dwa算法绕不过障碍物

### DWA算法在机器人路径规划中的障碍物绕过解决方案

#### 速度采样空间的定义与调整
为了使DWA算法能够有效绕过障碍物，在构建速度采样空间时需充分考虑机器人的物理尺寸及其运动特性。通过合理设置线速度v和角速度ω的最大最小值范围，确保所选的速度组合不会导致碰撞发生。同时引入安全距离参数d_safe，使得即使最接近障碍物的情况下也能保持一定的缓冲区[^3]。

#### 预测轨迹生成机制优化
当检测到前方存在不可逾越之静态或移动型阻碍物时，应立即启动紧急规避措施。具体做法是在原有基础上增加额外的安全因子k_safety至预测模型内，即对于每一个候选速度矢量(v, ω)，计算其对应于未来t秒内的可能位移，并评估这些新位置是否会侵入任何已知危险区域。如果确实如此，则降低该选项得分直至完全排除在外[^1]。

#### 评价函数设计原则
针对不同场景下的需求差异，可灵活定制适应性强的目标函数f(x,y,v,w,t)用于衡量各条备选路线的好坏程度。通常情况下会综合考量如下几个方面因素：

- 到达终点所需时间T；
- 行驶过程中累积的风险指数R；
- 偏离原定方向的程度θ_deviation；

最终选取总分最高者作为下一步行动指令发出给执行机构去实施[^2]。

def evaluate_trajectory(trajectory):
    T = calculate_time_to_goal(trajectory)
    R = assess_risk_level(trajectory)
    θ_deviation = measure_angle_difference_from_original_path(trajectory)

    score = w_T * (1 / max(T, epsilon)) + \
            w_R * (1 - min(R, risk_threshold)) + \
            w_θ * cos(min(abs(θ_deviation), pi/2))
    
    return score