基于人工势场法的维障碍路径规划问题求解(附带Matlab代码)
在路径规划领域中,维障碍路径规划问题是一个重要的研究方向。人工势场法是一种广泛应用的路径规划方法,它模拟了物体在势场中的运动,通过定义合适的势场函数来引导机器人或其他移动物体绕过障碍物,从而找到一条安全可行的路径。本文将介绍如何使用人工势场法解决维障碍路径规划问题,并提供相应的Matlab代码。
首先,我们需要定义势场函数。在人工势场法中,通常有两个势场:吸引势场和斥力势场。吸引势场用于引导机器人朝目标点移动,而斥力势场则用于避开障碍物。下面是一个示例的势场函数:
function potential = artificial_potential(x, y, obstacles, goal)
% 参数说明:
% x, y:机器人当前位置的坐标
本文介绍了如何使用人工势场法解决维障碍路径规划问题,涉及吸引势场、斥力势场的定义以及利用梯度下降法搜索路径。通过示例代码展示Matlab实现,包括路径规划函数和主函数,最终实现障碍物规避的可视化路径。
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