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文章目录

  • 前言
  • 一、原理概述
    • 1.1 斥力场
    • 1.2 引力场
    • 1.3 算法步骤
  • 二、代码实现
    • 2.1 关于势场法
    • 2.2 势场函数
    • 2.3 势场法的特点
    • 2.4 代码分析
      • 2.4.1 PathGenerator
      • 2.4.2 PotentialMethod
      • 2.4.3 势场函数
      • 2.4.4 算法细节
    • 2.5 使用方法
  • 三、总结

前言

在机器人行业中，路径规划是一个关键的任务，它涉及到如何让机器人在复杂的环境中安全而高效地移动。人工势场算法（Artificial Potential Field Algorithm）是一种常用的路径规划方法，它借鉴了物理学中的势能概念，通过模拟力的作用来引导机器人的移动。本文将详细介绍人工势场算法的原理、在路径规划中的应用、算法优缺点以及代码实现。

一、原理概述

人工势场算法基于两种势场：斥力场和引力场。斥力场使机器人远离障碍物，而引力场将机器人吸引到目标位置。

1.1 斥力场

斥力场通过感知环境中的障碍物&

本文标签： 算法实战代码项目Artificial

版权声明：本文标题：【运动规划算法项目实战】Artificial Potential Field算法（附ROS C++代码） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dianzi/1725279517a1016316.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。