APF和PF源码

资 源 简 介

APF和PF源码

详 情 说 明

APF（人工势场法）和PF（粒子滤波）是机器人路径规划领域中两种经典的算法实现方式。这两种方法各有特点，通常会在仿真环境中通过直接运行源码来进行效果对比。

人工势场法（APF）通过构建虚拟的引力场和斥力场来引导机器人移动。目标点产生引力，障碍物产生斥力，机器人根据合力方向调整路径。这种方法计算效率高，实时性好，但在复杂环境中容易陷入局部最小值。

粒子滤波（PF）则是一种基于概率的路径规划方法，通过大量粒子来模拟机器人的可能状态。每个粒子根据传感器数据更新权重，最终收敛到最可能的路径。PF对噪声和环境变化有较好的鲁棒性，但计算量相对较大。

在实际应用中，APF适合简单场景下的快速路径生成，而PF更适用于动态或不确定性较高的环境。通过源码的直接运行和对比，可以直观地观察两种算法在路径平滑性、避障能力和实时性等方面的差异。