具有避障功能的多智能体，人工势场法路径规划

资 源 简 介

具有避障功能的多智能体，人工势场法路径规划

详 情 说 明

在多智能体系统中实现避障功能是机器人协同控制的核心问题之一。人工势场法作为一种经典的路径规划方法，能够有效解决这一问题。

基本原理： 每个机器人被抽象为势场中的质点，目标点产生引力势场，障碍物产生斥力势场。通过计算合力梯度确定移动方向，使机器人既朝向目标运动，又能避开障碍物。

多智能体协同的关键在于： 势场叠加：所有机器人和障碍物的势场共同构成环境势场 形状保持：通过设计智能体间相对位置的势场约束，维持队形 动态调整：实时更新势场计算以应对移动障碍物

在Matlab实现时需要注意： 设置合理的势场函数参数，避免局部极小值问题 采用分布式计算框架提高多智能体系统的实时性 通过可视化工具监控势场分布和机器人轨迹

这种方法在无人机编队、仓储机器人等场景具有实用价值，但也存在复杂环境下计算量大的局限。后续可结合强化学习等方法进行优化。