基于.人工势场法的移动机器人路径规划MAtlab程序.docx
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1、传统人工势场法程序主程序:clearclcXo=00;%起点位置k=15;%计算引力需要的增益系数m=4;%计算斥力的增益系数,都是自己设定的。Po=2.5;%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1=0.2;%步长J=600;%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设置的不适宜有关。%end%给出障碍和目标信息Xsum=IO10;11.5;32.2;44.5;36;62;5.56;88.2;%这个向量是(n+l)*2维,其中1010是目标位置,剩下的都是障碍的位置。Xj=Xo;%j=l循环初始,将
2、车的起始坐标赋给Xj%*初始化完毕,开场主体循环*forj=l:J%循环开场GOaKM尸Xj(1);%Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开场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AngIe=Theta(1);%Theta(1)是车和目标之间的角度,目标对车是引力。angle_at=Theta(I);%为了后续计算斥力在引力方向的分量赋值给angle_atFatx,Fa
3、ty=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。fori=l:nangle_re(i)=Theta(i+l);%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Yrerxx,Yreryy=compute_repulsion(Xj,Xsum,m,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+Yreryy;%y方向
4、的合力Fsumxj=Fatx+Yrerxx;%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ifFsumyjO&Fsumxj0)&(Xj(2)-Xsum(l,2)0)%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;endendK=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X=GoalCJ);Y=GOaI(:,2);
5、%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=l34365.58;%障碍的X坐标y=1.52.24.56268.2;plot(x,y,o,Xsum(1,l),Xsum(1,2),v,0,0,ms,X,Y,.r);计算角度分程序:functionY=compute_angle(X,Xsum,n)%Y是引力,斥力与X轴的角度向量,X是起点坐标,XSUm是目标和障碍的坐标向量,是(n+1)*2矩阵fori=kn+l%n是障碍数目deltaXi=Xsum(i,1)-X(1)deltaYi=Xsum(i,2)-X(2)ri=sqrt(deltaXiA2+delta
6、YiA2)ifdeltaXiOtheta=asin(deltaXiri)elsetheta=pi-asin(deltaXiri)endifi=l%表示是目标angle=thetaelseangle=pi+thetaend丫=angle%保存每个角度在丫向量里面,第一个元素是与目标的角度,后面都是与障碍的角度end计算引力分程序:functionYalx,Yaty=compute_Attract(X,Xsum,k,angle)%输入参数为当前坐标,目标坐标,增益常数,分量和力的角度%把路径上的临时点作为每个时刻的XgoalR=(X(I)-XSUm(1,1)+(X-XSUm(I,2)2%路径点和目
7、标的距离平方r=sqrt(R);%路径点和目标的距离Yatx=k*r*cos(angle);Yaty=k*r*sin(angle);end计算斥力分程序:%斥力计算functionYrerxx,Yreryy=compute_repulsion(X,Xsum,m,angle_re,n,Po)%输入参数为当前坐标,XSUm是目标和障碍的坐标向量,增益常数,障碍,目标方向的角度fori=l:nRrei(i)=(X(1)-Xsum(i+1,1)2+(X(2)-Xsum(i+1,2)2%路径点和障碍的距离平方rre(i)=sqrt(Rrei);路径点和障碍的距离保存在数组rrei中ifrre(i)Po%
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