请写一段AirSim无人机实现A*+DWA算法的代码

在AirSim（微软的开源飞行模拟软件）中实现A*搜索算法加上DWA（动态窗口避障）通常涉及环境感知、路径规划以及控制层面的集成。由于这是一个相当复杂的任务，并涉及到大量的库和API的交互，下面提供一个简化的伪代码示例，展示如何基本地结合这两个算法：

import airsim
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid
import numpy as np
from geometry_msgs.msg import PoseStamped, Twist
from a_star_pathfinding import a_star_search

# 定义A*函数
def find_path(start, goal, occupancy_grid):
    # 使用ROS的OccupancyGrid数据处理A*搜索
    path = a_star_search(occupancy_grid.data, start, goal)
    return path

# 获取当前无人机位置和目标位置
client = airsim.MultirotorClient()
client.confirmConnection()
pose = client.getMultirotorState().kinematics_estimated.position
goal_pose = get_goal_position()  # 自定义获取目标位置的函数

# 获取环境地图并转换为二维数组
grid = get_occupancy_grid(client)

# 找到路径
path = find_path(pose.position.x, pose.position.y, grid)

# 将路径转换为速度指令
velocities = dwa_planning(path, pose.orientation)  # 自定义DWA规划函数

# 发送控制命令给无人机
command = Twist()
command.linear.x = velocities[0]
command.angular.z = velocities[1]
client.moveByTwistAsync(command, 5).join()

# 更新无人机位置和目标比较
while not is_reached(goal_pose):
    client.moveByTwistAsync(command, 1).join()
    update_current_pose()