解析一下ros中局部路径规划器DWA_planner算法的代码

DWA_planner算法是ROS中常用的局部路径规划器之一，主要分为以下几个步骤：

1. 获取机器人当前状态和传感器数据，包括机器人位置、速度、加速度、激光雷达数据等。

2. 生成一组随机速度样本，包括线速度和角速度，用于模拟机器人在不同速度下的运动轨迹。

3. 对于每个速度样本，利用机器人当前状态进行预测，计算机器人在速度样本下的运动轨迹，并计算该轨迹与障碍物的距离。

4. 对于每个速度样本，根据距离和速度的权重计算出一个评分，用于评估速度样本的好坏。

5. 选择评分最高的速度样本作为机器人下一步的运动命令，并将其发送给机器人。

下面是DWA_planner算法在ROS中的部分代码解析：

// 获取机器人当前状态和传感器数据
geometry_msgs::PoseStamped global_pose;
costmap_->getRobotPose(global_pose);
geometry_msgs::TwistStamped global_vel;
if (!costmap_->getRobotVel(global_vel)) {
  global_vel.twist.angular.z = 0.0;
  global_vel.twist.linear.x = 0.0;
  global_vel.twist.linear.y = 0.0;
}

// 生成一组随机速度样本，包括线速度和角速度
for (int i = 0; i < num_samples_; ++i) {
  // 生成随机速度样本
  double sample_x = rng_.gaussian(0, sim_period_ * resolution_ * max_vel_x_);
  double sample_y = rng_.gaussian(0, sim_period_ * resolution_ * max_vel_y_);
  double sample_theta = rng_.gaussian(0, sim_period_ * max_vel_theta_);

  // 根据机器人当前速度和加速度计算新的速度
  double vel_x = std::min(std::max(global_vel.twist.linear.x + sample_x, -max_vel_x_), max_vel_x_);
  double vel_y = std::min(std::max(global_vel.twist.linear.y + sample_y, -max_vel_y_), max_vel_y_);
  double vel_theta = std::min(std::max(global_vel.twist.angular.z + sample_theta, -max_vel_theta_), max_vel_theta_);

  // 计算机器人在速度样本下的运动轨迹，并计算该轨迹与障碍物的距离
  std::vector<geometry_msgs::PoseStamped> traj;
  double cost = computeTrajectory(global_pose, vel_x, vel_y, vel_theta, traj);

  // 对于每个速度样本，根据距离和速度的权重计算出一个评分
  double total_cost = pdist_scale_ * pdist(cost) + gdist_scale_ * gdist(cost, traj) + occdist_scale_ * occdist(cost, traj);

  // 选择评分最高的速度样本作为机器人下一步的运动命令
  if (total_cost < best_traj_cost) {
    best_traj = traj;
    best_traj_vel = vel;
    best_traj_cost = total_cost;
  }
}

// 将评分最高的速度样本作为机器人下一步的运动命令，并将其发送给机器人
cmd_vel.twist.linear.x = best_traj_vel.x;
cmd_vel.twist.linear.y = best_traj_vel.y;
cmd_vel.twist.angular.z = best_traj_vel.theta;```

以上代码中，computeTrajectory是计算机器人在速度样本下的运动轨迹的函数，pdist、gdist和occdist分别是计算轨迹与障碍物距离的函数，best_traj表示评分最高的轨迹，best_traj_vel表示评分最高的速度样本，best_traj_cost表示评分最高的轨迹的评分。最后，将评分最高的速度样本作为机器人下一步的运动命令，并将其发送给机器人。