【MATLAB源码-第64期】matlab基于DWA算法的机器人局部路径规划包含动态障碍物和静态障碍物。

操作环境:

MATLAB 2022a

1 、算法描述

动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)是一种局部路径规划算法,常用于移动机器人的导航和避障。这种方法能够考虑机器人的动态约束,帮助机器人在复杂环境中安全、高效地移动。下面是DWA算法的详细描述:

  1. 动态窗口的概念

动态窗口法的核心概念是"动态窗口",这是在速度空间中划定的一个区域。这个窗口的大小和位置取决于机器人当前的速度以及其动态约束(如最大加速度、最大速度等)。动态窗口包含了机器人在下一时刻可能达到的所有速度状态。

  1. 速度样本

算法在动态窗口内对速度进行采样,生成一系列可能的速度状态(线速度和角速度的组合)。每个速度样本对应一个可能的机器人运动轨迹。

  1. 轨迹生成

对于每个速度样本,算法会生成一条预测的运动轨迹。这个轨迹是基于机器人的运动学模型计算得到的,它表示了如果机器人以这个速度状态移动,未来一段时间内它的位置和方向将如何变化。

  1. 轨迹评价

生成的轨迹需要根据一定的标准进行评价。这些评价标准通常包括:

目标方向:轨迹是否朝向目标?

避障能力:轨迹是否能够避开障碍物?

速度:轨迹是否能够以较高的速度移动?

根据这些标准,算法会为每条轨迹分配一个评分。

  1. 选择最优轨迹

根据轨迹评分,算法选择分数最高的轨迹,并将对应的速度状态作为机器人在下一时刻的控制命令。

  1. 执行控制命令

机器人接收控制命令,调整其速度状态,向最优轨迹方向移动。

  1. 循环迭代

DWA算法在机器人运动过程中不断重复上述步骤,以实现实时的路径规划和避障。

优点与缺点

优点:

能够考虑机器人的动态约束。

实时性好,适用于动态环境中的避障。

缺点:

依赖于准确的运动学模型和环境信息。

在某些复杂环境中可能会出现局部最优解问题。

总体来说,动态窗口法是一种高效且可靠的局部路径规划算法,适用于许多需要快速响应和避障的移动机器人应用场景。

2 、仿真结果演示

3 、关键代码展示

4 、MATLAB 源码获取

点击下方原文链接获取

【MATLAB源码-第64期】matlab基于DWA算法的机器人局部路径规划包含动态障碍物和静态障碍物。_动态窗口发matlab算法-CSDN博客文章浏览阅读1.7k次,点赞10次,收藏7次。动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)是一种局部路径规划算法,常用于移动机器人的导航和避障。这种方法能够考虑机器人的动态约束,帮助机器人在复杂环境中安全、高效地移动。_动态窗口发matlab算法https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/134149580?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171384839116800180647050%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171384839116800180647050&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-134149580-null-null.nonecase&utm_term=64%E6%9C%9F&spm=1018.2226.3001.4450

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