基于混合蚁群算法的无人化农机路径寻优研究

针对智慧农业中复杂环境下无人化农机路径规划寻优过程中存在的迭代速度慢、路径安全性较低等问题,融合人工势场、量子行为以及基于B样条的平滑策略提出了混合蚁群算法。该方法在迭代初期引入人工势场法,以解决迭代速度慢问题以及实现全局最优平衡;在路径寻优的中期加入量子行为优化信息密度阈值,改进算法状态选择概率,避免算法陷入局部最优,以提高获取优质解的能力;在迭代后期融合基于B样条的平滑策略,优化最优路径,提高无人化农机避障能力。仿真试验结果表明,基于混合蚁群算法的无人化农机在复杂环境作业时,路径寻优能力得到有效提升,路径优化响应速度提升了73倍,路径优化后距离缩短超过11.8%。

无人农场的插秧机智能化无人化改造方法与实际应用

国家高度重视智能农机装备与技术的发展,出台了一系列促进政策。智慧农业相关概念多次被提出,农机的智能化和无人化水平成为建设智慧农场的关键因素。智能化农机能降低劳动强度、改善工作环境、提高作业质量和效率。以无人农场应用中的无人驾驶插秧机为例,从无人农场对农机智能化无人化的改造需求出发,提出无人驾驶插秧机的无人化改造思路及方法。最后,该改造方法成功通过实地试验并应用至相关的无人农场建设。