基于改进人工势场法的农用机器人路径规划技术研究.pdf
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1、2 0 6 中国农机化学报2 0 2 3年D O I:1 0.1 3 7 3 3/j.j c a m.i s s n.2 0 9 55 5 5 3.2 0 2 3.0 8.0 2 8邵毅帆,梅松,石志刚,等.基于改进人工势场法的农用机器人路径规划技术研究J.中国农机化学报,2 0 2 3,4 4(8):2 0 6-2 1 3S h a o Y i f a n,M e i S o n g,S h i Z h i g a n g,e t a l.R e s e a r c h o n p a t h p l a n n i n g t e c h n o l o g y o f a g r i c
2、 u l t u r a l r o b o t b a s e d o n i m p r o v e d a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d J.J o u r n a l o f C h i n e s e A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o n,2 0 2 3,4 4(8):2 0 6-2 1 3基于改进人工势场法的农用机器人路径规划技术研究*邵毅帆1,2,梅松2,石志刚3,宋志禹2,童一飞1(1.南京理工大学机械工程学院,南京市,2 1 0
3、0 9 4;2.农业农村部南京农业机械化研究所,南京市,2 1 0 0 1 4;3.宁夏农林科学院枸杞工程技术研究所,银川市,7 5 0 0 0 2)摘要:随着经济全球化的持续发展,现代农业对智能农机装备的研究需求不断增加。针对农业生产中使用的农用移动机器人,提出适用于果蔬绿色生产基地的基于改进人工势场法的高效路径规划算法。围绕人工势场法进行原理介绍,根据人工势场法运行于果蔬基地出现的问题进行原因分析并改进算法;根据试验基地建立栅格环境模型,采用改进人工势场法进行路径仿真,对改进前后的人工势场法进行结果比较,改进后实现局部最小值点的逃逸,规划路径长度降低1 0%,累计转折角降低1 3.3%。改
4、进的人工势场法满足农用移动机器人在果蔬基地中路径规划计算高效、运行平稳的要求,助力中国农机装备的高效生产及现代化。关键词:路径规划;人工势场法;农用机器人中图分类号:S 2 4 文献标识码:A 文章编号:2 0 9 55 5 5 3(2 0 2 3)0 8 0 2 0 60 8收稿日期:2 0 2 2年2月1 6日 修回日期:2 0 2 2年6月1 9日*基金项目:江苏省农业科技自主创新资金项目(C X(2 2)3 1 0 0);宁夏回族自治区科技支撑专项(2 0 2 1 B E F 0 2 0 0 1);江苏省科技项目现代农业(B E 2 0 1 8 3 7 5)第一作者:邵毅帆,男,1 9
5、 9 7年生,江苏南通人,硕士研究生;研究方向为农业机械化技术与装备。E-m a i l:8 3 8 4 1 2 9 1 3q q.c o m通讯作者:梅松,男,1 9 8 7年生,江苏南京人,博士研究生,助理研究员;研究方向为果蔬智能控制装备。E-m a i l:m e i s o n g 1 0 01 6 3.c o mR e s e a r c h o n p a t h p l a n n i n g t e c h n o l o g y o f a g r i c u l t u r a l r o b o t b a s e d o n i m p r o v e d a r t
6、 i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o dS h a o Y i f a n1,2,M e i S o n g2,S h i Z h i g a n g3,S o n g Z h i y u2,T o n g Y i f e i1(1.S c h o o l o f M e c h a n i c a l E n g i n e e r i n g,N a n j i n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y,N a n j i n g
7、,2 1 0 0 9 4,C h i n a;2.N a n j i n g I n s t i t u t e o f A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o n,M i n i s t r y o f A g r i c u l t u r e a n d R u r a l A f f a i r s,N a n j i n g,2 1 0 0 1 4,C h i n a;3.W o l f b e r y E n g i n e e r i n g T e c h n o l o g y I n s t i t u t e,N i
8、 n g x i a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e a n d F o r e s t r y S c i e n c e s,Y i n c h u a n,7 5 0 0 0 2,C h i n a)A b s t r a c t:W i t h t h e c o n t i n u o u s d e v e l o p m e n t o f e c o n o m i c g l o b a l i z a t i o n,t h e r e s e a r c h d e m a n d o f m o d e r n a g r
9、 i c u l t u r e f o r i n t e l l i g e n t a g r i c u l t u r a l m a c h i n e r y e q u i p m e n t i s i n c r e a s i n g.I n t h i s p a p e r,a n e f f i c i e n t p a t h p l a n n i n g a l g o r i t h m b a s e d o n i m p r o v e d a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h
10、 o d i s p r o p o s e d f o r t h e a g r i c u l t u r a l m o b i l e r o b o t.T h e p r i n c i p l e o f a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d i s i n t r o d u c e d.A n d t h e r e a s o n s f o r t h e p r o b l e m s o f a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d
11、 m e t h o d i n f r u i t a n d v e g e t a b l e p r o d u c t i o n b a s e w e r e a n a l y z e d,a n d t h e a l g o r i t h m w a s i m p r o v e d b y p o t e n t i a l f i e l d c o r r e c t i o n f u n c t i o n,f o l l o w-w a l l a l g o r i t h m a n d m a x i m u m s t e e r i n g a n
12、 g l e c o n s t r a i n t.T h e g r i d e n v i r o n m e n t m o d e l w a s e s t a b l i s h e d a c c o r d i n g t o t h e t e s t b a s e,a n d t h e i m p r o v e d a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d w a s u s e d t o s i m u l a t e t h e p a t h.T h e r e s u l t s
13、 o f t h e a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d b e f o r e a n d a f t e r t h e i m p r o v e m e n t w e r e c o m p a r e d.T h e l o c a l m i n i m u m p o i n t e s c a p e w a s r e a l i z e d a f t e r t h e i m p r o v e m e n t,t h e p l a n n e d p a t h l e n g t
14、 h w a s r e d u c e d b y 1 0%,a n d t h e c u m u l a t i v e A n g l e w a s r e d u c e d b y 1 3.3%.T h e i m p r o v e d a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d m e e t s t h e r e q u i r e m e n t s o f e f f i c i e n t c a l c u l a t i o n a n d s t a b l e o p e r a t
15、 i o n o f a g r i c u l t u r a l m o b i l e r o b o t i n f r u i t a n d v e g e t a b l e b a s e a n d c o n t r i b u t e s t h e e f f i c i e n t p r o d u c t i o n a n d m o d e r n i z a t i o n o f A g r i c u l t u r a l m a c h i n e r y e q u i p m e n t i n C h i n a.K e y w o r d s
16、:p a t h p l a n n i n g;a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d;a g r i c u l t u r a l r o b o t第4 4卷 第8期2 0 2 3年8月中国农机化学报J o u r n a l o f C h i n e s e A g r i c u l t u r a l M e c h a n i z a t i o nV o l.4 4 N o.8A u g.2 0 2 3第8期邵毅帆 等:基于改进人工势场法的农用机器人路径规划技术研究2 0 7 0 引言在农业生产
17、中,农用移动机器人需要利用路径规划算法计算出机器人到达目标工作位置的路径。路径规划的运行效率以及路径的平滑性,决定农用移动机器人在果蔬采摘以及播种等工作的运行效率以及运行稳定性,不同的路径规划算法应用于不同的农用生产环境都存在着不同的问题,如何选用一种适用于特定场地的高效农用移动机器人路径规划方法,是农业生产现代化的一个研究热点。因此,研究农用移动机器人的路径规划技术,实现目标位置的快速平稳到达,对农业装备的现代化发展有着重要的意义。路径规划是移动机器人研究领域的重要研究方向,一般依照某个性能指标如工作能耗最小、行走时间最少和行走路线最短等,在工作空间内找到一条从起点到终点并可以避开环境障碍物
18、的最优或近似最优的路径。在现有的研究中,路径规划主要根据对环境信息的掌 握 程 度 分 为 全 局 路 径 规 划1和 局 部 路 径 规划2,主要分为A-s t a r算法3、R R T算法4、人工势场法5、蚁群算法6、遗传算法7和粒子群算法8等。其中,A-s t a r算法、R R T算法和人工势场法为传统路径规划算法,蚁群算法、遗传算法和粒子群算法为智能路径规划算法。移动机器人的路径规划要根据各算法应用场景进行选择,路径规划算法需根据环境建立关于目标位置与障碍物的代价函数,通过求取最速梯度下降方向驱动机器人移动9,因此,机器人在复杂环境中路径进行规划时,智能路径规划算法和全局路径规划算法
19、需要进行大量的计算,无法保证运行的实时性,采用人工势场法能保证移动机器人的运行实时性,但传统人工势场法仍存在局部最小值问题、目标不可达以及路径不平稳等问题1 0。王丽1 1在机器人当前位置圆周上均匀取点,向势场最小方向运行;郭枭鹏1 2对修正势场函数和距离调整因子,使修正后的斥力为势能最小点。因此需根据农用机器人运行场地及现场仿真对算法进行优化及改进。本文对人工势场法的原理进行阐述,针对传统人工势场法中存在的局部最小值点问题、目标不可达问题和运行转向角大的问题,分别采用势能场修正函数、F o l l o w-W a l l改进方法和最大转向角约束函数,建立适用于果蔬农用机器人的改进人工势场法,
20、建立栅格环境模型,并对改进前后的人工势场法进行比较,满足农用移动机器人对路径规划计算高效、运行平稳的要求。1 人工势场法原理人工势场法是由K h a t i b5首先提出将障碍物和目标抽象为虚拟势能场,通过建立对应势能场函数解决机械臂避障问题的一种算法。该算法通过建立关于障碍物的斥力场函数和关于目标的引力场函数,确定机器人的行进方向,并确保不会与障碍物碰撞,以实现路径规划的功能。在利用人工势场法对果蔬农用机器人移动路径进行规划时,把果蔬基地内机器人看成一个质点,将起始位置向目标位置移动的过程看成求解势场最优方向。将基地中障碍物看成斥力产生源,通过计算合力大小及方向,驱动农用机器人移动,详细参数
21、如图1所示。图1 人工势场法原理图F i g.1 S c h e m a t i c d i a g r a m o f a r t i f i c i a l p o t e n t i a l f i e l d m e t h o d为了实现移动方向的计算,假设农用机器人所在位置为X=(x,y),Xt=(xt,yt)为目标位置向量,则目标位置与农用机器人之间的引力场Ua t t=12Ka t t2(X,Xt)(1)其中,(X,Xt)=(x-xt)2+(y-yt)2式中:(X,Xt)农用机器人与目标位置的距离;Ka t t 引力势能场常量。可得引力Fa t t(X)=-Ua t t=-Ka
22、 t tX-Xt(2)由于农用机器人与障碍物间距离对规划路径会产生不同程度的影响,因此设置以地障碍物为中心的斥力场影响半径为0,可得斥力场U(i)r e p(X)=0(X,X(i)r e p)012Kr e p0-(X,X(i)r e p)(X,X(i)r e p)0 2(X,X(i)r e p)0 (3)其中,(X,X(i)r e p)=(x-x(i)r e p)2+(y-y(i)r e p)2式中:(X,X(i)r e p)农用机器人与障碍物i的欧氏距离;X(i)r e p 障碍物i的位置向量;Kr e p 斥力势场常量。定义斥力势场的负梯度方向为农用机器人所受斥力方向,可得2 0 8 中
23、国农机化学报2 0 2 3年 F(i)r e p(X)=-U(i)r e p(X)=0(X,X(i)r e p)0Kr e p0-(i)(X)(i)(X)30(i)(X)X(X,X(i)r e p)0 (4)对目标位置产生的引力和所有障碍物产生的斥力进行矢量和求解,可得合力F(X)=Fa t t(X)+ni=1F(i)r e p(X)(5)式中:i 障碍物的个数;Fa t t(X)目标位置产生对农用机器人的斥力;F(i)r e p(X)第i个果蔬基地障碍物产生的对农用机器人的斥力。2 传统人工势场法存在问题及改进方法2.1 传统人工势场法存在问题常规人工势场算法中需要对每个障碍物斥力场产生的斥
24、力进行计算,能够很好保证机器人运行时不会与障碍物发生碰撞,但在面对相对复杂多障碍物或特殊障碍物与目标位置放置组合时会出现机器人无法到达目标位置的情况。2.1.1 目标不可达问题当障碍物接近目标位置时,农用机器人会很大几率出现目标不可达问题。当目标不可达问题出现时,农用机器人会在目标位置附近不断迂回,无法完整路径规划,目标不可达问题示意如图2所示。图2 目标不可达问题示意图F i g.2 S c h e m a t i c d i a g r a m o f u n r e a c h a b l e t a r g e t p r o b l e m如图2所示,当农用机器人向目标位置靠近时,会
25、受到障碍物产生的斥力,此时目标位置处产生的合力小于障碍物产生的合斥力,机器人会向远离目标位置的方向移动;当机器人与目标位置的距离变大后,此时受到的斥力变小,引力变大,机器人会沿着合力方向即向目标位置处靠近,因此会出现机器人循环往复移动但始终无法达到目标位置的情况。由于果蔬基地中障碍物较多,在机器人运行中很容易出现图2的障碍物目标位置组合,因此需要对该种目标不可达到问题进行改进。2.1.2 局部极小值问题当农用机器人、障碍物和目标位置位于同一个直线上或者多个特殊组合时,就会出现局部极小值问题。该种情况出现时,机器人会到达局部最小值位置而不再运行,算法无法继续运行,局部极小值问题示意图如图3所示。
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- 基于 改进 人工 势场法 农用 机器人 路径 规划 技术研究
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