dwa算法python代码

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的算法，它通过动态窗口的方式在机器人的运动空间中搜索最佳路径。下面是一个简单的DWA算法的Python代码示例：

import math

# 定义机器人的运动参数
MAX_SPEED = 1.0  # 最大线速度
MAX_ROTATION = math.pi / 4  # 最大角速度
MAX_ACCELERATION = 0.2  # 最大加速度
MAX_ROT_ACCELERATION = math.pi / 8  # 最大角加速度

# 定义机器人的尺寸
ROBOT_RADIUS = 0.5  # 机器人半径

# 定义目标点
GOAL_X = 5.0
GOAL_Y = 5.0

def dwa_control(x, y, theta, v, omega):
    # 计算机器人与目标点的距离
    distance = math.sqrt((GOAL_X - x) ** 2 + (GOAL_Y - y) ** 2)

    # 计算机器人与目标点的角度差
    angle_diff = math.atan2(GOAL_Y - y, GOAL_X - x) - theta

    # 计算速度和角速度的权重
    v_weight = 1.0
    omega_weight = 1.0

    # 计算速度和角速度的限制范围
    v_min = max(0, v - MAX_ACCELERATION)
    v_max = min(MAX_SPEED, v + MAX_ACCELERATION)
    omega_min = max(-MAX_ROT_ACCELERATION, omega - MAX_ROT_ACCELERATION)
    omega_max = min(MAX_ROT_ACCELERATION, omega + MAX_ROT_ACCELERATION)

    # 初始化最佳速度和角速度
    best_v = 0.0
    best_omega = 0.0
    min_cost = float('inf')

    # 在速度和角速度的范围内搜索最佳路径
    for v in range(v_min, v_max + 1):
        for omega in range(omega_min, omega_max + 1):
            # 计算机器人的轨迹
            trajectory = simulate_trajectory(x, y, theta, v, omega)

            # 计算轨迹的代价函数
            cost = calculate_cost(trajectory, distance, angle_diff, v_weight, omega_weight)

            # 更新最佳路径
            if cost < min_cost:
                min_cost = cost
                best_v = v
                best_omega = omega

    return best_v, best_omega

def simulate_trajectory(x, y, theta, v, omega):
    # 模拟机器人的轨迹
    trajectory = []
    dt = 0.1  # 时间间隔

    for _ in range(10):
        x += v * math.cos(theta) * dt
        y += v * math.sin(theta) * dt
        theta += omega * dt

        trajectory.append((x, y))

    return trajectory

def calculate_cost(trajectory, distance, angle_diff, v_weight, omega_weight):
    # 计算轨迹的代价函数
    final_x, final_y = trajectory[-1]
    final_distance = math.sqrt((GOAL_X - final_x) ** 2 + (GOAL_Y - final_y) ** 2)
    distance_cost = v_weight * (distance - final_distance)
    angle_cost = omega_weight * angle_diff

    return distance_cost + angle_cost

# 测试代码
x = 0.0
y = 0.0
theta = 0.0
v = 0.0
omega = 0.0

for _ in range(100):
    v, omega = dwa_control(x, y, theta, v, omega)
    x += v * math.cos(theta)
    y += v * math.sin(theta)
    theta += omega

print("Final position:", x, y)

这段代码实现了一个简单的DWA算法，通过调用`dwa_control`函数来获取机器人的最佳速度和角速度，然后模拟机器人的轨迹并计算代价函数，最终输出机器人的最终位置。请注意，这只是一个简化的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。