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基于MATLAB的人工势场避障算法实现-Control-for-Obstacle-Avoidance-by-Nonholonomic-Mobile-Robot-using-Artificial-Potential-Field-Methods...

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简介：
本文基于MATLAB平台，探讨了非完整移动机器人利用人工势场方法进行障碍物规避的控制策略，实现了有效的避障算法。 人工势场通常用于合成在带有障碍物的已知环境中导航轮式移动机器人的控制器。一种称为导航功能的特殊类型的势场可用于设计控制器，以确保机器人无冲突地导航到目标位置。这些功能是专门为完整机器人的点质量模型开发的。在此项目中，我们提出了一种基于导航功能的控制器，用于在已知凸形障碍物和边界的环境中实现非完整轮式移动机器人的无碰撞位置控制。这种平滑、连续的非线性控制器能够将非完整机器人驱动到目标位置，同时防止机器人与障碍物和边界发生碰撞。

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  • 基于MATLAB的人工势场避障算法实现-Control-for-Obstacle-Avoidance-by-Nonholonomic-Mobile-Robot-using-Artificial-Potential-Field-Methods
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    本文基于MATLAB平台，探讨了非完整移动机器人利用人工势场方法进行障碍物规避的控制策略，实现了有效的避障算法。 人工势场通常用于合成在带有障碍物的已知环境中导航轮式移动机器人的控制器。一种称为导航功能的特殊类型的势场可用于设计控制器，以确保机器人无冲突地导航到目标位置。这些功能是专门为完整机器人的点质量模型开发的。在此项目中，我们提出了一种基于导航功能的控制器，用于在已知凸形障碍物和边界的环境中实现非完整轮式移动机器人的无碰撞位置控制。这种平滑、连续的非线性控制器能够将非完整机器人驱动到目标位置，同时防止机器人与障碍物和边界发生碰撞。
     
  • 基于人工势场的避障算法-Matlab
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    本项目采用Matlab实现基于人工势场理论的自主移动机器人避障算法，模拟了机器人在复杂环境中的路径规划与动态避障过程。 人工势场法在机器人路径规划领域得到广泛应用，该算法借鉴了物理学中的引力场与斥力场概念，为机器人的避障提供了智能化解决方案。通过Matlab强大的数学计算能力和可视化功能，可以有效地实现这一算法。 人工势场法（Artificial Potential Field, APF）由Khatib于1986年提出。其核心思想是将机器人和障碍物视为质点，并构建虚拟的引力场与斥力场来指导机器人的运动路径。其中，引力场表示了机器人向目标位置移动的趋势；而斥力场则体现了避免碰撞的需求。这两者之间的合力决定了机器人的具体行动方向。 在Matlab中实现人工势场法需要遵循以下步骤： 1. **定义环境模型**：设定机器人的工作空间，并标示出其中的目标点和障碍物的位置。 2. **计算势能分布**：基于引力场与斥力场的规则，对每个网格中的位置进行数学运算以确定其上的势能值。这一步骤需要处理目标点及所有障碍物的数据。 3. **求合力方向**：在每一个网格上，将引力和斥力相加得到总作用力，并以此为依据决定机器人下一步的动作方向。 4. **路径规划**：从起始位置出发，在遵循合力引导的情况下逐步移动至下一个节点直至达到目标点或到达预设的终止条件。应特别注意避免陷入局部最小值的问题，可以通过调整参数或者采用特定策略来解决。 5. **可视化展示结果**：利用Matlab强大的绘图功能对势场分布、机器人运动轨迹以及避障效果进行直观呈现。 6. **优化与改进算法**：人工势场法可能会遇到局部最优解的难题。为了改善路径质量，可以考虑引入全局优化技术如遗传算法或模拟退火等方法。 在实际应用中，还需综合考量诸如机器人的动力学特性和实时性需求等因素的影响，并通过调整参数和持续优化来提升解决方案的有效性和合理性。
     
  • 人工势场法及其改进_Artifical Potential Field_避障算法_matlab_
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    本文章介绍并分析了人工势场法（Artificial Potential Field）在机器人路径规划中的应用，特别关注其避障功能，并探讨了该方法的Matlab实现与优化。 运用MATLAB语言，采用改进的人工势场法进行避障。
     
  • 【人工势场法】机器人路径规划：Artificial Potential Field 法详解及完整代码
    优质
    本篇文章详细介绍了用于机器人路径规划的人工势场法（Artificial Potential Field），并提供了完整的代码实现。适合希望深入理解APF算法原理和应用的读者参考学习。 1986年，Khatib首次提出人工势场法，并将其应用于机器人避障领域。现代汽车可以被视为高速行驶的机器人，因此该方法也可以用于汽车的避障路径规划。人工势场法的基本原理是在障碍物周围建立斥力势场，在目标点周围建立引力势场。这类似于物理学中的电磁现象：被控对象在由这两种势场所组成的复合场中受到斥力和引力的作用，合力引导其运动，从而寻找无障碍的路径。从直观的角度来看，人工势场法将障碍物视为平原上具有高能量值的山峰，而目标点则是低能量值的山谷。
     
  • 人工.zip_Obstacle Avoidance_matlab避障_人工势场法_人工势场 避障
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于人工势场法的障碍物回避算法，旨在模拟并优化移动机器人或自动驾驶系统在复杂环境中的自主导航能力。 人工势场法避障的MATLAB原始代码。
     
  • 人工势场法.rar_小车避障仿真_势场法_matlab_避障算法
    优质
    本资源为基于Matlab的人工势场法实现的小车避障仿真实验。文件内含详细的代码和文档，适合研究或学习使用，涵盖势场法原理及其在避障算法中的应用。 基于MATLAB的人工势场法避障小车仿真研究了利用人工势场方法实现小车自动避开障碍物的路径规划问题，并通过MATLAB进行了仿真实验验证其有效性。
     
  • 基于分层MPC的实时车辆最优控制与避障 Hierarchical MPC for Real-Time Vehicle Optimal Control and Obstacle Avoidance
    优质
    本文提出了一种基于分层模型预测控制（Hierarchical Model Predictive Control, HMPC）的方法，用于实现车辆在复杂环境下的实时最优控制及动态避障。通过构建多层级的决策架构，该方法能够有效地平衡路径规划与速度调节之间的关系，在保证安全性的前提下提高行驶效率和舒适度。实验结果表明，所提方案具备良好的鲁棒性和适应性，在各种驾驶场景中均能实现平稳且高效的车辆控制。 2017年秋季加州大学伯克利分校ME231A课程项目报告聚焦于分层模型预测控制（MPC）控制器在实时车辆最优控制与避障中的应用。该项目涵盖了分层MPC控制器的设计原理、车辆动力学模型的构建、实时最优控制算法开发以及避障策略实施等方面的内容。适用对象主要包括汽车工程和控制理论领域的学生及专业人士，应用场景包括自动驾驶汽车和智能交通系统等。项目旨在提高车辆在复杂环境下的安全性和效率。关键词标签为：分层MPC 实时控制 最优控制 避障策略。
     
  • 基于改良人工势场法的机器人避障控制及MATLAB实现 (2013年)
    优质
    本文提出了一种改进的人工势场方法，用于解决机器人在复杂环境中的避障问题，并详细介绍了该算法在MATLAB平台上的实现过程。 针对传统人工势场法中存在的局部极小点问题以及可能导致路径规划失效的情况，通过改进的人工势场方法可以有效解决这一难题，使机器人能够迅速摆脱局部极小点的影响。这种方法有效地解决了机器人在接近障碍物时出现的反复震荡或停滞不前的问题，从而使机器人的运动轨迹更加平滑，并更接近最优路径。仿真实验结果表明此方法是有效的。
     
  • 基于人工势场法的避障与模糊处理-MATLAB代码
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于人工势场法的智能体避障算法，并引入模糊逻辑进行路径优化和决策，提高系统的适应性和灵活性。 基于改进型的人工势场法及模糊处理方法的研究可以为人工势场法的深入探索提供参考。
     
  • 基于人工势场法的多无人机编队避障方法
    优质
    本研究提出了一种基于人工势场理论的创新算法，用于解决多无人机编队飞行中的动态障碍物规避问题，显著提升了系统的自主性和安全性。 多无人机编队避障是无人机领域中的重要研究课题之一，涵盖了多个方面如多智能体系统协调、路径规划及实时避障技术。本项目采用人工势场法应对这一挑战，这是一种广泛应用且效果显著的策略。 该方法的基本原理在于：构建一个由吸引力和排斥力构成的人工势场模型；其中目标位置产生的吸引力驱动无人机向目的地移动，而障碍物则产生斥力以避免碰撞。通过这种机制，多架无人机可以在保持队形的同时动态调整航线避开障碍物。 在项目提供的代码文件中，“final_formation_with_obstacle_avoidance.m”可能是主程序，负责初始化编队、设定目标和障碍信息，并调用避障算法来实现飞行任务。“obstacle_avoidance.m”则可能包含具体的人工势场计算与避障决策逻辑。此文件会根据无人机位置及环境中的障碍物分布情况，为每架无人机生成相应的加速度或控制指令以达到避开障碍的目的。 “README.md”通常包括项目介绍、操作指南和必要的依赖库信息等内容，在本项目中可能详细说明了如何运行代码以及设置编队类型、目标位置和障碍数据的方法。“Multiagent_Project_report_zhengran_ZHU.pdf”应为项目的报告文档，深入探讨了人工势场法的理论基础、算法实现细节及其实验结果分析。作者可能会在其中讨论多种多无人机编队控制策略（如队长跟随或虚拟结构方法）与避障路径规划之间的结合，并通过仿真或实验证明该方案的有效性。 这个项目成功地利用人工势场法实现了复杂环境下的多无人机编队自主导航功能，对于推动相关技术的发展具有重要意义。通过对该项目代码和报告的学习研究，可以深入了解无人机编队控制、路径规划以及人工势场方法的应用实践。