**基于 MATLAB 的改进人工势场法路径规划技术研究**
一、引言
在机器人路径规划领域，人工势场法（APF 算法）是一种常用的方法。然而，传统的 APF 算法在面对
复杂环境时，常常会陷入局部极小值，甚至出现目标不可达的问题。为了解决这些问题，我们提出了
一种基于 MATLAB 的实现改进的人工势场法，通过改进斥力函数并引入模拟退火算法，优化了路径规
划的效果。
二、传统人工势场法概述
传统的人工势场法通过模拟物理世界的引力与斥力，在机器人周围构建一个虚拟的势场。其中，目标
点产生引力吸引机器人前往，而障碍物产生斥力阻止机器人靠近。然而，这种方法在障碍物密集或形
状复杂的环境中容易陷入局部极小值，导致路径规划失败。
三、改进的人工势场法实现
1. 改进斥力函数
我们针对传统斥力函数的不足，设计了一种新的斥力函数。新函数能够根据障碍物的形状和距离，更
合理地计算斥力大小和方向，减少了对机器人的不必要干扰。
2. 引入模拟退火算法
为了克服局部极小值问题，我们将模拟退火算法引入到人工势场法中。模拟退火是一种概率型优化算
法，它能够在搜索过程中接受较差的解，从而有机会跳出局部最优解，达到全局最优解。通过与人工
势场法的结合，我们可以更好地在复杂环境中找到路径。
四、MATLAB 实现与效果比对
在 MATLAB 中，我们实现了改进的 APF 算法，并附带了未改进的 APF 算法以供比对。通过设置不同
的起始点、障碍物位置，我们可以自定义地图进行路径规划。系统将自动生成斥力场、引力场以及合
力场，并计算出相应的路径。
在比对实验中，未改进的算法确实会出现因陷入局部极小值而导致路径规划失败的情况。而改进后的
算法则能够有效地避免这些问题，顺利地引导机器人到达目标点。
五、实验与分析
