基于自动导航的农业装备全覆盖路径规划研究进展

发布时间：2022-08-11 20:20

　　目前农业机械向着大型化自动化发展,同时农业无人机也应用于农业植保作业,全覆盖路径规划作为农业机械导航的核心技术,对农业机械作业质量有着直接影响。基于目前全覆盖路径规划技术发展研究,按照传统规划算法以及启发式算法的分类对各种算法在农业机械导航上的应用进行介绍,并且对于各种算法的优缺点进行总结。基于算法发展趋势以及农业发展需要,提出算法满足多机协同、动态路径规划、多算法结合以及优化机械转向路线的发展趋势,为我国全覆盖路径规划研究提供重要依据。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 路径规划方法
    1.1 传统路径规划方法
        1.1.1 图搜索法
        1.1.2 栅格法
        1.1.3 单元分解法
        1.1.4 人工势场法
    1.2 启发类算法
        1.2.1 蚁群算法
        1.2.2 模拟退火算法
        1.2.3 神经网络算法
        1.2.4 遗传算法
2 国内外全覆盖路径规划在农业领域的研究现状
    2.1 国外研究现状
    2.2 国内研究现状
3 存在问题
    1) 规划前需要知晓全局环境信息。
    2) 选择合适参数较困难。
    3) 大型农业机械的转向半径过大,在设计算法路线时需要考虑转向路线。
4 发展趋势
    4.1 多机协同工作
    4.2 动态路径规划
    4.3 采用多种评价指标
    4.4 优化农业机械转向路线
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进A*算法的无人车路径规划研究[J]. 李琼琼,施杨洋,布升强,杨家富.  林业机械与木工设备. 2020(06)
[2]基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人遍历路径规划[J]. 马全坤,张彦斐,宫金良.  华南农业大学学报. 2020(04)
[3]农业机械导航技术研究进展[J]. 张漫,季宇寒,李世超,曹如月,徐弘祯,张振乾.  农业机械学报. 2020(04)
[4]基于改进人工势场法的农机避障方法研究[J]. 郭成洋,刘美辰,高泽宁,周建国,陈军.  中国农机化学报. 2020(03)
[5]基于差分量子退火算法的农用无人机路径规划方法[J]. 严炜,龙长江,李善军.  华中农业大学学报. 2020(01)
[6]基于自适应蚁群算法的农用智能机器人路径规划[J]. 李晓静,余东满.  中国农机化学报. 2019(09)
[7]基于PSO-EACO的农业机器人路径规划仿真研究[J]. 王志伟,许江淳,李玉惠,史鹏坤,张云.  中国农机化学报. 2018(10)
[8]自治水下机器人的自主启发式生物启发神经网络路径规划算法[J]. 朱大奇,刘雨,孙兵,刘清沁.  控制理论与应用. 2019(02)
[9]深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述[J]. 卢宏涛,张秦川.  数据采集与处理. 2016(01)
[10]基于遗传改进人工势场法的全区域平粮机器人路径规划[J]. 蒋林,刘晓磊,赵慧,晏晚君,叶维林,蔡军.  中国农机化学报. 2015(05)

硕士论文
[1]基于能耗最优的无人机山地作业路径规划研究[D]. 范叶满.西北农林科技大学 2019
[2]基于改进的A*算法的无人机避障研究[D]. 宋璐.长春大学 2018
[3]基于改进A*算法和人工势场法的搬运机器人路径规划研究[D]. 蔺博见.长安大学 2017
[4]面向GPS导航拖拉机的最优全局覆盖路径规划研究[D]. 刘向锋.辽宁工程技术大学 2011



本文编号：3675321