改进人工势场算法机器人路径规划附Matlab代码
在机器人路径规划领域,人工势场算法是一个常用的方法。但传统的人工势场算法存在局部最优解问题,不适用于复杂环境下的路径规划。为了解决这个问题,改进人工势场算法被提出。
改进人工势场算法通过引入障碍物间的距离和角度信息,在算法中加入动态朝向势场,能够更好地避免局部最优解问题。下面我们将介绍如何使用改进人工势场算法实现机器人路径规划,并提供Matlab代码。
- 势场模型
改进人工势场算法中,机器人所处位置可以看做一个带电荷量的单粒子,可以受到正负电荷的吸引和排斥力。其中,正电荷代表目标点,负电荷代表障碍物。
机器人所处位置的势能可以表示为:
U_att(q) = 0.5 * k_att * d(q, q_goal)^2
其中,k_att为引力系数,q_goal为目标点,d为欧氏距离。
障碍物所在位置的斥力则可以表示为:
U_rep(q) = 0.5 * k_rep * (1 / d(q, q_obs))^2
其中,k_rep为斥力系数,q_obs为障碍物位置,d为欧氏距离。
- 动态朝向势场
为了解决局部最优解问题,我们在传统的人工势场模型中添加动态朝向势场。该势场的作用是让机器人沿着当前方向迅速穿过势能山峰区域,避免停滞在局部最优解状态。
动态朝向势场可以表示为:
F_dir(q) = -k_dir * (theta_goal - theta_robot) * e_z
其中,k_dir为方向系数,theta_goal为目标点相对于机器人的方向角,theta_