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本文介绍了人工势场法的基本原理，包括吸引力和斥力，并详细阐述了该算法的步骤。通过JavaScript实现了向量操作及机器人类，提供完整源码，用于路径规划。在JavaScript中，利用Vector对象进行向量运算，定义机器人状态并计算受力。人工势场法适用于机器人导航，文章提供示例代码供读者测试和调整。
JavaScript实现人工势场法
人工势场法（Artificial Potential Field）是一种基于力学原理的路径规划算法，可以用来解决机器人、自动化车辆等移动机器人的导航问题。本文将介绍如何使用JavaScript实现人工势场法算法，并提供完整的源码示例。
- 基本原理
人工势场法基于以下两个原理：
（1）吸引力：目标点对机器人产生吸引力，机器人趋向目标点移动。
（2）斥力：障碍物对机器人产生斥力，机器人避开障碍物移动。
根据上述原理，可以得出机器人的受力公式：
F = F_att + F_rep
其中，F代表机器人受到的合力，F_att表示机器人受到的吸引力，F_rep表示机器人受到的斥力。
- 算法步骤
（1）初始化机器人的位置、速度和加速度。
（2）设置目标点和障碍物，计算机器人的受力。
（3）根据机器人的受力，更新机器人的位置、速度和加速度。
（4）重复执行步骤2和步骤3，直到机器人到达目标点或者达到最大迭代次数。
- JavaScript实现
在JavaScript中，可以用Vector对象表示向量，并实现向量加法、减法、乘法和除法等运算。代码如下：
class Vector {
constructor
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