多机器人协同编队的避障路径规划实现（基于一致性算法和人工势场算法的Matlab代码）
多机器人协同编队的避障路径规划实现（基于一致性算法和人工势场算法的Matlab代码）
在多机器人系统中，协同编队的避障路径规划是一个重要的问题。本文将介绍如何使用一致性算法和人工势场算法实现多机器人的协同编队和避障路径规划，并提供相应的Matlab代码示例。
一致性算法（Consensus Algorithm）是一种分布式算法，用于实现多个机器人之间的信息交流和协同行动。它通过迭代的方式，使得每个机器人的状态逐渐趋于一致。在路径规划中，一致性算法可以用来实现编队中各个机器人的位置和速度的协同控制。
人工势场算法（Artificial Potential Field Algorithm）是一种基于势能场的方法，用于避障和路径规划。它将机器人看作一个受力体，在环境中的障碍物会产生斥力，目标点会产生引力，机器人则根据这些力的作用来调整自己的移动方向和速度。人工势场算法可以使机器人避开障碍物并朝着目标点移动。
下面是一个使用一致性算法和人工势场算法实现多机器人协同编队避障路径规划的Matlab代码示例：
% 参数设置
numRobots = 3; % 机器人数量
goal = [10