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navigation栈新增DWA planner动态窗口优化方案
资料介绍
一、功能概述
在navigation栈中集成Dynamic Window Approach（DWA）路径规划算法，通过动态窗口优化实现移动机器人在复杂环境下的实时避障与路径平滑控制。该模块将作为路径规划层核心组件，接收全局路径信息与传感器数据，输出速度指令（线速度v、角速度ω），满足机器人在动态障碍物环境下的安全导航需求。
二、算法原理
2.1 动态窗口生成
基于机器人当前运动状态（vcurrent、ωcurrent）及物理约束（最大速度vmax、最小速度vmin、最大加速度amax、最大减速度dmax），在速度空间（v-ω）中生成可行动态窗口：
· 速度范围：v ∈ [vcurrent-dmax·Δt, vcurrent+amax·Δt] ∩ [vmin, vmax]
· 角速度范围：ω ∈ [ωcurrent-αmax·Δt, ωcurrent+αmax·Δt] ∩ [ωmin, ωmax]（αmax为最大角加速度）
2.2 轨迹预测
对窗口内每个速度采样点（vi, ωi），基于运动学模型预测未来T时间内的机器人轨迹，采样时间间隔为Δt，轨迹点集表示为：
(xk, yk, θk) = 
2.3 评价函数优化
通过多目标评价函数筛选最优速度指令，权重系数可动态调整：
1. 安全性（避障代价）：轨迹上所有点到障碍物的最小距离，小于安全阈值则评分为0
2. 路径跟踪（目标代价）：轨迹终点与全局路径目标点的欧氏距离
3. 速度最优（速度代价）：当前速度与最大允许速度的比值
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