基于MATLAB的人工势场法机器人动态避障路径规划仿真

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现人工势场法（APF），模拟机器人在二维环境中的动态避障路径规划。通过计算目标点引力和障碍物斥力的合力，实时生成平滑、安全的局部路径，适用于移动机器人仿真与算法验证。

详 情 说 明

基于人工势场法的机器人动态避障路径规划仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种基于人工势场法（Artificial Potential Field, APF）的机器人局部路径规划仿真系统。系统在二维环境中模拟机器人通过感知目标点产生的引力和障碍物产生的斥力，计算合力方向并实时调整运动轨迹，实现动态避障与平滑路径跟踪。该系统支持用户自定义环境参数与机器人运动约束，并提供势场分布与运动轨迹的可视化分析。

功能特性

• 人工势场建模：采用标准引力/斥力函数设计，支持参数化调整势场增益系数与影响范围
• 实时路径规划：基于梯度下降法进行运动方向优化，实现动态环境下的连续路径更新
• 动态障碍物处理：具备碰撞检测机制，支持障碍物位置更新时的实时重规划
• 多场景支持：可配置静态/动态障碍物布局、目标点位置及机器人初始状态
• 可视化分析：提供势场等高线图、三维势能曲面、实时运动轨迹动画及矢量场显示
• 收敛状态监测：自动检测规划结果（成功抵达目标/陷入局部极小值/超过迭代限制）

使用方法

1. 参数配置：在主运行脚本中设置以下输入参数：

- 机器人初始位置 [x0, y0] - 目标点坐标 [x_goal, y_goal] - 障碍物信息（位置坐标与形状参数） - 势场参数（引力增益k_att，斥力增益k_rep，影响距离阈值） - 运动约束（最大速度、步长、最大迭代次数）

1. 运行仿真：执行主程序启动规划仿真，系统将：

- 计算每个位置的合势场值 - 迭代生成路径点序列 - 实时显示机器人运动过程

1. 结果分析：查看输出的路径数据与可视化图表：

- 路径点坐标矩阵（N×2格式） - 势场分布等高线图与三维曲面 - 运动轨迹动画与矢量场示意图 - 收敛状态报告与性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（建议8GB用于大规模环境仿真）
• 显示支持：图形显示功能用于可视化输出

文件说明

主程序文件完整实现了仿真系统的核心工作流程，包括：初始化仿真环境与参数设置；构建人工势场数学模型，计算引力场与斥力场分布；执行路径规划迭代算法，通过梯度下降法确定机器人运动方向；进行实时碰撞检测与动态重规划控制；生成路径规划结果数据并实现多模态可视化输出；最终评估规划性能并输出收敛状态报告。