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

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