移动机器人路径规划中A星算法与DWA融合的应用与优化

改进 A 星算法的路径搜索速度，加上 DWA 的动态避障能力，配合起来用在移动机器人上，效果还挺不错的。路径规划不再死板，像遇到障碍物也能灵活绕开，尤其适合动态环境下的室内场景。

A 星算法的优点就是找出来的路径比较规整，不会乱走，配合 DWA 后还能实时调整轨迹，挺适合那种有突发障碍的情况。要是你之前用纯 A 星，应该能感觉到它规划一条死路就难改，合起来后就好多。

DWA主要是靠预测轨迹来选速度指令，像你设定了前进速度和转向角，它会算出未来一小段时间的位置，选个最优的方案。融合 A 星之后，你可以先拿 A 星给出一条的全局路径，再让 DWA 去实时调整，路径更自然。

实际项目里，建议你先用 A 星做一次路径规划，把结果存在一个path数组里，DWA 每次规划的时候参考这个数组选方向。别忘了设定代价地图，不然 DWA 选出来的路径会离障碍太近，容易撞。

如果你想看看相关的应用案例，可以顺手翻翻这两篇文章：

• 移动机器人路径规划（入门不错，图文都有）
• 基于路径优化 D Lite 算法的移动机器人路径规划（算法细节讲得更清楚）

如果你是搞 SLAM 或者在做服务机器人，挺推荐你试试这套组合。配合ROS的话，用起来更方便，社区支持也好。