基于人工势场法的移动机器人避障与路径规划系统

资 源 简 介

本项目旨在利用MATLAB平台实现移动机器人在复杂环境下的自主路径规划。系统核心基于人工势场法（Artificial Potential Field, APF），通过在空间中建立虚拟的引力场和斥力场模型，模拟机器人与目标点及障碍物之间的相互作用。机器人在引力场的作用下向目标点移动，同时在接近障碍物时受到斥力场的影响实现平滑避障。该功能涵盖环境地图的参数化构建，允许用户自定义障碍物形状与分布，并能动态调整引力增益系数和斥力增益系数。针对传统势场法存在的局部最优陷阱和目标不可达（GNRON）问题，系统采用了改

详 情 说 明

基于人工势场法的移动机器人路径规划仿真系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB平台开发的移动机器人自主导航仿真系统。系统采用人工势场法（APF）作为核心算法，通过在模拟环境中构建虚拟的引力场和斥力场，实现机器人在存在多个障碍物环境下的自主寻径。系统不仅解决了基础势场法易陷入局部最优和目标不可达的经典难题，还提供了直观的动态仿真界面，用于评估路径的安全性与规划效率。该系统适用于工业AGV、服务型机器人以及无人机在已知环境中的局部路径规划研究。

功能特性

• 改进型人工势场算法：通过在斥力函数中引入目标距离因子，成功解决了目标点位于障碍物附近时导致的“目标不可达”（GNRON）问题。
• 动态步长调节：具备接近目标点时自动减速的动态步长控制机制，有效防止机器人在目标点附近产生震荡。
• 局部最优跳出方案：内置停滞监测计数器，当机器人陷入受力平衡的势场“陷阱”时，通过引入随机微小扰动诱导机器人脱离。
• 环境参数自定义：支持灵活配置起始点、目标点坐标以及多个圆形障碍物的位置与半径。
• 双重可视化呈现：系统同步生成2D彩色等高线轨迹图和3D势场能量分布图，直观展现势场的“山峰”与“谷底”。
• 性能量化评价：实时计算并输出总迭代次数、规划总时长以及最终生成的路径总长度。

使用方法

1. 在计算机上安装并启动MATLAB环境。
2. 将系统脚本文件载入MATLAB编辑器。
3. 直接点击“运行（Run）”按钮或在命令行窗口调用主函数。
4. 程序将自动开始路径计算，并在命令行窗口实时显示规划统计数据。
5. 在弹出的图形窗口中，左侧子图将展示动态移动过程，右侧子图将展示全地图的势场能量分布及路径投影。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：支持图形化渲染的通用计算机，内存建议在4GB以上。

功能实现逻辑说明

系统的核心运行流程严格遵循以下逻辑步骤：

1. 参数初始化：脚本首先定义仿真环境，设定机器人起点为(0,0)，目标点为(10,10)，并手动配置了六组具有不同空间坐标和半径的圆形障碍物数据。同时定义了引力系数、斥力系数及障碍物影响范围等核心超参数。
2. 力场迭代计算：

* 引力计算：计算当前点到目标点的欧氏距离，生成指向目标的矢量力，并随距离线性变化。 * 斥力计算：遍历所有障碍物，当机器人进入障碍物影响范围（rho0）时，根据改进公式计算斥力。该公式包含两个分量：一个垂直于障碍物边缘向外推送，另一个则受目标距离的影响，确保机器人越接近目标，障碍物的排斥力越小，从而允许机器人接近位于障碍物边缘的目标点。

1. 合力与位置更新：将引力与斥力矢量相加得到合成力。为了保证运动平稳，系统先将总合力矢量归一化，再乘以当前步长。当机器人进入目标点1米范围内时，步长会随距离衰减以实现精准停靠。
2. 死区处理：如果机器人在连续若干次迭代中位移量低于阈值（0.001），系统判定其进入了局部最小值陷阱，此时执行扰动逻辑，通过在当前坐标叠加一个基于随机正态分布的位移量来打破力平衡。
3. 循环终止条件：当机器人位置与目标点的欧氏距离小于容许度（0.2）或迭代次数达到1000次时，循环停止。
4. 统计与渲染：

* 利用tic/toc函数精确捕捉算法执行耗时。 * 通过累加相邻路径点间的欧氏距离计算全路径长度。 * 利用meshgrid生成的网格数据，全面扫描空间中每一点的引力势和所有障碍物的叠加斥力势，生成势场分布矩阵。

关键技术点分析

• 改进型斥力势函数：代码中实现了公式 $1/2 cdot k_rep cdot (1/d_obs - 1/rho0)^2 cdot (d_goal^n)$。这种设计的巧妙之处在于，当机器人到达目标点时，$d_goal$为0，这使得斥力也强制降为0，消除了传统势场法在目标点附近可能受到的斥力干扰。
• 3D势场投影：系统不仅绘制了空间势场图，还将生成的二维路径点根据其对应的势场值（Potential）映射到了三维曲面上，清晰展示了机器人如何沿着势场平原避开能量高峰（障碍物）并最终滑向能量极小值点（目标点）。
• 动画演示技术：采用动态更新Plot对象的XData和YData属性，逐点绘制机器人的运动足迹，使用户能实时观察到避障决策的动态过程。