按照第四个改进编写matlab代码

好的，那么我们来按照第四个改进方法来编写Matlab代码，即优化代价函数。

首先，我们需要明确代价函数的作用。代价函数是用来衡量路径的好坏的，它应该能够准确地反映实际情况，并能够区分不同的路径。一般来说，代价函数由多个部分组成，比如路径长度、路径安全性、路径舒适性等。

在这里，我们以路径长度和路径安全性为例，来构建一个代价函数。具体来说，代价函数的形式为：

cost = w1 * path_length + w2 * safety

其中，path_length表示路径长度，safety表示路径安全性，w1和w2分别表示两个部分的权重。

现在，我们来编写Matlab代码实现这个代价函数：

function cost = cost_function(path, w1, w2)
% path: 路径点集，其中每个点是一个二维向量
% w1: 路径长度的权重
% w2: 路径安全性的权重

% 计算路径长度
path_length = 0;
for i = 2:length(path)
    path_length = path_length + norm(path(i) - path(i-1));
end

% 计算路径安全性
safety = 0;
for i = 2:length(path)
    % 计算当前点和前一个点之间的距离
    d = norm(path(i) - path(i-1));
    % 判断当前路径段是否安全，这里假设当距离小于0.1时为不安全
    if d < 0.1
        safety = safety + 1;
    end
end

% 计算总代价
cost = w1 * path_length + w2 * safety;
end

上面的代码中，我们定义了一个名为`cost_function`的函数，它接受三个参数：路径点集`path`，路径长度的权重`w1`和路径安全性的权重`w2`。函数中，我们先计算了路径长度和路径安全性，然后根据权重计算了总代价，并返回结果。

需要注意的是，上述代码中的路径安全性判断方式只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。

最后，我们可以在实际路径规划中使用这个代价函数，来评价不同路径的好坏，从而选择最优路径。具体使用方法可以参考dwa动态窗口法的实现。