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唐山网站专业制作,建立属于自己的网站,网站开发技术文档 范本,商业网站开发1d人工势场法路径规划matlab代码 自己手写的人工势场法路径规划matlab代码#xff0c;通过设定目标点和起始点#xff0c;人工势场法进行路径规划#xff0c;机械臂末端按照规划好的路径移动。 通过修改参数可实现最佳配置在机器人路径规划领域#xff0c;人工势场法是一种…1d人工势场法路径规划matlab代码 自己手写的人工势场法路径规划matlab代码通过设定目标点和起始点人工势场法进行路径规划机械臂末端按照规划好的路径移动。 通过修改参数可实现最佳配置在机器人路径规划领域人工势场法是一种经典且有趣的方法。今天咱就来唠唠自己手写的 1d 人工势场法路径规划的Matlab代码看看如何让机械臂末端能按照规划好的路径移动。原理简单说人工势场法的核心思想就是把机器人所处的环境想象成一个充满“势力”的空间。目标点产生引力障碍物产生斥力机器人就像一个小粒子在这些力的作用下朝目标点移动。在 1d 的场景下虽然不像 2d 或者 3d 那样复杂但同样能体现其精髓。Matlab 代码实现% 定义参数 start_point 0; % 起始点 goal_point 10; % 目标点 obstacle_point 5; % 障碍物位置 k_att 1; % 引力系数 k_rep 10; % 斥力系数 q 0.1; % 步长 epsilon 0.1; % 斥力影响范围参数 % 初始化当前位置 current_point start_point; path [current_point]; while abs(current_point - goal_point) q % 计算引力 attractive_force k_att * (goal_point - current_point); % 计算斥力 if abs(current_point - obstacle_point) epsilon repulsive_force k_rep * (1 / (current_point - obstacle_point) - 1 / epsilon) / (current_point - obstacle_point) ^ 2; else repulsive_force 0; end % 计算合力 total_force attractive_force repulsive_force; % 更新当前位置 current_point current_point q * sign(total_force); path [path, current_point]; end % 绘制路径 figure; plot(path, b - o); xlabel(位置); ylabel(路径点); title(1D 人工势场法路径规划);代码分析参数定义部分-startpoint和goalpoint分别设定了起始点和目标点这里简单地设置为 0 和 10。-obstaclepoint定义了障碍物的位置在 5 的地方。-katt和krep是引力和斥力系数它们决定了引力和斥力的强度。比如katt 1引力的大小就和目标点与当前点的距离成正比。-q是每次移动的步长这个值不能太大也不能太小太大可能错过目标太小计算量又会增大。-epsilon是斥力影响范围参数只有当机器人离障碍物距离小于这个值时斥力才会起作用。初始化与循环部分- 先初始化当前位置为起始点currentpoint startpoint并创建一个path数组来记录走过的路径点。- 在while循环中只要当前点和目标点的距离大于步长q就继续循环。- 分别计算引力attractiveforce和斥力repulsiveforce。引力很好理解和目标点与当前点的距离成正比。斥力的计算稍微复杂点只有在距离障碍物小于epsilon时才有值距离越近斥力越大。- 计算出合力totalforce后根据合力的方向以步长q更新当前位置currentpoint并把新的位置记录到path数组中。绘制部分最后使用plot函数绘制出路径直观地展示机械臂末端走过的轨迹。参数调整实现最佳配置通过修改katt、krep、q和epsilon这些参数能实现最佳配置。比如如果katt太大机器人可能会不顾障碍物直接冲向目标krep太大又可能在障碍物附近徘徊。所以得根据具体场景多尝试不同的值找到最优解。人工势场法虽然有一定局限性比如容易陷入局部最优但在简单场景下像这个 1d 的例子还是非常好用且容易理解的。希望这篇博文能帮你对 1d 人工势场法路径规划的Matlab实现有更清晰的认识。