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    DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner

    DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了《IEEE Robotics and Automation Magazines》上

    路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划。局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决。DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的限制,只有安全的轨迹会被考虑,且每次采样的时间较短,因此轨迹空间较小。采样的速度即形成了一个动态窗口

    对于轨迹的评价函数主要包括三个方面:与目标的接近程度、机器人前进的速度、与下一个障碍物的距离。简而言之就是在局部规划出一条路径,希望与目标越来越近,且速度较快,与障碍物尽可能远。评价函数权衡以上三个部分得到一条最优路径。

    该论文相对于之前的创新点在于:

    • 该方法是由一个移动机器人的运动动力学推导出来的
    • 考虑到机器人的惯性(代码中计算了刹车距离),这对于具有扭矩限制机器人在高速行驶时很重要。
    • 在动态杂乱环境中速度可以较快,对于速度较快的机器人以及低电动机转矩的机器人较为实用。

    相关工作

    该部分作者说明了全局路径规划的优点在于计算时可以离线进行,但是目前ROS中全局路径也在导航过程中不断变化。缺点在于不能适应环境变化以及计算复杂度太高,尤其是环境不断变化时。局部路径规划的缺点在于不能保证得到最优解,容易陷入局部最优(如U形障碍环境)。优点在于计算速度快,适合环境不断变化。

    对比了其他的局部路径规划算法的优缺点,势场法计算速度很快,但是在狭窄区域会产生震荡,如果目标点在两个很近的障碍物之间,则可能找不到路径。

    同步传动机器人运动学方程

    为了使运动学方程更加接近实际,将模型的速度设为随时间变化的分段函数,在该假设下,机器人轨迹可看做许多的圆弧积分组成,采用该方法使得障碍物碰撞检测很方便,因为圆弧与障碍物的交点很好求。

    $令x(t)$,$y(t)$,$\theta(t)$分别表示机器人在$t$时刻的x坐标、y坐标以及朝向角,$x(t_0)$和$x(t_n)$分别表示机器人在$t_0$和$t_1$时刻的x坐标,令$v(t)$表示机器人的平移速度。

    $$x(t_n)=x(t_0)+\int_{t_0}^{t_n}v(t)*cos\theta (t)dt \tag{1}$$

    $$y_(t_n)=y(t_0)+\int_{t_0}^{t_n}v(t)*sin\theta (t)dt \tag{2}$$

    等式(1)和等式(2)取决于机器人的速度,但机器人速度不能直接设定。机器人速度$v(t)$取决于初始时刻$t_0$的速度以及时间$t_0$、机器人在时间间隔$\hat{t}\in [t_0,t]$的平移加速度$\dot{v}(\hat{t})$。同样的,$\theta(t)$也是初始转向角$\theta(t_0)$函数(设$t_0$时刻的初始旋转速度为$w(t_0)$,$\hat{t}\in [t_0,t]$的旋转加速度为$\dot{w}(\hat{t})$,则式(1)可写为:

    $$x(t_n)=x(t_0)+\int_{t_0}^{t_n}\left(v(t_0)+\int_{t_0}^{t}\dot{v}(\hat{t})d\hat{t}\right)*cos\left (\theta (t_0)+\int_{t_0}^{t}\left((w(t_0)+\int_{t_0}^{\bar{t}}\dot{w}(\widetilde{t})d\widetilde{t}\right)d\widetilde{t}\right )dt\tag{3}$$

    此时机器人的轨迹由初始时刻的状态以及加速度决定,可以认为这些状态是可控的,同时由于机器人内部结构原因,其加速度也不是一直变化(类似于连续函数),因此可以将$t_0$到$t_n$看作是很多个时间片,积分可以转换为求和,假设有n个时间片,在每个时间片$[t_i,t_{i+1}]$,机器人的加速度$\dot{v_i}$和$\dot{w}$保持不变,设$\Delta_t^i=t-t_i$则式(3)可以转化为:

    $$x(t_n)=x(t_0)+\sum_{i=0}^{n-1}\int_{t_i}^{t_{i+1}}\left (v(t_i)+\dot{v_i}*\Delta_t^i\right )*cos\left (\theta(t_i)+w(t_i)*\Delta_t^i+\frac{1}{2}\dot{w_i}*(\Delta_t^i)^2\right )dt\tag{4}$$

    等式(4)虽然与机器人的动力控制相关,但是不能决定机器人具体的驾驶方向,对于障碍物与机器人轨迹的交点也很难求出,继续进行简化,既然时间间隔都很小,因此可以假设在每一个时间片内速度保持不变,则$v(t_i)+\dot{v_i}*\Delta_t^i$可近似为$v_i\in[v(t_i),v(t_{i+1})]$,同理,$\theta(t_i)+w(t_i)*\Delta_t^i+\frac{1}{2}\dot{w_i}*(\Delta_t^i)^2$近似为$\theta (t_i)+w_i*\Delta_t^i$,其中$w(i)\in [w(t_i),w(t_{i+1}]$,则式(4)可写为:

    $$x(t_n)=x(t_0)+\sum_{i=0}^{n-1}\int_{t_i}^{t_{i+1}}v_i*cos\left (\theta(t_i)+w_i*(\hat{t}-t_i) \right )d\hat{t}\tag{5}$$

    解这个积分方程,简化为:

    $$x(t_n)=x(t_0)+\sum_{i=0}^{n-1}F_x^i(t_{i+1})\tag{6}$$

    其中:

    $$F_x^i(t_{i})=
    \left\{
    \begin{array}{lr}
    \frac{v_i}{w_i}\left (sin\theta(t_i)-sin\left (\theta(t_i)+w_i*(t-t_i) \right) \right),w_i\ne 0 \\
    v_i cos\left(\theta(t_i)\right)*t,w_i=0 
    \end{array}
    \right.
    \tag{7}$$

    同理,对应的y坐标公式为:

    $$y(t_n)=y(t_0)+\sum_{i=0}^{n-1}F_y^i(t_{i+1})\tag{8}$$

    $$F_y^i(t_{i})=
    \left\{
    \begin{array}{lr}
    -\frac{v_i}{w_i}\left (cos\theta(t_i)-cos\left (\theta(t_i)+w_i*(t-t_i) \right) \right),w_i\ne 0 \\
    v_i sin\left(\theta(t_i)\right)*t,w_i=0 
    \end{array}
    \right.
    \tag{9}$$

    (推导了一遍总感觉式(7)和式(9)的第一项前面少了一个负号)

    当$w_i=0$时,机器人行走轨迹为一条直线,当$w_i\ne =0$时,机器人轨迹为圆弧,设

    $$M_x^i = -\frac{v_i}{w_i}*sin\theta(t_i)\tag{10}$$

    $$M_y^i = \frac{v_i}{w_i}*cos\theta(t-i)\tag{11}$$

    则:

    $$(F_x^i-M_x^i)^2+(F_x^i-M_x^i)^2=(\frac{v_i}{w_i})^2\tag{12}$$

    式(12)说明第i段圆弧轨迹的圆心为$(M_x^i,M_y^i)$,半径为$\frac{v_i}{w_i}$。

    根据上述公式可以求出机器人的轨迹,即通过一系列分段的圆弧和直线来拟合轨迹。

    误差上界:

    将机器人轨迹进行分段会在控制点之间产生线性误差,即$t_{i+1}-t_i$之间的误差,设x坐标和y坐标的误差分别为$E_x^i$和$E_y^i$,$\Delta t_i=t_{i+1}-t_i$,由于$v_i\in [v(t_i),v(t_{i+1})]$,易知最大误差$E_x^i,E_y^i\leq|v(t_{i+1})-v(t_i)|*\Delta t_i$,在$\Delta t_i$内是线性的。注意该上界误差仅仅可用于机器人内部预测,而实际机器人位置一般通过里程计测量。

    动态窗口法

    动态窗口法在速度空间中进行速度采样,并对随机采样的速度进行限制,减小采样数目,在使用代价函数进行评价。

    主要算法步骤如下

    1. 速度搜索空间,根据以下三点进行速度空间降采样
      • 圆弧轨迹:动态窗口法仅仅考虑圆弧轨迹,该轨迹由采样速度$(v,w)$决定,这些速度构成一个速度搜索空间。
      • 允许速度:如果机器人能够在碰到最近的障碍物之前停止,则该采样速度将被评估。
      • 动态窗口:由于机器人加速度的限制,因此只有在加速时间内能达到的速度才会被保留。
    2. 求最优值

       代价函数:

    $$G(v,w)=\sigma\left(\alpha *heading(v,w)+\beta *dist(v,w)+\gamma *vel(v,w)\right)\tag{13}$$

       最大值即使最优值最大:

       (a)Target heading:heading用于评价机器人与目标位置的夹角,当机器人朝着目标前进时,该值取最大。

       (b)Clearance:dist 用于表示与机器人轨迹相交的最近的障碍物距离。

       (c) Velocity:vel 表示机器人的前向移动速度,支持快速移动。

        其中\sigma 使得三个部分的权重更加平滑,使得轨迹与障碍物之间保持一定的间隙。

    安全的速度是指机器人能够在撞掉障碍物之前停下,$dist(v,w)$为机器人轨迹上与障碍物的最近距离,设刹车时的加速度为$\dot v_b$和$\dot w_b$,则$V_a$为机器人不与障碍物碰撞的速度集合:

    $$V_a=\left\{v,w | v\leq\sqrt{2*dist(v,w)*\dot v_b } \cap w\leq \sqrt{2*dist(v,w)*\dot w_b} \right\}\tag{14}$$

    考虑到机器人的动力加速度,搜索空间降采样到动态窗口,只保留以当前加速度可到达的速度,设$t$为时间间隔,$(v_a,w_a)$为实际速度,则动态窗口的速度集合为$V_d$:

    $$V_d=\left\{v,w | v\in [v_a-\dot v*t,v_a+\dot v*t] \cap w\in [w_a-\dot w*t,w_a+\dot w*t ] \right\}\tag{15}$$

    该集合以外的速度都不能在该时间间隔内达到。

    综上,最终的搜索空间:

    $$V_r=V_s\cap V_a\cap V_d\tag{16}$$

    最终的代价函数(13)是基于速度$V_r$计算的。其中:

    Target Heading:表示机器人与目标点的对齐程度,用$180-\theta$表示,$\theta$为机器人与目标夹角,夹角越大,代价值越小。

    Clearance:表示与机器人轨迹相交的最近障碍物的距离,如果障碍物与机器人轨迹不相交,则设为一个较大的值。

    Velocity:机器人某条轨迹的速度$v$。

    平滑处理:

    评价函数的三个部分都被正则化到$[0,1]$上,实验中设置了$\alpha = 2$,$\beta=0.2$,$\gamma=0.2$,平滑处理可以使机器人与障碍物之间有一定的间隙(裕度)。

    实现细节:

    • 当机器人陷入局部最优时(即不存在路径可以通过),使其原地旋转,直到找到可行路径。
    • 安全裕度:在路径规划时,设定一安全裕度,即在路径和障碍物之间保留一定间隙,且该间隙随着速度增大线性增长。

    参数设定:

    • $\alpha$占比重太大,机器人运动自由度大,窄的区域不容易通过,$\alpha$占比重太小,机器人轨迹则不够平滑。因此$\alpha$越大,越适合在窄区域,$\alpha$越小,越适合在宽区域。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/dlutjwh/p/11158233.html

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  • 路径规划DWA算法精简版,python matplotlib库绘制实时运动信息,注释齐全,简单易懂
  • DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟出这些速度在一定时间内的运动轨迹,并通过评价函数对这些轨迹进行评价,选取最优轨迹对应的速度驱动机器人运动。...

    一、算法介绍

    DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟出这些速度在一定时间内的运动轨迹,并通过评价函数对这些轨迹进行评价,选取最优轨迹对应的速度驱动机器人运动。

    动态窗口法 DWA 的实现包含两个步骤:
    (1)对机器人速度进行约束限制,形成动态窗口进行速度采样;
    (2)根据速度采样点求出待评价轨迹,最大化评价函数选取最优速度命令。
    动态窗口是由一系列的约束构成,其中约束主要包括差动机器人的非完整约束、环境障碍物约束与受结构与电机影响的动力学约束。

    由于使用C++在Qt上对DWA的可视化效果较差,故使用python。
    C++工程源码文件
    程序参考PythonRobotics-master

    原始DWA

    二、机器人运动学模型

    下图为两轮差动机器人运动模型示意图,v和w分别代表机器人在世界坐标系下的平移速度与转动速度。
    差动机器人运动模型在一次采样时间内,机器人的移动距离较小,所以可以把两次采样间运动的轨迹看作是一条直线,所以得到以下公式。
    在这里插入图片描述

    三、DWA算法采样空间

    下图为传统DWA算法的速度矢量空间示意图,图中横坐标为机器人角速度,纵坐标为机器人线速度,整个区域为Vs ,所有白色区域Va 为避免碰撞的可行区域,灰色区域的速度表示执行该速度可能造成机器人碰撞障碍物,Vd 为考虑电机扭矩在控制周期内限制的机器人可达速度范围,Vr 为上述三个集合的交集,即最终确定的动态窗口。 滑动窗口主要由以下三个方面限制,移动机器人受自身最大速度最小速度的限制 、移动机器人受电机性能的影响(加速度)、移动机器人受障碍的影响。
    在这里插入图片描述

    (1)移动机器人受自身最大速度最小速度的限制

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    (2)移动机器人受电机性能的影响

    在这里插入图片描述

    (3)移动机器人受障碍的影响

    在这里插入图片描述综上所述,DWA的动态窗口为以上三个速度集合的交集,即:

    在这里插入图片描述
    在速度空间Vr中,等间距采集离散点(v,w),并使用采样点,根据机器人运动模型对机器人在之后T时间内进行仿真。(T与上文中△t不同,在仿真时间T内,默认机器人的速度v和角速度w不变,均为采样点的速度)仿真图如下图所示:
    在这里插入图片描述

    四、DWA算法评价函数

    根据采样的速度得到相应轨迹后,需要对轨迹进行评价,进而选择当前状态下的最佳轨迹。评价函数的定义如下:
    在这里插入图片描述

    heading(v,w)

    heading(v,w) 主要促进机器人在移动过程中使其航向角不断的朝向目标点。
    在这里插入图片描述方位角示意图如下所示:
    在这里插入图片描述

    distance(v,w)

    distance(v,w) 主要的意义为机器人处于预测轨迹末端点位置时与地图上最近障碍物的距离,对于靠近障碍物的采样点进行惩罚,确保机器人的避障能力,降低机器人与障碍物发生碰撞的概率。
    在这里插入图片描述设定L的目的是,一旦轨迹上没有障碍物,将函数输出为一较大的固定值,避免在评价函数中占比重过大。

    velocity(v,w)

    为了促进机器人快速到达目标而采用的评价函数,具体定义如下:
    在这里插入图片描述

    五、DWA算法优化

    DWA算法未考虑到待评价轨迹的方向性,运动的平滑性及到达目标点的快速性等缺点。因此可增加评价函数来优化DWA算法,如提增加方向评价子函数、平滑速度评价子函数以及加速度评价子数,以提高机器人运动方向的稳定性,运动的平滑性,并且减少了机器人到达终点的时间。
    具体参考以下论文
    面向家庭环境的移动机器人局部路径规划算法研究
    例如增加离终点额距离评价函数后,可视化如下:

    优化评价函数DWA

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  • 自动驾驶路径规划DWA算法原理解析

    千次阅读 多人点赞 2019-09-25 22:50:36
    这篇文章详细介绍一下最新的ROS给出的DWA算法的结构,以及各个重要的cost function的含义,帮助你们理解DWA算法的构成。

    这篇文章详细介绍一下最新的ROS给出的DWA算法的结构,以及各个重要的cost function的含义,帮助你们理解DWA算法的构成。

    动态窗口法的核心在于采样和动态规划。采样会对速度和运动参数进行采样,我们称之为采样速度,这个是时间维度的采样。另外还会对位置采样,称之为轨迹采样,这就是空间维度的采样。

    对于动态规划来说,我们回去考虑局部目标,代价地图,全局路径等,根据这些核心点考虑如何表达代价函数,代价函数的选择可以是多样的,用户有很大的操作空间,这里介绍七个主要的代价函数
    在这里插入图片描述
    首先,我们解释一下采样速度:
    在这里插入图片描述
    对于小车来说,采样速度包含了线速度和角速度,对应车来说,就是纵向速度和横向速度。但是在采样过程中,我们会设定很多限制,比如说,速度的范围必须是a到b的,以及允许的最大加速度是a,那么在delta_t时间内,速度的变化就会有上下限,同样的原理适用于角度的采样:
    在这里插入图片描述
    就如图中所示的,我们组合不同的线速度和角速度,就可以得到不同的采样结果:
    在这里插入图片描述
    这样就可以生成不同的采样轨迹:
    在这里插入图片描述
    现在,我们开始介绍摘要中介绍的七个cost function 代价函数:

    1. oscillation cost function:
      在这里插入图片描述
      这个函数的主要目的就是保证车辆在纵向速度上面不会往前和往后来回震荡。实现的方式就是加入一个reset distance 参数,比如我把它设置为5m, 意思就是,我在规划过程中,车辆一直前进,但是前面碰到障碍物了,我的规划可能要停车,甚至倒车,这时候,车子稍微倒车一点,规划发现现在没这么危险了,可能又要前进了,这就可能引起前进后退来回切换,我们就引入了这个reset distance, 保证车子倒车至少要5m, 才能切换为前进。

    2. twirling cost function
      在这里插入图片描述
      这个function 很简单,意思就是字面意思,我们惩罚大的转角度,因为这个直接影响到了舒适性。

    3. obstacle function
      在这里插入图片描述
      这个函数用来避障。 值得注意的是,我们把本车的碰撞体积分为了两部分,一个是车身周围的,另一个是车辆中心的,或者是车辆内部的。这样做的原因是有可能车子速度很快,一下就会掠过障碍物,所以为了保险,我们在车辆内部还加了碰撞体积,如果碰到障碍物,依旧会做出很大的惩罚。
      在这里插入图片描述
      对于最后cost 的计算,就像图例所示,是各个位置的累加。主要的原则就是,一旦碰到障碍物,这里的cost 就必须非常大,可以一票否决这条路径。
      在这里插入图片描述

    4. goal cost function
      在这里插入图片描述
      意思是偏离当前选定的轨迹线段的终点的距离。虽然全局规划的轨迹会很早给出,但是在行进途中,我们还是会把轨迹拆分成很多段,每次你只会考虑其中的一段,然后根据规划出来的路径,计算实时的离期望终点的偏差,生产对应的cost, 看到上面的图示,中间蓝色的框框,就是当前我们考虑的局部路径区域,我要去算的就是我的三个采样点离右上角的灰色点(局部的goal)的距离。

    在这里面,于是我把包括我现在点在内的,往前的两个点,总共三个点计算离期望轨迹终点的距离,可以是最大值,或者累计,还可以是乘积。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    5. goal front cost function
    在这里插入图片描述
    这个function和上面的function一个意思,但是考虑的参数是朝向问题:所以要做切线,计算采样点,与规划路径线段终点的切线的角度差作为cost,

    比如这里,我们选定轨迹末端的切线为期望轨迹朝向。采样的三个点,也分别做切线,计算与期望轨迹切线朝向的差值,就获得了cost.

    1. path cost function

    在这里插入图片描述
    这个function 和 goal cost function 的区别是不是考虑到轨迹局部终点的距离,而是考虑到轨迹的距离。这就是用于惩罚横向偏差的function,我们总是希望,每个时刻,都跟随期望轨迹,做到没有横向误差。

    在这里插入图片描述
    最后的function 和上面一个很像,就是不仅希望横向没误差,还希望每个点的朝向也是个规划路径上的点一模一样。

    总共七个cost function, 总结一下分别的作用就是:
    1, 保证不会前后移动频繁切换
    2, 保证没有大角度转动
    3,保证没有碰撞
    4,保证与局部路径终点距离短
    5,保证与局部路径终点朝向一致
    6,保证与局部路径横向偏差小
    7,保证与局部路径朝向一致

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  • https://congleetea.github.io/blog/2019/09/05/motion-plan-dwa/ 概述 动态窗口法(Dynamic Windows Approach) 有以下特点: 考虑机器人动力学特性; 考虑机器人惯性; 可以实现高速行驶。 根据运动方程的推导...

    原文地址:

    https://congleetea.github.io/blog/2019/09/05/motion-plan-dwa/

    概述

    动态窗口法(Dynamic Windows Approach) 有以下特点:

    • 考虑机器人动力学特性;
    • 考虑机器人惯性;
    • 可以实现高速行驶。

    根据运动方程的推导,可以把机器人的轨迹看成是两种形式:直线行走和弧线行走。前者 没有角速度,后者有角速度。在此基础上考虑:

    • 机器人产生的可行的弧形轨迹;
    • 可允许的速度;
    • 动态窗口。

    最终形成了一些列可选择的速度(速度窗口),然后遍历这些速度,根据一个评价函数, 计算这些速度对应的评价函数值,选择评价函数值最大的速度作为机器人的速度。

    评价函数包括三部分(每个部分都占一定的权重):

    • 车头方向朝向目标点,与目标点的夹角越小,函数值越大。保证机器人总是往目标点行 走,不至于中途徘徊。
    • 速度产生的弧线与最近障碍物距离越远,函数值越大。保证安全。
    • 速度大小。速度越大,值越大。保证以最快的速度行走。

    当然使用这还可以根据自己的需要增加各种约束条件。比如可以增加贴合全局路径的程度 等等。

    简要推导

    运动方程

    • 一般运动方程

      Figure 1: 一般运动方程

    由于速度不能直接设置,使用加速度进一步得到:

    Figure 2: 带加速度的运动方程

    这里只依赖初始速度和位姿的加速度。我们假定一个时间片段内加速度是相同的,那 么可以得到离散形式:

    Figure 3: 离散运动方程

    • 估计的运动方程 我们进一步估计,当我们取的时间片段足够小的时候,可以认为速度是常数,这样可 以得到:

      Figure 4: 均匀速度

      进一步可以得到:

      Figure 5: 线速度和角速度

      Figure 6: 线速度和角速度

      Figure 7: 圆形方程

      可以看出,这是以线速度和角速度比值(也就是机器人行走的半径)为半径的,圆心为 (Mx,My)的一个圆。

    动态窗口

    确定速度窗口,根据三个步骤:

    • 在当前位置,考虑各种速度(线速度和角速度),这些速度将构成一些列环形的轨迹。
    • 可允许的速度:要保证该该速度形式能在最近的障碍物前停下来。

      dwa-admissible-velocities.png

      Figure 8: 可允许的速度

    • 动态窗口:以当前速度为中心,一个确定的加速度(该加速度有限制)和时间窗口, 可以确定这是时间片段内能达到的速度边界。

      dwa-dynamic-window.png

      Figure 9: 动态窗口

    上面三种考虑得到的速度的集合就是最终的速度窗口。

    Figure 10: 最终的速度窗口

    速度的选择

    上面根据各种条件确定了一个以当前速度为中心的速度窗口,如何选择这些速度呢?根 据一些约束条件,构建一个评价函数,对速度窗口里面的速度一次计算评价函数值,选 择评价函数值最大的速度。

    评价函数怎么选择呢?

    Figure 11: 评价函数,(v,w)都是Vr里面的速度。

    • 目标朝向:180-theta,theta是机器人方向与目标点的夹角。说明,偏角越小,该值 就越大。这一项保证了机器人能尽可能地往目标点前进,不至于在某个地方徘徊。
    • 与最近障碍物的距离:每个速度都对应一条直线(角速度=0)或一个弧线,线条延长之 后可能会与障碍物相交,说明照此速度一直走就会撞到障碍物,这个距离越远说明越 安全。因此,距离越大,这个值越大。
    • 速度大小:尽量选择速度比较大的,这样可能保证以最快的速度到达目标点。

    每一项都有一个权重,代表他们的影响程度。 除此之外,我们还可以加上其他的一些因素,比如所得路径是否贴合全局路径等等。

    一些影响因素

    • 当前速度的影响:当前的速度决定了能走的空间。比如在靠近障碍物的地方要转弯, 如果速度太快,可调的速度可能不能实现转弯。
    • 加速度的影响:加速度是认为选择的,加速度越大,速度窗口就会越大,反之依然。

    references

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  • 路径规划与避障算法(一)---DWA算法概述

    万次阅读 多人点赞 2018-09-18 22:01:12
    DWA(动态窗口算法) 算法概述 算法原理可见: https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/44983551 此方法部分代码来自于ROS_Navigation包的源码,部分来自于项目中的改编: 通过线速度与角速度的交叉组合...
  • DWA局部路径规划

    千次阅读 2017-06-01 11:06:16
    DWA算法的介绍ros中使用的DWA算法主要是通过获取机器人现在的速度,和设置的最大加速度,获取机器人现在可以达到的速度集合. 计算这个速度集合中所有的速度的代价,选择代价最小的速度发送给机器人.
  • DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹,再通过一个评价函数对这些轨迹打分,最优的速度被选择出来发送给下位机。 1 原理分析...
  • dwa算法简介 动态窗口法(dynamic window approach, dwa),用于实现机器人的局部路径规划 实现原理: 在速度空间(v,w)中不断采样,模拟机器人在采样得到的速度下的运行轨迹,并针对这些轨迹进行评价,从而选取最优的...
  • DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹,再通过一个评价函数对这些轨迹打分,最优的速度被选择出来发送给下位机。 1 原理分析...
  • 版权声明:本文为博主...DWA算法流程图如下: 1.读入地图 base_planner_.setPlan(orig_global_traj); std::vector<geometry_msgs::PoseStamped> global_plan_;//头文件里定义 global_...
  • DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹,再通过一个评价函数对这些轨迹打分,最优的速度被选择出来发送给下位机。 1 原理分析...
  • 本篇博客主要介绍DWA算法所采用的评价函数中障碍物相关的评价函数 轨迹主要依据以下三条准则进行评分,综合评分后选取分数最小的路径作为下一时刻选择路径: Obstacle_costs 轨迹上是否存在障碍物以及距离障碍物...
  • 前言 此部分内容是ROS中Move_Base功能包用到的DWA路径规划算法的介绍和实现,下面我将以自己所理解的DWA算法原理内容展示出来,我看过网上和书籍很多资料,它们的描述基本大同小异
  • DWA算法全称为dynamic window approach,其原理主要是在速度空间(v,w)中采样多组速度,并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹,再通过一个评价函数对这些轨迹打分,最优的速度被选择出来发送给下位机。 1 原理分析...
  • 路径规划与避障算法(七)—DWA算法流程之三—碰撞检测评价函数 中已经介绍了与障碍物碰撞检测相关(Collision Detection)的评价函数,本篇博客将重点介绍与参考路径相关的评价函数。 由于无人车感知层输出的costmap是...

空空如也

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