导航与运动控制 / Navigation and Locomotion¶
English contract¶
- Objective: move a mobile or legged embodiment toward a task goal while preserving state-estimation, collision, stability, and recovery constraints.
- Inputs: robot model, frame tree, state estimate, map or terrain representation, goal, footprint/support constraints, controller limits, and recovery policy.
- Stages: state estimation → world/terrain representation → global task or route → local motion/gait command → low-level tracking → safety monitor → recovery → evaluation.
- Acceptance: report localization/state error, path or velocity tracking, goal success, collision/fall rate, intervention, latency, energy where relevant, and recovery success across held-out environments.
- Evidence: the repository includes a deterministic grid-navigation smoke test with A* planning, tracking metrics, obstacle interception, and replanning recovery. Continuous dynamics, base navigation, and legged locomotion still require separate protocols.
目标与边界¶
把任务目标转化为可执行的移动行为，同时显式处理定位漂移、动态障碍、接触稳定性、控制限幅和失败恢复。这里将移动底盘导航与足式运动放在同一系统接口下，但不把两者的物理指标混为一谈。
当前状态为 smoke-tested（栅格导航）。仓库提供固定地图与固定种子的 A* 教学脚本，检查目标到达、跟踪误差、动态障碍安全拦截和重规划恢复；它不等于 Nav2/SLAM 复现，也不覆盖连续动力学、足式运动或真机安全。
Quick smoke / 快速验证¶
python scripts/run_pipeline.py --run navigation-locomotion
默认产物为 results/pipelines/navigation/smoke/metrics.json。三组确定性场景报告以栅格单元为单位的定位与跟踪 RMSE、目标成功率、碰撞率、安全介入率和恢复成功率；动态场景必须先拦截新障碍，再重规划到达目标。
| 本地 smoke 能证明 | 不能据此声称 |
|---|---|
| A*、轨迹执行、指标聚合、安全拦截、恢复记录和 JSON 产物连通 | 连续控制稳定性、动态避障性能、Nav2/SLAM 复现、足式策略质量或真机无碰撞 |
两类执行模式¶
| 模式 | 核心输出 | 关键风险 | 必报指标 |
|---|---|---|---|
| Mobile navigation | global path、local velocity command | 定位漂移、障碍、卡死、局部最优 | goal success、collision、path efficiency、recovery |
| Legged locomotion | base velocity / pose target、joint command | 滑移、失稳、跌倒、接触冲击 | tracking error、fall rate、energy、terrain generalization |
前置知识与输入¶
原理图 · Global intent needs local, safe execution：全局规划负责“往哪里去”，局部控制负责在当前 map / odom / base 状态、障碍和动力学限制下“现在怎么走”。新障碍或定位漂移必须触发安全拦截和重规划。
Pipeline 与门禁¶
| 阶段 | 关键动作 | 晋级条件 |
|---|---|---|
| 1. Frames & state | 建立 map/odom/base 或机身/足端 frame，估计 pose/velocity |
frame 连续、状态延迟与漂移受控 |
| 2. World model | 构建地图、代价地图或地形/接触表示 | 障碍膨胀、未知区域和动态更新可解释 |
| 3. Global objective | 生成路线、覆盖计划或期望机身速度 | 目标可达、约束与终止条件明确 |
| 4. Local motion | 路径跟踪、避障或步态/策略输出 | 命令连续、限幅、满足局部安全约束 |
| 5. Low-level control | 速度、位置或力矩闭环 | 频率、饱和、watchdog 和停止状态通过 |
| 6. Recovery | 重规划、脱困、稳定恢复或安全停机 | 失败可检测，恢复次数和结果有记录 |
| 7. Evaluation | 多地图/地形、扰动、延迟和传感器退化 | 分场景报告成功、碰撞/跌倒和最坏情况 |
验收门槛¶
- 导航与足式运动必须分别给出任务定义、控制频率、动力学和安全边界。
- 路径成功不能掩盖碰撞；速度跟踪不能掩盖跌倒或高能耗。
- 地图、初始位姿、地形、随机种子和传感器配置必须保留。
- 仿真结果只支持仿真结论；HIL、影子模式和真机部署继续遵循 Sim-to-Real 管线。
主要失败模式¶
map/odom/base 语义混乱、定位跳变导致控制尖峰、代价地图陈旧、全局路径可达但局部控制不可行、策略在训练地形过拟合、跌倒后继续输出命令、只报告平均回报而不报告碰撞/跌倒。