移动机器人动态避障仿真：DWA方法在静态与动态障碍物中的路径规划
# 移动机器人动态避障仿真：DWA 方法实战
在机器人的世界里，避障可是一项超重要的技能。想象一下，一个移动机器人在充满各种障碍物的
环境中穿梭，如果不能灵活避开，那可就乱套啦。今天咱就来聊聊用 DWA（Dynamic Window Approach）方法
实现移动机器人动态避障仿真，这里面不仅有静态障碍物，还有动态障碍物，让机器人能更好地规划路径
躲开它们。
## 啥是 DWA 方法
DWA 方法本质上是一种基于速度采样的局部路径规划算法。它会在机器人的速度空间里进行采样，
生成一系列可能的轨迹，然后根据一些评价函数来评估这些轨迹，挑出最棒的那个作为机器人接下来要走
的路径。
简单来说，就好比你要在一堆路里面选一条最好走的，DWA 就是帮机器人做这个选择的“小能手”。
## 代码实现与分析
### 1. 环境搭建
首先，我们得有一个模拟的环境，里面有静态和动态障碍物。以下是一个简单的 Python 代码示例
来创建这样的环境：
```python
import numpy as np
# 定义环境尺寸
env_size = [10, 10]
# 静态障碍物
static_obstacles = np.array([[2, 2], [5, 5], [8, 3]])
# 动态障碍物初始位置
dynamic_obstacles = np.array([[1, 8]])
# 动态障碍物速度
dynamic_vel = np.array([[0.1, -0.1]])
```
**代码分析**：这里我们用 `numpy` 库来处理数组。`env_size` 定义了环境的大小，`static_obs
tacles` 存储了静态障碍物的位置，`dynamic_obstacles` 是动态障碍物的初始位置，`dynamic_vel`
则是动态障碍物的移动速度。
### 2. DWA 核心代码
接下来就是 DWA 算法的核心部分，主要包括速度采样、轨迹生成和评价函数。
