改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码，完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行了旋转，以保证地图和预期设置的地图一致。然后，获取了地图的高度和宽度。 接下来，代码设置了绘图的参数，并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后，代码定义了起始点和目标点，并在图中绘制了起始点和目标点。 接着，代码计算了机器人的初始航向角，使其朝向目标点，以防止陷入局部最优。然后，定义了机器人的状态，包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组，collisionR表示碰撞半径。 接下来，代码定义了运动学的限制，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率

摘要：针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求，提出了一种融合改进Ａ＊ 算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先，基于传统 Ａ＊ 算法，结合 Ｍａｎｈ

完美复现DWA算法，面向对象编写，封装完善。注释清晰，供学习、研究之用。

动态窗口法，可用于局部轨迹规划。手动设置运动学约束和动力学约束信息。

动态窗口法实现二维路径规划，可以设置圆形动/静态障碍物

动态窗口法进行机器人避障，直接复制粘贴打开matlab就可以运行。

自己写的船舶避碰用的动态避碰仿真，可直接运行，参数可调

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时，出现的死锁、收敛慢、易陷入局部最优以及路径不平滑的问题，提出了一种融合改进 A*蚁群算法与滚动窗口法的平滑路径规划方法。该算法首先用改进的 A*算法初始化蚁群信息素，解决前期蚁群效率低的问题。然后，改进状态转移概率函数，在函数中考虑可行路径“活跃度”以及终点位置，避免死锁现象。同时，基于不平等原则机制更新蚁群的信息素，避免陷入局部最优路径，加快算法的收敛速度。其次，融合滚动窗口法，在全局路径规划的基础上，结合动态避障策略进行局部实时路径规划。最后，使用贝塞尔曲线对所规划出的路径进行平滑度处理，使平滑后的路径更加接近实际运动路径。为确保算法表现出最好的性能，利用带精英策略的遗传算法对该算法中的参数进行自主优化选择。

当编写一个复杂而庞大的程序时,尤其是有多个独立的子程序时,为方便管理,希望有一个统一的界面,从这个界面进入到每个分立的子程序中去执行,一般这种情况可以用事件结构来实现。 利用事件结构可以实现用一个主程序去控制多个子程序。这种方式对编写比较庞大的应用程序非常有用,它不但可以使界面看上去整洁,而且便于管理与维护。 上述所演示的实例实现的对各个子程序的管理,单击相应的按钮,对应的子程序就会被启动,程序界面会相应转换到对应的子程序界面,子程序结束后,程序又会返回到主界面。为实现子程序结束后返回主界面的功能,需要对子程序作一个小小的改动,需要把子程序设置成开启自动运行。为了让子程序结束后程序能回去主界面,这里通过事件结构”和“调用节点( Invoke Node)”“关闭引用( Close Reference)”函数来实现。将“调用节点”放置到后面板上后,它不属于任何对象,如何想让它关联一个对象,最简单的方法就是将它的输入端与对象连接。

针对应用广泛的局部避障算法-----动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.