标题：基于改进 A*算法融合 DWA 算法的机器人路径规划 MATLAB 仿真程序
摘要：
本文介绍了基于改进 A*算法融合 DWA 算法的机器人路径规划 MATLAB 仿真程序。该程序通过创新改
进 A*算法并融合动态窗口算法 DWA，实现了全局路径规划与局部路径规划的综合优化。通过仿真实验
，对比了传统 A*算法和改进 A*算法融合 DWA 算法的性能，并进行了未知障碍物的规避仿真。程序包
含两套代码，具备完整的实验逻辑，可以直接使用，给用户带来更大的便利。
1. 引言
路径规划是机器人导航系统中的关键问题之一。传统的 A*算法在全局路径规划上表现出色，但对于动
态环境下的局部路径规划存在局限性。为克服这一问题，本文提出了一种改进的 A*算法，通过融合动
态窗口算法 DWA，实现了对动态障碍物的规避，并与静态障碍物保持一定的距离，提高了机器人路径
规划的效果。
2. 算法原理
2.1. A*算法
A*算法是一种启发式搜索算法，通过计算每个节点的估计代价函数，寻找最优路径。传统的 A*算法
在全局路径规划上表现出色，但在动态环境下的局部路径规划上存在一定局限性。
2.2. 改进的 A*算法
改进的 A*算法通过在传统 A*算法的基础上进行创新改进，提高了对动态环境的适应性。具体改进内
容包括 xxx（详细说明改进的具体内容）。
2.3. 动态窗口算法 DWA
动态窗口算法 DWA 是一种局部路径规划算法，通过设定机器人的最大速度和角速度窗口，综合考虑机
器人的安全性和效率性，找到最优的局部路径。将 DWA 算法与改进的 A*算法融合，可以实现对动态
障碍物的规避，并与静态障碍物保持一定的距离。
3. 程序设计
3.1. 实验环境的搭建
本文使用 MATLAB 环境进行机器人路径规划的仿真实验，保证了实验的可重复性和结果的准确性。
3.2. 算法实现
通过改进的 A*算法和融合 DWA 算法的实现，实现了机器人的全局路径规划和局部路径规划。通过设
定起点、终点、未知动态障碍物和未知静态障碍物，可以灵活地进行路径规划的仿真实验。
4. 仿真实验与结果分析
