验证多机器人路径规划所需的指标| RODIX

多机器人路径规划是一个确保每个机器人到达目的地的问题，同时也是一个保持整体工作流程稳定的操作问题。即使计算出最短路径，如果机器人拥挤在狭窄的路口或由于通信延迟而导致重新规划延迟，现场吞吐量也可能会下降。

直接回答： 必须测量任务完成时间、吞吐量和行进距离，以及避免碰撞延迟、重新规划时间、死锁频率、故障/恢复和操作员干预。

一、任务完成时间及分配

不要只看平均值，记录中值、最高延迟和最坏情况。即使平均水平相同，如果某些任务严重迟到，外勤时间表和服务水平也会受到影响。

查看一定时间内完成的任务数量以及机器人数量。如果添加机器人但吞吐量没有增加，则怀疑存在横截面、充电、任务分配或控制瓶颈。

它区分机器人实际上无法移动、让路或停止的时间。安全停车是必要的，但如果等待时间集中在某些区域，则可以改进地图和优先规则。

测量从检测到障碍物到应用新路线的时间。它不仅必须包括计算时间，还包括通信、状态同步和控制命令反射延迟。

记录相互固定的频率、持续时间和恢复成功率。由于自动恢复失败而导致操作员干预的次数作为单独的指标进行管理。

一起查看行驶距离、转弯、加速/减速和电池消耗。如果最短路径导致频繁转弯或停车，实际效率可能会很低。

仅仅发现不存在物理碰撞是不够的。它记录接近安全距离阈值、紧急停止、速度限制发生以及传感器可靠性恶化的次数。

对地图修改、任务取消、手动移动和障碍物清除等人类干预进行分类。对于产品改进来说，提供干预和解决时间的原因比自动化率等单一数字更有用。

改变模拟中的机器人数量、任务密度和障碍场景，并在受限的现实环境中再次测量相同的指标。应记录模拟和现场差异，以避免放大时夸大性能。

RODIX 并不将多机器人操作视为单一路径算法，而是将其视为任务分配、状态、可视化和结果记录的问题。在PoC中，首先建立基线和异常场景，并根据结果报告判断扩展。

我们参考了RODIX现有技术的介绍，最终工单中MIR-Core·RLMS·PlanViz的范围，以及多机器人运行研究的原理。