ros小车局部路径规划dwa

### ROS小车局部路径规划DWA

#### DWA算法简介
动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）是一种用于移动机器人的实时避障和轨迹优化方法。该算法能够在已知环境的地图上，基于当前机器人状态以及传感器检测到的障碍物信息，在线计算最优的速度组合（线速度和角速度），使得机器人既能避开障碍物又能尽快到达目标位置[^1]。

#### 实现流程
为了实现ROS环境下基于DWA的小车局部路径规划，通常需要设置如下几个方面：

- **启动导航栈**：确保已经安装并配置好`navigation`包，并通过launch文件加载必要的节点和服务。

- **调整参数配置**：编辑base_local_planner_params.yaml文件来适应具体应用场景的需求。这包括但不限于最大最小允许的速度范围、加速度限制等参数设定。

DWAPlannerROS:

  # Robot Configuration Parameters
  acc_lim_x: 2.5
  acc_lim_theta: 3.2
  
  max_vel_x: 0.8
  min_vel_x: -0.5
  ...

- **编写自定义行为逻辑**：如果默认的行为不符合项目需求，则可以进一步开发定制化的插件类继承于`nav_core::BaseLocalPlanner`接口，并重写相应的方法以改变决策机制。

#### 示例代码片段
下面给出一段简单的Python脚本来展示如何订阅话题获取当前位置与目标点坐标，并调用服务请求新的运动指令：

import rospy
from geometry_msgs.msg import PoseStamped
from move_base_msgs.msg import MoveBaseActionGoal
from actionlib import SimpleActionClient

def pose_callback(msg):
    global current_pose
    current_pose = msg.pose
    
if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('dwa_example')
    
    client = SimpleActionClient('/move_base/goal', MoveBaseActionGoal)
    client.wait_for_server()
    
    sub = rospy.Subscriber("/amcl_pose", PoseStamped ,pose_callback)

    goal = MoveBaseActionGoal()
    goal.goal.target_pose.header.frame_id = "map"
    goal.goal.target_pose.pose.position.x = 1.0
    goal.goal.target_pose.pose.orientation.w = 1.0
    
    client.send_goal(goal)
    result = client.wait_for_result(rospy.Duration(60))