基于A星与DWA融合的路径规划算法，支持静态和动态避障功能，附带详尽代码注释及MATLAB源码

简介：
本作品提出了一种结合A星和DWA算法的路径规划方法，具备高效静态与动态障碍物规避能力，并提供详细代码解释和MATLAB实现。 A星算法（A*）与动态窗口法（DWA）是机器人导航及运动规划领域常用的路径规划方法。其中，A星算法作为一种启发式搜索技术，通过结合实际代价与预估成本寻找从起点到终点的最短路径；而DWA则是专为移动机器人设计的一种实时避障方案，能在每个时间间隔内依据机器人的动态约束条件选择最优的速度和转向角度。 当这两种方法相结合时，在静态环境中能够有效规划出避开障碍物的最佳路线，并在动态环境下实现对移动障碍物的即时规避。这种融合算法利用A星算法的全局搜索能力和DWA的局部优化特性，提供了一种有效的解决方案。 本源码包涵盖了以下内容： 1. A* 算法的基本原理及其在路径规划中的应用。 2. 动态窗口方法（DWA）的工作机制及计算过程。 3. 实现静态避障的方法和相关的算法优化策略。 4. 针对动态环境的障碍物检测与规避技术。 5. 融合算法的具体实现步骤，以及如何根据应用场景调整参数设置。 6. 在Matlab环境下进行代码编写、调试的技术要点。 7. 代码注释的重要性及其规范性要求。 此外，源码包内含文档文件，提供理论分析、技术细节说明及实际应用案例介绍等辅助材料。对于希望深入研究智能机器人路径规划的科研人员和技术开发者而言，这份资源极具参考价值。该算法实现需要一定的编程基础和对机器人运动学以及控制论知识的理解。