路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的动态方法，它由Dieter Fox等人在1997年提出。DWA主要设计用于处理机器人的动态规划问题，尤其是在机器人需要考虑自身运动学约束和环境中的动态障碍物时。以下是DWA算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在许多实际应用中，机器人面临的路径规划问题不仅需要考虑静态障碍物，还需要实时响应环境中的动态变化。DWA算法通过使用一个动态窗口来评估潜在的运动，从而适应这些动态条件。 ### 2. 算法原理 DWA算法的核心思想是在每个时间步评估机器人的多个潜在运动，并选择一个既避开障碍物又达到目标的运动。 #### a. 动态窗口 在每个时间步，算法不是在整个工作空间中搜索，而是在机器人周围的一个有限的“动态窗口”内进行采样。 #### b. 运动评估 对于每个采样点，算法评估该运动的“好坏”，考虑因素包括到达目标的距离、避开障碍物的程度以及机器人的运动学约束。 #### c. 概率选择 算法根据评估为每个运动分配一个概率，然后随机选择一个运动作为下一步的执行动作。 ### 3. 算法步骤

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

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时频图的两种画法（传入一维数据运行即可）。 时频图（Time-Frequency Plot）是一种用于表示信号在时间和频率上变化的形。它将信号的时域和频域信息结合在一起，可以直观地展示信号在不同时间和频率上的特征。 时频图常用于分析非平稳信号，例如音频信号、语音信号、振动信号等。它可以帮助我们观察信号的瞬时频率、频谱演化以及时域特征。 常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）和Wigner-Ville分布等。这些方法可以将信号分解成不同时间和频率上的成分，并通过色彩或亮度来表示信号的能量或幅度。 时频图可以用于许多应用领域，如音频处理、语音识别、振动分析等。它可以帮助我们理解信号的时频特性，从而更好地进行信号处理和分析。

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