简介

人工势场法，对障碍物构造势场函数，当机器人靠近时给一个较大斥力.
一个典型的势场避障斥力函数：
f r ( x ) = { η ( 1 ρ ( x ) − 1 d 0 ) 2  if  ρ ( x ) ≤ d 0 0  if  ρ ( x ) > d 0 f_{r}(\mathbf{x})=\left\{\begin{array}{ll} \eta\left(\frac{1}{\rho(\mathbf{x})}-\frac{1}{d_{0}}\right)^{2} & \text { if } \rho(\mathbf{x}) \leq d_{0} \\ 0 & \text { if } \rho(\mathbf{x})>d_{0} \end{array}\right. fr​(x)={η(ρ(x)1​−d0​1​)20​ if ρ(x)≤d0​ if ρ(x)>d0​​
同时还有来自于目标点的吸引，二者叠加形成最终的人工势场。
建立势场后，使用梯度方法即可进行轨迹规划.

可能的问题

存在局部极小（local minima），引力斥力为0导致机器人不再运动

简介

人工势场法，对障碍物构造势场函数，当机器人靠近时给一个较大斥力.
一个典型的势场避障斥力函数：
f r ( x ) = { η ( 1 ρ ( x ) − 1 d 0 ) 2  if  ρ ( x ) ≤ d 0 0  if  ρ ( x ) > d 0 f_{r}(\mathbf{x})=\left\{\begin{array}{ll} \eta\left(\frac{1}{\rho(\mathbf{x})}-\frac{1}{d_{0}}\right)^{2} & \text { if } \rho(\mathbf{x}) \leq d_{0} \\ 0 & \text { if } \rho(\mathbf{x})>d_{0} \end{array}\right. fr​(x)={η(ρ(x)1​−d0​1​)20​ if ρ(x)≤d0​ if ρ(x)>d0​​
同时还有来自于目标点的吸引，二者叠加形成最终的人工势场。
建立势场后，使用梯度方法即可进行轨迹规划.

可能的问题

存在局部极小（local minima），引力斥力为0导致机器人不再运动