人工势场方法在路径搜索中的Matlab实现

本资源包含：- 人工势场法原理英文讲义PPT（PDF格式）- 人工势场法MATLAB代码 该代码易于理解，适合初学者参考。用户可自行更改障碍物位置，观察路径规划效果。

MATLAB改进人工势场法实现机器人路径规划与避障 在论坛上搜集了一些MATLAB人工势场法的代码，但发现许多存在问题，例如目标点不可达、角度计算错误等。为了解决这些问题，我进行了改进，使得程序在路径规划中更稳定，能够更顺利地到达目标点。尽管震荡现象减少了，但仍然会出现少数几次震荡。欢迎高手继续优化。 这个程序可以用C语言实现，适用于做机器人路径规划或避障的同学，具有很高的参考价值。

在科学研究中，势场法是一种重要的数学工具，可以通过Matlab软件进行详细分析和模拟。研究人员可以利用Matlab的强大功能，深入探索势场在不同应用领域的潜力和应用效果。Matlab的灵活性和高效性使得势场研究更加精确和可靠。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，适合新手；1、代码压缩包包括主函数：main.m和其他调用函数；无需运行结果效果图；2、Matlab 2019b版本兼容；如运行有误，请根据提示修改，或联系博主；3、操作步骤：将所有文件放入Matlab当前文件夹；双击打开main.m文件；点击运行，等待程序完成；4、有关仿真或其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片；提供完整代码、期刊复现或Matlab程序定制。

这个m文件中的GUI将找出网络拓扑中的最短路径。首先，用户必须加载网络（相邻矩阵）。然后运行算法并在GUI中填写信息，如源节点、目标节点和节点总数。结果将显示在GUI前面板上，展示最短路线和最优成本。

本项目使用MATLAB编程实现了五种经典的搜索路径规划算法，包括： A* 算法 Dijkstra 算法 广度优先搜索 (BFS) 深度优先搜索 (DFS) 最佳优先搜索 (BFS) 代码简洁易懂，方便学习和修改。

这种算法在速度和内存使用方面优于其他算法，尤其是在处理大型数据集时表现突出。函数 [成本] = mdijkstra(A,C) 可以根据输入的方阵 A（邻接或成本矩阵）计算出成本矩阵。当 C=1 时，A 是邻接矩阵，其中元素 (i,j)=1 表示顶点 v 和 j 相连，其他为 0；当 C=2 时，A 是成本矩阵，其中元素 (i,j) 表示顶点 i 和 j 之间的成本百分比。开发者为 Bharat Patel，发布日期为 03/28/2009。

利用Matlab，我们探讨了三种不同的方法来实现直方图均衡，并验证它们的有效性。

用MATLAB实现路径规划是计算机视觉和机器人学中非常重要的应用。将详细讲解如何在MATLAB中使用A*算法实现路径规划，包括三维路径的规划。以下是详细步骤： 1. 初始化环境 在MATLAB中设置好A*算法所需的栅格地图和起点、终点坐标。 2. A*算法实现 使用A*算法对地图进行搜索。在算法中，优先队列用于选择开销最小的路径节点，启发式函数采用欧几里得距离估算。 3. 三维路径规划 如果需要进行三维路径规划，可以在算法中加入z轴的计算，实现更复杂的场景路径搜索。 4. 可视化 完成路径规划后，在MATLAB中使用绘图工具显示最终路径，实现直观可视化。 以上步骤详细展示了A算法在MATLAB