面向具身智能服务机器人行业，聚焦室内平整地面与半结构化户外场景的移动与作业。适配三类场景：一是家庭与商用服务，包括家庭清洁与递送、商超 / 展馆导览讲解、酒店与园区内的物资配送和巡检陪护；二是智能割草等低速户外作业，在草坪这类非结构化环境中完成自主行走、边界识别与避障；三是移动作业平台，如轮式双足 / 轮式底盘机器人，在需要站立、转向、跟随的交互场景中承担导览、陪护与目标跟随任务。
这些场景的共同需求是低速、强交互、动态障碍多、需长时间无人值守，对系统要求集中在四点：未知环境下稳定定位与导航、任务级调度与异常恢复、变负载与外力扰动下的运动平稳性、对人等动态目标的持续跟随。传统方案常见的问题是 “导航能跑通但任务调度不稳、平衡控制遇扰动抖动、动态目标跟丢”，本方案即针对这四类问题做工程化实现。
本方案是一套面向服务机器人的导航 — 运控 — 任务调度一体化软件栈，包含六项核心能力：
自主导航：基于 ROS2 Humble + Nav2，支持未知环境建图定位、全局路径规划、局部避障与轨迹跟踪，可按目标点自主到达、遇障重规划、低电量返航充电。
任务级调度：基于行为树（BTNavigator）编排任务，支持分区巡逻、检测到目标后触发动作、失败重试与恢复行为、完成后返航，流程可配置、可视化调试。
运动控制：轮式双足平台实现站立自平衡、全向移动、原地转向；融合 IMU 姿态反馈与轮速闭环，在负载变化和外力扰动下保持平衡与运动平滑。
动态目标跟踪：以感知结果为输入，实时生成局部轨迹并输出速度指令，实现对人与移动目标的连续跟随。
仿真与验证：RViz + URDF 运动学仿真平台，配合参数在线调优与状态可视化，支撑运控 / 规控算法快速迭代。
系统集成：打通传感器驱动、底盘控制与上层任务模块，通过 ROS2 节点与话题接口实现模块间协作。
整体采用 “感知 — 定位 — 规划 — 控制 — 任务” 五层架构：传感器层接入双目鱼眼、激光雷达、IMU 与轮速计；定位层完成多源融合与地图匹配；规划层输出全局路径与局部轨迹；控制层执行轨迹跟踪与平衡控制；任务层用行为树编排业务流程。
关键实现：
（1）环境与框架：在 Ubuntu 22.04 上部署 ROS2 Humble，安装配置 Nav2 及 nav2_bringup，完成参数标定，使机器人在未知环境中具备建图、规划、避障、跟踪的完整闭环。
（2）任务调度：深入 BTNavigator Server、LifecycleNode 与 Bond、Action Server 机制，自行编写多个自定义行为树节点，实现分区巡逻、特定目标检测后触发动作、异常恢复与自动返航，并用 Groot 可视化定位树结构问题。
（3）规划与控制调优：按场景选择 Planner/Controller/Recovery Server 组合，重点调优 DWB 控制器参数，改善狭窄通道中的避障与贴边通过能力。
（4）运动控制：基于 ROS 搭建轮式双足运动控制框架，设计平衡控制算法（IMU 姿态 + 轮速闭环），实现站立自平衡、全向移动与原地转向，并搭建规划 — 控制一体化架构完成目标跟踪闭环。
（5）仿真与测试：搭建 RViz + URDF 仿真平台与调试工具链；制定测试计划覆盖路径规划准确性、避障可靠性与运动平稳性，定位并解决传感器数据同步、参数跨环境适应性等问题。
成果：平衡控制与全向运动已在样机上落地，动态目标跟踪精度达到项目要求，仿真平台显著缩短算法迭代周期；相关导航系统支撑公司完成数千万融资，并沉淀 ROS2/Nav2 安装、配置、开发三类技术文档。
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