【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农机导航，涉及一种移栽机的控制方法，具体的说是涉及一种以提高无人化移栽机的作业效率和作业精度的路径规划方法。
技术介绍
1、无人化农机作业作为现代农业技术的重要组成部分，其优势在于提高土地利用率、作业质量和效率，同时降低人工成本和劳动强度。与传统人工操作相比，无人化农机的作业能够更精确地控制农机的行驶路径和作业模式，从而优化资源使用并减少人为失误。
2、在无人化农机作业中，路径规划算法起着关键作用。常用的路径规划算法包括任意曲线法、蚁群算法、粒子群算法、贪心算法和子区域分割法等。这些算法各有特点，但也存在一些共性的问题。任意曲线法能够灵活地处理复杂地形和不规则路径，但由于其路径规划过程中对曲线的建模和计算复杂度较高，可能会导致计算时间较长，并且在处理大规模地块时，算法效率可能会下降；蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食行为来寻找最优路径，它具有较强的全局搜索能力，能够较好地处理复杂路径规划问题。然而，这种算法也容易陷入局部最优解，导致最终路径规划结果不够理想；粒子群算法模拟鸟群捕食行为来寻找最优解，其优点在于收敛速度较快，适用于动态和复杂的环境。然而，粒子群算法在处理高维和复杂路径时，可能存在重复率高和覆盖率低的问题；贪心算法通过每一步选择当前最优的局部解来寻找全局最优解。虽然算法简单且计算速度较快，但由于其过于注重局部最优解，容易忽视全局最优解，从而导致最终路径规划的效果不如预期；子区域分割法将作业区域分割成若干子区域，逐个进行路径规划，以减少计算复杂度并提高效率。尽管这种方法能有效降低计算负担，但在子区域之间的
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对上述现有技术中存在的不足，提出一种控制无人化移栽机路径的规划方法，以提高无人化移栽机的作业效率和作业精度。
2、本申请提供的一种控制无人化移栽机路径的规划方法采用如下技术方案：
3、一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于，所述方法步骤如下：
4、s1、根据无人化移栽机工作的农田环境，建立栅格地图并将其划分为若干个矩形区域；
5、s2、根据移栽机的工作的农田环境，选择群集智能优化算法的全覆盖路径规划算法并及建立评价指标；
6、s3、利用算法进行改进，求解无人化移栽机全局路径规划。
7、通过采用上述技术方案，解决了无人化移栽机的路径规划问题，提高了无人化移栽机工作时的准确性和稳定性。
8、进一步的，步骤s1中所述建立栅格地图的具体方法为：
9、(1)根据移栽机工作的农田环境，将农田作业区域的宽度设为m，长度设为n，此时农田作业区域的面积为s＝mn；
10、(2)根据移栽机车身的尺寸大小将农田作业区域划分为大小相等的矩形区域，通过测量得到移栽机车身长度为a，宽度为b，因此划分的矩形区域长度为l＝a，宽度为p＝b，此农田作业区域的矩形栅格的个数为s/lp，其中农田作业区域在x轴上共有i＝m/l个栅格，在y轴上有j＝n/p个栅格；
11、(3)设定每个栅格中心的坐标为(x，y)并且对每个栅格赋予一个属性值；
12、
13、当(x，y)＝0时，说明此矩形区域不存在障碍物，则移栽机可以进行工作，记此栅格为可工作栅格；当(x，y)＝1时，说明此矩形区域存在障碍物，则移栽机不可进行工作，记此栅格为不可工作栅格，由于实际工作中，障碍物通常为不规则形状，因此需要对障碍物进行处理，将未占满一个栅格的障碍物视为占满一个栅格；最后对每个可作业栅格按顺序进行标记。
14、通过采用上述技术方案，获取了无人化移栽机工作环境的信息并进行处理，提高了无人化移栽机路径规划的运行速度。
15、进一步的，步骤s2中所述全覆盖路径规划的评价指标主要包括作业消耗成本和全覆盖路径重复率。
16、通过采用上述技术方案，设定了无人化移栽机路径规划的评价指标，提高了计算性能与计算准确性。
17、进一步的，所述作业消耗成本为无人化移栽机按照全覆盖路径规划行驶后的作业消耗成本，无人化移栽机在工作过程中主要的成本消耗为直线行驶消耗和转弯行驶消耗两部分；
18、直线行驶消耗与作业路径的长短成正比，距离越长，作业消耗成本就越高，直线行驶长度与消耗成本的关系公式如下：
19、
20、f＝μg cosα+g sinα (3)
21、w1＝f cosαs1 (4)
22、其中，ni为规划路径中的总的栅格数，imax＝s/lp；μ为移栽机轮胎与地面的摩擦系数；w1为移栽机直线行驶消耗成本；
23、转弯行驶消耗主要与农机转弯次数有关，转弯次数越少，转弯成本消耗越小，根据转弯次数来计算转弯消耗成本，转弯次数和消耗成本的关系公式如下：
24、
25、w2＝fs2n (6)
26、其中，s2为移栽机转弯行驶长度；w为移栽机工作宽度；w2为移栽机转弯行驶消耗成本；n为移栽机转弯次数；
27、所述全覆盖路径重复率为无人化移栽机在进行工作时，重复的工作面积与移栽机工作的总面积的百分比，全覆盖路径重复率计算公式如下：
28、
29、其中，η为全覆盖路径重复率，e(x，y)＝0为移栽机工作总面积的栅格数，e(x，y)＝1为移栽机重复工作面积的栅格数。
30、通过采用上述技术方案，解决了直线行驶消耗成本与转弯行驶消耗成本的计算问题，减少了无人化移栽机工作时的成本消耗；解决了全覆盖路径规划重复率的计算问题，提高了无人化移栽机的路径规划效果。
31、进一步的，所述步骤(3)中算法包括三个阶段：包围猎物、泡泡网捕食和搜索猎物。
32、通过采用上述技术方案，解决了无人化移栽机的路径规划算法问题，提高了无人化移栽机工作时的准确性。
33、进一步的，所述包围猎物阶段的计算公式如下：
34、
35、其中t是当前迭代次数，是当前得到的最优位置向量，而且会在变化迭代中不断更新，是当前位置向量，·代表向量之间的点乘，和代表系数向量，计算方式如下
36、
37、其中，是[0，1]之间的随机向量，在泡泡网捕食和随机搜索阶段的迭代过程中，从2线性下降到0，定义为：
38、a＝2-2t/t (12)
39、其中，t为最大迭代次数。
40、通过采用上述技术方案，获取了系数向量提高了无人化移栽机路径规划算法的实时性。
41、进一步的，所述泡泡网捕食阶段的计算公式如下：
42、dk＝|x本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于，所述方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于，步骤S1中所述建立栅格地图的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：步骤S2中所述全覆盖路径规划的评价指标主要包括作业消耗成本和全覆盖路径重复率。
4.根据权利要求3所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：所述作业消耗成本为无人化移栽机按照全覆盖路径规划行驶后的作业消耗成本，无人化移栽机在工作过程中主要的成本消耗为直线行驶消耗和转弯行驶消耗两部分；
5.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：步骤(3)中所述算法包括三个阶段：包围猎物、泡泡网捕食和搜索猎物。
6.根据权利要求5所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：所述包围猎物阶段的计算公式如下：
7.根据权利要求5所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：所述泡泡网捕食阶段的计算公式如下：
9.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：步骤S3中所述算法为引入自适应权重系数ω，自适应权重系数ω的计算公式如下：
10.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：步骤(3)中所述算法为采用基于维度的领域搜索策略，公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于，所述方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于，步骤s1中所述建立栅格地图的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：步骤s2中所述全覆盖路径规划的评价指标主要包括作业消耗成本和全覆盖路径重复率。
4.根据权利要求3所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：所述作业消耗成本为无人化移栽机按照全覆盖路径规划行驶后的作业消耗成本，无人化移栽机在工作过程中主要的成本消耗为直线行驶消耗和转弯行驶消耗两部分；
5.根据权利要求1所述的一种控制无人化移栽机路径的规划方法，其特征在于：步骤(3)中所述算法包括三个...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪宏，王佳宇，夏云帆，刘旭，张善文，戴敏，刘思幸，李小银，周标，陈一凡，董兴月，张燕军，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。