【路径规划】局部路径规划算法——DWA算法（动态窗口法）|（含python实现 | c++实现）

DWA(Dynamic Window Approach)是一种局部路径规划算法，主要用于移动机器人的路径规划。它通过在局部路径上设定动态窗口来保证机器人的运动速度和转向角度的安全。

以下是DWA算法的Python实现：

import numpy as np
import math
 
class DynamicWindowApproach:
    def __init__(self, robot, params):
        self.vx_sampler = np.linspace(-params.max_vel_x, params.max_vel_x, params.n_samplers)
        self.vy_sampler = np.linspace(-params.max_vel_y, params.max_vel_y, params.n_samplers)
        self.ovx_sampler = np.linspace(-params.max_vel_x_backwards, -params.min_vel_x, params.n_samplers)
        self.ovy_sampler = np.linspace(-params.max_vel_y_backwards, -params.min_vel_y, params.n_samplers)
        self.robot = robot
        self.params = params
 
    def plan(self, start, goal, obstacles):
        min_dist = np.inf
        min_vel = None
        for vx in self.vx_sampler:
            for vy in self.vy_sampler:
                if vx == 0 and vy == 0:
                    continue
                vel = np.array([vx, vy])
                dist = self.robot.get_trajectory_dist(start, vel, goal, obstacles)
                if dist < min_dist:
                    min_dist = dist
                    min_vel = vel
        if min_vel is None:
            return None
        return min_vel

在这个简化的实现中，我们定义了DynamicWindowApproach类，它接受机器人和参数作为输入，并提供了plan方法来进行路径规划。plan方法在给定起点、终点和障碍物的情况下，遍历速度的可能性，找到到达目标的最短路径。

这个实现假设self.robot.get_trajectory_dist方法可以计算给定速度下机器人轨迹的总距离。在实际应用中，你需要根据你的机器人模型和环境设置来实现这个方法。

请注意，这个代码示例没有包含所有的参数和属性，并且假设有一个名为Robot的类来处理机器人的运动学和动力学。在实际应用中，你需要根据你的机器人模型和环境设置来实现这个类。