【路径规划】基于Widrow-Hoff规则和人工势场算法的局部路径规划器附Matlab代码

原创于 2025-08-25 22:13:16 发布 · 1.1k 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

当 AGV 机器人在仓库中穿梭，突然遇到临时堆放的货物；当服务机器人在商场行进，迎面走来匆忙的行人；当巡检机器人在厂区移动，地面出现突发的积水 —— 这些 “动态突发场景”，考验的不是机器人 “从起点到终点的全局路径规划能力”，而是 “在运动中实时调整方向、避开障碍” 的局部路径规划能力。

传统局部路径规划算法中，人工势场法因原理简单、响应快被广泛应用，但它有个致命缺陷：容易陷入 “局部极小值”（比如机器人卡在障碍物与目标点之间，进退两难）；且面对动态障碍时，势场参数固定导致避障灵活性不足。而 “基于 Widrow-Hoff 规则优化的人工势场局部路径规划器”，就像给机器人装上了 “自适应避障大脑”—— 用 Widrow-Hoff 的 “在线学习能力” 实时调整势场参数，让机器人在动态复杂环境中既能快速避障，又能摆脱局部极小值的困境。今天我们就拆解这项技术，看看它如何让机器人 “走得稳、避得准”。

一、局部路径规划：难在哪？传统人工势场法为何 “卡壳”？

局部路径规划的核心是 “实时、安全、连续”—— 机器人需在毫秒级时间内，根据传感器（激光雷达、视觉）实时采集的障碍信息，调整下一步运动方向，既要避开障碍，又要贴合全局规划的大致路径。但动态环境下，这面临三大痛点：

1. 动态障碍 “防不胜防”：参数固定难适配

仓库的搬运工人、商场的流动人群、厂区的临时设备，这些动态障碍的运动方向、速度都是随机的：

若障碍突然从侧面切入，传统算法因势场参数（如斥力系数）固定，可能因斥力不足导致避障不及时；

若障碍快速远离，固定参数的势场仍会产生较强斥力，导致机器人绕远路，偏离目标方向。

例如某仓库 AGV 用传统人工势场法，遇到突然横穿的工人时，因斥力系数过小，避障转向延迟 0.3 秒，险些碰撞；而工人远离后，斥力未及时减弱，AGV 绕行了 5 米才回到原路径。

2. 局部极小值 “进退两难”：势场叠加陷僵局

人工势场法的核心是 “引力场（目标点吸引机器人）+ 斥力场（障碍物排斥机器人）”，当两者的合力为零时，机器人就会陷入局部极小值：

单障碍困境：障碍物在机器人与目标点的连线上，引力和斥力方向相反、大小相等，机器人停在原地不动；

多障碍困境：多个障碍物的斥力与目标点的引力相互抵消，形成 “势场陷阱”，比如机器人被两个平行货架夹在中间，无法向目标移动。

某服务机器人在走廊中，目标点在走廊尽头，中间有一个垃圾桶（障碍），传统人工势场法让机器人停在垃圾桶正前方 1 米处，既不前进也不后退，陷入典型的局部极小值。

3. 路径连续性 “难保障”：频繁转向伤设备

机器人（尤其是 AGV、机械臂）的运动需要连续平滑的路径，若局部规划的路径频繁直角转向：

会增加电机启停次数，加剧齿轮磨损，缩短设备寿命；

导致 AGV 的货物晃动（如搬运精密零件时，晃动幅度超 0.5mm 可能导致损坏）；

服务机器人频繁转向会让乘客感到不适，影响体验。

传统人工势场法因势场方向随障碍位置突变，容易生成 “折线式” 路径，比如某 AGV 在 5 米距离内转向 3 次，货物晃动幅度达 0.8mm，不符合精密搬运要求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

for t = 1:1000 % 计算吸引力 F_att = -k_att * (q - goal); % 计算斥力 F_rep = [0, 0]; fori = 1:num_obs d = norm(q - obstacles(i, :)); if d < d0 F_rep = F_rep + k_rep * (1/d - 1/d0) * (1/d^2) * (q - obstacles(i, :)) / d; end end