算法学习之DWA局部路径规划算法
2021-01-27 10:16
标签：介绍 位置 inf 目标 间隔 code 效果 简单 设置 DWA算法是近日工作中常用到的算法，在此分享一下。 DWA算法又名动态窗口法，其原理较为简单，属于局部路径规划算法，常用于局部避障. 简单介绍一下算法流程: 根据车体模型不同,DWA对于预测点的方式有所不同,对于前轮前驱模型,DWA预测方式为对前轮角度和速度的预测. 对于两轮差速模型,DWA预测方式为左右轮速. 假设车体模型为前轮前驱模型: 1 . 已知前轮偏角范围-pi/2 ~ pi/2, 间隔0.1取角度值. 假设有A个取值 2. 已知前轮速度区间 0~ v1, 间隔 0.1m/s 取值.假设有B个取值. 3. 已知预测时长 假设为t s . 4 . 构造DWA预测轨迹: 以上三个条件构造三层循环(条件2也可设置为恒定速度,减少计算量和轨迹数目),预测定位点在 未来 t s 时间 在角度速度组合下的 运动轨迹,每条轨迹单独存储,存储轨迹上每个点的位姿. 可计算出A*B 条运动预测轨迹. 5. 碰撞检测: 依此对每条轨迹做碰撞检测,若轨迹上有一个点会发生碰撞,当前轨迹废弃,依此类推,保存无碰撞轨迹. 6 . 构造评价函数: 对于步骤5 剩余的无碰撞轨迹, 根据目标点位置和航向,构造评价函数,常用评价指标有: 航向差异大小,速度大小等,可自行发挥.总之选择出最合适的一组速度和角度即可. 对于两轮差速模型: 就不存在偏转角度,只需要对左右轮角度进行预测即可,替换上述步骤的1和2. 假设左右轮的速度均为v1 - v2区间. 步骤1 . 2 只需要将速度间隔取值即可.后续步骤一致. 碰撞检测部分是比较关键的一部分:后续有空单独讲解 . 碰撞模型的不同会对路径选择具有较大的影响. 下面是DWA实现,工作原因,代码就不贴了. 实现也比较简单,贴个简图.效果还是不错的. 算法学习之DWA局部路径规划算法 标签：介绍 位置 inf 目标 间隔 code 效果 简单 设置 原文地址：https://www.cnblogs.com/wbscpp/p/12845671.html
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