人工势场法，实现智能避障，解决局部极小问题和目标不可达问题

基于MATLAB实现的人工势场法智能避障的代码，结合了改进措施以解决传统人工势场法的局限性，如局部最小值问题和目标不可达问题。

1. 初始化参数

% 环境参数 mapSize = [100, 100]; % 环境大小 (m) obstacles = [30, 40, 50, 60; 70, 80, 90, 10]; % 障碍物 [x, y, width, height] goal = [90, 90]; % 目标位置 (m) start = [10, 10]; % 起始位置 (m) % 人工势场参数 k_att = 0.1; % 引力系数 k_rep = 100; % 斥力系数 r_safe = 10; % 安全距离 (m) eta = 0.1; % 势场影响范围因子 

2. 构建引力场和斥力场

% 引力场函数 function F_att = attractiveForce(currentPos, goal, k_att) F_att = k_att * (goal - currentPos); end % 斥力场函数 function F_rep = repulsiveForce(currentPos, obstacles, k_rep, r_safe, eta) F_rep = zeros(1, 2); for i = 1:size(obstacles, 1) obstacleCenter = obstacles(i, 1:2) + obstacles(i, 3:4) / 2; distance = norm(currentPos - obstacleCenter); if distance < r_safe F_rep = F_rep + k_rep * ((1 / distance - 1 / r_safe) * (currentPos - obstacleCenter) / distance^2); end end F_rep = F_rep * eta; end 

3. 路径规划

% 初始化路径 path = start; currentPos = start; % 循环直到到达目标 while norm(currentPos - goal) > 1 % 计算引力 F_att = attractiveForce(currentPos, goal, k_att); % 计算斥力 F_rep = repulsiveForce(currentPos, obstacles, k_rep, r_safe, eta); % 合力 F_total = F_att + F_rep; % 更新位置 currentPos = currentPos + F_total / norm(F_total); % 保存路径 path = [path; currentPos]; end 

4. 可视化结果

% 绘制障碍物 figure; hold on; for i = 1:size(obstacles, 1) rectangle('Position', obstacles(i, :), 'FaceColor', 'r'); end % 绘制路径 plot(path(:, 1), path(:, 2), 'b', 'LineWidth', 2); plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 起点 plot(goal(1), goal(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 目标点 xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); title('人工势场法路径规划'); grid on; hold off; 

说明

1. 初始化参数：定义了环境大小、障碍物位置、目标位置、起始位置以及人工势场的参数。
2. 构建引力场和斥力场：定义了引力场和斥力场的计算函数，引力场引导机器人朝目标移动，斥力场使机器人避开障碍物。
3. 路径规划：通过迭代计算合力并更新机器人位置，直到到达目标位置。
4. 可视化结果：绘制障碍物、路径、起点和目标点，直观展示路径规划结果。

参考代码 人工势场法，实现智能避障，解决局部极小问题和目标不可达问题 youwenfan.com/contentalf/80894.html

改进

• 参数动态调整：根据距离障碍物的远近动态调整斥力系数，或在接近目标时增强引力系数。
• 势场函数重构：在狭窄通道中采用特殊势场函数，避免机器人被两侧斥力“卡住”。
• 混合算法：与全局规划算法（如A、RRT）结合，先规划全局路径，再局部避障。
• 虚拟目标点法：在障碍物外生成临时目标点，引导机器人绕过局部极小区域。