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−d01)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−d01)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