一些无人机航迹规划算法-人工势场法

#人工势场法

二维避障图为：

三维避障图为

部分代码为：

tic
%初始化车的参数
Xo=[0 0];%起点位置
X1=[0 1];
k=15;%计算引力需要的增益系数
m=3;%计算斥力的增益系数，都是自己设定的。
Po=1.5;%障碍影响距离，当障碍和车的距离大于这个距离时，斥力为0，即不受该障碍的影响。也是自己设定。
n=5;%障碍个数
l=0.2;%步长
J=1000;%循环迭代次数
%如果不能实现预期目标，可能也与初始的增益系数，Po设置的不合适有关。
%end 
%给出障碍和目标信息
Xsum=[4 4;
    4 5;
    1 0.6;
    2 3.5;
    1.4 2.1;
    3.5 3;
    3 2];
%这个向量是(n+1)*2维，其中第一个点[4 4]是目标位置，剩下的都是障碍的位置。
XX0=Xo;%j=1循环初始，将车的起始坐标赋给XXX
XX1=X1;
%***************初始化结束，开始主体循环******************
for j=1:J %循环开始
    goal0(j,1)=XX0(1); %Goal是保存车走过的每个点的坐标。刚开始先将起点放进该向量。
    goal0(j,2)=XX0(2);
    goal1(j+1,1)=XX1(1);
    goal1(j+1,2)=XX1(2);
    for i=1:n+1   %计算物体和障碍物、目标点的向量
         deltaX0(i)=Xsum(i,1)-XX0(1);
         deltaY0(i)=Xsum(i,2)-XX0(2);
         deltaX1(i)=Xsum(i+1,1)-XX1(1);
         deltaY1(i)=Xsum(i+1,2)-XX1(2);
         r0(i)=sqrt(deltaX0(i)^2+deltaY0(i)^2);
         r1(i)=sqrt(deltaX1(i)^2+deltaY1(i)^2);
    end
    Rgoal0=sqrt((XX0(1)-Xsum(1,1))^2+(XX0(2)-Xsum(1,2))^2);   %路径点和目标的距离
    Rgoal1=sqrt((XX1(1)-Xsum(1,1))^2+(XX1(2)-Xsum(1,2))^2);
    %目标点对路径点的引力
    Fatx0=k*Rgoal0*(deltaX0(1)/Rgoal0);
    Faty0=k*Rgoal0*(deltaY0(1)/Rgoal0);
    Fatx1=k*Rgoal1*(deltaX1(1)/Rgoal1);
    Faty1=k*Rgoal1*(deltaY1(1)/Rgoal1);
    %各个障碍物对路径点的斥力
    for i=1:n
        if r0(i+1)>Po
            Frex0(i)=0;
            Frey0(i)=0;
        else
            Frex0(i)=-m*(1/r0(i+1)-1/Po)/r0(i+1)/r0(i+1)*(deltaX0(i+1)/r0(i+1));
            Frey0(i)=-m*(1/r0(i+1)-1/Po)/r0(i+1)/r0(i+1)*(deltaY0(i+1)/r0(i+1));
        end

        if r1(i+1)>Po
            Frex1(i)=0;
            Frey1(i)=0;
        else
            Frex1(i)=-m*(1/r1(i+1)-1/Po)/r1(i+1)/r1(i+1)*(deltaX1(i+1)/r1(i+1));
            Frey1(i)=-m*(1/r1(i+1)-1/Po)/r1(i+1)/r1(i+1)*(deltaY1(i+1)/r1(i+1));
        end
    end

 全部代码见https://github.com/promising76