DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹,再通过一个评价函数对这些轨迹打分,最优的速度被选择出来发送给下位机。
1 原理分析
2 速度采样
机器人的轨迹运动模型有了,根据速度就可以推算出轨迹。
因此只需采样很多速度,推算轨迹,然后评价这些轨迹好不好就行了。
(一)移动机器人受自身最大速度最小速度的限制
(二) 移动机器人受电机性能的影响:由于电机力矩有限,存在最大的加減速限制,因此移动机器人軌迹前向模拟的周期sim_period内,存在一个动态窗口,在该窗口内的速度是机器人能够实际达到的速度:
(三) 基于移动机器人安全的考虑:为了能够在碰到障碍物前停下来, 因此在最大减速度条件下, 速度有一个范围。
% ------------------------------------------------------------------------- function [] = ADynamicWindowApproachSample() close all; clear all; disp('Dynamic Window Approach sample program start!!') x=[0 0 pi/2 0 0]';% 机器人的初期状态[x(m),y(m),yaw(Rad),v(m/s),w(rad/s)] goal=[12,5];% 目标点位置 [x(m),y(m)] % 障碍物位置列表 [x(m) y(m)] % obstacle=[0 2; % 4 2; % 4 4; % 5 4; % 5 5; % 5 6; % 5 9 % 8 8 % 8 9 % 7 9]; obstacle=[-0.9 2; -0.8 2; -0.7 2; -0.6 2; -0.4 2; -0.2 2; -0.1 2; 0 2; 0 2.1; 0 2.2; 0 2.3; 0 2.4; 0 2.5; 0 2.6; 0 2.7; 0 2.8; 0 2.9; 0 3; 0 3.1; 0 3.2; 0 3.3; 0 3.4; 0 3.5; 0 3.6; 0 3.7; 0 3.8; 0 3.9; 0 4; 0 4.1; 0 4.2; 0 4.3; 0 4.4; 0 4.5; 0 4.6; 0 4.7; 0 4.8; 0 4.9; 0 5; 0 5.1; 0 5.2; 0 5.3; 0 5.4; 0 5.5; 0 5.6; 0 5.7; 0 5.8; 0 5.9; 0 6; -0.1 6; -0.2 6; -0.3 6; -0.4 6; -0.5 6; -0.6 6; -0.7 6; -0.8 6; -0.9 6; 2 2;%U型障碍物开始 2 2.1; 2 2.2; 2 2.3; 2 2.4; 2 2.5; 2 2.6; 2 2.7; 2 2.8; 2 2.9; 2 3; 2 3;%U型障碍物封口开始 2 3.1; 2 3.2; 2 3.3; 2 3.4; 2 3.5; 2 3.6; 2 3.7; 2 3.8; 2 3.9; 2 4; 2 4; 2 4.1; 2 4.2; 2 4.3; 2 4.4; 2 4.5; 2 4.6; 2 4.7; 2 4.8; 2 4.9; 2 5; 2 5; 2 5.1; 2 5.2; 2 5.3; 2 5.4; 2 5.5; 2 5.6; 2 5.7; 2 5.8; 2 5.9; 2 6; 2 5; 2 6.1; 2 6.2; 2 6.3; 2 6.4; 2 6.5; 2 6.6; 2 6.7; 2 6.8; 2 6.9; 2 7; 2 7.1; 2 7.2; 2 7.3; 2 7.4; 2 7.5; 2 7.6; 2 7.7; 2 7.8; 2 7.9; 2 8; % 6 3; % 6 3.1; % 6 3.2; % 6 3.3; % 6 3.4; % 6 3.5; % 6 3.6; % 6 3.7; % 6 3.8; % 6 3.9; % 6 4; % 6 4.1; % 6 4.2; % 6 4.3; % 6 4.4; % 6 4.5; % 6 4.6; % 6 4.7; % 6 4.8; % 6 4.9; % 6 5; % 6 5.1; % 6 5.2; % 6 5.3; % 6 5.4; % 6 5.5; % 6 5.6; % 6 5.7; % 6 5.8; % 6 5.9; % 6 6; % 6 6.1; % 6 6.2; % 6 6.3; % 6 6.4; % 6 6.5; % 6 6.6; % 6 6.7; % 6 6.8; % 6 6.9; % 6 7; 7 2; 7 2.1; 7 2.2; 7 2.3; 7 2.4; 7 2.5; 7 2.6; 7 2.7; 7 2.8; 7 2.9; 7 3; 7 3.1; 7 3.2; 7 3.3; 7 3.4; 7 3.5; 7 3.6; 7 3.7; 7 3.8; 7 3.9; 7 4; 7 4.1; 7 4.2; 7 4.3; 7 4.4; 7 4.5; 7 4.6; 7 4.7; 7 4.8; 7 4.9; 7 5; 7 5.1; 7 5.2; 7 5.3; 7 5.4; 7 5.5; 7 5.6; 7 5.7; 7 5.8; 7 5.9; 7 6; 7 6.1; 7 6.2; 7 6.3; 7 6.4; 7 6.5; 7 6.6; 7 6.7; 7 6.8; 7 6.9; 7 7; 7 7.1; 7 7.2; 7 7.3; 7 7.4; 7 7.5; 7 7.6; 7 7.7; 7 7.8; 7 7.9; 7 8; 2 8; 2.1 8; 2.2 8; 2.3 8; 2.4 8; 2.5 8; 2.6 8; 2.7 8; 2.8 8; 2.9 8; 3 8; 3.1 8; 3.2 8; 3.3 8; 3.4 8; 3.5 8; 3.6 8; 3.7 8; 3.8 8; 3.9 8; 4 8; 4.1 8; 4.2 8; 4.3 8; 4.4 8; 4.5 8; 4.6 8; 4.7 8; 4.8 8; 4.9 8; 5 8; 5.1 8; 5.2 8; 5.3 8; 5.4 8; 5.5 8; 5.6 8; 5.7 8; 5.8 8; 5.9 8; 6 8; 6.1 8; 6.2 8; 6.3 8; 6.4 8; 6.5 8; 6.6 8; 6.7 8; 6.8 8; 6.9 8; 7 8; 2 2; 2.1 2; 2.2 2; 2.3 2; 2.4 2; 2.5 2; 2.6 2; 2.7 2; 2.8 2; 2.9 2; 3 2; 3.1 2; 3.2 2; 3.3 2; 3.4 2; 3.5 2; 3.6 2; 3.7 2; 3.8 2; 3.9 2; 4 2; 4.1 2; 4.2 2; 4.3 2; 4.4 2; 4.5 2; 4.6 2; 4.7 2; 4.8 2; 4.9 2; 5 2; 5.1 2; 5.2 2; 5.3 2; 5.4 2; 5.5 2; 5.6 2; 5.7 2; 5.8 2; 5.9 2; 6 2; 6.1 2; 6.2 2; 6.3 2; 6.4 2; 6.5 2; 6.6 2; 6.7 2; 6.8 2; 6.9 2; 7 2; 2 3; % 2.1 3; % 2.2 3; % 2.3 3; % 2.4 3; % 2.5 3; % 2.6 3; % 2.7 3; % 2.8 3; % 2.9 3; % 3 3; % 3.1 3; % 3.2 3; % 3.3 3; % 3.4 3; % 3.5 3; % 3.6 3; % 3.7 3; % 3.8 3; % 3.9 3; % 4 3; % 4.1 3; % 4.2 3; % 4.3 3;
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