给机器人添个路障。

它看见的仓库，才是它找路的依据。

临时箱子先出现在真实仓库。只有进入扫描范围、且没有被其他物体挡住时，机器人才能把它写进地图。移走箱子也一样：再次扫到那里，地图才会清除旧障碍。灰色斜线是还没有扫到的区域；蓝色是过去扫到过的空地，不保证此刻仍然空着。

地图不只给一个点找路

圆形车身外还保留安全余量。橙色阴影表示机器人中心不能进入的空间，路线的整段都要避开这片空间。路径由四邻居 Dijkstra 搜索计算，蓝色小点按本次搜索顺序显露；一格距离相同，寻找当前地图里的最短可行路线。没有斜向切角，也没有预先录好的绕行动画。

未知的地方怎样走？

这里已知固定货架、边界和自己的位置。规划时暂把未扫描的格子作为候选通路，并用虚线标出；真正驶向下一格前，必须先扫到该格且确认这一段可通过。地图中的箱子会一直保留，直到复扫清除。当前地图无路时，机器人停下等待；移走附近扫描范围内的箱子，就能看见恢复过程。移走远处的箱子，不会让机器人隔空知道。

这是一台简化的二维机器人

仓库为 7×7 格，圆形车身半径 0.27 格，额外安全余量 0.15 格，传感范围 2.45 格。感知使用无噪声的中心采样可见性，并以同一场景画出有限距离的扫描线示意。扫描线可能先碰到范围边缘的箱体，而格心尚未进入观测范围；这不等于完整激光雷达重建。每 0.05 秒观察一次，速度为每秒 0.72 格；转向和停车视为瞬时。不模拟惯性、定位误差、完整 SLAM、真实激光点云或多机器人调度，不能用于工业设备控制。

「一步」在暂停时推进一次短观察或动作；规划阶段会显示完整搜索结果，再次点击进入行走。封路示例会把机器人送回起点，并给两侧通道加箱子；已放的其他箱子会保留。「再送一趟」保留箱子，从起点重新感知。

对应馆内展项

深圳科学技术馆「自主移动机器人（AMR）」，Z2-02/25，资料库位置 F4 智慧物流。原展项包含自动避障运送；本页聚焦感知、地图和重规划的关系，为独立制作，非官方出品。