混沌优化的人工势场法小车避障的matlab仿真

资 源 简 介

混沌优化的人工势场法小车避障的matlab仿真

详 情 说 明

混沌优化的人工势场法小车避障MATLAB仿真

在机器人路径规划领域，人工势场法是一种经典方法，通过模拟物理场中的引力与斥力来引导机器人避开障碍物。然而，传统人工势场法容易陷入局部极小值问题，导致路径规划失败。混沌优化通过引入混沌运动的遍历性和随机性，能够有效跳出局部最优，提升避障效果。

混沌优化算法在此仿真中主要用于调整人工势场的关键参数，如斥力系数和引力系数。通过对这些参数进行混沌扰动，系统能够在每次迭代中探索更优的配置，避免陷入局部极小值。

MATLAB仿真通过模拟小车（或移动机器人）在二维环境中的运动，展示了混沌优化如何增强人工势场法的鲁棒性。仿真中，目标点对小车产生引力，障碍物产生斥力。通过混沌优化动态调整势场参数，小车能够更平滑地绕过障碍物，最终到达目标。

这一方法适用于动态或未知环境中的机器人导航，尤其适合需要实时避障的场景。仿真的结果能够直观地验证算法的有效性，并为实际机器人控制提供理论支持。