本文提出一种基于双场时空耦合的实时动态避障方法 CEH-Flow-Perception。该方法不同于传统“感知—预测—规划—控制”的串行处理架构，而是通过构建连续演化的环境势场，将动态障碍物的影响直接映射为可驱动智能体运动的物理场，从而实现无显式路径规划的局部避障行为。

CEH-Flow-Perception：一种基于双场时空耦合的实时物理驱动动态避障方法 - 陈恩华

本文提出CEH-Flow-Perception方法，首创双场（导通场+学习场）时空耦合势场模型，将动态障碍建模为具短期响应与长期记忆的连续物理场，实现无显式路径规划的实时避障。端到端延迟 33ms，支持遮挡记忆、多智能体协同与可解释因果追溯。

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CEH-Flow-Perception提出基于双场时空耦合的动态避障方法，通过导通场和学习场构建连续势场，实现33ms延迟的实时避障。系统将障碍物映射为物理场，无需显式路径规划，支持目标遮挡记忆和多智能体交互，具备可解释性和稳定性。实验显示在1280×720@30fps场景下表现优异。

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