基于人工势场的matlab道路建模及车辆避障

资 源 简 介

基于人工势场的matlab道路建模及车辆避障

详 情 说 明

基于人工势场（Artificial Potential Field, APF）的MATLAB道路建模及车辆避障方法是一种广泛应用于机器人导航和自动驾驶领域的路径规划技术。该方法通过模拟物理学中的电势场概念，在道路环境中构造引力场和斥力场，引导车辆安全避开障碍物并驶向目标点。

### 基本原理 人工势场法的核心思想是将目标点设为引力源，障碍物视为斥力源。引力场的作用是吸引车辆向目标靠近，而斥力场则使车辆远离障碍物。通过计算二者合成的势场梯度，可以确定车辆的行驶方向。

引力场：通常采用与距离成正比的函数，如U_att = 0.5 k (d^2)，其中k为引力增益系数，d为车辆与目标的距离。 斥力场：在障碍物周围构建斥力场，当车辆进入障碍物影响范围时，斥力随距离减小而增大，如U_rep = 0.5 η (1/d_obs - 1/d_0)^2，其中η为斥力增益，d_obs为车辆到障碍物的距离，d_0为障碍物的影响半径。

### MATLAB实现要点 在MATLAB中实现该算法时，需重点考虑以下几个关键步骤：

道路环境建模：使用网格法（Grid-Based）或连续坐标空间描述道路和障碍物分布，便于计算势场值。 势场叠加：对目标点和所有障碍物的势场进行矢量叠加，得到全局势场分布图。 路径生成：采用梯度下降法，让车辆沿势场下降方向移动，避开局部极小值问题（如引入随机扰动或虚拟目标点）。 动态避障：若障碍物移动，需实时更新斥力场并重新规划路径。

### 应用优势与局限 优势：计算效率高，适合实时避障；物理模型直观，易于理解和实现。 局限：可能陷入局部极小点导致路径规划失败；复杂环境中参数调整（如k、η）较敏感。

该方法在自动驾驶仿真、无人机导航等领域具有重要价值，结合其他算法（如A*、RRT）可进一步提升鲁棒性。