王 猛 赵 博 刘阳春 汪凤珠 伟利国 方宪法

(中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室， 北京 100083)

0 引言

农业生产一般具有很强的“农时”性和严格的作业窗口期。随着农机自动导航技术的发展和推广，智能农机及其导航技术已成为智慧农业的重要组成部分，多台农机或多种农机的协同作业技术可发挥机群作业优势、提高农机作业效率，已逐渐成为新的研究热点[1-3]。

多机协同作业技术在机器人、无人机等领域已进行了较多的研究，任务分配是其研究热点之一，即给定一个机器人(或无人机)集合、一个任务集合及系统性能评价指标，为每个子任务寻找一台合适的机器人(或无人机)负责执行该子任务，且使机器人(或无人机)系统完成任务集合中的全部任务时所获得的收益最大[4]。通过对多机作业进行任务分配可以加快机群任务执行速度、降低系统消耗，并提高工作效率[5-15]。多机协同任务分配技术在机器人工业生产、水下机器人搜索、无人机作战和无人机灾难搜索等领域已进行了较深入的试验研究和应用[16-20]。多机协同任务分配技术在农业领域研究较少，相比于无人机或机器人的任务分配问题，农机作业情况更加复杂，农机需依次到达目的地，并且在目的地完成作业。JENSEN等[21]提出1台运粮车为多台收获机运粮的路径规划方法，多台收获机在不同的地块进行收获作业，运粮车根据自身速度和收获机的作业位置、作业路径和作业速度等参数，通过Dijkstar算法规划运粮车田间和田内路径，实现了行驶距离和用时的最优，该方法不仅实现了运粮车田间的路径规划，也实现了田内的路径规划，具有较高的参考价值。……