局部路径规划算法——DWA算法(动态窗口法)

作者:热心市民鹿先生2024.01.17 10:32浏览量:28

简介:本文将介绍局部路径规划算法中的DWA算法(动态窗口法),通过Python和C++实现,帮助读者更好地理解和应用该算法。

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局部路径规划算法是一种在机器人导航中常用的技术,用于在已知环境中找到从起点到终点的最优或近似最优路径。DWA算法(Dynamic Window Approach,动态窗口法)是其中的一种常用方法,其基本思想是通过动态调整窗口大小来寻找最优解。
DWA算法的基本步骤如下:

  1. 初始化:设置起始点、目标点、机器人模型参数、窗口大小等。
  2. 生成初始路径:根据窗口大小和机器人模型参数,生成初始路径。
  3. 动态调整窗口:根据机器人的运动状态和环境信息,动态调整窗口大小,以适应不同的路径规划需求。
  4. 路径优化:在动态调整窗口的基础上,对初始路径进行优化,得到最优或近似最优路径。
  5. 终止条件:判断是否满足终止条件,如达到目标点或达到最大迭代次数等。
    以下是Python和C++实现DWA算法的示例代码:
    Python实现:
    1. import numpy as np
    2. # 机器人模型参数
    3. robot_radius = 1.0
    4. max_velocity = 2.0
    5. max_acceleration = 1.0
    6. max_jerk = 1.0
    7. # 起始点和目标点
    8. start = np.array([0, 0])
    9. goal = np.array([10, 10])
    10. # 窗口大小和迭代次数等参数可根据实际情况进行调整
    11. window_size = 5.0
    12. num_iterations = 100
    13. # 初始化机器人位置和速度等状态信息
    14. robot_state = np.array([0, 0, 0, 0])
    15. # DWA算法主程序
    16. for i in range(num_iterations):
    17. # 根据机器人状态和窗口大小生成初始路径
    18. path = generate_initial_path(robot_state, window_size)
    19. # 动态调整窗口大小
    20. new_window_size = adjust_window_size(robot_state, path)
    21. # 对初始路径进行优化,得到最优或近似最优路径
    22. optimal_path = optimize_path(robot_state, path, new_window_size)
    23. # 更新机器人状态信息,准备下一次迭代
    24. robot_state = update_robot_state(robot_state, optimal_path)
    C++实现:
    ```cpp

    include

    include

    include

    using namespace std;
    // 机器人模型参数结构体定义
    struct RobotParameters {
    double radius;
    double maxVelocity;
    double maxAcceleration;
    double maxJerk;
    };
    // 起始点和目标点结构体定义
    struct Point {
    double x;
    double y;
    };
    // DWA算法主程序实现:首先定义机器人模型参数、起始点和目标点等变量,然后调用各个函数实现DWA算法的主要步骤。代码略。```cpp
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