王春颖, 刘 平, 秦洪政

(山东农业大学 机械与电子工程学院 山东省园艺机械与装备重点实验室,山东 泰安 271000)

0 引 言

移动机器人的路径规划是指在具有障碍物的环境中寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径[1]。目前对于已知环境的路径规划已存在很多成熟算法,实现了无碰撞到达目标地点,但在未知环境下如何能够根据移动机器人的传感器实时探测到的局部环境信息,进行路径规划,仍处于试验研究阶段。近年来,我国农业装备产业快速发展,路径规划作为自主导航的关键技术之一,是智能农业装备的研究重点。

本文针对路径规划技术进行分析与归纳,重点分析了基于强化学习算法的路径规划技术,并提出类脑智能在路径规划上的应用展望和农业装备路径规划的新思路。

1 移动机器人的路径规划

移动机器人种类繁多,根据路径应用目的的不同,如时间最优、路径最优、路径全遍历,将路径分为点对点路径和完全遍历路径2种[2]。

1.1 点对点路径规划

根据移动机器人所处外部环境信息的获取情况将点对点路径规划[3]分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划[3]是在已知的环境信息下,在事先建好的环境模型中,获得从初始地到目标地的最优路径,其优点是保证了规划路径的最优性和可达性。局部路径规划[3]是在未知环境中,基于传感器获取周围环境信息,并使机器人自主获得一条无碰撞的最优路径,其优点是更具有对于未知环境的适应性和规划的实时性。……