matlab基于人工势场法的路径规划

人工势场法（APF） 是一种用于机器人路径规划的经典算法，其核心思想是将目标点设为引力源、障碍物设为斥力源，通过计算合力引导机器人运动。

基本原理

引力场：目标点对机器人产生吸引力，方向指向目标，大小与距离成正比。常见模型为：

Fatt=katt⋅(pgoal−probot)F_{att}=k_{att}⋅(p_{goal}−p_{robot})Fatt=katt⋅(pgoal−probot)

其中 kattk_{att}katt为引力增益系数。
斥力场：障碍物对机器人产生排斥力，方向远离障碍物，大小随距离减小而增大。典型公式为：

其中 d0d_0d0为斥力作用半径，krepk_{rep}krep为斥力增益系数。
合力与运动 ：机器人沿合力方向（Ftotal=Fatt+FrepF_{total}=F_{att}+F_{rep}Ftotal=Fatt+Frep）移动，通常采用梯度下降法迭代更新位置。

MATLAB 实现步骤

1. 参数初始化

matlab 复制代码

start = [0, 0];       % 起点
goal = [10, 10];      % 目标点
obstacles = [3,3; 7,7; 5,5]; % 障碍物坐标
k_att = 1;            % 引力系数
k_rep = 100;          % 斥力系数
d0 = 2;               % 斥力作用半径
step_size = 0.1;      % 步长
max_iter = 1000;      % 最大迭代次数

2. 势场函数定义

引力计算：

matlab 复制代码

function F_att = attractive_force(robot_pos, goal, k_att)
    F_att = k_att * (goal - robot_pos);
end

斥力计算：

matlab 复制代码

function F_rep = repulsive_force(robot_pos, obstacles, k_rep, d0)
    F_rep = [0, 0];
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        obs = obstacles(i, :);
        d = norm(robot_pos - obs);
        if d < d0
            rep_factor = k_rep * (1/d - 1/d0) / d^2;
            F_rep = F_rep + rep_factor * (robot_pos - obs);
        end
    end
end

3. 主循环与路径生成

matlab 复制代码

robot_pos = start;
path = robot_pos;

for iter = 1:max_iter
    F_att = attractive_force(robot_pos, goal, k_att);
    F_rep = repulsive_force(robot_pos, obstacles, k_rep, d0);
    F_total = F_att + F_rep;
    
    % 更新位置（归一化合力方向）
    robot_pos = robot_pos + step_size * F_total / norm(F_total);
    path = [path; robot_pos];
    
    % 检查终止条件
    if norm(robot_pos - goal) < 0.1
        break;
    end
end

4. 结果可视化

matlab 复制代码

figure;
plot(path(:,1), path(:,2), 'b-', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'DisplayName', 'Start');
plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'DisplayName', 'Goal');
plot(obstacles(:,1), obstacles(:,2), 'ks', 'MarkerSize', 10, 'DisplayName', 'Obstacles');
legend; grid on; axis equal;
xlabel('X'); ylabel('Y'); title('APF Path Planning');

常见问题与改进方法

局部极小值问题

当合力为零时，机器人可能陷入局部极小点（如障碍物对称包围时）。

改进策略：

随机扰动：检测到停滞时添加随机位移。

模拟退火：以一定概率接受劣解跳出局部极小，例如：

matlab 复制代码

if delta_U < 0 || exp(-delta_U/T) > rand()
    robot_pos = new_pos; % 接受新位置
end
T = alpha * T; % 降温

虚拟目标点：引入临时目标点引导脱困。

目标不可达问题

当障碍物与目标过近时，斥力可能覆盖引力。可通过动态调节增益系数 （如随距离减小降低 krep）或使用速度势场改进。

路径平滑性优化

原始路径常呈锯齿状，可采用：

B样条曲线拟合：对离散路径点进行平滑处理。
梯度平滑：多次迭代平均位置。

参考代码基于人工势场法的路径规划问题 www.youwenfan.com/contentcso/96883.html

进阶扩展

三维路径规划：扩展至无人机等应用，需处理球体、圆柱体等障碍物距离计算。
动态环境：引入时间因子更新障碍物位置，实现实时避障。
多机器人协同：为每个机器人添加虚拟势场避免碰撞。

总结

人工势场法在MATLAB中实现简便、计算高效，适合实时性要求高的场景，但需注意：

参数调整：引力/斥力系数需平衡（过大易震荡，过小收敛慢）；
局部极小：必须结合随机扰动或全局规划算法改进；
动态环境：需融合传感器数据实时更新势场。