多智能体避障python

### 多智能体避障的Python实现

在多智能体系统中，避障是一个核心挑战。通过使用动态窗口方法可以有效地解决这一问题。下面展示了一个基于Dynamic Window Approach (DWA) 的2D导航样例代码[^2]：

import numpy as np

class Agent:
    def __init__(self, pos_x, pos_y, goal_x, goal_y):
        self.pos = np.array([pos_x, pos_y])
        self.goal = np.array([goal_x, goal_y])

def dynamic_window_approach(agent, obstacles):
    """
    实现动态窗口法来计算最佳速度向量.
    
    参数:
      agent: 当前代理对象实例
      obstacles: 障碍物列表
      
    返回值:
      最佳的速度向量用于移动到目标位置而不会碰撞障碍物
    """

    # 动态窗口参数初始化...
    min_v = 0.0
    max_v = 1.0
    min_w = -np.pi / 4
    max_w = np.pi / 4
    
    best_traj = None
    best_score = float('-inf')

    for v in np.linspace(min_v, max_v, num=10):  # 线速度采样空间
        for w in np.linspace(min_w, max_w, num=10):  # 角速度采样空间
            
            traj = predict_trajectory(v, w)

            if check_collision(traj, obstacles):
                continue
                
            score = evaluate_trajectory(traj)
            
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_traj = traj
                
    return get_velocity(best_traj)


def predict_trajectory(v, w):
    """预测给定线性和角速度下的轨迹."""
    pass


def check_collision(predicted_path, obstacles):
    """检测路径是否会与任何已知障碍发生冲突"""
    pass
    

def evaluate_trajectory(trajectory):
    """评估一条特定轨迹的好坏程度"""
    pass


def get_velocity(optimal_trajectory):
    """从最优轨迹推导出应采取的动作指令"""
    pass

此段伪码展示了如何利用DWA算法处理单个agent的情况；对于多个agents，则需扩展上述逻辑以考虑其他agents的存在并将其视为临时性的“obstacles”。这可以通过引入通信机制让各个agents共享彼此的位置信息以及预期运动方向来达成。

为了进一步提高效率，在实际应用中还可以采用诸如A*寻路、人工势场等辅助技术优化整体性能表现。