【机器人路径规划】使用人工势场的移动机器人路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

人工势场法（Artificial Potential Field，APF）由 Khatib 于 1986 年提出，其核心思想是将机器人在空间中的运动类比为质点在虚拟势场中的受力运动。在该虚拟势场中，目标点产生引力场，吸引机器人向目标移动；障碍物产生斥力场，阻止机器人靠近障碍物。机器人在引力和斥力的合力作用下，沿着合力方向运动，从而实现从起始点到目标点的路径规划。

引力场通常设计为与机器人到目标点的距离成正比，距离越远，引力越大；斥力场则与机器人到障碍物的距离成反比，距离越近，斥力越大。通过数学建模，将引力和斥力进行量化，进而计算出机器人所受的合力，以此确定机器人的运动方向和速度。

二、引力场与斥力场数学模型

三、算法流程

四、人工势场法存在的问题及改进方法

（一）局部极小值问题

在某些情况下，引力和斥力的合力可能为零，导致机器人陷入局部极小值点，无法到达目标位置。例如，当机器人位于目标点和障碍物之间的对称位置时，引力和斥力相互抵消，机器人停止运动。

改进方法：

1. 随机扰动法：当检测到机器人陷入局部极小值时，给机器人施加一个随机的小扰动，使其脱离当前位置，重新寻找路径。

1. 势场函数改进法：对传统的势场函数进行修改，引入新的势场项，打破局部极小值点的平衡状态。例如，增加一个与机器人运动方向相关的势场项，引导机器人继续前进。

1. 多方法融合：将人工势场法与其他路径规划算法（如遗传算法、A * 算法）相结合，先用其他算法找到一条粗略路径，再用人工势场法进行局部优化，避免陷入局部极小值。

（二）目标不可达问题

当障碍物距离目标点较近时，强大的斥力可能会使机器人无法靠近目标点。

改进方法：

1. 调整斥力系数：根据机器人与目标点的距离动态调整斥力系数，当机器人接近目标点时，减小斥力系数，降低斥力的影响。

1. 添加虚拟目标点：在目标点附近设置虚拟目标点，当机器人接近虚拟目标点时，重新规划路径，逐步靠近真实目标点。

（三）振荡问题

在某些复杂环境中，机器人可能会在障碍物附近来回振荡，无法稳定地向目标移动。

改进方法：

1. 引入阻尼项：在合力计算中加入阻尼项，对机器人的运动进行平滑处理，减少振荡现象。

1. 路径记忆与回溯：记录机器人的运动路径，当检测到振荡时，回溯到之前的稳定位置，重新规划路径。

上述内容涵盖了人工势场法路径规划的多方面知识。若你想深入了解某部分内容，或对算法实现、改进方法有其他需求，欢迎随时和我说。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 欧阳鑫玉,杨曙光.基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划[J].控制工程, 2014, 21(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-7848.2014.01.031.

[2] 王娟娟.移动机器人路径规划方法研究[D].山东理工大学,2010.DOI:10.7666/d.D319042.

[3] 邓学强,DENG,Xue-qiang,等.基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J].山东理工大学学报：自然科学版, 2014, 28(1):4.DOI:CNKI:SUN:SDGC.0.2014-01-010.

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