matlab代码实现人工势场法避障

人工势场法（Artificial Potential Field）是一种常用的路径规划算法，用于避免障碍物并引导机器人或车辆到达目标点。下面是一个简单的matlab实现人工势场法的示例代码，代码中包括了注释以便更好地理解算法的实现。

function artificialPotentialField(start, goal, obstacles)
    % start: 起点坐标 [x, y]
    % goal: 目标点坐标 [x, y]
    % obstacles: 障碍物坐标矩阵，每行为一个障碍物的坐标 [x, y]
    
    % 参数设置
    k_att = 1; % 引力系数
    k_rep = 100; % 斥力系数
    d0 = 5; % 斥力作用范围
    
    % 迭代次数
    max_iter = 1000;
    
    % 初始化机器人位置
    robot_pos = start;
    
    % 迭代更新机器人位置
    for iter = 1:max_iter
        % 计算机器人到目标的距离和方向
        distance = norm(robot_pos - goal);
        direction = (goal - robot_pos) / distance;
        
        % 计算引力
        F_att = k_att * (goal - robot_pos);
        
        % 计算斥力
        F_rep = [0, 0];
        for i = 1:size(obstacles, 1)
            obstacle_pos = obstacles(i, :);
            d = norm(robot_pos - obstacle_pos);
            if d < d0
                F_rep = F_rep + k_rep * (1/d - 1/d0) * (1/d^2) * (robot_pos - obstacle_pos);
            end
        end
        
        % 计算合力
        F_total = F_att + F_rep;
        
        % 更新机器人位置
        robot_pos = robot_pos + F_total / norm(F_total);
        
        % 绘制机器人位置
        plot(robot_pos(1), robot_pos(2), 'ro');
        hold on;
        
        % 绘制障碍物
        for i = 1:size(obstacles, 1)
            plot(obstacles(i, 1), obstacles(i, 2), 'bx');
            hold on;
        end
        
        % 绘制起点和目标点
        plot(start(1), start(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
        plot(goal(1), goal(2), 'go', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
        hold off;
        
        % 判断是否到达目标点
        if norm(robot_pos - goal) < 1
            disp('Reached the goal!');
            break;
        end
        
        pause(0.1);
    end
end

这段代码实现了人工势场法的基本思想，其中包括了引力和斥力的计算，并通过迭代更新机器人的位置，直到到达目标点为止。在代码中，我们使用了简单的欧几里得距禉来表示距离，并根据引力和斥力的方向来更新机器人位置。

你可以根据实际情况对代码进行扩展，例如考虑机器人的最大速度和最大加速度限制，增加障碍物的形状和尺寸，或者考虑动态障碍物的影响等。希望这个示例能够帮助你理解人工势场法的实现。