苹果采摘路径规划最优化算法与仿真实现

采摘路径规划对苹果采摘机器人的工作效率有很大的影响,为了提高苹果采摘机器人采摘效率,研究了采摘路径规划最优化方法。将苹果采摘的路径规划问题转化为三维的旅行商问题进行求解,结合图像识别得到的苹果位置特征,提出了有限域信息素自适应更新的改进蚁群算法,避免了基本蚁群算法求解过程中的早熟和局部收敛的问题,研究了三维模型的建模和驱动方法。试验结果表明将蚁群算法用于解决苹果采摘路径规划问题,当苹果数量达到250个时,改进蚁群算法迭代次数是基本算法的25.3%,而搜索到的最优路径是其94.3%,可见改进算法在搜索次数和最优结果上都有明显的优势。本研究为苹果采摘机器人采摘路径规划的提供理论参考。     

GIS与粒子群算法在农村变电站选址规划中的应用

针对基本粒子群算法在农村变电站选址问题中得到全局最优解的收敛速度慢和易陷入局部最优解的缺点,该文以某县开发区为例,运用惯性权重动态调整策略,有效地平衡了算法的全局和局部搜索能力,从而改善了基本粒子群算法的性能,并且充分考虑地理信息系统对规划站址的影响,将改进的粒子群算法和图形问题相结合。结果表明：基本粒子群算法得到最优解的迭代次数为48次,改进后算法的迭代次数减少到26次,得到最优解的速度提高了近一倍,并以GIS为平台实现了规划的可视化。     

改进蚁群算法和生成树相结合的中压配电网架规划

由于涉及许多变量和约束,中压配电网规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。蚁群算法是一种具有正反馈特性的贪婪性、分布式的现代启发式搜索方法,适合于路径的寻优,但是易陷入局部最优。该文将蚁群算法和生成树算法结合起来,用于带有交叉点的中压配电网网架规划。针对基本蚁群算法易于陷入局部最优的问题,提出了动态设定待选路径信息素阀值和动态调整路径选择策略的方法,以便提高蚁群算法的全局搜索能力。在考虑中压配电网辐射状和连通性约束时,提出了带有交叉点的生成树方法,大大减少了在规划中不可行解的产生。算例仿真结果表明采用该方法求解中压配电网架规划方案是有效的。     

基于混沌免疫算法和遥感影像的土地利用分类

为提高利用遥感影像进行土地利用分类的精度，采用了基于混沌免疫算法(Chaos Immune Algorithm)的多光谱遥感影像分类方法。首先应用混沌免疫算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心，然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类。该方法利用混沌变量的遍历性，进行粗粒搜索，优化免疫算法的初始抗体群；通过克隆选择算子、变异算子、抗体的循环补充操作，避免陷入局部最优解，得到全局最优的聚类中心。在对淮南矿区采用TM影像进行的土地利用分类中，试验结果表明该方法分类总精度为89.9％，Kappa系数为0.8     

基于改进人工鱼群算法的三江平原投影寻踪旱情评价模型

针对现有的旱情评价方法容易出现评价等级离散和结果不易分辨等问题,提出了基于人工鱼群的投影寻踪旱情评价模型,利用人工鱼群算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,同时采用自适应人工鱼步长和拥挤度因子对人工鱼群算法进行改进,克服其易陷入局部最优等缺点,提高了全局搜索能力和收敛速度。以三江平原红兴隆分局为例,选用降雨距平百分率、Z指标和降水温度均一化指标3个指标综合计算投影值,建立了基于改进人工鱼群算法的三江平原投影寻踪旱情评价模型。结果表明,该模型有效避免了单项指标评价的不相容性,用于区域旱情评价是切实可行的,为旱情评价提供了参考。     

基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别

模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的FCM聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。     

基于FIA*-APF算法的蟹塘投饵船动态路径规划

为了提高无人投饵船在含障碍物河蟹养殖池塘自主巡航的作业效率和安全性,该研究提出基于改进A*算法与人工势场法相融合（fusion of improved A* and artificial potential field,FIA*-APF）的蟹塘投饵船动态路径规划算法。首先引入动态加权因子优化A*算法评价函数;其次加入转折惩罚函数并删除冗余点,接着利用B样条曲线对全局路径进行平滑处理;最后将改进A*算法得到的全局路径作为改进人工势场法中的引力路径,生成投饵船自主巡航高效路径。根据养殖池塘创建静态和动态2种仿真环境,分别对传统人工势场法（traditional artificial potential field,TAPF）、基于A*和人工势场法的融合算法（the A* and artificial potential field,TA*-APF）和FIA*-APF算法的性能进行20次测试。仿真试验结果表明：2种环境下,FIA*-APF算法的平均规划时间是TAPF算法的17.23%,是TA*-APF算法的51.96%,平均指令节点数量比TAPF算法减少50.64%,比TA*-APF算法减少65.03%,平均路径长度比TA*-APF算法减少2.82%。蟹塘试验结果表明：FIA*-APF算法的规划时间为TAPF算法的38.16%,为TA*-APF的62.42%,路径长度比TAPF算法减少29.13%,比TA*-APF减少10.15%;另外,TAPF和TA*-APF算法规划路径上大于60°的转角分别是FIA*-APF算法的3.28和2.62倍,大于100°的转角分别是FIA*-APF算法的3.73和1.67倍,该研究算法规划的路径更高效平滑。研究结果可为无人投饵船自主导航提供参考。     

温室穴盘苗自动移钵路径优化

为了优化移栽机补栽作业时的移钵路径,该研究基于免疫算法构建了克隆选择算法和免疫遗传算法2种适合求解移钵路径优化问题的模型,并与固定顺序法和遗传算法对比,进行移钵路径规划仿真试验和验证试验。结果表明:克隆选择算法模型和免疫遗传算法模型均能有效优化移钵路径,免疫遗传算法模型的路径规划效率较高,而克隆选择算法模型的路径规划效率较低。验证试验条件下,该研究2种模型的路径规划长度分别为48 977和48 945 mm,相比固定顺序法分别缩短7.59%和7.65%,相比遗传算法模型分别缩短3.60%和3.66%;2种模型的计算时间分别为5.86和2.72s,免疫遗传算法模型的计算时间相对遗传算法减少15.79%。免疫遗传算法模型可作为温室穴盘苗后续机械化批量补栽的路径规划控制基础。     

基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划

针对混联采摘机器人在非结构性环境中进行避障采摘作业的要求,该文提出了一种基于关节构形空间的混联采摘机械臂避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物的几何特征,对机械臂及障碍物模型进行合理简化,通过分析末端执行器目标点和串联机械臂结构参数选取合适的并联机械臂动平台目标点,然后采用遍历法构建串联机械臂关节构形空间,并利用快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法搜寻串联机械臂无撞路径,再通过同样的方法获得并联机械臂关节空间障碍物映射模型和无撞路径,最后综合串、并联机械臂的无撞路径,获得混联机械臂整体的避障路径。仿真和试验结果表明,文中所提出的算法搜索的避障路径能够驱动采摘机械臂避开工作空间内的障碍物,引导末端执行器到达目标点。     

基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划

为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平，该研究以菠萝采收机为研究对象，采用改进RRT*（Rapidly-exploring Random Trees Star）算法进行全局路径规划。首先在产生随机采样点时引入自启发式思想约束采样点的生成，在拓展新节点时借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束，同时计算权重wg合适的取值范围，采双向拓展加快迭代速度，后利用贪心算法修剪路径的冗余节点，并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理。根据农田道路存在的复杂情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境，分别对比RRT*算法、双向RRT*算法和改进后RRT*算法的性能进行测试。试验结果表明：3种环境下，本文算法的平均收敛时间是RRT*算法的17.97%，是双向RRT*算法的46.12%，平均规划速度是RRT*算法的4.7倍，是双向RRT*算法的2.2倍左右，平均拓展的节点数量比 RRT* 算法减少87.22%，比双向 RRT* 算法减少 52.52%，平均路径长度比 RRT* 算法减少 3.81%，比双向 RRT* 算法减少 6.08%。田间试验结果表明：本文算法的规划时间仅为RRT*算法的14.12%，为双向RRT*的20.34%，迭代次数比RRT*算法减少80.89%，比双向RRT*减少69.70%。另外，RRT*和双向RRT*算法规划出的路径上大于60°的转角分别是本文算法的1.56和2.06倍，大于100°的转角分别是本文算法的1.55和2.18倍，本文算法规划的路径更平滑。改进RRT*算法在农田里规划的路径符合菠萝采收机的路径导航需求，研究结果可为菠萝采收机的导航研究提供参考。     

基于VMM和DNiGA的直升机多林区植保作业航线规划

直升机在现代林业病虫害防治中扮演重要角色,合理的航线规划对直升机航空施药至关重要.该研究针对直升机小坡度多片作业林区的情况,开发了一种适用于单个林区施药航线规划的向量建模法(Vector Modeling Method,VMM)和适用于多林区间调度航线规划的双层嵌套遗传算法(Double Nested improved...     

基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机的河蟹养殖溶解氧预测模型

养殖池塘溶解氧是河蟹赖以生存的重要指标,及时准确地掌握溶解氧浓度变化趋势是确保高密度河蟹健康养殖的关键。为提高溶解氧预测精度和效率,该文提出了蚁群算法(ACA)优化最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的河蟹养殖溶解氧预测方法。采用蚁群算法对最小二乘支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间非线性预测模型。利用该模型对江苏宜兴市2010年7月20日～7月28日期间高密度养殖池塘溶解氧进行预测。研究表明,该预测模型取得较好的预测效果,与支持向量回归机和BP神经网络相比,模型评价指标均方根误差、相对均方误差均值、平均绝对误差和和决定系数和运行时间分别为0.0328、0.0016、0.0448、0.9916和3.3275s均优于其他预测方法,ACA-LSSVR模型不仅计算复杂度低、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强,还能满足实际高密度河蟹养殖溶解氧管理的需要,为其他领域的水质预测提供参考。     

直升机航空施药全覆盖航线规划算法

为避免航空施药过程中由于多施、漏施、重施等现象造成的覆盖不精准问题,该研究开发了一种航程短,覆盖范围精准的航空施药全覆盖航线规划算法。首先基于区域全覆盖原理,通过对施药作业区域外喷雾航程计算与分析,得出在全覆盖的前提下,区域外最短喷雾航程计算公式。再结合全覆盖航线规划方法,得出全覆盖航空施药的最优航线规划算法,并通过软硬件设计实现了实时采集飞行轨迹,通过OneNet物联网平台与移动终端进行信息双向传输。最后分别对3种不同地形的试验场地进行了7个不同航向的全覆盖喷雾作业试验。试验结果表明,在3种试验场地中,按照规划航向作业的航程比试验组按照其他6个航向作业的航程短,航程比其他航向的航程最大可分别缩短4.920、6.903、59.913 km;且多余覆盖率均为最小,多余覆盖率最小分别为2.08%、7.17%、0.57%。作业面积越大,规划航向作业的航程缩短越明显,多余覆盖率越小,并且规则地形航线规划的多余覆盖率明显小于不规则地形。所提出的航空施药全覆盖航线规划算法,可为航空施药航线规划技术的发展提供理论支撑,为实际施药作业提供指导。     

基于改进双链量子遗传算法的投影寻踪调亏灌溉综合评价

针对调亏灌溉方案优选过程中存在单项指标的灌溉优劣评估结果单一和难以客观评价灌溉综合效益等问题,该文提出了基于双链量子遗传算法的投影寻踪综合评价模型。该模型利用双链量子遗传算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,同时通过矢量距浓度筛选进入搜索空间的量子染色体,以及在进化过程中逐步优化、压缩搜索空间对双链量子遗传算法进行改进。将改进双链量子遗传算法的投影寻踪模型对玉米各调亏灌溉方案进行综合评价,评价结果表明苗期水分亏缺程度为田间持水量50%～60%的处理是最佳调亏灌溉方案,产量与水分利用效率比正常灌溉处理分别提高了6.4%、10.8%。改进后的模型全局搜索能力与优化效率得到了显著提高。     

基于混合变邻域的自动化滴灌轮灌分组算法

为了解决自动化滴灌轮灌分组手工计算效率低的问题。该研究分析比较自动化滴灌与手工控制滴灌问题特征和划分原则,构建以轮灌组流量均衡为目标的数学模型,模型以流量标准差最小为目标函数,以流量差、压力差和离散度指标等为约束条件,以支管数量、流量大小和轮灌组数为决策变量,并提出一种基于混合变邻域的GSRV-GA算法进行模型求解。算法通过设计罚函数以及子代修复算法来解决工程约束以及交叉变异产生的非法解问题,然后将选择算子结合模拟退火机制以避免优化解陷入局部最优。为了提高算法搜索精度,设计基于流量和位置调整的2种邻域结构,通过变邻域搜索来强化遗传算法的搜索能力。对新疆某团场灌区工程进行实例优化分析,求解的最小标准差为10.03 m3/h,算法在350代左右实现收敛,求解时间为2 504.53 s。在3组不同规模的案例中求解最小标准差分别为15.18、13.93和7.52 m3/h,在1～5个支管堵塞抖动试验中离散度指标均达到1。该模型和算法可为后续挖掘自动化滴灌节水技术提供研究基础。     

高分辨率卫星立体影像对的图割匹配算法

针对高分辨率卫星立体像对自动匹配中同名特征点难以选取,导致视差图较低的问题,引入在计算机领域取得成功应用的图割匹配算法,将立体匹配问题转换为全局能量函数的最小化问题,并进行改进,构建简化的网络求解最小割,实现能量函数的最小化,得到较为准确的视差图,实现卫星立体像对的匹配。该文选取EROS-B卫星立体像对进行试验,结果证明改进的图割立体匹配算法生成视差图的均方根误差是传统基于相关系数的区域匹配算法生成视差图的均方根误差的1/3,且算法运行时间比传统的图割立体匹配算法的运行时间缩短了85.2%。该研究可为基于卫星立体像对构建高精度数字高程模型提供前提条件。     

面向立柱栽培的机器人移栽苗序与路径分析

为有效提高穴盘苗向立柱自动移栽的作业效率,以自主开发的螺旋式栽培立柱及其配套移栽机器人系统为对象,进行了无碰撞最短路径设计,进而对不同取苗-栽植方案的路径长度差异及其影响因素进行了分析。研究表明,面向立柱移栽时,单穴盘对1 m立柱移栽的累计路径长度差异在25%以上。取苗顺序对路径长度具有重要影响,其中"让苗"现象是造成累计路径长度差异的主要因素。立柱栽植顺序对路径长度的影响随立柱高度增加而显著增大,对3 m立柱移栽时16类取苗方案的自上至下植苗平均累计路径长度比自下至上高9.83%。稳定最优方案分别为最近相邻法和近端开始同向逐行或逐列取苗、自下至上栽植方案。研究成果对实现高效的立柱自动移栽具有积极意义。     

基于改进CoMOLA模型的镇域土地利用优化

全域土地综合整治是实施乡村振兴战略的重要抓手,也是提升农村土地整治效果的有效途径。为探索服务全域整治目标的土地利用优化配置方法,借助非优势排序遗传算法在进化模拟、全局搜索等多目标决策优化中的优势,从转型条件、面积约束、效益测算等方面构建约束多目标土地利用优化配置模型(Constrained Multi-objective Optimization of Land-use Allocation,CoMOLA),同时借鉴首位度理论改进模型并选取典型研究区进行案例分析。通过设置经济优先、生态优先及生产优先3种不同发展情景优化土地利用土地管理配置,利用中间结果识别未来发展可能的冲突,为规划制定提供依据。研究结果表明:1)经济优先情景下,研究区2030年经济效益较基期年(2018年)增长了12.33%,生态效益和生产产量分别减少了11.41%和3.73%;生态优先和生产优先情景下,生态效益和生产产量分别提高了51.68%、11.63%;2)土地利用数量结构与空间结构在3种情景中均存在一定的极化趋势,绝对冲突地块面积分别为1.98%、3.12%和1.71%。需结合发展目标等多重因素,参考冲突识别结果,因地制宜制定发展方案。综合而言,运用改进约束多目标土地利用优化配置模型进行研究,能同时满足土地利用的时空特征,得到较为客观的土地利用土地管理优化方案,且其中间结果可作为地类发展冲突识别依据,可为多目标优化问题提供新的方法借鉴。     

基于无人机航向的不规则区域作业航线规划算法与验证

为尽可能地减少飞行总距离和多余覆盖面积,节省无人机的能耗和药液消耗,研究了一种基于作业方向的不规则区域作业航线规划算法。该算法根据指定的作业方向,可快速规划出较优的作业航线,也可在未指定作业方向的情况下,给出某一推荐的作业方向与航线,使整个作业过程能耗和药耗最优。仿真结果表明,在一块面积为983.125 m2的不规则凸五边形作业区域内,采用该算法进行航线规划,无人机作业的多余覆盖率最低可达到11.5%,而且作业面积越大,优化效果越明显,在同样的地块进行田间试验,得到最低多余覆盖率为2.8%,证明了该算法的可行性。该研究可为自主作业无人机的航线规划算法提供参考。