ROS中局部路径规划DWA算法介绍，900字

ROS中的局部路径规划是机器人导航以及移动控制中一个非常重要的问题。 目标是为机器人在不与障碍物相撞的同时快速移动提供一个可行的路径。ROS中，经典的局部路径规划算法是DWA算法。本文将介绍DWA算法的原理及实现过程。

DWA算法有两个重要的部分：运动模型和评估函数。运动模型描述机器人在机动周期内的位姿集合。评估函数决定了每一个位姿的“价值”，从而决定机器人是否应该采用这个位姿进行移动。

DWA算法的运动模型将机器人视为轮式机器人，它在每个时间步长内可以采取不同的控制策略。控制策略可以是一种速度矢量（速度和方向）的线性组合，其系数可以映射到平面上，形成速度采样空间。每个采样都对应一个机器人位姿，并可以被视为机器人在“运动模型”中的一个“状态”。

评估函数包括两个部分：路径清空代价函数和控制清空代价函数。路径清空代价函数比较每个样本位姿和目标位姿之间的执行路径长度和采样的半径是否与“障碍物距离图（binary obstacle distance map）”兼容。如果该位姿与半径内的最近障碍物距离的差距越小，则代价更小。控制清空代价函数评估每个控制策略的效率，计算机器人在每个状态下，通过每个上次控制输出的变化量（加速度）估计的未来状态是否与目标位姿更接近。如果两个位姿越接近，则控制策略的代价越小。

当机器人运动模型和评估函数被定义之后，DWA算法就可以通过两个重要的步骤进行。首先，它可以从速度空间中采样一组速度命令。然后，它通过评估函数，找到速度命令中满足上述两个评估函数的机器人位姿。最后，从这些位姿中选择一个评估函数最小化的位姿作为机器人的下一个姿态。

总的来说，DWA算法是一个高效且可靠的算法，可以使机器人在动态、具有复杂空间环境的室内和室外环境中进行移动。