基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划

摘要：

为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平,该研究采用改进RRT*(Rapidly-exploring Random Trees Star)算法进行菠萝采收机全局作业路径规划.首先引入自启发式思想约束采样点的生成,借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束,同时计算合适的权重取值范围,采用双向拓展加快迭代速度,然后利用贪心算法修剪路径冗余节点,并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理.根据农田道路情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境,分别对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18％,是双向RRT*算法的46.12％,平均规划速度是RRT*算法的5.7倍,是双向RRT*算法的2.3倍左右,平均拓展节点数量比RRT*算法减少87.23％,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.研究结果可为菠萝采收机导航提供参考.

关键词：雷达、算法、菠萝收获、路径规划、快速搜索随机树

所属期刊栏目：38

分类号：S224.24(农业机械及农具)

资助基金：国家自然科学基金;广东省农业科技创新十大主攻方向揭榜挂帅项目

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：20-28