ArtificalPotentialField.rar_potential field_人工势场_人工势场matlab_人工势场

clear all; %障碍和目标，起始位置都已知的路径规划,意图实现从起点可以规划出一条避开障碍到达目标的路径。 %初始化车的参数 Xo=[0 0];%起点位置 k=15;%计算引力需要的增益系数 K=0;%初始化 m=5;%计算斥力的增益系数，都是自己设定的。 Po=2.5;%障碍影响距离，当障碍和车的距离大于这个距离时，斥力为0，即不受该障碍的影响。也是自己设定。 a=0.5; l=0.2;%步长 J=200;%循环迭代次数 %如果不能实现预期目标，可能也与初始的增益系数，Po设置的不合适有关。 %end %给出障碍和目标信息 Xsum=[10 10;1 1.2;3 2.5;4 4.5;3 6;6 2;5.5 5.5;8 8.5]%这个向量是(n+1)*2维，其中[10 10]是目标位置，剩下的都是障碍的位置。 [n ,] = size(Xsum);%障碍个数,因为Xsum中第一个为目标信息，所以障碍物数量为Xsum大小减一 n = n-1; Xj=Xo;%j=1循环初始，将车的起始坐标赋给Xj %***************初始化结束，开始主体循环****************** for j=1:J%循环开始 Goal(j,1)=Xj(1);%Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开始先将起点放进该向量。 Goal(j,2)=Xj(2); %调用计算角度模块 Theta=compute_angle(Xj,Xsum,n);%Theta是计算出来的车和障碍，和目标之间的与X轴之间的夹角，统一规定角度为逆时针方向，用这个模块可以计算出来。 %调用计算引力模块 Angle=Theta(1);%Theta（1）是车和目标之间的角度，目标对车是引力。 angle_at=Theta(1);%为了后续计算斥力在引力方向的分量赋值给angle_at [Fatx,Faty]=compute_Attract(Xj,Xsum,k,Angle,0,Po,n);%计算出目标对车的引力在x,y方向的两个分量值。 for i=1:n angle_re(i)=Theta(i+1);%计算斥力用的角度，是个向量，因为有n个障碍，就有n个角度。 end %调用计算斥力模块 [Frerxx,Freryy,Fataxx,Fatayy]=compute_repulsion(Xj,Xsum,m,angle_at,angle_re,n,Po,a);%计算出斥力在x,y方向的分量数组。 %计算合力和方向，这有问题，应该是数，每个j循环的时候合力的大小应该是一个唯一的数，不是数组。应该把斥力的所有分量相加，引力所有分量相加。 Fsumyj=Faty+Freryy+Fatayy;%y方向的合力 Fsumxj=Fatx+Frerxx+Fataxx;%x方向的合力 Position_angle(j)=atan(Fsumyj/Fsumxj);%合力与x轴方向的夹角向量 %计算车的下一步位置 Xnext(1)=Xj(1)+l*cos(Position_angle(j)); Xnext(2)=Xj(2)+l*sin(Position_angle(j)); %保存车的每一个位置在向量中 Xj=Xnext; %判断 if ((Xj(1)-Xsum(1,1))>0)&((Xj(2)-Xsum(1,2))>0)%是应该完全相等的时候算作到达，还是只是接近就可以？现在按完全相等的时候编程。 K=j;%记录迭代到多少次，到达目标。 break; %记录此时的j值 end%如果不符合if的条件，重新返回循环，继续执行。 end%大循环结束 K=j; Goal(K,1)=Xsum(1,1);%把路径向量的最后一个点赋值为目标 Goal(K,2)=Xsum(1,2); %***********************************画出障碍，起点，目标，路径点************************* %画出路径 X=Goal(:,1); Y=Goal(:,2); %路径向量Goal是二维数组,X,Y分别是数组的x,y元素的集合，是两个一维数组。 x = Xsum(2:n+1,1);%障碍的x坐标 y = Xsum(2:n+1,2);%障碍的y坐标 plot(x,y,'o',10,10,'v',0,0,'ms',X,Y,'.r'); function Y=compute_angle(X,Xsum,n)%Y是引力，斥力与x轴的角度向量,X是起点坐标，Xsum是目标和障碍的坐标向量,是(n+1)*2矩阵 for i=1:n+1%n是障碍数目 deltaX(i)=Xsum(i,1)-X(1); deltaY(i)=Xsum(i,2)-X(2); r(i)=sqrt(deltaX(i)^2+deltaY(i)^2); if deltaX(i)>0 theta=acos(deltaX(i)/r(i)); else theta=pi-acos(deltaX(i)/r(i)); end if i==1%表示是目标 angle=theta; else angle=theta; end Y(i)=angle;%保存每个角度在Y向量里面，第一个元素是与目标的角度，后面都是与障碍的角度 end end % 引力计算 function [Yatx,Yaty]=compute_Attract(X,Xsum,k,angle,b,Po,n)%输入参数为当前坐标，目标坐标，增益常数,分量和力的角度 %把路径上的临时点作为每个时刻的Xgoal R=(X(1)-Xsum(1,1))^2+(X(2)-Xsum(1,2))^2;%路径点和目标的距离平方 r=sqrt(R);%路径点和目标的距离 Yatx=k*r*cos(angle);%angle=Y(1) Yaty=k*r*sin(angle); end %斥力计算 function [Yrerxx,Yreryy,Yataxx,Yatayy]=compute_repulsion(X,Xsum,m,angle_at,angle_re,n,Po,a)%输入参数为当前坐标，Xsum是目标和障碍的坐标向量，增益常数,障碍，目标方向的角度 Rat=(X(1)-Xsum(1,1))^2+(X(2)-Xsum(1,2))^2;%路径点和目标的距离平方 rat=sqrt(Rat);%路径点和目标的距离 for i=1:n Rrei(i)=(X(1)-Xsum(i+1,1))^2+(X(2)-Xsum(i+1,2))^2;%路径点和障碍的距离平方 rre(i)=sqrt(Rrei(i));%路径点和障碍的距离保存在数组rrei中 R0=(Xsum(1,1)-Xsum(i+1,1))^2+(Xsum(1,2)-Xsum(i+1,2))^2; r0=sqrt(R0); if rre(i)>Po%如果每个障碍和路径的距离大于障碍影响距离，斥力令为0 Yrerx(i)=0; Yrery(i)=0; Yatax(i)=0; Yatay(i)=0; else %if r0<Po if rre(i)<Po/2 Yrer(i)=m*(1/rre(i)-1/Po)*(1/Rrei(i))*(rat^a);%分解的Fre1向量 Yata(i)=a*m*((1/rre(i)-1/Po)^2)*(rat^(1-a))/2;%分解的Fre2向量 Yrerx(i)=(1+0.1)*Yrer(i)*cos(angle_re(i));%angle_re(i)=Y(i+1) Yrery(i)=-(1-0.1)*Yrer(i)*sin(angle_re(i)); Yatax(i)=Yata(i)*cos(angle_at);%angle_at=Y(1) Yatay(i)=Yata(i)*sin(angle_at); else Yrer(i)=m*(1/rre(i)-1/Po)*1/Rrei(i)*Rat;%分解的Fre1向量 Yata(i)=m*((1/rre(i)-1/Po)^2)*rat;%分解的Fre2向量 Yrerx(i)=Yrer(i)*cos(angle_re(i));%angle_re(i)=Y(i+1) Yrery(i)=Yrer(i)*sin(angle_re(i)); Yatax(i)=Yata(i)*cos(angle_at);%angle_at=Y(1) Yatay(i)=Yata(i)*sin(angle_at); end end%判断距离是否在障碍影响范围内 end Yrerxx=sum(Yrerx);%叠加斥力的分量 Yreryy=sum(Yrery); Yataxx=sum(Yatax); Yatayy=sum(Yatay); end