dwa算法c++代码实现

dwa算法（Dynamic Window Approach）是一种运动规划算法，用于机器人导航和路径规划等领域。下面是dwa算法在C语言中的代码实现过程：

首先，我们需要定义一个机器人的运动模型，包括线速度和角速度的范围等参数。接着，我们需要给出目标点的坐标和机器人当前的位置、速度等信息，根据这些信息求解机器人的最佳运动轨迹，保证机器人能够达到目标点并避免障碍物。

具体的实现过程如下：

1. 定义机器人的运动模型

typedef struct {
float range_min; // 最小线速度
float range_max; // 最大线速度
float range_start; // 最小角速度
float range_end; // 最大角速度
} VelocityRange;

typedef struct {
float x; // 机器人的x坐标
float y; // 机器人的y坐标
float theta; // 机器人的朝向角度
float v; // 机器人的线速度
float w; // 机器人的角速度
} RobotState;

2. 求解机器人的最佳运动轨迹

void dwa(RobotState *robot_state, float goal_x, float goal_y, float ob_x[], float ob_y[], int ob_num, VelocityRange *v_range) {
float x_goal = goal_x - robot_state->x;
float y_goal = goal_y - robot_state->y;
float goal_dist = sqrt(x_goal * x_goal + y_goal * y_goal);
float x_vel_max = v_range->range_max; // 最大线速度
float x_vel_min = v_range->range_min; // 最小线速度
float y_vel_max = v_range->range_end; // 最大角速度
float y_vel_min = v_range->range_start; // 最小角速度

for (float v = x_vel_min; v < x_vel_max; v += 0.1) { // 线速度搜索
for (float yaw_rate = y_vel_min; yaw_rate < y_vel_max; yaw_rate += 0.1) { // 角速度搜索
RobotState state = *robot_state;
float time = 0.0;
float cost = 0.0;

while (time < 5.0) { // 模拟机器人移动的轨迹
float x_move = v * cos(state.theta);
float y_move = v * sin(state.theta);
float theta_move = yaw_rate;
state.x += x_move * 0.1;
state.y += y_move * 0.1;
state.theta += theta_move * 0.1;
if (check_collision(ob_x, ob_y, ob_num, state.x, state.y)) {
cost += 100; // 如果撞到障碍物，代价为100
break;
}
time += 0.1;
cost += fabs(goal_dist - sqrt(x_goal * x_goal + y_goal * y_goal)) + fabs(yaw_rate - state.theta); // 计算代价
}
}
}
}

3. 判断机器人是否与障碍物碰撞

int check_collision(float ob_x[], float ob_y[], int ob_num, float x, float y) {
for (int i = 0; i < ob_num; i++) {
float dist = sqrt((ob_x[i] - x) * (ob_x[i] - x) + (ob_y[i] - y) * (ob_y[i] - y));
if (dist < 0.1) { // 如果距离小于0.1，认为碰撞
return 1;
}
}
return 0;
}

DWA算法的C语言实现可以根据具体项目要求进行调整，但是需要保证代码的正确性和可靠性，以确保机器人能够安全、高效地移动。