2024年最全动态窗的口法（DWA）与Matlab中gif动态图的制作_dwa算法的matlab，物联网嵌入式开发开发快速学习_动态窗口法

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quiver(x(1),x(2),ArrowLength*cos(x(3)),ArrowLength*sin(x(3)),'ok');hold on;  
plot(result.x(:,1),result.x(:,2),'-b');hold on;  
plot(goal(1),goal(2),'or');hold on;  
for j=1:22
plot(obstacle(j,1),obstacle(j,2),'*k');hold on;  
end
if i>20
 plot(obstacle(23,1),obstacle(23,2),'sk');hold on; 
end
if i > 200
   plot(obstacle(24,1),obstacle(24,2),'sk');hold on; 
end
if i>350
     plot(obstacle(25,1),obstacle(25,2),'sk');hold on; 
end
% 探索轨迹  
if ~isempty(traj)  
    for it=1:length(traj(:,1))/5  
        ind=1+(it-1)*5;  
        plot(traj(ind,:),traj(ind+1,:),'-g');hold on;  
    end  
end  
axis(area);  
grid on;  
drawnow;  
%movcount=movcount+1;  
%mov(movcount) = getframe(gcf);%   

frame = getframe(Fig); 
im = frame2im(frame); 
[imind,cm] = rgb2ind(im,256);
if i == 1
    imwrite(imind,cm,filename,'gif','WriteMode','overwrite', 'Loopcount',inf);
    %Loopcount只是在i==1的时候才有用
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else
imwrite(imind,cm,filename,‘gif’,‘WriteMode’,‘append’,‘DelayTime’,0.05);
%DelayTime:帧与帧之间的时间间隔
end
end
toc
%movie2avi(mov,‘movie.avi’);

function [u,trajDB]=DynamicWindowApproach(x,model,goal,evalParam,ob,R)

% Dynamic Window [vmin,vmax,wmin,wmax]
Vr=CalcDynamicWindow(x,model);

% 评价函数的计算
[evalDB,trajDB]=Evaluation(x,Vr,goal,ob,R,model,evalParam);

if isempty(evalDB)
disp(‘no path to goal!!’);
u=[0;0];return;
end

% 各评价函数正则化
evalDB=NormalizeEval(evalDB);

% 最终评价函数的计算
feval=[];
for id=1:length(evalDB(:,1))
feval=[feval;evalParam(1:3)*evalDB(id,3:5)'];
end
evalDB=[evalDB feval];

[maxv,ind]=max(feval);% 最优评价函数
u=evalDB(ind,1:2)';%

function [evalDB,trajDB]=Evaluation(x,Vr,goal,ob,R,model,evalParam)
%
evalDB=[];
trajDB=[];
for vt=Vr(1):model(5):Vr(2)
for ot=Vr(3):model(6):Vr(4)
% 轨迹推测; 得到 xt: 机器人向前运动后的预测位姿; traj: 当前时刻 到 预测时刻之间的轨迹
[xt,traj]=GenerateTrajectory(x,vt,ot,evalParam(4),model); %evalParam(4),前向模拟时间;
% 各评价函数的计算
heading=CalcHeadingEval(xt,goal);
dist=CalcDistEval(xt,ob,R);
vel=abs(vt);
% 制动距离的计算
stopDist=CalcBreakingDist(vel,model);
if dist>stopDist %
evalDB=[evalDB;[vt ot heading dist vel]];
trajDB=[trajDB;traj];
end
end
end

function EvalDB=NormalizeEval(EvalDB)
% 评价函数正则化
if sum(EvalDB(:,3))~=0
EvalDB(:,3)=EvalDB(:,3)/sum(EvalDB(:,3));
end
if sum(EvalDB(:,4))~=0
EvalDB(:,4)=EvalDB(:,4)/sum(EvalDB(:,4));
end
if sum(EvalDB(:,5))~=0
EvalDB(:,5)=EvalDB(:,5)/sum(EvalDB(:,5));
end

function [x,traj]=GenerateTrajectory(x,vt,ot,evaldt,model)
% 轨迹生成函数
% evaldt：前向模拟时间; vt、ot当前速度和角速度;
global dt;
time=0;
u=[vt;ot];% 输入值
traj=x;% 机器人轨迹
while time<=evaldt
time=time+dt;% 时间更新
x=f(x,u);% 运动更新
traj=[traj x];
end

function stopDist=CalcBreakingDist(vel,model)
% 根据运动学模型计算制动距离,这个制动距离并没有考虑旋转速度，不精确吧！！！
global dt;
stopDist=0;
while vel>0
stopDist=stopDist+vel*dt;% 制动距离的计算
vel=vel-model(3)*dt;%
end

function dist=CalcDistEval(x,ob,R)
% 障碍物距离评价函数

dist=100;
for io=1:length(ob(:,1))
disttmp=norm(ob(io,:)-x(1:2)')-R;
if dist>disttmp% 离障碍物最小的距离
dist=disttmp;
end
end

% 障碍物距离评价限定一个最大值，如果不设定，一旦一条轨迹没有障碍物，将太占比重
if dist>=2R
dist=2R;
end

function heading=CalcHeadingEval(x,goal)
% heading的评价函数计算

theta=toDegree(x(3));% 机器人朝向
goalTheta=toDegree(atan2(goal(2)-x(2),goal(1)-x(1)));% 目标点的方位

if goalTheta>theta
targetTheta=goalTheta-theta;% [deg]
else
targetTheta=theta-goalTheta;% [deg]
end

heading=180-targetTheta;

function Vr=CalcDynamicWindow(x,model)
%
global dt;
% 车子速度的最大最小范围
Vs=[0 model(1) -model(2) model(2)];

% 根据当前速度以及加速度限制计算的动态窗口
Vd=[x(4)-model(3)*dt x(4)+model(3)*dt x(5)-model(4)*dt x(5)+model(4)*dt];

% 最终的Dynamic Window
Vtmp=[Vs;Vd];
Vr=[max(Vtmp(:,1)) min(Vtmp(:,2)) max(Vtmp(:,3)) min(Vtmp(:,4))];

function x = f(x, u)
% Motion Model

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