路径规划 --- A*，DWA，D* 理论与代码

最新推荐文章于 2025-10-13 10:22:34 发布
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#路径规划 #静态与动态路径规划

本文深入探讨了路径规划中的三种关键算法：A*、DWA和D*。A*算法以其高效的损失函数优化路径搜索，DWA则在ROS导航框架中用于动态路径调整。D*则在地图或机器人位置变化时，能够快速更新路径，避免重复计算。这些算法在机器人导航和自动化领域有着广泛应用。

路径规划 --- A*，DWA，D* 理论与代码

注

A* 通过损失函数
D的第一次计算和A一样，区别在于：地图障碍物或机器人位置改变后，能利用A计算后的信息，快速更新轨迹，而不需要在重新运行一次A，本质上还就是A的高效版。
DWA 动态规划
在ROS navigaiton框架中，使用的是 A + DWA
忙完最近几天补充

1. A*

2. DWA

3. D*

【局部规划模块路径采样算法】基于栅格地图的DWA控制器（附C++代码）
qq_35635374的博客
04-29 914
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对滑动窗口DWA_planner做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容（1）DWA_planning是move_base默认的局部规划器（2）该算法思想比较简单，且ROS已经封装成以一个功能包，【防盗标记–盒子君hzj】比较容易部署与移植（3）将路径规划器和机器人车底盘控制器集成在一起，其中车底盘模型默认是差速车底盘。
改进A*和DWA融合机器人路径规划matlab有源码和注释
Yolo_Mick的博客
11-12 1298
3 基于改进folyd双向平滑度优化，删除中间多余节点，减少转折，增加路径的平滑度。% 其中r为当前点到目标点的距离，R为起始点到目标点的距离。% 4 评价函数：f(n)=g(n)+(1-log(P))*h(n)% P表示起始点与目标点之间的障碍率。% 改进A*算法 1 8个搜索方向变成 5个 提高搜索方向。
自动驾驶路径规划——DWA（动态窗口法）
sinat_52032317的博客
12-06 9911
    动态窗口法（DWA）主要是在速度空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹以后，对这些轨迹进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。    动态窗口法将移动机器人的位置控制转换为速度控制。在利用速度模式对机器人运动轨迹进行预测时，首先需要对机器人的运动模型进行分析[1]。移动机器人采用的是两轮差速模型，v(t)和ω(t)v(t)和ω(t)v(t)和ω(t)分别代表机器人在世界坐标系下的平移速度与角速度，反映了机器人的运动轨迹。在机器人的编码器采样周期ΔtΔ
DWA局部路径规划算法
zzw3354353337的博客
08-19 4843
动态窗口法是一种算法，起源于对移动机器人在复杂环境中实时避障的需求。该算法由F. D. Proentzen和O. Khatib提出，后经过不断优化，已成为移动机器人领域中的标准算法之一。
运动控制教学——5分钟学会DWA算法！
最新发布
weixin_44438188的博客
10-13 1903
DWA算法解析与实战应用 DWA（动态窗口法）是一种用于机器人实时避障的局部路径规划算法，通过动态评估速度空间内的可行轨迹实现安全导航。其核心原理包括三个关键步骤：速度采样、轨迹模拟和评分选择。算法考虑机器人动力学约束（速度、加速度限制）和环境障碍物信息，构建动态窗口筛选可行速度组合，并通过评价函数（方向偏差、障碍距离、速度）选择最优解。DWA在移动机器人、无人机和自动驾驶领域有广泛应用，优势在于实时性强、动态避障效果好且计算高效，但存在局部最优和参数敏感的局限。通常与全局规划器配合使用，形成完整的导航系统
Dijkstra，A*，DWA，TEB
ailesanlesanleaile
08-22 3108
Dijkstra算法是典型的单元最短路径算法，用于计算或的单源最短路径问题Dijkstra算法的思想是，将带权有向图或无向图中的顶点分为两类，一类是已经确定最短路径的顶点集合S，开始时只有源点s，另一类是未确定最短路径的点集合U，然后从集合U中找出最短路径长度的顶点添加到S中，并更新其他顶点的最短路径。这样源点s到S中的所有顶点的最短路径距离都不大于源点s到U中顶点的最短路径距离，保证了S中顶点都是已经求出了最短的路径长度。
【MATLAB源码-第196期】基于matlab的A*融合DWA算法栅格路径规划仿真，画出路径图、姿态角度以及线角速度。
Matlab程序猿i的博客
04-23 2454
操作环境：1、算法描述A算法与DWA算法的融合是一个高效的路径规划策略，这种策略将A算法的全局路径规划能力与DWA算法的局部避障能力结合起来，以期达到更快、更安全的导航效果。以下是对这种融合策略的详细描述。
基于改进A^＊与DWA算法融合的温室机器人路径规划.pdf
08-12
#资源达人分享计划#
【局部路径规划】DWA算法
weixin_51568145的博客
12-16 3634
DWA算法全称为，其原理主要是在速度空间vw中采样多组速度，并模拟在这些速度下一定时间内的运动轨迹。在得到多组轨迹以后，通过一个评价函数对这些轨迹进行评价，选出最优轨迹对应的速度来驱动机器人运动。
【A*算法】基于改进A*算法与动态窗口DWA融合的随机动态避障matlab代码
2401_84610415的博客
12-26 1817
本文提出一种融合改进A* 算法和动态窗口（DWA）算法的随机动态避障方法，适用于复杂动态环境中的机器人路径规划问题。改进的A*算法用于生成全局路径，并结合动态窗口方法实现局部避障与动态避障的结合。实验结果表明，所提方法在提高路径优化和避障效率方面具有显著优势。
dwa 路径规划器规划的路径很短
06-21
3.**全局路径引导**：结合全局路径规划器（如A*），将全局路径的某个点作为局部目标点，引导DWA前进。4.**使用更高级的避障策略**：如加入回退行为，当陷入局部极小值时，执行特定的逃脱策略。5.**调整机器人配置...
基于SBC与RGB-D相机的室内SLAM全自动机器人驱动方案
本项目“2019-UGRP-DPoom：UGRP下的2019 DGIST DPoom...综上所述，DPoom项目是一个集成了SLAM、路径规划、控制理论与嵌入式系统工程的综合性机器人解决方案，展现了当代大学生在智能机器人领域的创新能力与实践水平。
dwa动态窗口算法代码
11-15
dwa动态窗口算法在MATLAB中的仿真代码，有需要的下载。。。。。
A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码
m0_73471156的博客
08-28 3145
A星融合DWA的路径规划算法，可实现静态避障碍及动态避障,代码注释详细,matlab源码。
hybrid a* 和dwa 结合(自动泊车，倒车入库)
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最近要实现汽车实现简单的倒车入库，所以通过修改move base的调度机制，实现此功能。 第一步 第二步 第三步 流程图：规划调度机制 修改的源码的流程图 相关视频 https://www.bilibili.com/video/av53164012/?p=1 ...
ROS 导航实现（A*，DWA）
m0_66703426的博客
03-22 3034
该文件是move_base 在全局路径规划与本地路径规划时调用的通用参数，包括:机器人的尺寸、距离障碍物的安全距离、传感器信息等。打开之后，我们加入全局和局部代价地图，加入A*算法和DWA算法，就可以全局和局部路径规划同时使用了，效果在B站，性能我还不确定是不是很好。ros集成了算法C++接口，我们可以自定义算法，并把算法以插件的形式的输入进去，在此就不多过于赘述，大家可以参考这篇A*的例子。ros实现导航可以在move base和amcl两个功能包基础上完成，首先我们使用amcl，
A星算法融合DWA算法实现规避未知障碍物的Matlab代码（全局规划算法融合动态窗口算法DWA）
默默科研仔的博客
06-07 1774
A星算法融合DWA算法实现规避未知障碍物的Matlab代码（全局规划算法融合动态窗口算法DWA）
改进A星算法+dwa
m0_75208809的博客
11-14 1106
改进A星算法+dwa。
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