几种改进的路径规划算法

资 源 简 介

几种改进的路径规划算法

详 情 说 明

人工势场法是机器人路径规划中常用的方法之一，其核心思想是将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过构建虚拟的势场来引导移动对象避开障碍物并到达目标位置。虽然传统人工势场法简单直观，但也存在局部极小值问题和目标不可达等缺陷。

改进的人工势场法通常从以下几个方面优化：调整势场函数的设计，使排斥力和吸引力在不同距离下具有更合理的权重分配；引入额外的启发式策略，如随机扰动或回溯机制，帮助算法跳出局部极小值；结合其他路径规划方法（如A*或RRT）进行混合搜索，提高复杂环境下的适应性。

在Matlab中实现时，可以利用其强大的矩阵运算和可视化功能，快速验证不同参数下算法的表现。例如，通过调整障碍物的影响半径、优化斥力函数的衰减特性或引入动态权重，能够显著提升路径的平滑性和成功率。这些改进使得人工势场法更适用于动态环境或存在狭窄通道的场景。

对于需要更高鲁棒性的应用，还可以进一步考虑传感器噪声模拟、实时性优化或多机器人协同规划等扩展方向。