本数据集用于记录线缆拖车-四足机器人系统在 L 形窄廊中的挑战性轨迹规划与真实跟踪结果。数据围绕宽度约 0.9 m 的窄廊实验场景，包含目标轨迹、真实运动轨迹、牵引机器人与拖车状态、线缆拉紧/松弛混合模式切换、速度和跟踪状态等信息。该算例利用混合动力学建模、前端混合搜索与后端非线性轨迹优化生成轨迹，并通过 Unitree A1 四足机器人与定制线缆拖车系统进行真实实验验证。数据可用于绘制目标轨迹、真实轨迹与跟踪状态曲线，评估混合模式轨迹规划在狭窄环境中的可行性、安全性和动态可执行性。
数据来源于论文《Hybrid Dynamics Modeling and Trajectory Planning for Cable-Trailer With Quadruped Robot System》的窄廊实验。本数据集展示了展示了 L 形窄廊中的目标轨迹、真实轨迹和跟踪状态；论文说明拖车通过线缆拉紧/松弛状态切换穿越 0.9 m 宽窄廊，搜索模块约用 1.46 ks 得到可行轨迹，优化模块约用 121.45 s 细化轨迹；仅保持拉紧模式的规划在搜索完全部节点后仍无法得到可行解。真实实验中系统平均速度约 0.76 m/s，最大线速度约 1.11 m/s，最大角速度约 0.26 rad/s，最终拖车位姿误差约 0.18 m 和 0.0024 rad。
基于 CT-QR 系统的平面运动状态构建混合动力学模型，将线缆状态区分为松弛模式和拉紧模式，并将拖车非完整约束、系统欠驱动特性以及线缆模式切换纳入前向动力学迭代。前端采用混合 A* 启发式搜索生成含模式切换的可行次优轨迹；后端以搜索轨迹为初值，利用 CasADi 建模并调用 IPOPT 求解非线性轨迹优化问题，综合考虑能耗、平滑性、动力学可行性和基于多边形几何的碰撞避免约束。真实实验数据通过对规划轨迹进行跟踪获得，并整理为目标轨迹、真实轨迹、跟踪状态和性能指标。
本数据集为窄廊实验的规划与实物验证结果，包含仿真规划结果和真实系统跟踪结果。质量控制包括：采用混合动力学模型显式约束线缆拉紧/松弛状态、拖车非完整约束和输入/状态边界；采用几何多边形碰撞避免约束保证系统与障碍物之间的安全距离；使用混合搜索轨迹作为非线性优化初值以提高收敛性；通过真实 CT-QR 系统验证轨迹可执行性。系统能够在 0.9 m 宽 L 形通道中完成通过与停车，最终拖车位姿误差约为 0.18 m 和 0.0024 rad。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022ZD0120000 | 博弈智能场景应用 |
本作品采用
CC BY 4.0 （知识共享 署名 4.0 国际许可协议）进行许可。
