基于自适应升温模拟退火算法的农业机器人全区域覆盖策略

【目的】提出一种复杂农田环境下农业机器人全区域覆盖策略,以便合理规划农业机器人的工作遍历路径。【方法】根据农田实际生产环境定义农业机器人复杂工作环境模型,并在此基础上建立一级分区与二级分区的概念。引入遗传算法变异操作的思想,建立基于贪婪机制的模拟退火算法优质可行解生成方法;建立解集多样性的概念,设计基于自适应升温的模拟退火算法改进方法,以此求解分区间的最佳遍历顺序问题。通过A*算法与八邻域搜索法相结合进行农业机器人跨区域衔接路径规划,依此,实现机器人覆盖全区域。【结果】仿真结果表明,改进的模拟退火算法所规划的路径长度分别比传统遗传算法和模拟退火算法减少了14.7%和10.1%,收敛时的迭代次数分别减少9.8%和59.1%;农业机器人全区域覆盖仿真试验中遍历路径重复率为14.86%。高地隙喷药机器人现场遍历试验中,路径重复率为15.83%。【结论】研究结果可为农业机器人在复杂农田环境中全遍历覆盖提供研究思路。

基于蚁群-BFS算法的复杂环境下农业机器人全区域覆盖研究

【目的】以路径重复率为优化目标解决农业机器人在数字生态农场中的全区域覆盖问题。【方法】首先,将栅格地图中的障碍物进行膨胀处理,在此基础上进行矩形分区以及分区合并操作;然后,通过改进的蚁群算法规划分区间的遍历顺序、通过改进的广度优先搜索(Breadth first search, BFS)算法规划分区间终点与起点的衔接路径,从而实现机器人全区域覆盖。2种算法的具体改进方案为:分别通过人工免疫算法与粒子群算法改进遗传算法的选择与交叉算子,并将改进后的选择算子、交叉算子、原遗传算法变异算子与蚁群算法相结合改进传统蚁群算法信息素更新方法;建立动态函数以简化BFS算法规划的路径。【结果】仿真结果表明,改进蚁群算法收敛时的迭代次数较传统蚁群算法减少了83.1%,路径长度相比减少了4.8%;由改进的蚁群算法与改进的BFS算法规划的机器人遍历路径重复率是传统蚁群算法和BFS算法的56%,且农业机器人能实现对农田区域的100%覆盖。【结论】本研究提供了一种农业机器人在复杂环境的数字生态循环农场中进行全遍历覆盖的解决方案。