朱铁欣，董桂菊，颜丙学，郭凯敏，谢学刚，郭志强

(东北农业大学，哈尔滨　150030)



基于改进蚁群算法的农业机器人路径规划研究

朱铁欣，董桂菊，颜丙学，郭凯敏，谢学刚，郭志强

(东北农业大学，哈尔滨150030)

摘要：针对农业机器人路径规划实时性和稳定性差的问题，采用人工势场法，并结合Memetic算法与精英排序法优化基本蚁群算法。该算法用势场法获得路径初始化种群，对每代路径进行Memetic算法中的交叉组合操作，将每代蚂蚁产生的路径分别进行优化排序，根据蚂蚁路径的优劣程度，对信息素进行更新；同时，加入精英小组蚂蚁产生的信息素，从而加快了算法的收敛速度，提高了算法的稳定性。实验表明：改进后算法的平均最优路径长度提高了12.56%，收敛代数提高55.86%，算法用时提高了65.3%，最优解百分比增加了40%。本算法能够快速有效地规划出最优路径，提高了农业机器人的工作效率。

关键词：农业机器人；Memetic算法；路径规划；蚁群算法；精英排序；人工势场

0引言

随着科技的发展，智能机器人在农业领域的应用日益广泛，而路径规划是农业机器人研究领域的重要内容之一，是实现机器人智能作业的必要基础。路径规划一般分为环境地图完全已知的静态路径规划和环境地图部分已知或全部未知的动态路径规划，本文主要对前者进行研究分析。对于这个问题，已经有大量学者进行研究和探索，并提出了很多解决方法。其中，蚁群算法的应用最为突出，该算法具有分布式计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，非常适合求解移动机器人的路径规划问题。……