二维路径规划基于人工势场法APF机器人不同形状障碍物避障路径规划附Matlab代码

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?? 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于人工势场法 (APF) 的机器人二维路径规划算法,该算法能够帮助机器人避开不同形状的障碍物,实现从起点到终点的安全、高效移动。APF 算法通过在障碍物周围建立引力场和斥力场,引导机器人朝着目标位置移动,同时避免与障碍物发生碰撞。本文详细介绍了 APF 算法的原理、实现步骤和仿真结果,并对算法的性能进行了分析和讨论。

1. 引言

机器人路径规划是机器人学中的一个重要研究领域,其目标是为机器人找到从起点到终点的最优路径,以实现机器人的安全、高效移动。在实际应用中,机器人经常需要在复杂的环境中移动,其中可能存在各种形状的障碍物。因此,机器人路径规划算法需要具备避障能力,以确保机器人的安全运行。

人工势场法 (APF) 是一种经典的机器人路径规划算法,它通过在障碍物周围建立引力场和斥力场,引导机器人朝着目标位置移动,同时避免与障碍物发生碰撞。APF 算法简单易懂,易于实现,并且具有较好的鲁棒性,因此在机器人路径规划领域得到了广泛的应用。

2. APF 算法原理

APF 算法的核心思想是将机器人周围的环境视为一个势场,其中每个位置都有一个势能值。势能值由引力场和斥力场共同决定。引力场将机器人吸引到目标位置,而斥力场将机器人推离障碍物。机器人根据势能值梯度来移动,从而实现从起点到终点的路径规划。

2.1 引力场

引力场是 APF 算法中的一种吸引力场,它将机器人吸引到目标位置。引力场的势能函数通常定义为:

(?????,?????)

2.2 斥力场

斥力场是 APF 算法中的一种排斥力场,它将机器人推离障碍物。斥力场的势能函数通常定义为:

2.3 合力场

合力场是引力场和斥力场的叠加,它是机器人运动的驱动力。合力场的势能函数定义为:

3. APF 算法实现步骤

APF 算法的实现步骤如下:

  1. 初始化机器人位置和目标位置。

  2. 计算引力场和斥力场的势能函数。

  3. 计算合力场的势能函数。

  4. 计算合力场梯度。

  5. 根据合力场梯度更新机器人的位置。

  6. 重复步骤 2-5,直到机器人到达目标位置。

4. 仿真结果

为了验证 APF 算法的性能,我们在 MATLAB 中进行了仿真实验。仿真环境中包含多个不同形状的障碍物,机器人需要从起点移动到终点,同时避开所有障碍物。

图 1 显示了 APF 算法的仿真结果。从图中可以看出,机器人能够成功避开所有障碍物,并安全到达终点。

图 1. APF 算法仿真结果

5. 性能分析

6. 结论

本文提出了一种基于 APF 的机器人二维路径规划算法,该算法能够帮助机器人避开不同形状的障碍物,实现从起点到终点的安全、高效移动。仿真结果表明,APF 算法能够成功避开所有障碍物,并安全到达终点。APF 算法简单易懂,易于实现,并且具有较好的鲁棒性,因此在机器人路径规划领域得到了广泛的应用。

?? 部分代码

%Potential reflectionfunction [Frep] = potential_repulsive(Krep, obstacle_pos,robo_pos, target, radius)zeta = 3*radius;x = robo_pos(1,1);y = robo_pos(2,1);xo = obstacle_pos(1,1);yo = obstacle_pos(2,1);n = 2;rou = sqrt((x-xo)^2+(y-yo)^2);d_rou = [robo_pos(1,1)-obstacle_pos(1,1); robo_pos(2,1)-obstacle_pos(2,1); 0];if(rou<=zeta)    Frep1 = Krep*((1/rou)-(1/zeta))*(1/rou^2)*dist_factor(robo_pos, target, n)*d_rou;    Frep2 = -(n/2)*Krep*((1/rou)-(1/zeta))^2*dist_factor(robo_pos, target, n-1)*diff_distance_factor(robo_pos, target, n);    Frep = Frep1+Frep2+[0;0;0];else    Frep = 0;endend??

?? 运行结果

?? 参考文献

[1]吕红光.基于电子海图的多船避碰决策及路径规划研究[J].大连海事大学[2024-01-21].

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