DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的算法，它由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki于1996年提出。DWA算法特别适用于在动态环境中进行机器人的实时路径规划，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和移动机器人等。以下是DWA算法的详细解释： ### 1. 算法原理 DWA算法的核心思想是在机器人的控制空间中搜索一个可行的控制序列，使得机器人能够在避免碰撞的同时，尽可能快速地达到目标位置。 ### 2. 算法步骤 DWA算法通常包括以下步骤： #### 2.1 初始化 - 确定机器人的初始位置和目标位置。 - 定义机器人的动力学模型和运动学约束。 #### 2.2 控制空间采样 - 在给定的时间间隔内，从控制空间中随机采样一系列的控制输入（如速度、加速度、转向角等）。 #### 2.3 预测模型 - 对于每个采样的控制输入，使用机器人的动力学模型预测未来一段时间内机器人的位置和姿态。 #### 2.4 碰撞检测 - 对于每个预测的未来状态，检查是否存在碰撞风险。这通常涉及到与环境障碍物的几何关系检查。

使用深度强化学习算法实现端到端的无人车避障 使用ROS和gazebo环境下仿真 python脚本编写

A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码

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。

障碍物可调节，速度，位置，形状等参数，实时动态避碰，真实可信。代码可直接运行，注释齐全易懂，放心购买

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。

基于DWA的动态避障代码【MATLAB】实现

障碍物可调节，速度，位置，形状等参数，实时动态避碰，真实可信。代码可直接运行，注释齐全易懂，放心购买

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

cadrl_ros（使用Deep RL避免冲突） 用Deep RL训练的动态避障算法的ROS实现 纸： M.Everett，Y.Chen和JP How，《具有深度强化学习的动态决策代理之间的运动计划》，IEEE / RSJ国际智能机器人和系统会议（IROS），2018年 论文： : 视频： : Bibtex： @inproceedings{Everett18_IROS, address = {Madrid, Spain}, author = {Everett, Michael and Chen, Yu Fan and How, Jonathan P.}, bookti