基于自适应蚁群算法的农用智能机器人路径规划

针对田间农用智能机器人路径规划问题,结合蚁群算法特点,提出一种基于自适应蚁群算法的路径规划方法,目的是在信息采集、田间巡检、果蔬采摘及作物搬运等操作中,利用所提方法为农用智能机器人搜索出一条距离最短的优化路径,确保其能沿着该优化路径顺利达到指定作物种植区,完成指定工作任务。该方法通过引入自适应调整信息素挥发系数、更改信息素更新机制和限定信息素阈值等策略,对传统蚁群算法进行了优化改进。仿真结果显示,在100 m×100 m作物种植区模型内,改进算法能有效解决农用智能机器人路径规划问题;改进算法规划的最佳路径长度较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少3.745 1 m和16.387 6 m;改进算法规划最佳路径所需程序迭代次数较传统蚁群算法和禁忌搜索算法分别减少13代和31代,结果表明,与传统蚁群算法和禁忌搜索算法相比,改进算法具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能。     

基于足球比赛路径规划的农用无人机定位和导航研究

无人机具有很高的作业效率,能够推动农业生产的现代化和智能化。由于受各种因素的影响,无人机的实际航线与规划航线之间会出现偏差,因此需要进行定位和导航。足球比赛机器人的控制原理与农用无人机相似,其路径规划方法可以作为无人机定位和导航的参考。为此,将足球比赛路径规划的人工势场模型与农用无人机相结合,设计了一种无人机定位和导航方法。仿真试验结果表明:该方法定位和导航的无人机药液喷洒覆盖率达到98%,飞行的距离和时间相比人工控制减少了20%,路线中的急剧转向次数大幅减少,能够为无人机航线控制提供新的途径。     

农用四轴飞行器避障控制系统设计——基于机器视觉和超声波测距

首先,基于双目视觉和超声波测距介绍了农用四轴飞行器的障碍物感知原理;然后,基于整体框架和飞行器对避障控制系统进行了整体设计;最后,基于机器视觉和超声波测距实现了农用四轴飞行器避障控制系统。实验结果表明:当飞行器和障碍物达到设置距离时,飞行器能够快速进行悬停响应,并能及时进行避障操作,证明了农用四轴飞行器避障控制系统的可行性和有效性。     

基于嵌入式和机器学习的农用车辆自动驾驶系统

首先从PCA技术和SVM技术分析了自动驾驶系统路况识别检测原理,然后从训练模块和分类识别模块设计了系统模型和系统功能,最后采用模块化的思想设计了自动驾驶系统硬件平台,并基于QT环境开发搭建了系统上位机,实现了基于嵌入式和机器学习的农用车辆自动驾驶系统。试验结果表明:系统能够在常规作业中正常进行自动驾驶功能,符合设计要求,证明了系统的可行性、稳定性和有效性。     

基于改进动态规划算法的果园移动机器人路径规划

首先,根据果园移动机器人自身运行特性和果园环境,建立了环境模型;然后,阐述了改进动态规划算法原理;最后,基于改进动态规划算法实现了果园移动机器人的动态路径规划和避障。仿真实验表明：果园移动机器人顺利实现了从起点到终点的无碰撞移动作业,且行走路径最短、转弯数最少,表明算法系统在复杂的动态环境下仍能实现路径规划功能。     

无人驾驶农用运输车路径规划研究

研究无人驾驶农用运输车避障路径的自动生成,给出了基于遗传算法的路径规划方法,并通过仿真实验证实了该方法的有效性。     

基于机器学习的采摘机器人控制系统研究

对采摘机器人进行了运动学分析,介绍了机器学习算法与应用,并基于Q-learning算法设计了采摘机器人路径规划系统,实现了对采摘机器人的运动控制。MatLab仿真实验表明：采摘机器人搭载Q-learning算法机器学习算法后,能够自主完成路径规划,并能成功避开环境中的障碍物,规划路径最优,平滑度较好,证明了该算法的有效性和可行性。     

基于蒙特卡罗法的飞行器航迹规划研究

基于蒙特卡罗算法引入概率模型,对飞行器的航迹进行了最优规划,并且通过假设目标点集,验证了该方法.通过利用MATLAB仿真得到了最优的航迹路径,证明了该方法的合理性和可靠性,这对未来研究人员研究飞行器在复杂环境下的所产生概率的事件提供一种参考.     

基于改进蚁群算法的农业机器人路径规划研究

针对农业机器人路径规划实时性和稳定性差的问题,采用人工势场法,并结合Memetic算法与精英排序法优化基本蚁群算法。该算法用势场法获得路径初始化种群,对每代路径进行Memetic算法中的交叉组合操作,将每代蚂蚁产生的路径分别进行优化排序,根据蚂蚁路径的优劣程度,对信息素进行更新;同时,加入精英小组蚂蚁产生的信息素,从而加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性。实验表明:改进后算法的平均最优路径长度提高了12.56%,收敛代数提高55.86%,算法用时提高了65.3%,最优解百分比增加了40%。本算法能够快速有效地规划出最优路径,提高了农业机器人的工作效率。     

基于人工势力场和遗传算法的播种机路径规划设计

为了提高播种机对复杂地块的自适应能力,提升播种机的播种精度和播种效率,提出了适合精播机的基于子区域的折返全区域覆盖路径规划方法,并对播种机的排肥器和排种器进行了改进,以适应自动路径规划的需要。为了优化基于子区域的路径搜索方法,使用人工势场和遗传算法对寻优方法进行了优化,提高了算法的效率。为了测试该方法的有效性和可靠性,将路径规划系统安装到了播种机械上,通过对播种的测试发现,该方法实现了复杂地块播种的全区域覆盖,并且可以有效地躲避障碍物。对3种不同的算法进行对比测试发现:基于遗传算法的子区域路径规划模型的寻优效果最佳,其覆盖面积大,转弯次数少,用时少,最短时间为11.25 min,仅为其他算法时间的1/2,路径划分效率较高,满足智能化精密播种机的需求,可以在精密播种机的路径规划系统中使用。     

基于MiroSot系统的苹果采摘机器人路径规划研究

针对农业机器人的一个重要类型—采摘机器人,开展了基于机器视觉的路径规划的理论分析和实际应用研究。为了解决苹果采摘机器人中路径规划难度大、最优解求解困难等问题,将MiroSot机器人路径规划系统应用于苹果采摘机器人中,结合采摘机器人作业环境特点和工作需求,采用图像处理技术,设计了具有环境感知、避障和决策能力的采摘机器人路径规划系统。MatLab实验仿真结果表明:系统可以实现无碰撞的最优路径规划,并能够根据环境变化实时进行局部路径规划,证明了系统的实时性、有效性和可行性。     

农业车辆导航系统中路径规划策略的研究进展

路径规划策略是农业车辆导航系统的重要组成部分。目前有3种主要的农业车辆导航路径规划策略:作物行跟踪策略、地头转向最优路径规划策略以及全区域路径规划策略。为此,综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出了一些农业车辆导航系统路径规划研究的新思路。     

基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划

针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。     

基于云计算的农业机器人路径规划与实时定位研究

首先阐述了云计算的的特点和工作原理,然后结合农业机器人运动特性,采用蚂蚁算法,搭建了由农业机器人、云计算平台、ARM开发板、图像处理、摄像头和无线路由器等模块组成的云系统架构,实现了一套基于云计算的农业机器人路径规划与实时定位的系统。结果表明:采用云计算平台调用蚁群算法效率高、可行性强,高效解决了农业机器人路径规划与定位问题,具有一定的实际应用前景。     

复杂环境下农业机器人路径规划优化方法

针对在室外复杂环境下作业的农业机器人存在因能量受限导致工作完成率降低的问题,提出了一种基于改进的启发式搜索的ECA~*路径规划算法,该算法可以在资源受限的情况下完成能量损耗最优路径的规划。首先,通过建立机器人距离-能量损耗模型,计算机器人移动行进的路程和损耗的能量,并对未来的路径和能耗趋势进行评估。然后,在传统A~*算法的基础上,将距离-能量损耗模型代入启发代价函数,通过搜索扩展子节点寻找最优路径。在每次迭代过程中,通过对比剔除处于劣势的路径,以保证算法的高效性。最后,通过设计仿真实验,将改进的ECA~*算法与传统的A~*算法搜索到路径的能量损耗进行对比,并在之后的改进算法中添加相应的能量约束进行计算。仿真结果表明,改进算法减少14. 87%能量消耗,验证了ECA~*算法的有效性。     

农用四旋翼飞行器避障系统设计 —基于机器视觉和无线定位

在地形复杂的区域,为了提高农林植保的作业效率,提高作业过程的安全性,四旋翼飞行器被应用到了农业生产作业过程中.为了提高四旋翼飞行器的自主导航水平,将机器视觉技术和无线定位技术引入到了飞行器控制系统的设计上,通过两种定位方式的联合,有效提高了飞行器导航精度.采用软件仿真的方式对避障系统进行了测试,测试过程中设置了多种障碍...     

基于改进人工势场法的足球机器人路径规划研究

在分析足球机器人局部路径规划的特点和传统人工势场理论存在不足的基础上,对足球机器人在信息不确定情况下的局部路径规划方法进行了探讨。实验证明该方法使路径规划满足了机器人足球准确性、快速性和攻守兼备性的要求。     

农业机器人避障路径智能规划研究

随着农业科技的发展,机器人技术凭借其作业效率高、人力资源投入少、安全隐患小等优点,在农业生产方面的应用越来越广泛.但是,机器人在未知的农业生产环境中,缺乏自动寻径功能,自适应运动能力较弱,在躲避障碍物方面的研究更是少之又少.为此,通过研究农业机器人运动系统结构及自我定位原理,建立了农业机器人运动模型,完成了避障路径规划...