【路径规划】基于A星算法结合人工势场法实现多机器人和单机器人的动态避障附matlab代码

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🔥 内容介绍

基于 A 星算法结合人工势场法（A*-APF）** 的单 / 多机器人动态避障路径规划完整实现方案。该方案融合了 A 星的全局最优路径规划能力和人工势场法的局部动态避障响应速度**，支持静态障碍物、动态障碍物（随机移动），以及多机器人间的协同避障，包含完整的可视化动态演示。

一、核心算法原理

1. 算法融合逻辑

模块	功能	核心作用
A 星算法（全局规划）	基于静态环境，生成起点→终点的最优路径	保证全局路径的最优性和可达性
人工势场法（局部避障）	实时计算引力（指向全局路径目标点）和斥力（远离障碍 / 其他机器人），修正局部移动方向	处理动态障碍和机器人间碰撞避免

2. 关键数学模型

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    % 1. 路径参数化（三次样条插值）

    t = 1:size(waypoints,1);       % 原始路径点参数

    ts = linspace(1, size(waypoints,1), 100); % 重采样参数

    % 生成连续路径

    cont_path = [ppval(spline_x, ts); ppval(spline_y, ts)]';

    % 2. 速度规划参数

    max_speed = 1.0;        % 最大线速度 (m/s)

    max_accel = 0.5;        % 最大加速度 (m/s?)

    dt = 0.1;               % 控制周期 (s)

    lookahead_dist = 1;   % 前瞻距离 (m)

    % 初始化机器人状态

    robot.pos = cont_path(1,:);     % 初始位置

    robot.vel = 0;                  % 初始速度

    robot.theta = 0;                % 初始朝向

    % 可视化初始化

    figure;

    hold on; axis equal; grid on;

    plot(waypoints(:,1), waypoints(:,2), 'bo', 'MarkerFaceColor', 'b'); % 原始路径点

    plot(cont_path(:,1), cont_path(:,2), 'b--', 'LineWidth', 1.5);       % 连续路径

    scatter(obs(:, 1), obs(:, 2), 30, 'k', 'filled');

    h_robot = rectangle('Position', [robot.pos(1)-1, robot.pos(2)-1, 2, 2],...

                       'Curvature', [1 1], 'FaceColor', 'r');            % 圆形机器人

    h_heading = quiver(robot.pos(1), robot.pos(2), 1.5*cos(robot.theta), 1.5*sin(robot.theta),...

                'Color', 'k', 'LineWidth', 2, 'MaxHeadSize', 1);        % 朝向箭头

    % 主控制循环

    current_idx = 1;

🔗 参考文献

[1]陈义亮,宁萌,蔡礼扬,等.融合改进A星算法与人工势场算法的移动机器人路径规划[J].轻工机械, 2025(2).

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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