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基于珊格地图的人工势场法 动态路径规划 路径规划算法 地图好修改 自己研究编写的Matlab路径规划 可自行设置起始点，目标点，自由更换地图。 ——————————————————— 可以和A*和RRT融合 动态障碍物

在机器人领域，路径规划始终是热门话题。最近我研究编写了基于栅格地图的人工势场法的Matlab路径规划，觉得挺有意思，来和大家分享下。

栅格地图的魅力

栅格地图在路径规划里是个很实用的工具。它把空间划分成一个个小方格（栅格），每个栅格可以表示不同的状态，比如障碍物、自由空间等。这种表示方法简单直观，地图修改起来也特别方便。就像下面这样创建一个简单的栅格地图：

% 创建一个简单的10x10栅格地图 map_size = 10; map = zeros(map_size, map_size); % 将部分栅格设为障碍物 map(3:5, 4:6) = 1;

在这段代码里，我们先设定地图大小为10x10，然后初始化一个全零矩阵代表所有栅格都是自由空间。接着，把特定区域（3到5行，4到6列）的栅格设为1，表示障碍物。这样一个简单的栅格地图就创建好了。

人工势场法的运用

人工势场法的核心思想是把机器人在环境中的运动，想象成在一个虚拟的势场中运动。目标点产生引力势场，吸引机器人靠近；障碍物产生斥力势场，让机器人避开。总的势场就是引力和斥力的叠加。

% 计算引力势场 k_att = 1; % 引力系数 goal = [10, 10]; % 目标点 for i = 1:map_size for j = 1:map_size dist_to_goal = norm([i, j] - goal); att_potential(i, j) = 0.5 * k_att * dist_to_goal^2; end end % 计算斥力势场 k_rep = 10; % 斥力系数 eps = 5; % 斥力作用范围 for i = 1:map_size for j = 1:map_size if map(i, j) == 1 dist_to_obs = 0; else dist_to_obs = min([i - 3, j - 4]); % 这里简单举例，实际计算所有障碍物距离 end if dist_to_obs <= eps rep_potential(i, j) = 0.5 * k_rep * ((1/dist_to_obs) - (1/eps))^2; else rep_potential(i, j) = 0; end end end total_potential = att_potential + rep_potential;

上面代码中，先计算引力势场，根据目标点和每个栅格的距离来计算引力势能。接着计算斥力势场，判断每个栅格与障碍物的距离，如果在斥力作用范围内就计算斥力势能，最后叠加得到总势场。

灵活设置与融合

在我的这个路径规划里，起始点、目标点都可以自行设置，地图也能自由更换。同时，这个方法还可以和A*算法、RRT算法融合，以应对动态障碍物。

基于珊格地图的人工势场法 动态路径规划 路径规划算法 地图好修改 自己研究编写的Matlab路径规划 可自行设置起始点，目标点，自由更换地图。 ——————————————————— 可以和A*和RRT融合 动态障碍物

比如和A融合，A算法是一种在有信息的情况下能高效找到最短路径的算法。我们可以先用A*算法找到一个大致路径，再用人工势场法在局部微调，避开动态出现的障碍物。而RRT算法能在复杂环境中快速搜索到可行路径，与人工势场法融合后，可以增强在动态环境下路径规划的实时性和适应性。

基于栅格地图的人工势场法动态路径规划在实际应用中有很大潜力，能应对多种复杂环境。希望我的这些研究和代码分享，能给大家在路径规划探索中带来一些新思路。