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基于栅格地图的人工势场法动态路径规划：探索与实践

news 2026/3/26 23:10:20

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。