转运机器人路径规划及分析数据

该数据通过计算最优路径，减少AGV空跑距离，确保原丝筒管能及时、准确地送达指定加弹机，替代人工叉车运输，实现24小时无人化物流流转在化纤POY加弹车间大规模自动化改造中，该数据可用于解决多台AGV协同上原丝的路径冲突问题。对同产能规模及工序的同行，该数据将大幅降低AGV方案设计周期，降低导入AGV的试错成本。对工业软件/算法公司，该数据可作为真实工业数据集，供路径规划、多智能体调度、SLAM导航算法公司验证模型效果，还可进行仿真软件校准，为物流仿真软件提供化纤行业真实参数，提升仿真可信度。一、数据来源：公司化纤POY加弹车间AGV调度系统（RCS）。 二、处理规则 1. 采集与建模。 起点坐标_X和Y来自AGV 当前在栅格地图中的实时位姿，将作为路径规划算法的根节点。目标点数量、目标点坐标集合，自系统下发的任务列表（如1号加弹机缺料、3号工位满料需回收等），将作为多目标优化的终点集合，用于生成访问序列。静态栅格地图作为约束条件，包含墙壁、固定机台等不可通行区域的二值化矩阵（0为空闲，1为障碍），在搜索过程中剔除非法节点，确保路径不与固定物体碰撞。 2.路径规划算法。 采用改进的 A*算法，结合Dijkstra算法进行多目标点路径优化，在满足任务优先级的前提下，寻找经过所有目标工位且总路径最短的回路。输出全局路径点序列：指一条从起点出发，按最优顺序经过所有目标工位，最终到达终点的连续轨迹。路径点总数为全局路径点序列坐标个数。动态调整：当检测到通道拥堵或行人穿行时，增加该路段权重，使算法重新规划绕行路线。在环境通畅时，使用较小的基准权重1.0，用于算法找到接近理论最短的路径。当传感器检测到前方路段有动态障碍物或拥堵时，立即将该路段的权重因子提升到2.0，用于引导A*算法优先探索其他更通畅路径，实现快速绕行。 3.评价指标。 1）单次路径长度：衡量AGV在单次任务中，从起点到终点实际行驶的几何距离，反映路径规划算法在“缩短路程”方面的优化能力。单次任务规划出的全局路径点集合 P={p1,p2 , . . . , p n } ，其中p i = ( x i , y i ) 为第 i 个路径点的坐标。任务总次数：仿真或实测中的任务总数N 。单次路径长度=路径中相邻两点间的欧几里得距离之和。 2)单次任务耗时： 包含行驶时间、自动对接时间及等待避障时间。 根据时间戳日志获得任务起始时间（任务下发/路径规划开始时刻），结束任务时间（AGV到达目标点并完成任务确认时刻），单次任务总耗时=结束任务时间−任务起始时间。 3）运行指数：在完成任务过程中的效率指标，可综合反映机器人在实际工况下的动态性能与任务执行流畅度，运行指数越高，机器人能力利用越充分。平均运行速度=单次路径长度/单次任务耗时，保留两位小数；运行指数=平均运行速度/最高可运行速度，保留两位小数。 4）运行状态：根据运行指数来分析评价机器人路径规划状态，运行指数≥0.7为正常，运行指数＜0.7为较慢。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集源自化纤POY加弹车间AGV调度系统，包含路径规划算法的输入起点终点坐标、目标点集合及静态栅格地图，以及改进A*算法输出的全局路径点序列和单次路径长度、耗时、运行指数等评价指标。数据可用于解决多台AGV协同上原丝的路径冲突问题，替代人工叉车实现24小时无人化物流流转，同时为同行和算法公司提供真实工业数据以缩短方案设计周期、验证模型效果。