罗智杰，黄子涛，许嘉志，潘仲宇，曹 亮，刘双印

（1.仲恺农业工程学院信息科学与技术学院，广东 广州 510225；2.仲恺农业工程学院智慧农业工程技术研究中心，广东 广州 510225；3.广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室，广东 广州 510225）

0 引言

进入电子信息化时代，农业领域已向机械化、智能化、信息化方向靠拢。农业机器人已成为一种具备路径规划,环境障碍感知和能够完成一系列动作行为等功能为一体的智能化农业设备。现阶段，国内外现有的农业机器人的主要类型有播种机器人、采摘机器人、果蔬分选机器人、除草机器人等[1,2]。为保障机器人能够适应复杂多变的农业环境，其主要技术主要包括定位导航技术、运动控制技术、传感器技术、图像识别技术[3]，要求农业机器人具备较高的环境感知、定位和避障的能力[4]。对于企业用户来说，农业机器人的效率和路径合理度是一个重要的指标。因此如何合理规划路径是农业机器人研究的热点之一。近年来，有关机器人路径规划算法的研究不断被提出和研究，其中几种典型的算法有：人工势场法[5]、蚁群算法[6]、模拟退火法[7]、粒子群算法[8]、A*算法[9]等。

在实际农业场景中，尤其是对大型农场而言，单靠一个农业机器人运作处理是难以实现的，而多个机器人作业又涉及到协作问题，因此有必要考虑多个机器人的路径规划。为了解决蚁群算法在多移动机器人路径规划应用中的不足，本文在基本蚁群算法的基础上，对启发信息函数做出了改进，同时提出死锁问题的解决方案，既保证了算法的速度，又避免了算法的提前收敛。……