DWA算法python实现

时间: 2025-01-04 10:20:44 浏览: 20
### 动态窗口法(DWA)简介 动态窗口法(DWA)是一种高效的局部路径规划算法,特别适合于动态环境中移动机器人的导航需求。该方法通过计算一系列可能的速度组合来预测未来轨迹,并评估这些轨迹的安全性和目标接近程度,从而选择最优动作[^2]。 ### DWA算法的核心要素 - **线速度范围** 和 **角速度范围** 的定义决定了机器人可以采取的动作集合。 - 对每一个可行的速度组合,模拟一段时间内的运动并检查是否会碰撞障碍物。 - 计算各条候选路径的成本函数值,通常包括距离终点的距离、前进方向偏差等因素。 - 选取成本最低的一组参数作为最终控制指令发送给执行器。 ### Python实现示例代码 下面是一个简化版的DWA算法Python实现: ```python import numpy as np from math import pow, sqrt def dwa_control(x, config, goal, ob): """ Dynamic Window Approach control. :param x: Robot state vector [x(m), y(m), yaw(rad), v(m/s), omega(rad/s)]. :param config: Configuration parameters of the robot and environment. :param goal: Goal position [x(m), y(m)]. :param ob: Obstacle positions [[x1(m), y1(m)], ...]. """ dw = calc_dynamic_window(x, config) u, trajectory = calc_final_input(x, dw, config, goal, ob) return u, trajectory def motion(x, u, dt): """ Motion Model """ # Update vehicle kinematics based on input velocity (u[0]) and angular velocity (u[1]) x[2] += u[1] * dt x[0] += u[0] * math.cos(x[2]) * dt x[1] += u[0] * math.sin(x[2]) * dt x[3] = u[0] x[4] = u[1] return x def predict_trajectory(x_init, v, o, config): """ Predicts a new trajectory given initial conditions and controls. :param x_init: Initial condition [x(m), y(m), yaw(rad), v(m/s), omega(rad/s)] :param v: Velocity command (m/s). :param o: Angular velocity command (rad/s). :param config: Configuration object containing simulation settings. """ x_pred = np.array(x_init) traj = np.array(x_init) time = 0 while time <= config.predict_time: x_pred = motion(x_pred, [v, o], config.dt) traj = np.vstack((traj, x_pred)) time += config.dt return traj def calc_obstacle_cost(traj, ob, config): """ Calculates cost associated with proximity to obstacles along predicted path. :param traj: Trajectory array consisting of multiple states over prediction horizon. :param ob: List of obstacle coordinates. :param config: Simulation configuration details. """ ox = ob[:, 0] oy = ob[:, 1] dx = traj[:, 0] - ox[:, None] dy = traj[:, 1] - oy[:, None] r = np.hypot(dx, dy) if not any(r <= config.robot_radius): return 0.0 # No collision detected min_r = min(r) return 1.0 / min_r # Higher penalty when closer to an obstacle def calc_to_goal_cost(traj, goal, config): """ Computes cost related to distance from end point of trajectory towards target location. :param traj: Array representing sequence of poses during planning interval. :param goal: Desired destination coordinate pair. :param config: System setup information including dimensions etc.. """ dx = goal[0] - traj[-1, 0] dy = goal[1] -1, 2] error_angle = normalize_angle(error_angle) dist_to_line = abs(-error_angle * config.robot_length / 2.0) heading_diff = abs(normalize_angle(math.atan2(goal[1]-config.start_pose[1], goal[0]-config.start_pose[0])-traj[-1][2])) return dist_to_line + heading_diff def normalize_angle(angle): """ Normalize angle between [-pi, pi].""" while angle > np.pi: angle -= 2*np.pi while angle < -np.pi: angle += 2*np.pi return angle def calc_final_input(x, dw, config, goal, ob): """ Select best action according to evaluation criteria defined by costs functions. :param x: Current pose estimate [x(m), y(m), theta(rad), linear vel.(m/s), ang.vel.(rad/s)]. :param dw: Discretized dynamic window bounds for admissible velocities. :param config: Environment & agent specifications used throughout computations. :param goal: Target waypoint specified in world frame reference system. :param ob: Collection of static or moving objects within vicinity. """ max_speed = float('-inf') best_u = [0.0, 0.0] best_traj = [] for v in np.arange(dw[0], dw[1], config.v_reso): for w in np.arange(dw[2], dw[3], config.yawrate_reso): temp_traj = predict_trajectory(x, v, w, config) # Calculate three types of penalties/costs to_goal_cost = calc_to_goal_cost(temp_traj, goal, config) speed_cost = config.speed_weight * v / config.max_speed obs_cost = calc_obstacle_cost(temp_traj, ob, config) final_cost = to_goal_cost + speed_cost + obs_cost if final_cost >= max_speed: max_speed = final_cost best_u = [v, w] best_traj = temp_traj return best_u, best_traj def calc_dynamic_window(x, config): """ Defines feasible region where potential solutions lie inside limits imposed both physically and logically. :param x: Present status report about mobile platform's spatial attributes plus its instantaneous rates of change. :param config: Data structure holding all necessary constants required across various stages of computation process. """ Vs = [config.min_speed, config.max_speed, -config.max_yawrate, config.max_yawrate] Vd = [(x[3] - config.max_accel * config.dt), (x[3] + config.max_accel * config.dt), (x[4] - config.max_dyawrate * config.dt), (x[4] + config.max_dyawrate * config.dt)] dw = [ max(Vs[0], Vd[0]), min(Vs[1], Vd[1]), max(Vs[2], Vd[2]), min(Vs[3], Vd[3]) ] return dw ``` 此段程序实现了基本的DWA逻辑框架,可以根据具体应用场景调整配置项以及优化性能指标。注意这里省略了一些辅助性的子功能模块,在实际开发过程中还需要完善边界条件处理等内容。
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