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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

---

💥1 概述

人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种常用的移动机器人路径规划方法。这种方法通过模拟物理中的势场理论来引导机器人的运动，从而实现从起始点到目标点的导航。使用人工势场的移动机器人路径规划，是通过在目标位置设置引力源产生引力，在障碍物周围设置斥力源产生斥力，机器人在引力与斥力共同作用下确定运动方向和速度。其优点包括实时性好、灵活性高、路径平滑；缺点有局部极小值问题、对环境变化敏感、参数调整困难。该方法在移动机器人导航等领域有广泛应用，且不断发展改进。人工势场法是一种常用的移动机器人路径规划方法，它通过模拟一个环境中每个点的“势能”来引导航空。

一、引言

随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。路径规划是移动机器人实现自主导航的关键技术之一。人工势场法作为一种常用的路径规划方法，具有计算简单、实时性好等优点，在移动机器人路径规划中得到了广泛的应用。

面将详细介绍人工势场法在移动机器人路径规划中的研究内容。

1. 人工势场法的基本原理

人工势场法的核心思想是为机器人在其工作空间中建立一个势场模型，其中包含以下两个部分：

- **吸引力**（Attractive Force）: 吸引力使机器人朝向目标点移动。设定目标点 \( G \) 时，吸引力可通过如下公式计算：
  \[
  \mathbf{F}_{\text{attr}} = k_a \cdot \mathbf{d}
  \]
  其中，\( k_a \) 是吸引力系数，\( \mathbf{d} \) 是当前机器人位置 \( P \) 到目标位置 \( G \) 的单位向量。

 2. 势场合成

通过对吸引力和排斥力的合成，可以得到总的力场：
\[
\mathbf{F}_{\text{total}} = \mathbf{F}_{\text{attr}} + \mathbf{F}_{\text{rep}}
\]
移动机器人将根据这个合成力场进行运动，最终趋向于目标位置并避开障碍物。

3. 人工势场法的优缺点

优点：
1. **计算效率高**: 由于只需要计算力的大小和方向，算法简单快速，适合实时应用。
2. **简单易理解**: 可以直观理解机器人行为，便于实现和调试。

缺点：
1. **局部极小值问题**: 在复杂环境中，机器人可能会陷入局部极小值而无法到达目标。
2. **无法处理动态障碍物**: 对动态障碍物的反应不够灵活。
3. **参数调整困难**: 吸引力和排斥力的系数需要根据具体环境进行调整。

4. 改进方法

为了解决传统人工势场法的不足，研究者提出了多种改进策略：

- **动态势场法**: 在运动环境中使用动态势场模型，实时更新障碍物的位置和强度。
- **混合策略**: 将人工势场法与其他路径规划算法（如A*算法、Dijkstra算法等）结合，增强解决局部极小值问题的能力。
- **在线学习**: 通过机器学习的方法自适应调整势场参数，提高在复杂环境中的适应能力。

5. 应用场景

人工势场法广泛应用于多种场景，包括但不限于：

- **服务机器人**: 在室内环境中导航和避障。
- **无人机**: 进行空中飞行路径规划。
- **自动驾驶**: 在复杂的交通环境中安全行驶。

二、人工势场法的基本原理

1. 引力场和斥力场的定义

   • 引力场：目标点对机器人产生引力，引力的大小与机器人到目标点的距离成正比。
   • 斥力场：障碍物对机器人产生斥力，斥力的大小与机器人到障碍物的距离成反比。

2. 合力的计算

   • 机器人在某一位置所受的合力为引力和斥力的矢量和。

3. 运动方向的确定

   • 机器人根据合力的方向确定运动方向，朝着合力的方向移动。

三、人工势场法的优点和局限性

1. 优点

   • 计算简单，实时性好。
   • 能够有效地避开障碍物，实现路径规划。

2. 局限性

   • 存在局部极小值问题，机器人可能陷入局部最优解而无法到达目标点。
   • 对障碍物的形状和大小比较敏感。

四、解决局部极小值问题的方法

1. 增加虚拟目标点

   • 当机器人陷入局部极小值时，在目标点附近随机生成一个虚拟目标点，引导机器人跳出局部极小值。

2. 改进引力场和斥力场的函数形式

   • 通过调整引力场和斥力场的函数形式，减少局部极小值的出现。

3. 采用混合路径规划方法

   • 将人工势场法与其他路径规划方法相结合，如遗传算法、蚁群算法等，提高路径规划的性能。

五、实验结果与分析

1. 实验环境设置

   • 移动机器人的参数设置。
   • 障碍物的形状和大小设置。
   • 目标点的位置设置。

2. 实验结果展示

   • 展示机器人在不同环境下的路径规划结果。

3. 结果分析

   • 分析人工势场法的性能，包括路径长度、运行时间、避障效果等。
   • 比较不同解决局部极小值问题方法的效果。

六、结论

1. 总结人工势场法在移动机器人路径规划中的应用。

2. 分析人工势场法的优点和局限性。

3. 提出未来的研究方向，如进一步改进人工势场法，提高路径规划的性能；将人工势场法与其他先进技术相结合，实现更加智能化的移动机器人路径规划。

4. 人工势场法是一种有效的移动机器人路径规划技术，但也存在一定的局限性。通过对该方法的改进和与其他算法的结合，能够有效提升其在复杂环境下的性能和可靠性。未来，随着人工智能和深度学习的进一步发展，人工势场法有望与智能决策机制结合，实现更高效的路径规划。

📚2 运行结果

主函数部分代码:

clc,clear
close all
n = 2; % Number of dimensions
delta_t = 0.05; % Set time step
t = 0:delta_t:50;% Set total simulation time 0 0.05 0.1 0.15.....
lambda = 8.5; % Set scaling factor of attractive potential field
vr_max = 50; % Set maximum of robot velocity

%Set Virtual Target
qv = zeros (length(t),n); %Initial positions of virtual target 
pv = 1.2; %Set velocity of virtual target
theta_t = zeros (length(t),1); % Initial heading of the virtual target

%Set Robot
qr = zeros (length(t),n); %initial position of robot
vrd =  zeros (length(t),1); %Initial velocity of robot
theta_r = zeros (length(t),1); % Initial heading of the robot


qrv = zeros (length(t),n); %Save relative positions between robot and virtual target
prv = zeros(length(t),n); %Save relative velocities between robot and virtual target

qrv(1,:) = qv(1,:) - qr(1,:);%Compute the initial relative position

%Compute the initial relative velocity
prv(1,:) = [pv*cos(theta_t(1))-vrd(1)*cos(theta_r(1)), pv*sin(theta_t(1))-vrd(1)*sin(theta_r(1))];

%====Set noise mean and standard deviation====
noise_mean = 0.8;
noise_std = 0.8;

pause('on')

for i =2:length(t)  
    %++++++++++CIRCULAR TRAJECTORY+++++++++++
      %Set target trajectory moving in CIRCULAR trajectory WITHOUT noise
%     qv_x = 60 - 15*cos(t(i));
%     qv_y = 30 + 15*sin(t(i));
%     qv(i,:) = [qv_x, qv_y]; %compute position of virtual target
     
     %Set target trajectory moving in CIRCULAR trajectory WITH noise
%    qv_x = 60 - 15*cos(t(i))+ noise_std * randn + noise_mean;
%    qv_y = 30 + 15*sin(t(i)) + noise_std * randn + noise_mean;
%    qv(i,:) = [qv_x, qv_y];  %compute position of target

    %++++++++++LINEAR TRAJECTORY+++++++++++
      %Set target trajectory moving in Linear trajectory WITHOUT noise
%     qv_x = t(i);
%     qv_y = qv_x + 100;
%     qv(i,:) = [qv_x, qv_y]; %compute position of virtual target
     
     %Set target trajectory moving in Linear trajectory WITH noise
%    qv_x = i + noise_std * randn + noise_mean;
%    qv_y = qv_x + 100 + noise_std * randn + noise_mean;
%    qv(i,:) = [qv_x, qv_y];  %compute position of target

        %++++++++++SINE WAVE TRAJECTORY+++++++++++
      %Set target trajectory moving in sine trajectory WITHOUT noise
%    qv_x = i;
%    qv_y = 10*sin(1/3*qv_x) + 25;
%    qv(i,:) = [qv_x, qv_y]; %compute position of virtual target
     
     %Set target trajectory moving in sine trajectory WITH noise
    qv_x = i + noise_std * randn + noise_mean;
    qv_y = 10*sin(1/3*qv_x) + 25 + noise_std * randn + noise_mean;
    qv(i,:) = [qv_x, qv_y];  %compute position of target
    
    
    
    %Compute the target heading
    qt_diff(i,:) =qv(i,:)- qv(i-1,:);
    theta_t(i) = atan2(qt_diff(i,2),qt_diff(i,1)); 
    
    %Calculation
    phi=atan2(qrv(i-1,2),qrv(i-1,1));
    
    vrd(i) = sqrt((norm(pv)^2) + 2*lambda*norm(qrv(i-1,:))*abs(cos(theta_t(i)- phi)) + (lambda^2)*(norm(qrv(i-1,:))^2));
    
    if vrd(i)>vr_max
        vrd(i)= vr_max;
    end
    
    theta_r(i) = phi + asin((norm(pv)*sin(theta_t(i) - phi))/(vrd(i)));
    

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]葛超,张鑫源,王红,等.改进Informed-RRT*算法的移动机器人路径规划[J/OL].电光与控制:1-11[2024-09-26].http://kns.cnki.net/kcms/detail/41.1227.TN.20240925.1741.002.html.

[2]罗济雨,孙丙宇.基于概率运动基元的移动机器人轨迹学习与避障算法研究[J].仪表技术,2024(05):53-56.DOI:10.19432/j.cnki.issn1006-2394.2024.05.007.

🌈4 Matlab代码实现