基于改进A-Star和LM-BZS算法的果园履带机器人路径规划

作     者：张万枝 赵威 李玉华 赵乐俊 侯加林 朱倩 

作者机构：山东农业大学机械与电子工程学院 山东省农业装备智能化工程实验室 山东省园艺机械与装备重点实验室 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：0828[工学-农业工程] 08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2022CXGC020703) 山东省重点研发计划(乡村振兴科技创新提振行动计划)项目(2022TZXD006) 山东省薯类产业技术体系农业机械岗位专家项目(SDAIT-16-10) 

主　　题：果园 履带机器人 改进A 算法 路径规划 贝塞尔曲线 路径优化 

摘      要：针对目前果园机器人在全局路径规划过程中存在规划效率低、规划路径折线段多、折线角度大、作业不稳定等问题，以果园履带机器人为运动学模型，提出一种基于改进A*和低阶多段贝塞尔曲线拼接（Low-order Multi-segment Bezier curve Splicing，LM-BZS）算法的路径规划方法。首先，根据先验地图获取果园环境信息，将果树和障碍物视作不可通行区域，并结合机器人本体尺寸，对不可通行区域进行膨胀拟合处理；然后，利用改进A*算法搜索路径，对初步生成路径进行树行节点调整；最后，采用LM-BZS算法对调整后的路径点进行优化处理，生成符合果园履带机器人作业要求的行驶路径。仿真试验结果表明，相较于传统A*算法，本文所提出的改进算法在无障碍和有障碍环境中，路径规划时间分别减少76.75%、86.40%，评估节点数量分别减少36.68%、39.37%；经LM-BZS算法优化所得路径在无障碍环境中，相较于传统A*算法和高阶贝塞尔曲线算法，平均曲率分别降低45.81%、18.94%；在有障碍环境中平均曲率分别降低56.98%、27.81%。场地试验结果表明，果园履带机器人在对本文算法生成路径进行跟踪行驶时，在无障碍和有障碍环境中，最大横向误差分别为0.428、0.491m，平均横向误差分别为0.232、0.276m，平均航向偏差分别为11.06°、13.76°，符合果园履带机器人自主行驶条件。