基于 MATLAB 改进的人工势场算法的机器人避障路径规划

人工智能

2023-11-18 16:59:32

导言

机器人路径规划在机器人技术中至关重要，它决定了机器人如何安全有效地从起点移动到目标点。人工势场法是一种流行的路径规划方法，它将机器人周围的环境建模为一个虚拟力场，其中障碍物产生排斥力，目标产生吸引力。

改进的人工势场算法

本文提出的改进算法在传统人工势场法的基础上进行了以下优化：

动态调整权重： 根据机器人的位置和障碍物分布，动态调整排斥力和吸引力的权重，提高路径的流畅性和避免局部最小值。
路径平滑处理： 采用二次样条插值对规划的路径进行平滑处理，消除尖锐拐角，提高机器人的运动平稳性。
优化算法参数： 利用 MATLAB 的优化工具箱，对算法参数进行优化，获得最佳的路径规划效果。

算法实现

算法的 MATLAB 实现步骤如下：

建立机器人环境模型，包括障碍物和目标的位置。
根据环境模型计算排斥力和吸引力，并动态调整其权重。
计算机器人受力合力，并根据合力更新机器人位置。
采用二次样条插值对路径进行平滑处理。
重复步骤 2-4，直到机器人到达目标点。

MATLAB 源码

% 机器人位置
x_robot = [1, 1]; % 初始位置

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

% 目标位置
x_goal = [5, 5];

% 权重参数
alpha = 1; % 排斥力权重
beta = 1; % 吸引力权重

% 路径规划
while norm(x_robot - x_goal) > 0.01
    % 计算排斥力和吸引力
    [repulsive_force, attractive_force] = calculateForces(x_robot, obstacles, x_goal, alpha, beta);
    
    % 计算受力合力
    net_force = repulsive_force + attractive_force;
    
    % 更新机器人位置
    x_robot = x_robot + 0.1 * net_force;
    
    % 平滑路径
    path = smoothPath(x_robot);
    
    % 绘制路径
    plot(path(:, 1), path(:, 2));
    hold on;
end