为合理分配农业机器人群协同作业中各机器人的工作量与工作区域,提高机器人群协同作业的整体效能与工作效率,该研究提出一种复杂环境下异质农业机器人群的任务分配及全区域覆盖策略.在考虑农业机器人异质性的基础上,以机器人团队整体效能最优为目标进行任务分配并确定各机器人的工作量.根据农场实际工作环境建立一级分区的概念,在栅格化环境建模与障碍物膨胀处理的基础上,在一级分区内部建立二级分区的栅格分区和分区合并规则,简化农田中的复杂工作环境;将遗传算法与混合粒子群算法相结合改进遗传算法交叉操作,建立遗传算法染色体种群多样性的概念,并综合考虑遗传算法染色体适应度值的差异以及种群多样性阶段设置自适应交叉变异概率,继而利用改进的遗传算法解决深度优先搜索算法在一级分区与二级分区间的遍历顺序问题;设置深度优先搜索算法在二级分区内的路径搜索规则,并在栅格图内遍历的同时根据各机器人的工作量分配其工作区域,设置机器人在其工作区域中的遍历规则,实现机器人群对农田的全区域覆盖.仿真试验结果表明,改进的遗传算法所得到的遍历各分区的路径长度与收敛迭代次数较传统遗传算法分别减少了2.8％与69.5％,较模拟退火算法分别减少了9.3％与19.0％;包含3、5、7、9和11个障碍物的5幅环境地图中,机器人群遍历工作区域的总面积重复率分别为6.3％、8.9％、16.7％、21.7％和23.4％.在4种面积相等的异形农田中设置相同数量的障碍物进行验证试验,结果表明,机器人群总遍历面积重复率分别为16.7％、13.1％、11.9％和6.7％.机器人群协同作业场地试验结果表明,4个试验机器人均可在规定的时间要求(25 min)内完成各自工作量,遍历面积重复率分别为5.77％、4.14％、6.75％和4.85％.研究结果可为复杂环境下农业机器人群协同作业策略提供理论支撑.
机器人 路径规划 遗传算法 深度优先搜索算法 协同作业