基于MATLAB的人工势场法机器人路径规划仿真系统

资 源 简 介

本项目实现人工势场法（APF）路径规划算法，通过模拟引力与斥力场的叠加效应，引导机器人或无人机从起点避开障碍物安全抵达目标。系统支持自定义障碍物与参数调整，适用于路径规划算法教学与仿真验证。

详 情 说 明

基于人工势场法的机器人路径规划仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种基于人工势场法（Artificial Potential Field, APF）的机器人路径规划仿真系统。系统通过构建引力场与斥力场的叠加效应，引导移动机器人或无人机从起始点安全避开障碍物到达目标位置。该系统支持用户自定义环境参数，包括障碍物布局、机器人动力学特性以及环境边界条件，并提供直观的可视化界面，动态展示路径规划全过程与势场分布情况。

功能特性

• 人工势场建模：实现引力场与斥力场函数设计，通过参数调节优化场强分布
• 梯度下降路径优化：采用梯度下降法求解势场梯度，生成平滑避障路径
• 动态障碍物避障：支持静态与动态障碍物场景下的实时路径重规划
• 局部极小值逃逸：集成局部极小值检测与逃逸策略，提高算法鲁棒性
• 多维度可视化：提供二维等高线势场图、三维势场曲面及实时运动轨迹动画
• 性能评估：自动计算路径长度、规划时间、避障成功率等关键指标

使用方法

基本参数设置

% 设置起始点和目标点 start_point = [0, 0]; % 起始坐标 goal_point = [10, 10]; % 目标坐标

% 设置障碍物信息（圆心坐标+半径） obstacles = [3, 4, 1; % 第一个障碍物 6, 7, 1.5]; % 第二个障碍物

% 配置机器人参数 robot_params.mass = 1.0; % 质量 robot_params.max_velocity = 2.0; % 最大速度 robot_params.att_gain = 1.0; % 引力增益系数 robot_params.rep_gain = 0.5; % 斥力增益系数

运行仿真

执行主程序即可启动路径规划仿真，系统将自动生成规划路径并显示可视化结果。

输出结果

• 规划路径：M×2矩阵，包含从起点到终点的完整路径点坐标
• 势场分布图：二维等高线图展示合成势场分布情况
• 运动轨迹动画：动态显示机器人运动过程及势场梯度方向
• 性能报告：包含路径长度、计算耗时、避障效果等评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基本安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了人工势场路径规划的核心功能，包括环境参数初始化、势场函数定义、梯度下降路径优化算法、局部极小值处理机制以及多模态可视化模块。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整处理流程，通过协调各功能模块完成路径规划任务，并提供实时仿真界面展示规划效果。