本简介提供一份基于MATLAB的人工势场算法实现代码。该代码模拟了移动机器人在复杂环境中的路径规划过程，利用吸引力和排斥力的概念来避开障碍物并抵达目标点。适合研究与学习使用。
人工势场法是路径规划领域广泛应用的一种算法，在机器人导航与避障问题上尤为突出。它借鉴了物理学中的引力和斥力概念，通过构建虚拟的势场来引导机器人从起点到目标点移动，并避开障碍物。MATLAB作为强大的数学计算和可视化工具，非常适合实现这种算法。
在基于MATLAB的人工势场法中，我们需要理解如何构造势场：引力代表从目标点吸引机器人的力量；斥力则模拟机器人与障碍物之间的排斥作用。通过编程表示这些物理概念时，通常会用距离的负指数函数来描述吸引力，而斥力可能以距离平方的倒数形式出现。
“基于画图自主构建避障环境”意味着用户可以通过图形界面设定地图中的起点、目标点和障碍物位置。这需要使用MATLAB的GUI功能如`figure`、`plot`等命令实现交互式设置。
考虑到机器人模型的转弯加速特性，我们需要在代码中建立机器人的运动模型，并包括速度与加速度参数。可以利用状态空间或动态系统方程建模，并通过微分方程求解器（例如MATLAB中的`ode45`)来模拟动态行为。
路径规划过程中，算法依据当前势场计算机器人下一时刻的位置和姿态；局部避障机制则确保在遇到未预见障碍时能迅速调整路线。这通常涉及实时更新及迭代计算势场的流程。
实际应用中，人工势场法可能遭遇局部最优解的问题（即机器人陷入无法突破的小范围最佳路径）。为解决此问题，可以采用随机性引入、多目标优化或改进势场构建方式等策略。
文件列表中的“potential”可能是涉及构造和求解势场的代码文件。用户需要熟悉这些函数及其调用方法以根据需求调整参数与环境设置。
综上所述，基于MATLAB的人工势场法实现包含了路径规划的基本原理、动态系统的模拟及友好图形界面设定等功能模块。对于初学者而言，这是一份很好的实践学习资源；通过深入研究和操作该代码库能够掌握人工势场算法并提升在机器人导航领域的编程能力与技术素养。
5星
