动态窗口法（DWA）作为移动机器人局部路径规划的经典方案，通过在速度空间采样生成候选轨迹并筛选最优解，实现避障与目标追踪。但传统DWA算法的评价函数权重固定，难以适配复杂动态环境，易出现避障保守或目标偏离等问题。本算法创新性地融入模糊控制理论，设计多维度模糊控制器实时调整评价因子权重，形成自适应能力更强的改进DWA算法。该算法通过MATLAB平台实现，核心代码由DWA.m（算法主体）与main.m

动态窗口法（DWA）作为移动机器人局部路径规划的经典方案，通过在速度空间采样生成候选轨迹并筛选最优解，实现避障与目标追踪。但传统DWA算法的评价函数权重固定，难以适配复杂动态环境，易出现避障保守或目标偏离等问题。本算法创新性地融入模糊控制理论，设计多维度模糊控制器实时调整评价因子权重，形成自适应能力更强的改进DWA算法。该算法通过MATLAB平台实现，核心代码由DWA.m（算法主体）与main.m

事件触发控制代码，每个代码有对应参考文献1.多智能体中基于事件触发的协议2.多智能体分布式系统的事件触发控制3.基于观测器的非理想线性多智能体事件触发的跟踪一致性4.非线性不确定扰动多智能体系统固定时间事件触发一致性控制5.固定拓扑和切换多智能体分布式动态事件触发控制6.线性多智能体全分布式事件触发协议算法7.有限时间约束下的分布式事件触发控制方法在多智能体系统的研究领域，事件触发控制是一个相当热