人工势场法是一种常用的机器人路径规划方法，它通过在环境中定义吸引势场和排斥势场来引导机器人从起始点到达目标点。吸引势场将机器人吸引到目标点，而排斥势场则使机器人避开障碍物。 下面是一个简单的基于人工势场法的机器人路径规划的Python代码示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义常量 K_ATT = 1.0 # 吸引势场系数 K_REP = 10.0 # 排斥势场系数 ETA = 1.0 # 排斥势场作用范围 DELTA_T = 0.1 # 时间步长 MAX_ITER = 1000 # 最大迭代次数 GOAL_THRESHOLD = 0.5 # 到达目标点的阈值 # 计算吸引势场力 def attractive_force(current_pos, goal): return K_ATT * (goal - current_pos) # 计算排斥势场力 def repulsive_force(current_pos, obstacles): force = np.zeros(2) for obstacle in obstacles: obstacle_vector = current_pos - obstacle distance = np.linalg.norm(obstacle_vector) if distance <= ETA: force += K_REP * ((1.0 / distance - 1.0 / ETA) * (obstacle_vector / distance3)) return force # 模拟机器人运动 def move_robot(current_pos, goal, obstacles): for _ in range(MAX_ITER): F_att = attractive_force(current_pos, goal) F_rep = repulsive_force(current_pos, obstacles) F_total = F_att + F_rep # 更新位置 current_pos += F_total * DELTA_T # 绘制当前状态 plt.cla() plt.plot(goal[0], goal[1], "ro") for obstacle in obstacles: plt.plot(obstacle[0], obstacle[1], "ko") plt.plot(current_pos[0], current_pos[1], "bo") plt.axis("equal") plt.pause(0.1) # 检查是否到达目标点 if np.linalg.norm(current_pos - goal) < GOAL_THRESHOLD: print("到达目标点！") break plt.show() # 主函数 if __name__ == "__main__": start = np.array([0.0, 0.0]) goal = np.array([10.0, 10.0]) obstacles = [np.array([3.0, 3.0]), np.array([6.0, 7.0]), np.array([8.0, 3.0])] move_robot(start, goal, obstacles) ``` 代码说明： 1. 常量定义：定义了吸引势场系数、排斥势场系数、排斥势场作用范围、时间步长、最大迭代次数和到达目标点的阈值。 2. 吸引势场力计算：`attractive_force` 函数计算吸引势场力，将机器人吸引到目标点。 3. 排斥势场力计算：`repulsive_force` 函数计算排斥势场力，使机器人避开障碍物。 4. 机器人运动模拟：`move_robot` 函数模拟机器人的运动过程，更新机器人的位置，并绘制当前状态。 5. 主函数：定义了起始点、目标点和障碍物的位置，并调用 `move_robot` 函数进行路径规划。 运行这段代码，你将看到机器人从起始点移动到目标点的过程，同时避开障碍物。你可以根据需要调整参数和环境设置。 [2024-11-09 15:47:08 | AI写代码神器 | 799点数解答]