目录
- 1.摘要
- 2.多机协作的路径规划和任务分配
- 4.结果展示
- 5.参考文献
- 6.代码获取
- 7.算法辅导·应用定制·读者交流
1.摘要
针对无人农场多农机协同作业中存在的路径规划效率低、作业区域遗漏以及同类型农机调度不合理等问题，本文提出了协同路径规划与任务分配方法。首先通过拓扑地图法构建农田电子地图，并将基于优先队列的改进Dijkstra算法与三种全覆盖路径规划方式结合，实现了更快速、完整的覆盖规划。其中往复法覆盖效果最佳，平均覆盖率达94.73%。为优化同类型农机调度，提出了基于全路径的改进蚁群算法以降低路径成本，仿真结果显示路径成本降低14%–33%。
2.多机协作的路径规划和任务分配
路径规划和任务分配框架
采用拓扑地图法对真实农田环境进行建模，构建农业机械可识别的电子环境地图。
地块间路径规划属于点到点最短路径规划（P-PPP），主要包括：机库到作业地块入口、地块A出口到地块B入口，以及作业结束后返回机库等路径。本文采用基于优先队列的改进Dijkstra算法，以最小化路径成本为目标确定最短转移路线。
地块内规划采用完全覆盖路径规划（CCPP），要求作业轨迹遍历整个作业区域并形成连续路径。路径起终点均位于地块边界且不重合，其中起点由前序转移路径决定，终点由覆盖路径末端最邻近的边界点确定。根据地块形状，分别采用嵌套式、往复式以及嵌套+内螺旋组合策略完成全覆盖规划。
基于改进Dijkstra算法的转移路径规划
算法通过广度优先式的逐层扩展搜索，在已确定最短路径集合S与未确定集合U之间迭代更新，逐步找到终点的最短路径，但传统Dijkstra在邻接矩阵遍历和最短边搜索上耗时较高，时间复杂度为O ( n 2 ) O(n^2)O(n2)。为提升求解效率，本文引入基于优先队列改进Dijkstra算法，以最短距离作为优先级快谏获取当前最优节点，并在谝历邻接点时不断更新更短路径并入队，从而将时间复杂度降低至O ( n log n ) O(n\log n)O(nlogn),显著提升路径规划响应速度。
场内完整覆盖路径规划方法
针对农田地块完全覆盖作业需求，本文基于地块边界构建闭合多边形作业区域，并结合机具作业幅宽与转弯约束，采用嵌套式、往复式及嵌套与内螺旋组合三种路径规划方法生成连续覆盖轨迹，其中嵌套式实现简单但易产生空行与漏耕，往复式覆盖效率高但转弯机动性要求较强，组合方法先覆盖外围再补全内部以兼顾覆盖完整性与作业可行性。
基于全流程路径的任务分配方法
本文提出基于全流程路径的蚁群算法任务分配方法，将地块间转移距离与地块内覆盖距离统一纳入路径成本，利用信息素正反馈机制引导多机任务序列优化，通过迭代更新与比较各方案的路径长度，最终输出路径成本最小的最优任务分配结果。
4.结果展示
5.参考文献
[1] Wang N, Yang X, Wang T, et al. Collaborative path planning and task allocation for multiple agricultural machines[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 213: 108218.
6.代码获取
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7.算法辅导·应用定制·读者交流
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