dwa算法matlab代码

以下是 DWA 算法的 Matlab 代码示例：

function [v, w] = dwa(goal, x, v_max, w_max, v_acc, w_acc, v_reso, w_reso, obstacles)

% 参数说明：
% goal：目标点的坐标
% x：机器人当前位置的坐标、航向角和速度
% v_max：机器人最大速度
% w_max：机器人最大角速度
% v_acc：机器人最大加速度
% w_acc：机器人最大角加速度
% v_reso：速度分辨率，即速度增量
% w_reso：角速度分辨率，即角速度增量
% obstacles：障碍物的坐标列表

% 初始化参数
v = 0;
w = 0;
min_cost = Inf;

% 对速度和角速度进行遍历
for v_i = 0:v_reso:v_max
    for w_i = -w_max:w_reso:w_max
        % 计算机器人下一时刻的状态
        x_next = motion(x, v_i, w_i);
        % 计算从当前位置到目标点的距离和角度
        dist_to_goal = norm(goal - x_next(1:2));
        angle_to_goal = atan2(goal(2) - x_next(2), goal(1) - x_next(1)) - x_next(3);
        % 计算代价函数
        cost = dist_to_goal + angle_to_goal + v_i;
        % 判断是否与障碍物相撞
        for i = 1:size(obstacles, 1)
            if check_collision(x_next, obstacles(i, :))
                cost = Inf;
            end
        end
        % 更新最小代价和对应的速度和角速度
        if cost < min_cost
            min_cost = cost;
            v = v_i;
            w = w_i;
        end
    end
end

end

function x_next = motion(x, v, w)

% 参数说明：
% x：机器人当前位置的坐标、航向角和速度
% v：机器人速度
% w：机器人角速度

% 计算机器人下一时刻的状态
x_next(1) = x(1) + v * cos(x(3)) * 0.1;
x_next(2) = x(2) + v * sin(x(3)) * 0.1;
x_next(3) = x(3) + w * 0.1;
x_next(4) = v;

end

function collision = check_collision(x, obstacle)

% 参数说明：
% x：机器人当前位置的坐标、航向角和速度
% obstacle：障碍物的坐标

% 判断机器人是否与障碍物相撞
if norm(x(1:2) - obstacle(1:2)) <= obstacle(3) + 0.1
    collision = true;
else
    collision = false;
end

end

其中，`dwa` 函数为 DWA 算法的主函数，`motion` 函数为机器人运动模型，`check_collision` 函数为判断机器人与障碍物是否相撞的函数。在该代码中，机器人下一时刻的状态是通过运动模型计算得出的，代价函数则是由目标点与当前位置之间的距离和角度以及速度组成的。在遍历速度和角速度时，还需要判断机器人是否与障碍物相撞。