室内导航系统 10：轮足机器人需要全局导航与局部运动两套规划器
轮足机器人既能像轮式底盘高效行驶，又能抬腿跨过门槛、坡道和浅台阶。它的导航难点不是多一种底盘类型，而是空间决策出现了两个尺度：
- 全局层决定去哪里、经过哪些房间和通道；
- 局部运动层决定眼前地形怎样通过、轮子是否继续滚、何时抬腿、机体如何保持稳定。
让一个 2D planner 同时解决两件事，会丢失地形；让落足规划器负责整栋楼，又会计算过重且缺少任务语义。
推荐的双层架构
任务 / 拓扑路线
↓
2D 全局地图 + Nav2 / route graph
↓ 走廊、局部目标、区域约束
3D 局部地图 + 可通行性
↓ 机体轨迹、轮/足接触计划
全身控制 / 关节控制
↓
独立安全监控
全局层输出的不是每只脚的落点，而是一段可行走廊、速度建议和局部目标。局部层根据机器人当前姿态与地形实时求解。
状态估计比轮式平台更复杂
轮足机器人可能出现：
- 轮子打滑；
- 足端接触切换；
- 机体俯仰和滚转；
- 腿运动造成 LiDAR 振动；
- 运动模式切换导致噪声模型变化。
状态估计通常融合：
IMU
+ 关节编码器
+ 足端/轮端接触
+ 轮速
+ 视觉或 LiDAR 里程计
接触状态不能被当成永远可靠。脚打滑、轮子悬空和软地面都要降低相应约束权重。
控制用的 odom 仍要连续；LIO/VIO 回环修正放在 map → odom。
局部地图至少包含四层
高程
每个网格的地面高度与方差。方差大意味着观测不足或表面复杂。
几何派生
坡度、粗糙度、台阶高度、边缘和局部平面。
可通行性
结合机器人能力给每个区域评分。可通行性不是环境固有属性：同一台阶对小轮 AMR 不可通行，对四足可能可通行，对满载轮足又可能风险过高。
机体障碍
足端能落下不代表机身不会撞。需要 3D 占据或 ESDF 检查机体、腿部摆动和传感器外伸。
轮模式与腿模式怎样切换
推荐用显式状态机，不让端到端策略直接自由切换：
ROLL 平整区域高效滚动
PREPARE 降速、调整姿态、确认地形
STEP 执行跨越/抬腿
RECOVER 重新建立稳定接触
STOP 地形或状态不可信
切换条件包括地形高度、坡度、可通行性、定位质量、载荷、剩余能量和安全距离。使用迟滞，避免在边界反复切换。
Nav2 在轮足系统里做什么
Nav2 仍然适合：
- 大楼 2D/拓扑路线；
- 房间与站点任务；
- 禁行、限速和人流区域；
- 跨楼层流程；
- 局部目标和恢复编排。
但 controller 不一定直接输出最终关节或轮速度。可以写一个桥接 controller：
- 接收 Nav2 path；
- 取前方有限距离作为走廊；
- 结合高程/可通行性生成局部目标；
- 交给 locomotion planner；
- 将不可通行、超时和恢复状态回报 BT。
学习型可通行性放在哪里
视觉可以从纹理判断草地、地毯、湿滑、碎石等纯几何难识别的属性。学习模型适合提供一层可通行性代价，但不应覆盖确定性几何和安全限制。
最终代价 =
几何约束
+ 学习可通行性
+ 机器人能力
+ 当前载荷/速度
+ 安全规则
模型不确定时取保守值，并允许人类短时示范形成在线自监督数据。
室内特殊场景
- 门槛：检测高度与宽度，切换前确认门不会运动。
- 坡道：限制横向穿越和速度，考虑重心与制动。
- 楼梯：若系统未明确支持，必须语义禁行，不能靠局部 planner 临场尝试。
- 电梯缝隙：高程图可能误判为负障碍，需专用状态和传感器规则。
- 玻璃：几何感知与地图语义共同处理。
- 人群：全局绕行与局部安全距离优先于地形能力。
验收矩阵
| 场景 | 指标 |
|---|---|
| 平地长距离 | 轨迹误差、能耗、速度 |
| 10—30 mm 门槛 | 通过率、冲击、打滑 |
| 坡道 | 姿态、制动距离、横向稳定 |
| 浅台阶 | 落足成功、机体间隙 |
| 地毯/湿滑 | 模式切换与滑移检测 |
| 人与地形叠加 | 最小人距、停车和恢复 |
轮足机器人的优势来自运动能力，但导航系统必须知道这种能力的边界。全局层负责不迷路，局部层负责不摔倒、不碰撞，两者通过明确接口协作。