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。
2024-05-22 10:47:38 9KB matlab
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2024-01-12 23:39:45 36KB ACM培训 算法入门
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2023-10-21 11:37:50 425B c++ 算法
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2023-10-21 11:37:33 1021B c++ 算法
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2023-04-12 12:09:31 21.16MB 机器学习笔记
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本资源为基于MATLAB的灰狼优化算法学习,为作者在学习过程中写的第一个灰狼优化算法的实例,本实例初始化一个单变量函数,然后求在取值区间的最小值。本资源共包括四个文件,其中main.m为主文件,将四个文件放在同一个文件夹下,直接巡行main文件即可显示最终的运行结果,并绘制每次迭代的最优适应度。f_getfitness.m与f_fit.m为运行中main.m需要调用的子函数,Grey Wolf Optimizer.pdf为灰狼优化算法的原理文件,为发表时的英文版本
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