DWA算法局部避障代码

### DWA算法局部避障代码实现

#### MATLAB环境下的DWA算法基本框架

为了展示如何利用DWA算法进行局部避障，下面提供了一个简化版的MATLAB代码示例。该例子假设已知机器人的当前位置、目标位置以及周围存在的固定或移动障碍物的位置。

function [vx, vy, omega] = dwa_planner(robot_pose, goal, obstacles)
    % 参数初始化
    dt = 0.1;                  % 时间间隔 (s)
    predict_time = 3.0;        % 预测时间长度 (s)
    
    v_reso = 0.01;             % 线速度分辨率 (m/s)
    w_reso = math.pi / 180.0;  % 角速度分辨率 (rad/s)

    max_speed = 1.0;           % 最大线速度 (m/s)[^1]
    min_speed = -max_speed;
    max_yawrate = math.pi / 4.0;% 最大角速度 (rad/s)

    % 动态窗口设置
    v_min = min_speed;
    v_max = max_speed;
    yaw_rate_min = -max_yawrate;
    yaw_rate_max = max_yawrate;

    finalTrajectory = [];
    best_trajectory = [];

    % 计算动态窗口内的所有可能轨迹并评估它们的好坏程度
    for v_sampled = v_min:v_reso:v_max
        for yaw_rate_sampled = yaw_rate_min:w_reso:yaw_rate_max
            trajectory = calculate_trajectory(robot_pose, v_sampled, yaw_rate_sampled, predict_time, dt);
            
            if check_collision(trajectory, obstacles) == false && is_within_dynamic_window(v_sampled, yaw_rate_sampled)
                score = evaluate_trajectory(trajectory, robot_pose, goal);

                if isempty(best_trajectory) || score > get_best_score(finalTrajectory)
                    best_trajectory = trajectory;
                    vx = v_sampled * cos(yaw_rate_sampled*dt); 
                    vy = v_sampled * sin(yaw_rate_sampled*dt);
                    omega = yaw_rate_sampled;
                end
                
                finalTrajectory{end+1} = {score, trajectory};
            end
        end
    end
    
    plot_robot_and_obstacles(robot_pose, obstacles, best_trajectory);
end

% 辅助函数定义省略...

此段程序主要实现了如下功能：

- 设置了合理的运动范围作为“动态窗口”，即允许的速度区间；
- 对于每一个候选动作组合（线速度v和角速度ω），计算未来一段时间内按照这个动作执行后的预期轨迹；
- 判断这些轨迹是否会撞到任何障碍物，并且只保留那些安全的选项；
- 使用自定义的成本函数来衡量每条合法路径的价值，从中选出得分最高的那一条作为下一步行动方案；

上述过程中涉及到几个辅助性的子过程，比如`calculate_trajectory()`负责模拟给定条件下车辆未来的位姿变化情况，而`check_collision()`用来检测是否存在潜在碰撞风险等。