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（1）多模态语义融合SLAM与障碍物增强建图：
提出一种融合激光雷达、RGB-D相机和超声波的语义SLAM框架，利用扩展卡尔曼滤波进行多传感器位姿估计，并在线构建包含语义标签的占据栅格地图。激光点云经过地面分割后，通过语义分割网络Rangenet++实时赋予物体类别标签，如桌椅、墙壁和玻璃。对于超声波传感器，设计了一个概率融合模型，将每次超声波回波强度映射为障碍物存在概率，并采用贝叶斯更新融入栅格地图，有效补救了激光对透明或黑色物体的漏检。同时，RGB-D相机提供的稠密深度图用于修正超声波和雷达的对齐误差，通过迭代最近点算法将点云与视觉深度图配准，得到一个高精度融合点云。在地图更新中，采用截断符号距离函数进行表面重建，使得地图不仅包含占用信息，还包含物体的精确轮廓。实验表明，在包含玻璃隔断的办公环境中，融合建图结果对玻璃障碍物的检出率由单一激光雷达的12%提升至94%，地图整体结构一致性指标提升27%，为后续路径规划提供了更安全的环境表示。
（2）动态权重A*全局规划与Minimum Snap轨迹平滑：
针对室内复杂障碍物导致传统A*搜索效率低下的问题，提出一种动态权重A*算法。该算法在代价函数中引入两项动态因子：一个是基于当前节点周围障碍密度的环境惩罚因子，当节点位于狭窄通道或杂乱区域时，增加启发式权重以加速逃离局部陷阱；另一个是历史访问频率因子，惩罚重复搜索路径，避免振荡。同时，每次扩展节点时进行拐点检测，如果连续两步移动方向一致则删除中间冗余节点，减少路径拐点数目。得到全局路径后，将其转化为分段多项式轨迹，利用Minimum Snap方法进行平滑。通过在路径拐点处施加位置、速度和加速度连续性约束，求解二次规划问题得到最小加加速度的平滑轨迹。平滑后的路径在拐点处曲率连续，行驶更平稳。在仿真家居环境中，动态权重A*的节点扩展数相比原A*减少38%，搜索耗时减少41%；平滑后轨迹的最大曲率降低至0.12/m，满足差分驱动移动机器人的运动学约束。
（3）DWA局部规划与在线重规划策略：
为应对动态障碍物，将平滑轨迹切分为局部目标点，结合动态窗口法进行局部路径规划。DWA算法中评价函数除了常用项外，引入了语义风险项：当规划的轨迹靠近语义为人的障碍物时给予额外惩罚，迫使其选择更安全路径。全局规划器以2Hz的频率进行重规划，利用更新后的语义地图调整路径。在ROS系统中集成上述模块，并在真实的二轮差速机器人上进行了实验。场景包括有行人走动和临时放置的箱子，机器人能流畅避让，平均成功到达目标率98.7%，路径长度相对A*全局路径增加不超过8%。此外，整个系统在Rviz中进行了可视化验证，方便调试。
import numpy as np import heapq from scipy.interpolate import CubicSpline # 动态权重A*算法 class DynamicWeightAStar: def __init__(self, grid): self.grid = grid self.rows, self.cols = grid.shape def heuristic(self, a, b): return np.sqrt((a[0]-b[0])**2 + (a[1]-b[1])**2) def get_neighbors(self, node): steps = [(1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)] result = [] for dr, dc in steps: nr, nc = node[0]+dr, node[1]+dc if 0 <= nr < self.rows and 0 <= nc < self.cols and self.grid[nr][nc]==0: result.append((nr, nc)) return result def search(self, start, goal): open_set = [(0, start)] came_from = {} g_score = {start:0} visited_cnt = {} while open_set: _, current = heapq.heappop(open_set) if current == goal: path = [current] while current in came_from: current = came_from[current] path.append(current) return path[::-1] for neighbor in self.get_neighbors(current): # 环境惩罚因子：邻居周围障碍物计数 obstacle_cnt = sum(1 for n in self.get_neighbors(neighbor) if self.grid[n[0]][n[1]]==1) env_penalty = 1 + 0.2 * obstacle_cnt # 历史频率惩罚 visited_cnt[neighbor] = visited_cnt.get(neighbor,0) + 1 freq_penalty = 1 + 0.1 * visited_cnt[neighbor] tentative_g = g_score[current] + env_penalty * freq_penalty if neighbor not in g_score or tentative_g < g_score[neighbor]: g_score[neighbor] = tentative_g f = tentative_g + self.heuristic(neighbor, goal) heapq.heappush(open_set, (f, neighbor)) came_from[neighbor] = current return None # Minimum Snap平滑（简化为一维演示） def minimum_snap_smoothing(waypoints, times): n = len(waypoints)-1 A = np.zeros((4*(n+1), 4*(n+1))) b = np.zeros(4*(n+1)) for i in range(n): t = times[i] # 建立等式约束矩阵(省略细节) pass coeffs = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)[0] return coeffs # DWA局部规划评价函数片段 def dwa_plan(x, goal, obstacles, semantic_weights): best_traj = None; best_cost = float('inf') for v, w in velocity_samples: traj = simulate_trajectory(x, v, w) # 障碍物距离代价 obs_cost = min(obstacle_distance(traj, obstacles)) # 语义风险代价 person_risk = detect_person_nearby(traj) * semantic_weights['person'] cost = obs_cost + 0.8 * person_risk + 0.4 * heading_cost(traj, goal) if cost < best_cost: best_cost = cost; best_traj = (v, w) return best_traj # 示例使用 grid = np.zeros((30,30)); grid[10,10:20] = 1 astar = DynamicWeightAStar(grid) path = astar.search((5,5), (25,25)) print('A*路径长度:', len(path))
