机器人路径规划 人工势场法 MATLAB 可直接运行

%main %障碍和目标，起始位置都已知的路径规划,意图实现从起点可以规划出一条避开障碍到达目标的路径。 %初始化车的参数 Xo=[0 0];%起点位置 k=2;%计算引力需要的增益系数 K=0;%初始化 m=5;%计算斥力的增益系数，都是自己设定的。 Po=2;%障碍影响距离，当障碍和车的距离大于这个距离时，斥力为0，即不受该障碍的影响。也是自己设定。 n=7;%障碍个数 l=0.5;%步长 J=200;%循环迭代次数 %如果不能实现预期目标，可能也与初始的增益系数，Po设置的不合适有关。 %end %给出障碍和目标信息 Xsum=[13,12;1 1.2;3 2.5;4 4.5;3 6;6 2;5.5,5.5;8,8.5];%这个向量是(n+1)*2维，其中[10 10]是目标位置，剩下的都是障碍的位置。 Xj=Xo;%j=1循环初始，将车的起始坐标赋给Xj %***************初始化结束，开始主体循环****************** for j=1:J%循环开始 Goal(j,1)=Xj(1)%Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开始先将起点放进该向量。 Goal(j,2)=Xj(2) %调用计算角度模块 Theta=compute_angle(Xj,Xsum,n)%Theta是计算出来的车和障碍，和目标之间的与X轴之间的夹角，统一规定角度为逆时针方向，用这个模块可以计算出来。 %调用计算引力模块 Angle=Theta(1)%Theta（1）是车和目标之间的角度，目标对车是引力。 angle_at=Theta(1)%为了后续计算斥力在引力方向的分量赋值给angle_at [Fatx,Faty]=compute_Attract(Xj,Xsum,k,Angle)%计算出目标对车的引力在x,y方向的两个分量值。 %for i=1:n %if i==1 % Fatxx(i)=Fatx % Fatyy(i)=Faty %else % Fatxx(i)=0 % Fatyy(i)=0 %end %end%这段循环是为了将引力的两个分量值扩展成向量，和后面的斥力叠加时，可以维数相同。 %end for i=1:n angle_re(i)=Theta(i+1)%计算斥力用的角度，是个向量，因为有n个障碍，就有n个角度。 end %调用计算斥力模块 [Frerxx,Freryy,Fataxx,Fatayy]=compute_repulsion(Xj,Xsum,m,angle_at,angle_re,n,Po)%计算出斥力在x,y方向的分量数组。 %计算合力和方向，这有问题，应该是数，每个j循环的时候合力的大小应该是一个唯一的数，不是数组。应该把斥力的所有分量相加，引力所有分量相加。 Fsumyj=Faty+Freryy+Fatayy%y方向的合力 Fsumxj=Fatx+Frerxx+Fataxx%x方向的合力 Position_angle(j)=atan(Fsumyj/Fsumxj)%合力与x轴方向的夹角向量 %计算车的下一步位置 Xnext(1)=Xj(1)+l*cos(Position_angle(j)) Xnext(2)=Xj(2)+l*sin(Position_angle(j)) %保存车的每一个位置在向量中 Xj=Xnext %判断 if (Xj(1)==Xsum(1,1))&(Xj(2)==Xsum(1,2))%是应该完全相等的时候算作到达，还是只是接近就可以？现在按完全相等的时候编程。 K=j%记录迭代到多少次，到达目标。 break; %记录此时的j值 end%如果不符合if的条件，重新返回循环，继续执行。 end%大循环结束 K=j Goal(K,1)=Xsum(1,1);%把路径向量的最后一个点赋值为目标 Goal(K,2)=Xsum(1,2); %***********************************画出障碍，起点，目标，路径点************************* %画出路径 %for i=1:K %X(i)=Goal(i,1) %Y(i)=Goal(i,2) %end X=Goal(:,1) Y=Goal(:,2) %路径向量Goal是二维数组,X,Y分别是数组的x,y元素的集合，是两个一维数组。 x=[1 3 4 3 6 5.5 8];%障碍的x坐标 y=[1.2 2.5 4.5 6 2 5.5 8.5]; plot(x,y,'o',13,12,'v',0,0,'ms',X,Y,'.r')%把路径点，障碍，起点，目标分别用不同的标记画出。 %有问题。