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# VLA 视觉避障 3D 导航（MuJoCo + ROS1）
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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。
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## 特性
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- **全向移动**：vx, vy, wz 车体系速度 → 世界系执行器
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- **仿真深度图**：mj_ray 网格模拟深感相机，便于替换为真实 depth/pointcloud
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- **DDA 避障**：Directional Distance Avoidance，基于方向距离的避障
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- **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
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- **转向策略**：大角度（>35°）优先转向，小角度时前进并微调朝向
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## 安装
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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依赖：`mujoco>=3.0.0`、`numpy`
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## 快速开始
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```bash
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python scripts/run_simulation.py
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### 操作说明
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| 按键 | 功能 |
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| **G** | 目标 = 车头前方 2m |
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| **C** | 目标 = 相机视线与地面交点 |
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| **ESC** | 退出 |
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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）。
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## 目录结构
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├── README.md
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├── OUTLINE.md # 项目大纲与里程碑
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├── requirements.txt
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├── mujoco_scenes/ # MuJoCo 场景
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│ └── cylinder_obstacles.xml
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├── scripts/
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│ └── run_simulation.py # 仿真主程序
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└── docs/
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└── DDA_KNOWLEDGE.md # DDA 知识点与 ROS1 落地说明
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## 控制流程
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仿真深度图 (mj_ray) / 真实 depth
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→ depth_to_sectors() → dists, angles
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→ dda_avoidance_from_depth() → vx_a, vy_a, wz_a
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→ goal_attraction_vel() → vx_g, vy_g, wz_g
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→ blend_and_clamp() → 融合 + 前方扇区限速
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→ 滤波 → 车体系→世界系 → 执行器
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## 主要参数（`NavCfg`）
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| 参数 | 默认 | 说明 |
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| `hfov_deg` | 86 | 水平视场角（如 RealSense D435）|
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| `num_sectors` | 61 | 扇区数 |
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| `obstacle_threshold` | 0.45 | 避障停止距离 (m) |
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| `safe_distance` | 0.65 | 安全距离 (m) |
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| `yaw_turn_first_deg` | 35 | 大角度先转阈值 (°) |
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| `goal_ahead_dist` | 2.0 | G 键目标前方距离 (m) |
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| `goal_max_r` | 5.0 | 目标点最大半径 (m) |
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## ROS1 + 深感相机落地
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`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：
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```python
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# 伪代码
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rospy.Subscriber('/camera/depth/image_rect', Image, depth_cb)
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# depth_cb 中：depth_to_sectors(depth, hfov_rad, num_sectors, ...) → dists, angles
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```
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详见 `docs/DDA_KNOWLEDGE.md`。
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## 引用
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- [MuJoCo](https://mujoco.readthedocs.io/)：物理仿真
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- [OUTLINE.md](OUTLINE.md)：项目规划与 VLA 目标
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