基于改进APF-FMT^*的农业机器人路径规划算法

摘要

【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。

关键词

路径规划 / 农业机器人 / 人工势场法 / FMT^*算法