MATLAB改进人工势场法实现机器人路径规划与避障

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。

提供了一个完整的 MATLAB 源代码实现，用于演示基于 A* 算法的机器人动静态避障路径规划。该代码经过测试，可在 MATLAB 2019b 版本上运行。 代码使用说明： 文件结构： 解压代码，将所有文件放置于同一 MATLAB 工作目录下。主函数文件名为 main.m，其他文件为调用函数。 运行环境： MATLAB 2019b 或更高版本。 运行方法： 打开 main.m 文件。 点击运行按钮。 等待程序运行结束，即可获得仿真结果。 其他服务： 代码使用咨询 完整代码获取 相关文献资料 MATLAB 程序定制 科研合作 如有需要，请联系作者。

随着技术的进步，机器人避障领域的动态窗口法在实践中展示出了非常优越的效果。这种方法利用Matlab编写，能够有效应对复杂环境中的避障挑战。

基于 MATLAB 作 圆，在 plot 函数中绘制出具有一定范围的 圆形，可以作为 避障机器人 中的 障碍物。

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。

在机器人路径规划中，我们致力于寻找既避开障碍物，又能实现最短路径的最佳方案。 最优路径：这条路径不仅完全避开所有障碍物，而且路径长度也是所有可行路径中最短的，代表着全局最优解。 较优路径：这类路径同样可以避开所有障碍物，但路径长度并非最短，可以看作是局部最优解。 为了寻找最佳路径，我们会运用以下策略： 选择： 从众多路径方案中筛选出那些相对较优的路径。 交叉： 将不同的路径方案进行组合和交叉，以维持路径方案的多样性，并引导路径方案朝着全局最优解的方向进化。

这是一份由国外专家编写的人工势场方法路径搜索的Matlab程序，附有详细的解释文档，界面友好，易于理解。此外，还包含另一套关于10个障碍物路径搜索的Matlab程序，均已经过调试，可直接使用，每行代码都有注释。

该项目是机器人课程的一项设计任务，利用A星（A*）算法在方格地图和谷歌地图上搜索最优路径。使用MATLAB开发，用户可在地图上设定起点和终点，系统将找出最短路径。

本视频提供完整的 Matlab 源代码，可用于规划机器人栅格地图上的最短路径。代码已通过测试，可确保小白用户也能轻松使用。视频中介绍了详细的运行步骤，并提供了咨询服务，方便用户寻求支持。