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基于Matlab的人工势场和模糊控制算法的机器人路径规划

基于Matlab的人工势场和模糊控制算法的机器人路径规划

在机器人路径规划领域，人工势场和模糊控制算法是常用的方法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于人工势场和模糊控制算法的机器人路径规划，并提供相应的源代码。

  1. 引言
    机器人路径规划是指根据机器人的起始位置和目标位置，确定机器人的运动路径，使其能够安全、高效地到达目标位置。人工势场方法是一种基于力场的路径规划方法，它模拟了机器人在环境中移动时所受到的力的作用，从而实现路径规划。模糊控制算法则是一种能够处理模糊信息的控制方法，它能够根据输入的模糊信息产生相应的控制输出。

  2. 人工势场方法
    人工势场方法将机器人看作是一个带电荷的粒子，环境中的障碍物被看作是带电荷的物体。机器人受到两种力的作用：引力和斥力。引力使机器人朝目标位置移动，斥力使机器人避开障碍物。机器人的运动方向由这两种力的合力决定。

下面是一个基于人工势场方法实现机器人路径规划的Matlab示例代码：

function [path] = artificial_potential_field(start, goal, obstacles

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