VLA 视觉避障 3D 导航(MuJoCo + ROS1)
基于 MuJoCo 与 ROS1 的 全向小车视觉避障导航 仿真项目,支持仿真深度图输入,并可直接对接 RealSense / Orbbec / ZED 等深感相机落地。
特性
- 全向移动:vx, vy, wz 车体系速度 → 世界系执行器
- 仿真深度图:mj_ray 网格模拟深感相机,便于替换为真实 depth/pointcloud
- DDA 避障:Directional Distance Avoidance,基于方向距离的避障
- 目标点导航:按键设置目标,大角度先转后走,小角度边走边调
- 转向策略:大角度(>35°)优先转向,小角度时前进并微调朝向
安装
pip install -r requirements.txt
依赖:mujoco>=3.0.0、numpy
快速开始
python scripts/run_simulation.py
操作说明
| 按键 | 功能 |
|---|---|
| G | 目标 = 车头前方 2m |
| C | 目标 = 相机视线与地面交点 |
| ESC | 退出 |
小车会按设定目标行驶,到达后停止,可继续按键设置新目标。目标点有边界限制(距原点 ≤ 5m)。
目录结构
├── README.md
├── OUTLINE.md # 项目大纲与里程碑
├── requirements.txt
├── mujoco_scenes/ # MuJoCo 场景
│ └── cylinder_obstacles.xml
├── scripts/
│ └── run_simulation.py # 仿真主程序
└── docs/
└── DDA_KNOWLEDGE.md # DDA 知识点与 ROS1 落地说明
控制流程
仿真深度图 (mj_ray) / 真实 depth
→ depth_to_sectors() → dists, angles
→ dda_avoidance_from_depth() → vx_a, vy_a, wz_a
→ goal_attraction_vel() → vx_g, vy_g, wz_g
→ blend_and_clamp() → 融合 + 前方扇区限速
→ 滤波 → 车体系→世界系 → 执行器
主要参数(NavCfg)
| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
hfov_deg |
86 | 水平视场角(如 RealSense D435) |
num_sectors |
61 | 扇区数 |
obstacle_threshold |
0.45 | 避障停止距离 (m) |
safe_distance |
0.65 | 安全距离 (m) |
yaw_turn_first_deg |
35 | 大角度先转阈值 (°) |
goal_ahead_dist |
2.0 | G 键目标前方距离 (m) |
goal_max_r |
5.0 | 目标点最大半径 (m) |
ROS1 + 深感相机落地
depth_to_sectors() 的输入为 H×W 深度图(米),与真实相机接口一致。在 ROS1 中订阅深度图:
# 伪代码
rospy.Subscriber('/camera/depth/image_rect', Image, depth_cb)
# depth_cb 中:depth_to_sectors(depth, hfov_rad, num_sectors, ...) → dists, angles
详见 docs/DDA_KNOWLEDGE.md。
引用
- MuJoCo:物理仿真
- OUTLINE.md:项目规划与 VLA 目标
Description
Languages
Python
100%