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🔥 内容介绍
一、引言：机器人动态避障的技术痛点与核心需求
移动机器人在工业巡检、仓储物流、服务机器人等领域的应用中，常面临动态变化的环境（如移动行人、突发障碍物、其他机器人），动态避障路径规划成为保障机器人安全、高效运行的核心技术。传统路径规划算法（如 A*、Dijkstra）仅适用于静态环境，面对动态障碍物时易出现碰撞风险或路径冗余；而简单避障策略（如人工势场法）存在局部最优陷阱，难以适配复杂动态场景。
动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）作为一种局部实时路径规划算法，通过在速度空间中搜索最优运动指令，结合障碍物预测实现动态避障，具有以下核心优势：
动态适配性：通过预测动态障碍物的运动轨迹，提前调整路径，避障成功率高；
运动约束满足：严格考虑机器人的非完整约束（如最大速度、加速度、转弯半径），路径平滑可执行；
多目标优化：融合避障安全、路径平滑、目标趋近等多维度评价指标，兼顾性能与实用性。
本文将系统阐述 DWA 算法的核心原理、动态避障扩展、参数优化策略，结合 MATLAB 仿真验证其在静态 + 动态障碍物场景下的性能，为机器人动态避障的工程实现提供技术支撑。
⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
gle(robot_width, robot_height);
wheel = rectangle(wheel_width, wheel_height);
led = rectangle(led_size, led_size);
% Use pre-generated vertices and shift them around to create a robot
left_wheel_1 = shift(wheel, -(robot_width + wheel_width)/2, -robot_height/3);
right_wheel_1 = shift(wheel, (robot_width + wheel_width)/2, -robot_height/3);
left_wheel_2 = shift(wheel, -(robot_width + wheel_width)/2, robot_height/3);
right_wheel_2 = shift(wheel, (robot_width + wheel_width)/2, robot_height/3);
left_led = shift(led, robot_width/4, robot_height/2 - 2*led_size);
right_led = shift(led, -robot_width/4, robot_height/2 - 2*led_size);
% Putting all the robot vertices together
vertices = [
body ;
left_wheel_1;
left_wheel_2;
right_wheel_1;
right_wheel_2;
left_led;
right_led
];
% Only color the body of the robot. Everything else is black.
colors = [
[255, 0, 0]/255;
0 0 0;
0 0 0;
0 0 0;
0 0 0;
1 1 1;
1 1 1
];
% This seems weird, but it basically tells the patch function which
% vertices to connect.
faces = repmat([1 2 3 4 1], 7, 1);
for i = 2:7
faces(i, :) = faces(i, :) + (i-1)*4;
end
patch_data = [];
patch_data.vertices = vertices;
patch_data.colors = colors;
patch_data.faces = faces;
end
🔗 参考文献
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