基于数字孪生的智能仓储物流机器人路径规划与碰撞避让系统

摘要

本文构建了一套基于数字孪生驱动的智能仓储物流机器人路径规划与碰撞避让系统。通过在物理仓储空间与虚拟孪生体之间建立毫秒级同步映射，融合多源传感器实时数据流与轻量化时空图神经网络模型，实现动态障碍物感知、全局路径重规划与局部运动协同避让的三级响应机制。实验表明，该系统在200平方米高密度货架场景下，平均单次任务完成时间缩短23.7%，路径碰撞率降至0.8%，紧急制动触发频次下降至传统A*算法的1/5。系统支持16台机器人并发调度，端到端决策延迟稳定控制在86±4毫秒，验证了数字孪生架构在复杂仓储环境中的实时性、鲁棒性与可扩展性。