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weixin_39821260 2023-07-09 16:30:15
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 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/2301_78782018/87936557?utm_source=bbsseo
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《基于改进动态窗口DWA的模糊自适应权重调整路径规划MATLAB源码与文档》,**基于动态窗口模糊控制结合的权重自适应调整路径规划MATLAB源码及文档**,基于改进动态窗口 DWA 模糊自适应调整权重的路径规划 MATLAB 源码+文档 《栅格地图可修改》 基本DWA能够有效地避免碰撞并尽可能接近目标点,但评价函数的权重因子需要根据实际情况进行调整。 为了提高DWA的性能,本文提出了一种改进DWA,通过模糊控制自适应调整评价因子权重改进DWA的实现过程如下: 定义模糊评价函数。 模糊评价函数是一种能够处理不确定性和模糊性的评价函数。 它将输入值映射到模糊隶属度,根据规则计算输出值。 在改进DWA中,我们定义了一个三输入一输出的模糊评价函数,输入包括距离、航向和速度,输出为权重因子。 [1]实时调整权重因子。 在基本DWA中,权重因子需要根据实际情况进行调整,这需要人工干预。 在改进DWA中,我们通过模糊控制实现自适应调整,以提高的性能。 [2]评估路径。 通过路径的长度和避障情况等指标评估路径的优劣,并记录最优路径。 [3]更新权

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