基于改进APF-FMT^(*)的农业机器人路径规划算法

【目的】解决农业机器人在复杂农业环境下全局路径规划耗时过长、路径最优解求解困难的问题。【方法】提出一种基于改进人工势场法的快速行进树算法(APF-FMT^(*))。首先,在引力势场中引入相对距离,根据与目标点的距离改变引力大小,克服了人工势场法距离目标点过远时引力过大的问题;然后,将FMT^(*)算法与改进人工势场法相结合,采用三阶B样条曲线对路径进行平滑处理;最后,建立3个农业工作地图进行仿真试验。【结果】仿真结果表明,与FMT^(*)、RRT^(*)和Informed-RRT^(*)3种算法对比,在地图Map1和Map2中,APF-FMT^(*)都能快速找到良好的解,且随样本数量增加获得的路径解得到改善,搜索时间比其他3种算法减少45%以上;在有狭小通道的Map3中,APF-FMT^(*)、FMT^(*)搜索时间比RRT^(*)和Informed-RRT^(*)减少75%以上,并且获得更好的解。【结论】本研究提出的APF-FMT^(*)算法不仅克服了FMT^(*)算法冗余探索问题,还有效地解决了人工势场法目标点不可达的问题,提高了农业机器人路径规划效率和作业安全性。