基于人工势场法的移动机器人路径规划MAtlab程序

以下是一个基于人工势场法的移动机器人路径规划的Matlab程序示例：

% 初始化机器人位置和目标位置
robotPos = [0, 0]; % 机器人初始位置
goalPos = [5, 5]; % 目标位置

% 设置人工势场法参数
attractiveForceGain = 1; % 引力增益
repulsiveForceGain = 100; % 斥力增益
repulsiveForceMax = 10; % 斥力最大值
stepSize = 0.1; % 步长

% 定义障碍物位置
obstacles = [2, 2; 3, 3; 4, 4];

% 迭代计算机器人移动
while norm(robotPos - goalPos) > 0.1 % 当机器人距离目标位置小于阈值时停止迭代
    % 计算引力
    attractiveForce = attractiveForceGain * (goalPos - robotPos);
    
    % 计算斥力
    repulsiveForce = [0, 0]; % 初始化斥力
    for i = 1:size(obstacles, 1)
        obstaclePos = obstacles(i, :);
        distance = norm(robotPos - obstaclePos);
        if distance < repulsiveForceMax
            repulsiveForce = repulsiveForce + repulsiveForceGain * (1/distance - 1/repulsiveForceMax) ...
                * (1/distance^2) * (robotPos - obstaclePos);
        end
    end
    
    % 计算合力
    totalForce = attractiveForce + repulsiveForce;
    
    % 更新机器人位置
    robotPos = robotPos + stepSize * totalForce;
    
    % 绘制机器人位置和障碍物
    clf;
    hold on;
    plot(robotPos(1), robotPos(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    plot(goalPos(1), goalPos(2), 'gx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    plot(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), 'rs', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    xlim([-1, 6]);
    ylim([-1, 6]);
    grid on;
    drawnow;
end

% 输出最终路径
disp('机器人已到达目标位置！');

该程序使用了人工势场法来规划移动机器人的路径。程序首先初始化机器人的位置和目标位置，然后设置人工势场法的参数，包括引力增益、斥力增益、斥力最大值和步长。随后定义了障碍物的位置。

在迭代计算机器人移动的过程中，程序首先计算机器人所处位置的引力，然后计算斥力。最后，程序计算合力并更新机器人的位置。在每次迭代后，程序会绘制机器人的位置和障碍物，并通过判断机器人与目标位置的距离是否小于阈值来决定是否停止迭代。

最后，程序输出机器人已到达目标位置的信息。

你可以根据自己的需求对该程序进行扩展，例如添加障碍物避障策略、考虑机器人的动力学模型等。