基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真

1.程序功能描述
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真。给出路径规划和路径预测输出。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

figure;
for i=1:length(x)
    scatter(x(i),y(i),50,'red');  %路径规划给出的点
    hold on
end
  
fx = 0;  
fy = 0;  
L  = length(Time_seq)-5; 
  
for i=1:L  
    %对x序列进行规划
    [fx, xx, ~] = func_path_plan1(fx,dt,Time_seq,x,i);
    %对y序列进行规划
    [fy, yy, ~] = func_path_plan1(fy,dt,Time_seq,y,i);
    plot(xx,yy,'b','LineWidth',1) 
    grid on
    hold on
end
%预测
[xx, ~] = func_path_plan2(fx,dt,Time_seq,x,L);
[yy, ~] = func_path_plan2(fy,dt,Time_seq,y,L);
hold on
plot(xx,yy,'g','LineWidth',2) 
grid on
title("轨迹图")
xlabel("X")
ylabel("Y")
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4.本算法原理
动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）是一种在机器人路径规划中广泛使用的局部实时避障算法，特别适用于动态环境下的自主导航。DWA的核心思想是在考虑机器人动力学约束的前提下，通过不断调整机器人的速度和方向，寻找一条能够安全避障并接近目标的路径。算法的关键在于定义一个“动态窗口”，在这个窗口内生成一系列候选动作，并通过评价函数评估每个动作的优劣，从而选取当前最优动作执行。

首先，定义机器人的速度空间，包括线速度v和角速度ω。动态窗口W(vmin,vmax,ωmin,ωmax)由四个参数限定，代表了机器人在当前状态下可能采取的最小子速度、最大子速度、最小角速度和最大角速度。这些参数基于机器人的物理限制、环境条件以及安全距离等因素确定。

在动态窗口内，以一定的分辨率对v和ω进行采样，生成一系列候选动作集A。对于每个采样点(vi,ωj)，可以计算出机器人在下一个时间步t+δt的位置和朝向，这里δt是采样时间间隔。利用机器人的运动模型，如差速驱动模型，可以得到位置更新方程：