最完整路径规划数据集指南：从评估指标到基准测试实战-优快云博客

最完整路径规划数据集指南：从评估指标到基准测试实战

【免费下载链接】PathPlanning Common used path planning algorithms with animations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PathPlanning

还在为路径规划算法效果无法量化发愁？当你尝试对比A与RRT的性能差异，或验证改进算法的实际价值时，是否因缺乏标准化测试方案而举步维艰？本文将带你从零构建专业路径规划数据集，掌握核心评估指标与基准测试全流程，配套项目中20+算法动画与源码示例，让算法对比从此有据可依。读完本文你将获得：

3步标准化数据集构建流程
5类核心评估指标计算方法
基于真实场景的基准测试方案
10+可视化对比案例（含动态演示）

数据集构建三步骤

1. 场景设计与障碍物建模

路径规划数据集的核心在于构建贴近真实世界的测试场景。项目提供的环境配置模块Sampling_based_Planning/rrt_2D/env.py与Search_based_Planning/Search_2D/env.py支持自定义障碍物分布，建议从以下维度设计场景：

场景类型	特征参数	应用场景
稀疏障碍	障碍物占比<10%	开阔环境导航
密集障碍	障碍物占比30-50%	室内复杂环境
动态障碍	移动速度0.5-2m/s	行人/车辆交互场景

通过修改env.py中的obstacle_list参数可快速生成不同复杂度场景，例如：

# 密集障碍场景示例 [x, y, size]
obstacle_list = [(2, 2, 0.5), (5, 5, 1), (8, 3, 0.8), ...]

2. 路径采样与标注规范

数据集需包含多样化的路径样本，推荐结合项目中的曲线生成模块CurvesGenerator/生成标准化路径：

基础路径：直线、折线（通过quartic_polynomial.py实现）
平滑路径：贝塞尔曲线、B样条（通过bezier_path.py与bspline_curve.py生成）
非完整约束路径：Dubins曲线、Reeds-Shepp曲线（通过dubins_path.py与reeds_shepp.py实现）

3. 数据格式标准化

建议采用JSON格式存储数据集，包含场景描述、起点终点坐标、障碍物信息和标签路径四要素：

{
  "scene_id": "dense_001",
  "start": [0, 0],
  "goal": [10, 10],
  "obstacles": [{"x": 2, "y": 3, "radius": 0.5}, ...],
  "optimal_path": [[0,0], [1,1], ..., [10,10]]
}

核心评估指标解析

1. 路径质量指标

指标名称	计算公式	实现代码
路径长度	Σ两点间欧氏距离	utils.py中`calc_distance`函数
平滑度	路径曲率标准差	plotting.py中`curvature_analysis`函数
安全性	与障碍物最小距离	utils3D.py中`collision_check`函数

2. 算法性能指标

计算时间：从开始搜索到找到路径的耗时（通过time.time()统计）
搜索效率：扩展节点数/路径长度比值（越低表示效率越高）

基准测试实战方案

1. 测试环境配置

推荐使用项目提供的两种主流算法框架作为测试基准：

搜索类算法：A*、Dijkstra、D* Lite等（位于Search_based_Planning/Search_2D/）
采样类算法：RRT、RRT*、Informed RRT*等（位于Sampling_based_Planning/rrt_2D/）

2. 动态性能对比

以下为三种典型算法在相同密集障碍场景下的动态对比（红色为障碍物，绿色为搜索树，蓝色为最终路径）：

3. 量化评估报告

通过项目提供的绘图工具Sampling_based_Planning/rrt_2D/plotting.py可自动生成评估报告，包含：

路径长度对比直方图
计算时间箱线图
搜索效率折线图
路径平滑度热力图

高级应用：动态环境测试

对于包含移动障碍物的动态场景，需使用项目的动态规划模块Sampling_based_Planning/rrt_2D/dynamic_rrt.py与Sampling_based_Planning/rrt_3D/dynamic_rrt3D.py。动态障碍物数据集构建需额外记录：

障碍物运动轨迹（时间序列坐标）
速度与加速度变化
碰撞风险阈值

动态场景测试案例：

总结与扩展资源

本文介绍的数据集构建方案已集成到项目的测试框架中，完整教程可参考README.md。如需进一步扩展：

3D环境测试：使用Sampling_based_Planning/rrt_3D/模块
多机器人场景：扩展Search_based_Planning/Search_2D/中的路径协调算法
真实世界数据集：结合ROSbag录制的激光雷达数据进行场景重建

通过标准化的数据集构建与基准测试，可显著提升路径规划算法的研发效率。项目提供的10+算法实现与动态可视化工具，为算法对比提供了全方位支持。建议定期更新测试集以适应新算法的评估需求。

【免费下载链接】PathPlanning Common used path planning algorithms with animations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PathPlanning

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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