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基于人工势场法与动态窗口算法的机器人避障仿真平台
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资 源 简 介
本项目是一个在MATLAB环境下运行的综合性机器人导航仿真系统。其核心功能是实现在复杂且含有多重障碍物的地图环境中，移动机器人能够从设定的起始点出发，自主规划出一条通往目标点的无碰撞最优路径。
该系统首先通过数学建模构建二维仿真空间，支持用户自定义设置静态障碍物（如矩形墙体、圆形柱体）及动态障碍物。程序内部集成了人工势场法（APF），利用目标点的引力场引导机器人前进，并利用障碍物的斥力场保证机器人不发生碰撞。同时，本系统还支持动态窗口法（DWA），通过在速度空间中搜索最优的速度和角速度指令，考虑机器人的动
详 情 说 明
基于人工势场法与动态窗口算法的移动机器人自主避障仿真平台
项目介绍
本项目是一个在 MATLAB 环境下开发的移动机器人路径规划与避障仿真系统。该系统创新性地将人工势场法（APF）与动态窗口算法（DWA）相结合，利用 APF 的全局引导特性为 DWA 提供动作偏好建议，从而在确保机器人遵守动力学约束的同时，提升其在复杂动态环境中的避障效率和路径平滑度。本系统适用于机器人导航算法的研究、避障逻辑的验证以及相关领域的教学演示。
功能特性
- 混合规划策略：融合了改进的人工势场法与动态窗口算法，平衡了目标趋向性与局部避障的实时性。
- 动态环境仿真：支持静态障碍物与具有特定运动特性的动态障碍物，模拟真实的物理边界碰撞和反弹机制。
- 运动学约束建模：严格考虑机器人的最大线速度、最大角速度、线加速度及角加速度限制。
- 实时预测可视化：在仿真过程中实时显示机器人的预测轨迹、传感器探测范围、障碍物布局及历史路径。
- 性能数据分析：仿真结束后自动生成避障最小距离、路径总长度、运行耗时以及速度/角速度随时间变化的特性曲线。
使用方法
- 启动 MATLAB 软件。
- 将包含本项目源程序文件夹设置为当前工作路径。
- 执行主仿真程序。
- 观察实时生成的图形界面，机器人将从坐标 (2, 2) 出发，自动规划路径前往 (18, 18) 目标位置。
- 仿真完成后，在命令窗口查看结果报告，并查阅新生成的运动特征曲线图表。
系统要求
- 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
- 基础模块：MATLAB 标准库（无需额外工具箱）。
实现逻辑与详细功能说明
系统的核心逻辑遵循“感知-规划-执行”的循环流程：
- 参数初始化：系统预设了 20x20 的仿真地图，定义了机器人的初始位姿 [x, y, theta, v, w] 及其物理极限参数，如采样分辨率和轨迹预测时长（3.0秒）。
- 环境动态更新：
- 静态障碍物以圆形区域表示。
- 动态障碍物在每一采样周期内根据预设速度更新坐标，当触及地图边界时，其速度方向会自动取反以实现反弹效果。
- 人工势场辅助决策：
- 引力计算：根据机器人当前位置与目标点的距离计算引力方向。
- 斥力计算：遍历所有静态和动态障碍物，当其进入感应范围（3.5米）时，产生与距离成反比的斥力。
- 引导向量：合成引力与斥力，计算出一个“综合引导角”，该角度将作为 DWA 评价函数的重要参考项。
- 动态窗口算法（DWA）搜索：
- 速度空间采样：在当前机器人的速度基础上，结合加速度限制，计算出下一时刻可达的速度范围（动态窗口）。
- 轨迹预测：在采样空间内对每一组速度组合进行前向仿真，生成多条预测路径。
- 综合评分：使用四个维度的指标对预测轨迹进行评估：
- 运动执行与更新：系统选取评分最高的指令，利用二轮差分机器人运动学模型更新机器人位姿，并将结果实时反馈至可视化界面。
关键算法与实现细节
- 运动学模型：采用离散化运动方程，通过线速度和角速度同步更新机器人的坐标 $(x, y)$ 和航向角 $theta$。
- 避障核心逻辑：
- 在 DWA 的评价函数中，引入了权重系数 $eta = 0.6$，用于强化人工势场对规划器的引导作用，这有效解决了机器人可能在复杂障碍物群中陷入局部最优的问题。
- 碰撞检测机制嵌套在轨迹预测函数中，一旦预测路径上的点进入障碍物物理半径内，该组速度将被立即丢弃。
- 可视化技术：
- 使用 fill 函数绘制具有透明度的机器人模型及障碍物实体。
- 利用 plot 动态绘制实时的红虚线预测轨迹与蓝实线历史轨迹。
- 动态标题实时显示当前仿真时间与机器人即时速度。
- 结果统计：通过对每一采样点的欧几里得距离进行累加，精确计算路径全长，并利用向量化操作寻找整个仿真过程中的最小触碰距离，以评估方案的安全性。
