室外移动机器人如何应对复杂动态障碍物挑战？

• 感知与动态环境建模
• 动态路径规划算法
• 实时障碍物运动预测
• 多传感器融合技术
• 系统集成与优化

感知与动态环境建模

室外移动机器人需通过多模态传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）实时捕捉动态障碍物信息。基于SLAM技术构建环境地图时，需区分静态与动态物体。例如：

• 激光雷达：高精度测距，但对透明或反光物体敏感
• 视觉传感器：支持语义识别，但受光照条件影响

动态路径规划算法

传统A*或RRT算法难以适应动态场景。改进方案包括：

1. DWA（动态窗口法）：实时计算可行速度空间
2. 深度强化学习：通过仿真训练自适应策略
3. 弹性地图更新：动态剔除临时障碍物

实时障碍物运动预测

对行人、车辆等动态障碍物的轨迹预测至关重要。常用方法：

• 卡尔曼滤波：线性运动模型假设
• LSTM网络：学习历史轨迹模式
• 社交力场模型：模拟群体交互行为

多传感器融合技术

通过融合互补数据源提升鲁棒性：

系统集成与优化

硬件-软件协同设计需满足：

• 计算资源分配：边缘设备部署轻量化模型
• 通信延迟控制：ROS 2框架优化消息传递
• 能耗管理：动态调节传感器采样率

应对复杂动态障碍物需构建感知-决策-控制闭环系统，结合先进算法与异构计算架构。未来发展方向包括类人场景理解能力与群体协同避障机制。