改进A星与DWA融合算法的MATLAB实现及应用机器人路径规划与避障技术

改进版 A 星和 DWA 融合的路径规划，思路挺聪明的。A 星负责静态路径找路，DWA 则盯着动态障碍物，实时调整。你看起来像在打游戏，但机器人能更灵活地穿越复杂场景，挺酷的。

改进 A 星的部分做得还蛮用心，引入了更精准的启发式函数，效率高了些。数据结构也做了优化，是在障碍物多的环境下，性能比较稳定。

再加上DWA 算法的动态调整能力，机器人在遇到移动障碍或者突发状况时也不会慌。比如说在仓库里绕着移动的叉车走、在无人车场景里避开行人啥的，比较实用。

代码部分是用MATLAB写的，配了完整源码和文档。你可以直接跑仿真，不需要再自己填坑。尤其适合做路径规划、避障算法研究的你，或者要做项目 Demo，省了不少事。

如果你在搞机器人导航、物流、无人车这块，建议看看这个资源。顺手一提，还有一些类似的资源也挺有参考价值，比如：

• A*+DWA 融合路径规划（MATLAB 源码）
• A 星避障算法实现及优化
• A 星算法的路径规划 MATLAB 实现
• A+算法和 DWA 算法对比

嗯，要是你已经在用 A 星但觉得不够灵活，不妨把 DWA 加进来一起用看看？效果还挺的。