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星融合的路径规划算法可实现静态避障碍及动态避障 大约有13个文件 
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资源介绍:
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探索 A 星与 DWA 融合的路径规划算法：动态与静态障碍物的巧妙应对
在机器人技术日益发展的今天，路径规划算法成为了一个热门的研究领域。本文将带您一探
A 星融合 DWA 的路径规划算法，这一能够巧妙地实现静态避障和动态避障的技术。我们将
通过 Matlab 源码的详细注释，让您深入了解其背后的工作原理。
一、引言
在机器人导航过程中，避免障碍物是至关重要的。A 星算法和 DWA（动态窗口法）是两种
常用的路径规划算法。A 星算法能够找到从起点到终点的最优路径，而 DWA 则更注重实时
性和动态环境的响应。将两者融合，我们可以得到一个既考虑全局最优又具备动态响应能力
的路径规划算法。
二、A 星算法与 DWA 的融合
A 星算法通过评估每个节点的代价，选择最优的路径。而 DWA 则根据机器人的当前状态和
周围环境，实时调整速度和方向。将两者融合，我们可以在保持路径最优的同时，增强机器
人对动态环境的适应能力。
三、Matlab 源码解析
下面是一段 A 星融合 DWA 的 Matlab 源码，我们将逐行进行解析。
```matlab
% 初始化参数
start_pos = [x_start, y_start]; % 起点坐标
end_pos = [x_end, y_end]; % 终点坐标
obstacles = ...; % 障碍物坐标列表
% A 星算法部分
function astar(start, end, obstacles)
open_list = ...; % 开放列表，存储待探索的节点
closed_list = []; % 关闭列表，存储已探索的节点
current_node = start;
...
% A 星算法的主体部分，包括节点的扩展、评估、选择等操作
...
end
% DWA 算法部分（与 A 星算法交互）
function dwa(current_node, end_pos)
current_state = get_state(current_node); % 获取当前机器人的状态
available_actions = ...; % 根据当前状态计算可用的动作集合
for each action in available_actions
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