转运机器人磁传感器原始数据

该数据集面向转运机器人磁导航与轨道对接区域稳定定位的研究需求建设，核心背景是工业车间内存在大量电机、焊接设备、高压线路等电磁辐射源，形成了复杂的电磁环境，传统视觉、激光定位方案易受该环境干扰出现定位失准，而磁导航技术凭借其抗电磁干扰、抗光照影响、适应恶劣环境能力强的核心优势，成为轨道对接作业中可靠的辅助定位方式。但当前磁导航相关研究多依赖仿真数据，缺乏实际工业场景下的原始磁信号数据支撑，导致算法优化与实际应用存在较大差距，亟需真实数据集填补这一缺口。其资源来源于同一涂装厂房南区场景，与激光、视觉数据集采集环境保持一致，便于开展多传感器融合定位研究。采集设备为转运机器人搭载的Hinson磁传感器CNS-MLS-480N，该传感器具备高灵敏度的磁场信号检测能力，可精准捕捉磁钉产生的磁场强度变化，测量范围与精度完全满足工业磁导航需求。为构建标准磁导航轨道，在转运机器人预设轨道沿线按50cm间隔均匀布置了标准圆形磁钉，磁钉嵌入地面并与地面平齐，避免对机器人运动造成干扰。产生方法为控制转运机器人沿磁轨道以0.3-0.6m/s的不同速度重复运行40余轮，通过ROS系统搭建数据同步采集框架，实时录制磁传感器的三维磁场强度数据、磁钉识别结果、机器人相对磁钉的位姿信息，同时同步记录机器人运行速度、加速度及环境电磁干扰强度等关联数据，全面捕捉不同运行状态与环境干扰下的磁导航数据特征。主要内容包含磁信号强度时序数据、磁钉坐标信息、传感器零点漂移关联数据、环境电磁干扰时序数据等。数据格式为ROS标准.bag格式，数据量达11.6MB，包含近百组完整的磁导航轨道运行数据序列。该数据集不仅有效支撑了轨道对接区域定位误差≤0.6cm的技术指标验证，也为磁导航的信号滤波算法优化、传感器零点校准方法研发、磁钉布局密度与间距优化、磁信号特征提取等核心技术研究提供了实际工况下的高质量原始数据，有力保障了磁导航技术在复杂工业场景中的定位稳定性与可靠性。