dwa算法代码matlab

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。以下是一个简单的DWA算法的MATLAB代码示例：

function [v, w] = dwa_algorithm(x, goal)
    % 参数设置
    v_max = 0.5;  % 最大线速度
    v_min = 0;    % 最小线速度
    w_max = pi/4; % 最大角速度
    w_min = -pi/4;% 最小角速度
    dt = 0.1;     % 时间间隔
    predict_time = 2; % 预测时间
    num_samples = 100; % 采样点数

    % 动态窗口计算
    v_window = [v_min:0.01:v_max];
    w_window = [w_min:0.01:w_max];
    [V, W] = meshgrid(v_window, w_window);
    dw = V ./ W;
    dw(isinf(dw)) = 0;
    dw(isnan(dw)) = 0;
    cost = abs(V) + abs(W) + 0.1 * dw;

    % 寻找最佳速度
    goal_distance = sqrt((goal(1) - x(1))^2 + (goal(2) - x(2))^2);
    min_cost = inf;
    best_v = 0;
    best_w = 0;
    for i = 1:num_samples
        v_sample = v_min + rand() * (v_max - v_min);
        w_sample = w_min + rand() * (w_max - w_min);
        x_next = motion_model(x, v_sample, w_sample, dt);
        distance = sqrt((goal(1) - x_next(1))^2 + (goal(2) - x_next(2))^2);
        cost_sample = abs(v_sample) + abs(w_sample) + 0.1 * distance;
        if cost_sample < min_cost
            min_cost = cost_sample;
            best_v = v_sample;
            best_w = w_sample;
        end
    end

    v = best_v;
    w = best_w;
end

function x_next = motion_model(x, v, w, dt)
    x_next(1) = x(1) + v * cos(x(3)) * dt;
    x_next(2) = x(2) + v * sin(x(3)) * dt;
    x_next(3) = x(3) + w * dt;
end

这段代码实现了一个简单的DWA算法，其中`dwa_algorithm`函数用于计算最佳速度，`motion_model`函数用于模拟机器人的运动模型。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。