114、导航中的避障：动态障碍物感知与实时避障策略

114、导航中的避障：动态障碍物感知与实时避障策略

昨晚在实验室调了一台差速底盘，跑的是我们自研的VLA导航栈。车在走廊里正常巡航，突然一个保洁阿姨推着清洁车从侧面拐出来——车倒是停了，但停得极其突兀，刹车加速度直接干到3m/s²，底盘差点把传感器支架震松。这不是第一次了。每次遇到动态障碍物，我们的策略要么是“太怂”，远远就刹停；要么是“太莽”，贴着人擦过去。今天这篇笔记，就把动态障碍物感知和实时避障这块的坑和心得捋一遍。

先说清楚一个概念。静态避障和动态避障在本质上是两码事。静态障碍物你可以在建图阶段就把它融进代价地图里，规划器只需要在已知的栅格上做一次A*或者Dijkstra，路径就出来了。但动态障碍物——行人、其他机器人、突然推出来的门——它们的位置是时变的，你上一帧规划的路径，下一帧可能就撞上了。所以动态避障的核心不是“规划一条好路径”，而是“在路径执行过程中持续感知、持续修正”。

我们早期犯过一个特别蠢的错误：把动态障碍物直接塞进全局代价地图，然后让全局规划器重新规划。结果就是机器人每检测到一个移动物体，全局路径就重算一次，路径频繁跳变，车在走廊里走出了一条蛇形轨迹。后来才想明白，动态障碍物应该交给局部规划器去处理，全局规划器只负责静态环境下的粗粒度路径。

动态障碍物感知这块，我们用的方案是激光雷达+RGB-D相机的融合。激光雷达给2D占据栅格，RGB-D给3D点云，两者通过时间戳同步和坐标变换对齐。这里有个坑：激光雷达的扫描频率一般是10Hz，RGB-D相机是30Hz，如果你不做时间同步，直接用最新帧去更新代价地图，会出现障碍物位置“跳变”的现象——因为两帧数据来自不同时刻，物体已经移动了。我们后来用了一个简单的办法：给每个传感器维护一个时间戳队列，取时