文献类型：期刊文章

作　　者：潘忠英[1] 尚猛[2]

PAN Zhongying;SHANG Meng(Shanxi Engineering Vocational College,Taiyuan 030009,China;Flight Academy,Anyang Institute of Technology Anyang Henan 455000,China)

机构地区：[1]山西工程职业学院计算机工程学院,太原030009 [2]安阳工学院飞行学院,河南安阳455000

出　　处：《机械设计与研究》

基　　金：河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2020GCJS233);2021年度河南省重点研发与推广专项(软科学研究)项目。

年　　份：2022

卷　　号：38

期　　号：1

起止页码：31-37

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对农业机器人在复杂未知的农业生产环境中,避障能力差,路径规划欠优,折点较多的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法和A*算法相结合的A*-ISSA路径规划策略。首先,提出一种自适应多普勒发现者搜索策略,用于平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力。通过量子行为对加入者位置更新方式进行改进,提出量子加入者位置更新策略,提高麻雀搜索算法的局部开发能力,防止算法陷入局部最优。其次,通过A*算法对启发函数进行全局规划,得到机器人运行的主路径,并通过改进的麻雀搜索算法对主路径进行二次规划,得到农业机器人最终的作业路径。最后,将所得实验结果与其他几类农业机器人路径规划策略的实验结果进行对比验证。实验结果表明,与其他优化策略相比,A*-ISSA求解时间最短,工作路径最短,折点数最少。

关 键 词：农业机器人 路径规划 麻雀优化算法  A*算法 量子行为 自适应多普勒策略  

分 类 号：TP18]