人工势场算法matlab实现，我看了很多网上的Apf实现，说实话代码一点也不elegant，因此自己写了一份2维的apf，代码简洁干净，可读性强。打开直接运行主程序即可，傻瓜式操作。有不懂的可私信我csdn。

针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷，提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点，并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划。采用人工势场法进行避障规划，当陷入局部最小值时，使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度，自适应地寻找逃离点，对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进，使搜索过程快速跳出局部极小值，当采样点的旋转速度矢量角满足条件时，切换人工势场进行规划。仿真实验表明，TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点，与人工势场结合进行运动规划，能适应环境的变化，控制精度和处理速度得到大大提高。

在做优化的时候，起初选择了GA算法，但是GA的不稳定性（或者陷入局部最优）实在让人抓狂，前后两次的结果相差竟然有时候能达到30 以上，当时由于时间的原因，我只好选择了优化1000次，然后以其中的最小值最为最佳方案。虽然问题也算解决了，但是从学术上将，这种奔方法是让人很尴尬的。所以，我从网上下载了一个GA－PSO算法，试着利用GA和PSO组合的策略进行优化，结果算法很问题，效率和不错。我下载原始算法，有一个问题就是它是针对所有的设计变量上下限都是一样的，所以我对程序进行了修改与改进，现在可以处理上下限不一致的问题，同时fix了一些bug。现在把修改后的程序和大家分享一下，希望能对您有用.注意myfit需要用自己的函数，否则出错，因为我的myfit程序在调用过程中，需要使用matlab的Kriging工具箱 (a optimization method combining GA and PSO)

融合人工势场的蚁群路径规划算法，可以显示规划的路径以及最优长度与迭代次数对比曲线！

Matlab环境下编写的人工势场法，可用于路径规划，希望对大家有帮助。

人工势场法matlab程序.7z

机器人学强化训练，适用动态避障，采用算法为RRT做全局规划，人工势场法作为局部规划C++代码。

CMU RI 16-735机器人路径规划第4讲：人工势场法

这是你的关于人工势场法第一份代码，学会它对你的论文和毕业设计有很大帮助啊。

印度人写的matlab程序，附有详细的解释文档，界面友好，程序比较容易懂 印度人写的matlab程序，附有详细的解释文档，界面友好，程序比较容易懂