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基于MATLAB的人工势场法路径规划演示程序，支持手动添加障碍物及避障与追踪功能_APF

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简介：
本作品为一款基于MATLAB开发的人工势场法路径规划演示工具，具备手动添加障碍物、动态避障和目标追踪等核心功能。 Matlab编写的人工势场法路径规划算法演示程序可以手动绘制障碍物，实现避障并对目标进行跟踪。

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  • 基于MATLAB的人工势场法路径规划演示程序，支持手动添加障碍物及避障与追踪功能_APF
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    本作品为一款基于MATLAB开发的人工势场法路径规划演示工具，具备手动添加障碍物、动态避障和目标追踪等核心功能。 Matlab编写的人工势场法路径规划算法演示程序可以手动绘制障碍物，实现避障并对目标进行跟踪。
     
  • Test_动态人工势场_动态障碍物_路径规划的人工势场法.zip
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    本资源提供了一种改进的人工势场算法，适用于存在移动障碍物的环境下的路径规划问题。通过引入动态人工势场模型，有效解决了传统方法在处理动态障碍物时的局限性。 Test_人工势场动态_动态障碍物_动态人工势场_路径规划动态障碍物_人工势场法.zip
     
  • 人工势场算法的路径规划展示，配备GUI界面，支持动态添加障碍物及移动目标点，实现机器人实时路径调整与避障功能+包含代码操作演示视频
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    本项目展示了基于人工势场算法的路径规划技术，并配备了用户友好的图形界面。它能够实现实时路径优化和障碍物规避，并允许动态加入新障碍及移动目标点，附带详尽的操作与编程教学视频。 人工势场算法路径规划演示包含GUI界面，支持动态放置障碍物，并且目标点为移动点。机器人能够进行动态路线规划及避障操作。请使用Matlab 2021a或更高版本运行此程序。只需运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接调用子函数文件。在执行过程中，请确保当前工作路径与工程所在位置一致（即matlab左侧的当前文件夹窗口应指向正确的位置）。具体操作步骤可参考提供的演示视频进行学习和模仿。
     
  • 测试_基于动态人工势场的动态障碍物路径规划方法
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    本研究提出了一种基于动态人工势场理论的路径规划算法，专门针对移动机器人在存在动态障碍物环境中的导航问题，有效提升了避障能力和路径优化性能。 该模型采用人工势场法进行避障程序设计，其中包含一个动态障碍物和一个静态障碍物。
     
  • 基于人工势场的机器人避障路径规划Matlab代码
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    本项目提供了一种基于人工势场法的智能机器人避障路径规划的Matlab实现方案，有效解决了移动机器人在复杂环境中的自主导航问题。 基于人工势场算法的机器人避障路径规划在MATLAB中的实现涉及到了一系列复杂的计算步骤和技术细节。这种算法通过模拟物理世界的吸引力与排斥力来引导移动机器人避开障碍物，找到从起点到终点的最佳路径。要编写这样的代码，需要对基本的人工势场理论有深入的理解，并且熟悉如何运用MATLAB进行高效的编程和仿真。 人工势场方法中，目标点产生吸引子（attractor），而障碍物则被视为排斥源(repulsor)。机器人根据这些力的平衡来调整移动方向与速度，在寻找路径的同时避免碰撞。在实际应用中，还需要考虑算法的各种优化策略以提高效率及鲁棒性。 对于想要学习或实现这一功能的人来说，首先建议从基础理论开始研究，并尝试编写简单的示例程序进行实验和验证；之后可以逐步增加复杂度和完善代码结构。
     
  • 避障路径规划中的障碍物映射-Matlab代码
    优质
    本项目使用Matlab开发了一种高效的算法，用于在复杂的环境中进行机器人避障路径规划，并实现精确的障碍物映射。 在避障路径规划文章中，介绍了障碍物在关节空间的映射环节。这是采用Matlab编写的障碍物映射代码，完成后可以利用算法进行下一步的路径规划。
     
  • 基于改良人工势场法的机器人动态避障路径规划MATLAB源码
    优质
    本项目提供了一种基于改进人工势场法的机器人动态避障路径规划算法的MATLAB实现代码。通过优化传统的人工势场方法，有效解决了机器人在复杂环境下的实时路径规划与避障问题，确保了机器人的高效、安全运行。 障碍物可调节参数包括速度、位置、形状等，实现实时动态避碰功能，效果真实可信。代码可以直接运行，并且有详细的注释便于理解，请放心购买。
     
  • 基于动态窗口算法的AGV仿真避障系统——支持路径规划与动态障碍物模拟
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    本项目开发了一种基于动态窗口算法的AGV仿真避障系统，能够有效支持路径规划并模拟动态障碍物，提升AGV在复杂环境中的自主导航能力。 基于动态窗口算法的AGV仿真避障可以设置起点与目标点，并定义地图及移动障碍物的起始点和目标点。未知静态障碍物下的动态窗口方法(Dynamic Window Approach) 是一种实时避障的局部规划技术，通过将轮式机器人的位置约束转化为速度约束来实现。该算法根据这些约束进行速度采样，并生成一系列选定速度的动作轨迹，再利用评价函数选择评分最高的轨迹以执行最优的速度策略。在仿真中，黄色表示静态障碍物，红色则代表可移动障碍物。
     
  • 基于A*算法的无人机三维路径规划及动态避障的MATLAB实现，支持自定义障碍物位置
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    本研究采用A*算法在MATLAB环境中开发了一套无人机三维路径规划系统，能够有效进行动态避障，并允许用户自定义设置障碍物的具体位置。该系统为无人机导航提供了一个灵活且高效的解决方案。 基于A*算法的无人机三维路径规划方法能够实现动态避障，并允许用户自定义障碍物位置。该算法可以通过MATLAB编程来实现。
     
  • 基于51单片机的智能路径追踪与障碍规避小车
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    本项目设计了一款基于51单片机的智能小车，具备路径追踪和自动避开障碍物的功能。通过传感器检测前方道路并调整行驶方向，确保安全高效地到达目的地。 设计包括五个模块：最小系统板、电源模块、驱动模块、寻迹模块和避障模块。电源模块使用五节1.2V充电电池供电；驱动采用L298N驱动器实现；寻迹功能通过三路红外对管来识别黑色轨道，而避障则利用光电传感器完成，在3至80厘米的距离内有效工作。