用Matlab编写JPS算法结合DWA算法的完整代码，利用JPS做全局路径规划并生成临时目标点，根据临时目标点利用DWA做局部规划

在MATLAB中，结合JPS（Jump Point Search）算法和DWA（Dynamic Window Approach）算法的完整代码通常涉及以下几个步骤：

首先，你需要安装Robot Operating System (ROS)包以及MATLAB支持ROS的工具箱，如`rosjava`。

1. **JPS算法（全局路径规划）**:
JPS是一个用于实时寻路的启发式搜索算法，它不是直接给出一条连续路径，而是找到一系列"跳点"，这些跳点连接起来形成了从起点到终点的最短路径。在MATLAB中，你可以实现一个函数，接受地图信息（如网格图或障碍物分布）作为输入，然后计算出一串目标点（也称为节点）。

function jumpPoints = jps(map, start, goal)
    % ... [你的JPS算法实现]
end

% 示例：
startNode = find(start);
goalNode = find(goal);
jumpPoints = jps(map, startNode, goalNode);

2. **DWA算法（局部路径规划）**:
DWA则负责生成从当前位置到临时目标点之间的平滑、动态调整的路径。在MATLAB中，你可以创建一个DWA Planner类，设置速度范围、采样率等参数，然后遍历JPS得到的节点生成路径。

classdef DwaPlanner < handle
    properties
        velRange
        maxSpeed
        ...
    end
    
    methods
        function path = plan(DwaPlanner, currentPos, targetPoint)
            % ... [你的DWA算法实现]
            plannerParams = ...; % 初始化DWA参数
            path = dwaPlan(currentPos, targetPoint, plannerParams);
        end
    end
end

将这两部分结合起来，你可以在每次JPS找到新的目标点后，用DWA规划局部路径：

for i = 1:length(jumpPoints)
    currentPath = DwaPlanner.plan(currentPose, jumpPoints(i));
    % 执行路径跟踪
    ...
end

注意，上述代码简化了关键部分，实际实现可能需要更复杂的数据结构和循环控制。此外，还需要考虑 ROS消息传递和回调机制，如果你是在ROS环境中运行MATLAB。