乌班图 dwa使用

### 实现和使用DWA算法 #### 安装依赖项 为了能够在Ubuntu上运行基于ROS的DWA算法，需要先安装必要的软件包。这通常涉及到设置ROS环境以及安装额外的支持库。 对于安装过程中的某些命令可能需要超级用户权限来完成文件系统的写入操作，例如将可执行文件放置于`/usr/local/bin`或`/usr/bin`这样的受保护位置。为此，在终端中可以利用`sudo`指令前缀以获得更高的访问级别[^2]： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-noetic-navigation ``` 上述命令会更新本地APT仓库索引并安装适用于Noetic版本ROS导航栈的相关组件，其中包含了支持DWA控制器所需的模块。 #### 配置DWA Local Planner 一旦完成了基本环境搭建之后，则需针对具体应用场景配置DWA局部规划器参数。此部分工作主要集中在编辑launch文件与YAML格式配置文档内定义的各项属性值之上。下面给出了一段简化版的例子说明如何指定采用DWA作为默认策略之一的方式方法: ```xml <param name="base_local_planner" value="dwa_local_planner/DWAPlannerROS"/> <!-- 更多其他必要参数 --> ``` 这段XML片段应当被嵌入至启动节点描述之中；而关于更详细的调参指南则建议参照官方教程或是社区分享的经验贴获取更多信息[^1]。 #### 编程接口简介 当一切准备就绪后，开发者可以通过编写自定义应用程序同已集成好的框架交互进而控制搭载有传感器设备的小车按照预期逻辑行动起来。Python脚本如下所示简单示范了订阅话题监听激光雷达数据流的过程，并据此触发重计算新的目标姿态动作序列的任务流程[^3]: ```python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist, PoseStamped from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import LaserScan def scan_callback(msg): # 处理接收到的数据... pass if __name__ == '__main__': rospy.init_node('avoid_obstacles') sub_scan = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, scan_callback) pub_cmd_vel = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) rate = rospy.Rate(10) # 10hz while not rospy.is_shutdown(): twist_msg = Twist() # 更新twist_msg线性和角速度字段 pub_cmd_vel.publish(twist_msg) rate.sleep() ``` 以上代码仅为示意性质，实际应用时还需考虑更多细节处理如异常捕获机制设计等。 #### 动态避障概述 动态避障指的是机器人在非固定环境中自主行驶期间依据即时探测到的信息灵活改变既定路线的行为模式。相较于静态场景下仅依靠预设地图信息规避潜在风险而言，前者显然更具挑战性但也更能体现智能化水平的高度。目前较为流行的两种解决方案分别是DWA（Dynamic Window Approach）和TEB（Timed-Elastic-Band）。两者均能在一定程度上满足快速响应需求的同时保持较高的路径平滑度特性[^4]。