基于人工势场法的移动机器人路径规划MAtlab程序
传统人工势场法程序
主程序：
clear
clc
Xo=[0 0];%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
l=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 设置的不合适有关。 %end
%给出障碍和目标信息
Xsum=[10 10;1 1.5;3 2.2;4 4.5;3 6;6 2;5.5 6;8 8.2];%这个向量是(n+1)*2维，其中[10 10]是目标位置，剩下的都是障碍的位置。
Xj=Xo;%j=1循环初始，将车的起始坐标赋给Xj
%***************初始化结束，开始主体循环******************
for j=1:J%循环开始
Goal(j,1)=Xj(1);%Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开始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
Angle=Theta(1);%Theta（1）是车和目标之间的角度，目标对车是引力。
angle_at=Theta(1);%为了后续计算斥力在引力方向的分量赋值给angle_at
[Fatx,Faty]=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。
for i=1:n
angle_re(i)=Theta(i+1);%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
if Fsumyj
Xnext(1)=Xj(1)-l*cos(Position_angle(j));
Xnext(2)=Xj(2)-l*sin(Position_angle(j));
else
Xnext(1)=Xj(1)+l*cos(Position_angle(j));
Xnext(2)=Xj(2)+l*sin(Position_angle(j));
end
%保存车的每一个位置在向量中
Xj=Xnext;
%判断
if ((Xj(1)-Xsum(1,1))>0)&((Xj(2)-Xsum(1,2))>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;
end
end
K=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=Goal(:,1);
Y=Goal(:,2);
%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=[1 3 4 3 6 5.5 8 ];%障碍的x 坐标
y=[1.5 2.2 4.5 6 2 6 8.2 ];
plot(x,y,'o',Xsum(1,1),Xsum(1,2),'v',0,0,'ms',X,Y,'.r');
计算角度分程序：
function Y=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
for i=1:n+1%n是障碍数目
deltaXi=Xsum(i,1)-X(1)
deltaYi=Xsum(i,2)-X(2)
ri=sqrt(deltaXi^2+deltaYi^2)
if deltaXi>0
theta=asin(deltaXi/ri)
else
theta=pi-asin(deltaXi/ri)
end
if i==1%表示是目标
angle=theta
else
angle=pi+theta
end
Y(i)=angle%保存每个角度在Y 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：
function [Yatx,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Xgoal
R=(X(1)-Xsum(1,1))^2+(X(2)-Xsum(1,2))^2;%路径点和目标的距离平方
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
function [Yrerxx,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
for i=1:n
Rrei(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(i));%路径点和障碍的距离保存在数组rrei 中
if rre(i)>Po%如果每个障碍和路径的距离大于障碍影响距离，斥力令为0
Yrerx(i)=0
Yrery(i)=0
else
Yrer(i)=m*(1/rre(i)-1/Po)^2*1/(rre(i)^2)%分解的Fre1向量
Yrerx(i)=Yrer(i)*cos(angle_re(i))%angle_re(i)=Y(i+1)
Yrery(i)=Yrer(i)*sin(angle_re(i))
end%判断距离是否在障碍影响范围内
end
Yrerxx=sum(Yrerx)%叠加斥力的分量
Yreryy=sum(Yrery)
改进势场法程序：
主程序：
clear all;
%障碍和目标，起始位置都已知的路径规划, 意图实现从起点可以规划出一条避开障碍到达目标的路径。
%初始化车的参数
Xo=[0 0];%起点位置
k=15;%计算引力需要的增益系数
K=0;%初始化
m=5;%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
a=0.5;
l=0.2;%步长
J=200;%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 设置的不合适有关。
%end
%给出障碍和目标信息
Xsum=[10 10;1 1.5;3 2.2;4 4.5;3 6;6 2;5.5 6;8 8.2];%这个向量是(n+1)*2维，其中[10 10]是目标位置，剩下的都是障碍的位置。
Xj=Xo;%j=1循环初始，将车的起始坐标赋给Xj
%***************初始化结束，开始主体循环******************
for j=1:J%循环开始
Goal(j,1)=Xj(1);%Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开始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
Angle=Theta(1);%Theta（1）是车和目标之间的角度，目标对车是引力。
angle_at=Theta(1);%为了后续计算斥力在引力方向的分量赋值给angle_at
[Fatx,Faty]=compute_Attract(Xj,Xsum,k,Angle,0,Po,n);%计算出目标对车的引力在x,y 方向的两个分量值。
for i=1:n
angle_re(i)=Theta(i+1);%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
[Frerxx,Freryy,Fataxx,Fatayy]=compute_repulsion(Xj,Xsum,m,angle_at,angle_re,n,Po,a);%
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+Freryy+Fatayy;%y方向的合力
Fsumxj=Fatx+Frerxx+Fataxx;%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
Xnext(1)=Xj(1)+l*cos(Position_angle(j));
Xnext(2)=Xj(2)+l*sin(Position_angle(j));
%保存车的每一个位置在向量中
Xj=Xnext;
%判断
if ((Xj(1)-Xsum(1,1))>0)&((Xj(2)-Xsum(1,2))>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;
%记录此时的j 值
end%如果不符合if 的条件，重新返回循环，继续执行。
end%大循环结束
K=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=Goal(:,1);
Y=Goal(:,2);
%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=[1 3 4 3 6 5.5 8 ];%障碍的x 坐标
y=[1.5 2.2 4.5 6 2 6 8.2 ];
plot(x,y,'o',10,10,'v',0,0,'ms',X,Y,'.r');
计算角度分程序：
function Y=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
for i=1:n+1%n是障碍数目
deltaX(i)=Xsum(i,1)-X(1);
deltaY(i)=Xsum(i,2)-X(2);
r(i)=sqrt(deltaX(i)^2+deltaY(i)^2);
if deltaX(i)>0
theta=acos(deltaX(i)/r(i));
else
theta=pi-acos(deltaX(i)/r(i));
end
if i==1%表示是目标
angle=theta;
else
angle=theta;
end
Y(i)=angle;%保存每个角度在Y 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：
function [Yatx,Yaty]=compute_Attract(X,Xsum,k,angle,b,Po,n)%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Xgoal
R=(X(1)-Xsum(1,1))^2+(X(2)-Xsum(1,2))^2;%路径点和目标的距离平方
r=sqrt(R);%路径点和目标的距离
Yatx=k*r*cos(angle);%angle=Y(1)
Yaty=k*r*sin(angle);
计算斥力分程序：
%斥力计算
function
[Yrerxx,Yreryy,Yataxx,Yatayy]=compute_repulsion(X,Xsum,m,angle_at,angle_re,n,Po,a)%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
Rat=(X(1)-Xsum(1,1))^2+(X(2)-Xsum(1,2))^2;%路径点和目标的距离平方
rat=sqrt(Rat);%路径点和目标的距离
for i=1:n
Rrei(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(i));%路径点和障碍的距离保存在数组rrei 中
R0=(Xsum(1,1)-Xsum(i+1,1))^2+(Xsum(1,2)-Xsum(i+1,2))^2;
r0=sqrt(R0);
if rre(i)>Po%如果每个障碍和路径的距离大于障碍影响距离，斥力令为0
Yrerx(i)=0;
Yrery(i)=0;
Yatax(i)=0;
Yatay(i)=0;
else
%if r0
if rre(i)
Yrer(i)=m*(1/rre(i)-1/Po)*(1/Rrei(i))*(rat^a);%分解的Fre1向量 Yata(i)=a*m*((1/rre(i)-1/Po)^2)*(rat^a);%分解的Fre2向量 Yrerx(i)=Yrer(i)*cos(angle_re(i));%angle_re(i)=Y(i+1) Yrery(i)=-1*Yrer(i)*sin(angle_re(i));
Yatax(i)=Yata(i)*cos(angle_at);%angle_at=Y(1)
Yatay(i)=Yata(i)*sin(angle_at);
else
Yrer(i)=m*(1/rre(i)-1/Po)*1/Rrei(i)*Rat;%分解的Fre1向量 Yata(i)=a*m*((1/rre(i)-1/Po)^2)*rat;%分解的Fre2向量 Yrerx(i)=Yrer(i)*cos(angle_re(i));%angle_re(i)=Y(i+1)
Yrery(i)=Yrer(i)*sin(angle_re(i));
Yatax(i)=Yata(i)*cos(angle_at);%angle_at=Y(1)
Yatay(i)=Yata(i)*sin(angle_at);
end
end%判断距离是否在障碍影响范围内
end
Yrerxx=sum(Yrerx);%叠加斥力的分量
Yreryy=sum(Yrery);
Yataxx=sum(Yatax);
Yatayy=sum(Yatay);