轨迹规划 | 图解动态窗口算法DWA(附ROS C++/Python/Matlab仿真)

由于原文提供的是一个概述性的解释，并非直接的代码实现，因此我们无法提供一个完整的代码实例。但是，我们可以提供一个简化的伪代码来说明DWA的核心思想，并展示如何在ROS中实现。

# ROS中使用DWA的伪代码示例
import rospy
from nav_msgs.msg import Odometry
from geometry_msgs.msg import Twist
 
class DynamicWindowApproach:
    def __init__(self):
        # 初始化ROS节点
        rospy.init_node('dwa_controller')
        
        # 发布cmd_vel话题
        self.vel_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=1)
        
        # 订阅里程计信息
        rospy.Subscriber('/odometry', Odometry, self.odometry_callback)
        
        # 设置计算频率
        self.rate = rospy.Rate(10) # 10Hz
        
        # DWA参数
        self.v_lin = 0.0  # 线速度
        self.v_ang = 0.0  # 角速度
        self.max_v_lin = 0.5  # 最大线速度
        self.min_v_lin = -0.5  # 最小线速度
        self.max_v_ang = 1.0  # 最大角速度
        self.min_v_ang = -1.0  # 最小角速度
        self.acc_lim_v_lin = 0.1  # 线速度积分限制
        self.acc_lim_v_ang = 0.1  # 角速度积分限制
        
    def odometry_callback(self, msg):
        # 接收里程计信息，并计算速度
        # 这里省略具体的里程计处理逻辑
        pass
    
    def compute_velocity(self):
        # 这里应该是DWA算法的核心，包括速度的计算和转换
        # 这里省略具体的DWA算法实现
        pass
    
    def publish_velocity(self):
        # 发布计算得到的速度
        vel_msg = Twist()
        vel_msg.linear.x = self.v_lin
        vel_msg.angular.z = self.v_ang
        self.vel_pub.publish(vel_msg)
        
    def spin(self):
        while not rospy.is_shutdown():
            # 调用计算速度和发布速度的函数
            self.compute_velocity()
            self.publish_velocity()
            self.rate.sleep()
 
if __name__ == '__main__':
    dwa = DynamicWindowApproach()
    dwa.spin()

这个伪代码提供了一个在ROS中使用DWA的基本框架。实际的里程计处理和DWA算法实现需要根据实际情况来编写。注意，这个伪代码并不完整，省略了实际的算法细节和错误处理。在实际应用中，你需要根据自己的环境和需求来填充compute_velocity和odometry_callback函数。