文章目录 前言 一、原理概述 1.1 斥力场 1.2 引力场 1.3 算法步骤 二、代码实现 2.1 关于势场法 2.2 势场函数 2.3 势场法的特点 2.4 代码分析 2.4.1 PathGenerator 2.4.2 PotentialMethod 2.4.3 势场函数 2.4.4 算法细节 2.5 使用方法 三、总结 前言 在机器人行业中，路径规划是一个关键的任务，它涉及到如何让机器人在复杂的环境中安全而高效地移动。人工势场算法（Artificial Potential Field Algorithm）是一种常用的路径规划方法，它借鉴了物理学中的势能概念，通过模拟力的作用来引导机器人的移动。本文将详细介绍人工势场算法的原理、在路径规划中的应用、算法优缺点以及代码实现。 一、原理概述 人工势场算法基于两种势场：斥力场和引力场。斥力场使机器人远离障碍物，而引力场将机器人吸引到目标位置。 1.1 斥力场 斥力场通过感知环境中的障碍物&
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本文详述人工势场算法原理，包括斥力场与引力场的构建，以及在机器人路径规划中的应用。通过ROS C++代码实现，解析算法步骤与代码细节，展示如何在复杂环境中规划安全路径。同时，探讨了算法的优缺点，如局部最小值问题，以及在动态环境中的挑战。
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