为提高矮化密植果园多机械臂采摘机器人的协同作业效率,该研究对存在重叠访问域的多臂协同采摘机器人任务规划进行分析,将多臂协同任务规划问题归纳为异步重叠访问域的多旅行商问题,给出了基于遗传算法的优化求解方法.试验结果表明:该研究所提任务规划算法在求解4个机械臂采摘43和90颗果实的任务规划问题时,分别在500和2000次迭代后收敛,相比于随机遍历算法,作业遍历时长可缩短40.97％和54.98％;采摘90颗果实,单机械臂的遍历时长约为该方法的4.28倍;采摘3种不同分布条件下的28颗果实,相比于顺序规划法和随机遍历法,该方法的作业遍历时长分别缩短10.69％和27.18％、20.45％和23.33％以及12.94％和21.69％.综上,基于遗传算法的任务规划方法能够协调规划多臂采摘机器人系统的作业任务,确保各个机械臂避免发生冲突,以较短时间遍历所有目标果实,提升作业效率.研究结果可为其他多机械臂采摘机器人任务规划提供参考.
机器人 控制 收获 任务规划 协同作业 旅行商问题 遗传算法