基于模糊控制的人工势场算法

此路径人工势场算法采用模糊控制处理，能出图像结果，有一定的优化，但本人看了许久，未弄懂其中的模糊规则，

function [angle_atangle_rep]= compute_angle（XX_targetX_obsn）%[angle_atangle_rep]是向量返回值X是机器人坐标，X_target目标点的坐标，X_robot是障碍的坐标向量是n*2矩阵
    for i=1:n%n个障碍物
         del_Xi=X_obs（i1）-X（1）;%Xsum（i1）取第i行第1列，X（1）指X向量的第1个值
         del_Yi=X_obs（i2）-X（2）;
         ri=sqrt（del_Xi^2+del_Yi^2）;%ri为两点距离
         if del_Xi>0
             angle=asin（del_Xi/ri）;
         else
             angle=pi+asin（del_Xi/ri）;
         end
             angle_rep（i）=pi+angle;%保存每个障碍物角度在angle_rep向量里面      
    end
    %与目标点的夹角
         del_Xi=X_target（1）-X（1）;
         del_Yi=X_target（2）-X（2）;
         ri=sqrt（del_Xi^2+del_Yi^2）;%ri为两点距离
         if del_Xi>0
             angle_at=asin（del_Xi/ri）;
         else
             angle_at=pi+asin（del_Xi/ri）;
         end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         859  2015-04-12 17:38  人工势场 - 模糊处理\compute_angle.m
     文件         262  2015-04-12 16:59  人工势场 - 模糊处理\compute_attraction.m
     文件         785  2015-04-12 18:12  人工势场 - 模糊处理\compute_repultion.m
     文件        1181  2015-04-13 10:32  人工势场 - 模糊处理\distance_fuzzyControl.m
     文件        2602  2015-04-13 10:43  人工势场 - 模糊处理\main.m
     目录           0  2018-04-12 11:10  人工势场 - 模糊处理\