以下是一个示例的避障算法，基于机器人在锥形区域内避开障碍物的原理：

import math

# 定义机器人位置和朝向
robot_pos = (0, 0)  # (x, y)
robot_heading = 0  # in radians

# 定义障碍物位置
obstacles = [(2, 2), (3, 3), (4, 4)]  # (x, y)

# 定义锥形区域参数
cone_length = 5
cone_angle = math.pi / 4  # 45 degrees

# 定义机器人最大速度
max_speed = 0.5

# 避障算法
def obstacle_avoidance(robot_pos, robot_heading, obstacles):
    # 计算锥形区域的边界角度
    left_cone_angle = robot_heading - cone_angle / 2
    right_cone_angle = robot_heading + cone_angle / 2

    # 初始化速度和角度
    desired_speed = max_speed
    desired_heading = robot_heading

    # 检查每个障碍物
    for obstacle in obstacles:
        # 计算机器人到障碍物的距离和角度
        distance = math.sqrt((obstacle[0] - robot_pos[0])**2 + (obstacle[1] - robot_pos[1])**2)
        angle = math.atan2(obstacle[1] - robot_pos[1], obstacle[0] - robot_pos[0])

        # 检查障碍物是否在锥形区域内
        if left_cone_angle <= angle <= right_cone_angle:
            # 计算机器人到障碍物的夹角
            relative_angle = angle - robot_heading

            # 调整速度和角度以避开障碍物
            desired_speed *= (distance / cone_length)  # 距离越近，速度越慢
            desired_heading -= relative_angle  # 转向以避开障碍物

    return desired_speed, desired_heading

# 主循环
while True:
    # 获取传感器数据和更新机器人位置和朝向

    # 调用避障算法
    speed, heading = obstacle_avoidance(robot_pos, robot_heading, obstacles)

    # 控制机器人移动
    # 实现机器人根据速度和角度进行移动的代码

    # 更新机器人位置和朝向

    # 延时

这个示例代码演示了一个简单的避障算法。首先，定义了机器人的位置和朝向，以及障碍物的位置。然后，定义了锥形区域的参数，包括锥形区域的长度和角度范围。接下来，定义了机器人的最大速度。在避障算法中，首先计算锥形区域的边界角度。然后，遍历每个障碍物，计算机器人到障碍物的距离和角度。如果障碍物在锥形区域内，就根据障碍物和机器人的相对角度调整速度和角度。最后，在主循环中，调用避障算法，并根据返回的速度和角度控制机器人移动。