基于轻量化Transformer的农作物检测机器人路径规划

为解决农作物检测机器人路径规划算法在复杂农田环境下精度低、速度慢等问题,设计轻量化Transformer模型,将其用于农作物检测机器人的路径规划任务中。采用余弦函数替代softmax计算,使得查询、键、值向量的计算可拆分,时间复杂度由原来的O(N2)降低到O(N)。通过四种不同聚合方式处理特征向量,确定节点权重分配。试验结果表明,基于轻量化Transformer的农作物检测机器人路径规划方法能够显著提高农作物检测机器人的效率和准确性。相比传统的规则化路径规划算法,将100规模农作物检测机器人的路径长度缩短5.91%;相比Transformer模型,推理时间缩短50%,训练时间缩短75%,为农作物检测机器人的路径规划提供一种新颖且有效的解决方案。