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人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

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人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」版权声明：本文为博主原创博文，未经允许不得转载，若要转载，请说明出处并给出博文链接人工势场法（ArtificialPotentialField，APF）是一种将机器人的外形视为势场中的一个点，这个势场结合了对目标的吸引力和对障碍物的排斥力。得到的轨迹作为路径输出。该方法具有计算量小、容易理解等优点。然而，它们可能陷入势场的局部极小值而无法找到路径，或者无法找到最优路径。人工势场可以被视为与静电势场类似的连续方程(将机器人视为点电荷)，或者通过场的运动可以使用一组语言规则进行离散…

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       维基百科说：“人工势场法（Artificial Potential Field， APF）是一种将机器人的外形视为势场中的一个点，这个势场结合了对目标的吸引力和对障碍物的排斥力。得到的轨迹作为路径输出。该方法具有计算量小、容易理解等优点。然而，它们可能陷入势场的局部极小值而无法找到路径，或者无法找到最优路径。人工势场可以被视为与静电势场类似的连续方程(将机器人视为点电荷)，或者通过场的运动可以使用一组语言规则进行离散化。”

       下面找了一些人工势场法的理论与公式[1]，方便理解。

人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

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既然知道了合力，将合力拆分成水平X和Y两个分量，再做三角函数，就可以获得实际应该前进的方向，再给以合适的速度，便可以顺利到达目标。

下面，借用了一下 VFH 2D simulation的障碍物来做一下仿真，也可以做个对比。

① 针对下图，还是可以看出虽然起始方向有些问题，但是最终还是绕过障碍到达了目标的。这里图一最终算出的路径覆盖为12.7，从图中看，该算法的路径平滑性有点差。当然，肯定有改进的算法会优化这个问题。

                                               人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

                                               人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

 

②针对算法的缺点，做了一个特殊的事例，可以看出，最终机器人卡死，进入局部最小值。

                                               人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

 

                                               人工势场法（APF） —— Path Planning「建议收藏」

把之前的静态的最终路径图更换成了动态显示的路径图，更方便理解。

[1]  李世昌.《基于 A*与人工势场的四旋翼无人机路径规划算法研究》

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