可能会产生反复震荡或者停滞不前的现象。 针对这个问题，论文提出了一种改进的人工势场算法，着重解决了局部极小点的问题。该改进方法可能包括引入新的权重函数、梯度修正策略或者是采用动态调整势场强度的方法，以促使机器人更快地从局部最优状态转移出来，避免陷入死循环。这种改进旨在提高路径规划的效率和稳定性，使得机器人的运动轨迹更加平滑，从而接近最优解。 论文作者杨一泼和王朝立，来自上海理工大学光电信息与计算机工程学院，他们利用MATLAB这个强大的数值计算平台进行了实际的仿真实验。MATLAB在此过程中起到了至关重要的作用，它提供了可视化工具和算法实现环境，使得研究人员能够方便地设计、测试和优化避障控制算法。 仿真实验的结果表明，改进的人工势场法在实际应用中取得了显著的效果。机器人能够有效地避开障碍物，避免了反复震荡和停滞，实现了更高效、更稳定的路径规划。这不仅提高了机器人的自主导航能力，也对提高整体的机器人智能水平具有重要意义。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种改进的人工势场算法，解决了机器人避障控制中的局部极小问题，并通过MATLAB的实施验证了其实用性和有效性。这对于未来机器人技术的发展，特别是在复杂环境下的自主导航任务中，具有重要的理论价值和实践指导意义。