【路径规划】基于DWA实现机器人动态避障路径规划附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言：机器人动态避障的技术痛点与核心需求

移动机器人在工业巡检、仓储物流、服务机器人等领域的应用中，常面临动态变化的环境（如移动行人、突发障碍物、其他机器人），动态避障路径规划成为保障机器人安全、高效运行的核心技术。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）仅适用于静态环境，面对动态障碍物时易出现碰撞风险或路径冗余；而简单避障策略（如人工势场法）存在局部最优陷阱，难以适配复杂动态场景。

动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）作为一种局部实时路径规划算法，通过在速度空间中搜索最优运动指令，结合障碍物预测实现动态避障，具有以下核心优势：

动态适配性：通过预测动态障碍物的运动轨迹，提前调整路径，避障成功率高；

运动约束满足：严格考虑机器人的非完整约束（如最大速度、加速度、转弯半径），路径平滑可执行；

多目标优化：融合避障安全、路径平滑、目标趋近等多维度评价指标，兼顾性能与实用性。

本文将系统阐述 DWA 算法的核心原理、动态避障扩展、参数优化策略，结合 MATLAB 仿真验证其在静态 + 动态障碍物场景下的性能，为机器人动态避障的工程实现提供技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

gle(robot_width, robot_height);

wheel = rectangle(wheel_width, wheel_height);

led = rectangle(led_size, led_size);

% Use pre-generated vertices and shift them around to create a robot

left_wheel_1 = shift(wheel, -(robot_width + wheel_width)/2, -robot_height/3);

right_wheel_1 = shift(wheel, (robot_width + wheel_width)/2, -robot_height/3);

left_wheel_2 = shift(wheel, -(robot_width + wheel_width)/2, robot_height/3);

right_wheel_2 = shift(wheel, (robot_width + wheel_width)/2, robot_height/3);

left_led = shift(led, robot_width/4, robot_height/2 - 2*led_size);

right_led = shift(led, -robot_width/4, robot_height/2 - 2*led_size);

% Putting all the robot vertices together

vertices = [

body ;

left_wheel_1;

left_wheel_2;

right_wheel_1;

right_wheel_2;

left_led;

right_led

];

% Only color the body of the robot. Everything else is black.

colors = [

[255, 0, 0]/255;

0 0 0;

1 1 1;

1 1 1

];

% This seems weird, but it basically tells the patch function which

% vertices to connect.

faces = repmat([1 2 3 4 1], 7, 1);

for i = 2:7

faces(i, :) = faces(i, :) + (i-1)*4;

end

patch_data = [];

patch_data.vertices = vertices;

patch_data.colors = colors;

patch_data.faces = faces;

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 通信方面

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