人工势场法路径规划算法（APF）

资 源 简 介

人工势场法路径规划算法（APF）

详 情 说 明

人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种广泛应用于机器人路径规划的算法，其核心思想是模拟物理场中的引力和斥力作用。目标点产生引力场引导机器人向目标移动，而障碍物产生斥力场使机器人远离障碍，从而实现安全避障和路径跟踪。

算法原理 引力场：由目标点生成，引力大小通常与机器人和目标点的距离成正比，方向指向目标。 斥力场：由障碍物生成，斥力大小随距离障碍物的远近变化，距离越近斥力越大，方向远离障碍物。 合力计算：机器人所受的总力是引力与所有斥力的矢量和，决定了机器人的运动方向。

Matlab实现关键点 交互式环境：允许用户手动绘制障碍物，增强演示的灵活性。 实时路径更新：根据当前受力情况动态调整路径，确保避障的实时性。 参数调节：引力增益系数和斥力增益系数影响路径平滑度和避障效果，需合理设置。

优势与局限 优势：计算效率高，适合实时应用；概念直观，易于实现。 局限：可能陷入局部极小值（如对称障碍物间的平衡点），需结合随机扰动或其他策略优化。

该Matlab程序通过可视化力场和运动轨迹，帮助理解APF的动态决策过程，是学习机器人导航算法的实用工具。