优化动态窗口DWA算法，模糊控制智能调整评价因子权重，matlab实现

优化动态窗口DWA算法，模糊控制智能调整评价因子权重，matlab实现。基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法，本文完全自主编写了相关代码。代码首先定义了地图map0，表示机器人的运动环境，其中0表示通行区域，1表示障碍物。为确保地图一致性，代码进行了旋转处理，并获取了地图的高度和宽度。继而，绘图参数被设置，并将地图中的障碍物在图中展现，其坐标保存在obstacle数组中。起始点和目标点在地图中被定义，并相应地在图上标记。机器人的初始航向角被计算，确保机器人朝向目标点，避免陷入局部最优。机器人的状态包括位置、航向、线速度和角速度，其中dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。运动学的限制也在代码中定义，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率。