En los últimos años, debido al crecimiento de la comunidad de código abierto y la popularidad de los recursos de computación perceptual, el ecosistema ROS (Sistema Operativo Robótico) se ha compartido y utilizado ampliamente en la academia, aplicaciones industriales y campos de servicios. Con las ventajas de la reutilización de algoritmos y la modularidad del sistema, las aplicaciones de robots de servicio están floreciendo a través del marco de navegación ROS liberado. En el marco de navegación ROS, los mapas de costo en cuadrícula están diseñados principalmente para la planificación de rutas y la evitación de obstáculos con sensores de rango. Sin embargo, el robot a menudo colisionará con obstáculos dinámicos ya que la información de velocidad no se considera dentro del marco de navegación a tiempo. Este estudio tiene como objetivo mejorar la viabilidad de la evitación de obstáculos dinámicos a alta velocidad para un robot móvil basado en ROS. Para permitir que el robot detecte y estime obstáculos dinámicos desde una perspectiva en primera persona, se han aplicado seguimiento visual y un sensor láser con un Filtro de Kalman Extendido (EKF). Además, se implementa una capa de obstáculos de velocidad innovadora con distancia truncada para que el planificador de rutas analice el rendimiento entre el comportamiento de evitación simulado y el real. Finalmente, a través de la capa de obstáculos de velocidad, a medida que el robot se enfrenta al obstáculo de alta velocidad, se puede lograr una navegación segura.