改进的基于 MATLAB 的人工势场算法在机器人避障路径规划中的应用

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
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本文介绍了基于MATLAB的一种改进人工势场算法，用于机器人避障路径规划。算法结合引力和斥力，兼顾静态和动态障碍物的规避，通过源代码示例展示了其有效性和实时性。

人工势场算法（Artificial Potential Field Algorithm）是一种常用的路径规划算法，用于实现机器人避障行为。本文将介绍一种基于 MATLAB 的改进人工势场算法，并提供相应的源代码。

  1. 算法原理

人工势场算法基于两种力：引力和斥力。引力将机器人吸引到目标点，而斥力将机器人推离障碍物。改进的算法在传统人工势场算法的基础上，增加了动态障碍物避障功能，使机器人能够实时检测并规避移动的障碍物。

  1. 算法实现

下面是基于 MATLAB 的改进人工势场算法的实现源代码：

function [path] = artificial_potential_field(start, goal, obstacles)
    maxIterations
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基于人工势场算法的机器人避障路径规划（Matlab实现）
KizClojure的博客
09-17 1597
路径规划是机器人导航领域的关键任务之一，它涉及到如何在复杂环境中找到一条安全、高效的路径，使机器人能够避开障碍物并到达目标位置。人工势场算法是一种常用的路径规划方法，它模拟了物体之间的相互作用力，并通过计算机模拟来实现机器人的避障行为。通过理解算法原理并编写相应的代码，我们可以在Matlab中轻松实现机器人的避障行为，并找到一条安全、高效的路径。在算法的每次迭代中，机器人会根据引力和斥力的合成来确定下一步的移动方向。引力的大小与机器人与目标点之间的距离成反比，斥力的大小与机器人与障碍物之间的距离成正比。
基于 MATLAB 人工势场法的机器人避障路径规划
qq_39605374的博客
07-07 919
人工势场法是一种常用的路径规划算法，它模拟了机器人在环境中受力的过程，通过计算合力来指导机器人的运动。通过合成这两个势场，机器人可以找到一条在避开障碍物的同时尽可能接近目标点的路径。人工势场法是一种经典的机器人避障方法，它通过在环境中引入虚拟势场来指导机器人规划安全路径。在 MATLAB 中，我们首先定义机器人和环境的参数，包括机器人的起始位置、目标点的位置、环境中障碍物的位置和形状等。根据机器人当前位置和目标点的位置，计算机器人所受到的吸引力。根据机器人的速度和方向，更新机器人的位置。
【路径规划】基于matlab人工势场算法多机器人避障路径规划【含Matlab源码 3639期】
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09-27 807
人工势场算法多机器人避障路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【路径规划】基于人工势场算法机器人避障路径规划
qq_59747472的博客
01-09 2871
1 简介 针对移动机器人的实时导航和避障设计了基于人工势场的控制算法,用该算法控制移动机器人能在未知的环境中,实时检测出障碍物,并实时规划出合理路径,稳定,平滑连续地向目标行驶,给出了机器人行驶的实验结果.通过小车车体方位计算确定了避障方法-人工势场法,即目标位置对移动机器人产生一种虚拟的吸引力,而障碍物对机器人产生一种虚拟的排斥力,这两种力的合成就决定了移动机器人的运动.通过对处于静态环境下的小车的路径进行了规划并进行计算机仿真.仿真结果表明,该人工势场法能有效地实现机器人小车的避障功能. 2 部分代
基于 MATLAB 的人工势场算法实现机器人避障障路径规划
MZEing的博客
09-23 1142
首先，我们定义了机器人和障碍物的信息，然后设置了人工势场算法的参数，接下来，通过计算总力和更新机器人位置的迭代过程，最终得到机器人的最终位置。在代码中，我们使用了斥力和引力的概念来模拟机器人与障碍物之间的相互作用，斥力使机器人远离障碍物，引力则吸引机器人向目标移动。假设机器人的起始位置为 (start_x, start_y)，目标位置为 (goal_x, goal_y)，同时存在一些障碍物的坐标信息，例如 [(obs1_x, obs1_y), (obs2_x, obs2_y), …
【路径规划】基于人工势场算法机器人避障路径规划matlab代码
qq_59747472的博客
12-13 3918
1 简介 针对移动机器人的实时导航和避障设计了基于人工势场的控制算法,用该算法控制移动机器人能在未知的环境中,实时检测出障碍物,并实时规划出合理路径,稳定,平滑连续地向目标行驶,给出了机器人行驶的实验结果.通过小车车体方位计算确定了避障方法-人工势场法,即目标位置对移动机器人产生一种虚拟的吸引力,而障碍物对机器人产生一种虚拟的排斥力,这两种力的合成就决定了移动机器人的运动.通过对处于静态环境下的小车的路径进行了规划并进行计算机仿真.仿真结果表明,该人工势场法能有效地实现机器人小车的避障功能.​ 2 部分
【路径规划】A_Star结合人工势场算法APF机器人避障路径规划【含Matlab源码 MKY013期】
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04-06 932
A_Star结合人工势场算法APF机器人避障路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【路径规划】基于RRT_star结合人工势场算法APF机器人避障路径规划附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
05-18 1564
本论文针对机器人在复杂环境下的避障路径规划问题，提出一种将快速扩展随机树改进算法（RRT_star）与人工势场算法（APF）相结合的路径规划方法。通过 RRT_star 算法快速构建覆盖环境的随机树以寻找初始路径，利用 APF 算法对初始路径进行局部优化和实时避障，弥补单一算法在全局搜索和局部避障上的不足。仿真实验结果表明，该融合算法在路径规划效率、路径平滑度及避障成功率方面均优于传统单一算法，能够有效实现机器人在复杂动态环境下的安全高效避障与路径规划。关键词机器人；路径规划；RRT_star 算法；
【路径规划】基于matlab GUI人工势场算法机器人避障路径规划（手动设障）【含Matlab源码 617期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-24 2249
人工势场算法机器人避障路径规划（手动设障） 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【路径规划】基于matlab人工势场算法多机器人避障路径规划【Matlab仿真 3639期】.md
11-09
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的...
【路径规划】人工势场算法多机器人避障路径规划【含Matlab源码 3639期】.zip
10-30
人工势场算法是一种在机器人路径规划领域广泛应用的方法，它模拟物理学中的力学概念，通过构建一个虚拟的势场来引导机器人避障。在势场中，目标点对机器人产生吸引力，而障碍物则产生斥力，机器人则通过这个势场来...
基于人工势场理论的MATLAB机器人避障路径规划算法实现与优化 · 机器人路径规划
07-31
利用人工势场法在MATLAB中实现机器人避障路径规划的具体方法及其优化技巧。首先解释了引力场和斥力场的基本概念以及它们在代码中的具体实现方式，特别是针对可能遇到的问题（如距离为零导致的数值爆炸）提出了解决...
【路径规划】基于matlab RRT_star结合人工势场算法APF机器人避障路径规划【含Matlab源码 13153期】.zip
04-13
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 698
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
最新发布
m0_63814538的博客
11-24 468
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 517
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 346
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 96
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 831
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
基于人工势场算法的机器人避障路径规划研究
人工势场算法（Artificial Potential Field, APF）是一种广泛应用于机器人路径规划领域的经典方法，其核心思想是通过构建虚拟的“势场”环境来引导机器人从起始点向目标点移动，同时避开环境中存在的障碍物。...
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