基于势场蚁群算法的温室机器人路径规划.pdf

【基于势场蚁群算法的温室机器人路径规划】是一种结合了蚁群算法和人工势场法的路径规划方法，主要用于解决温室环境中的机器人路径寻找问题。该方法针对温室内部复杂环境，如农作物生长区域的存在，使得机器人需要找到一条既能避开障碍又能包围作物生长区的连续无碰撞路径。 在传统蚁群算法的基础上，该方法引入了人工势场的概念。人工势场通常用来模拟物理场的力，包括吸引势和排斥势，前者引导机器人向目标点移动，后者则帮助机器人避开障碍物。通过结合这两种势场，机器人可以更灵活地规划路径，避免陷入局部最优。 温室机器人路径规划的关键在于确定性和概率性方向转移。确定性转移是指当蚂蚁在没有障碍的情况下直接朝目标节点移动，而概率性转移则是在遇到障碍时，蚂蚁根据启发式信息选择绕过障碍的方向。这种方法重新构造了启发式信息，提高了搜索效率。 论文中提到的改进势场蚁群算法在不同环境下的仿真试验表明，该算法能够有效地解决温室环境中的路径规划问题，减少了路径规划的复杂性和时间消耗，提升了机器人的工作效率。 温室环境中的机器人作业对于减少劳动强度和避免劳动者在恶劣环境中的风险具有重要意义。目前，温室内的农机具作业路径规划多依赖于操作者经验，而学者们已经提出了一些路径规划的方法，但这种基于势场蚁群算法的方法提供了一种更为自动化和智能化的解决方案。 此外，文章还提到了一些与路径规划相关的工作，例如花生的营养价值分析，这些研究虽然不是直接相关的，但它们可能为温室环境中的机器人任务提供了背景信息，比如对农作物的处理和识别。 总之，该文提出的基于势场蚁群算法的温室机器人路径规划技术，是机器人智能控制领域的一个重要进展，它为实现温室环境中的自主导航提供了有效工具，有助于推动农业自动化的发展。