a星融合dwa算法的代码

A*（A-Star）是一种常用的路径搜索算法，它结合了广度优先搜索（BFS）的优点和启发式搜索的优势。DWA（Dynamic Window Approach）通常用于移动机器人路径规划，特别是处理动态障碍物的情况。将两者结合起来并非直接提供代码，因为这涉及到将A*算法应用到DWA的具体环境感知和决策过程中。

在编写这样的混合算法时，你可能会看到以下几个关键部分：

1. A*算法核心部分：定义一个节点类，包含状态、成本、父节点等属性，以及计算F值（总成本估算）和G值（从起点的实际成本）的方法。

class Node:
    def __init__(self, pos, g, h, f):
        self.pos = pos
        self.g = g
        self.h = h
        self.f = f

def astar(start, end, grid):
    open_list = PriorityQueue()
    closed_list = set()

    start_node = Node(start, 0, heuristic(start, end), 0)
    open_list.push(start_node)

    while not open_list.empty():
        current = open_list.pop()
        if current.pos == end:
            return path(current)

        for neighbor in get_neighbors(grid, current.pos):
            new_g = current.g + cost(current.pos, neighbor)
            if neighbor not in closed_list or new_g < get_g(neighbor, closed_list):
                neighbor_node = Node(neighbor, new_g, heuristic(neighbor, end), new_g + heuristic(neighbor, end))
                open_list.push(neighbor_node)
                closed_list.add(current.pos)

    return None

2. DWA部分：处理速度控制和动态避障，比如设置安全窗口（dynamic window），更新目标点，以及避开新检测到的障碍物。

def dwa(current_pos, obstacles, goal):
    # 更新目标方向、速度规划、避障等
    target_direction = calculate_target_direction(goal, current_pos)
    velocities = plan_speeds(target_direction, obstacles, current_vel)
    return apply_obstacles_correction(velocities, obstacles)