農(nóng)機自動駕駛路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展研究

卜 釩，高文杰，顏廷昊，奚小波，張瑞宏

（揚州大學 機械工程學院，江蘇 揚州 225127）

0 引 言

近年來，我國大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍是通過傳統(tǒng)經(jīng)驗來實現(xiàn)田間作業(yè)，因此容易出現(xiàn)重播、漏播的狀況，常導致作業(yè)效果差且無法及時完成計劃作業(yè)任務(wù)，延誤農(nóng)時且后期田間管理也存在許多問題[1]。為改變這種現(xiàn)狀，升級采用農(nóng)機自動駕駛路徑規(guī)劃技術(shù)進行田間作業(yè)刻不容緩。采用農(nóng)機自動駕駛路徑規(guī)劃技術(shù)預先規(guī)劃設(shè)計出作業(yè)參考路徑，可以大幅改善農(nóng)田作業(yè)質(zhì)量。與其他領(lǐng)域最短路徑設(shè)計不同[2]，農(nóng)機路徑規(guī)劃是農(nóng)田大塊全覆蓋區(qū)域路徑規(guī)劃與最適地轉(zhuǎn)彎路徑規(guī)劃算法的研究。因此要依賴農(nóng)田的各種地理信息與具體農(nóng)作物種植要求，合理規(guī)劃設(shè)計路徑。本文結(jié)合相關(guān)研究資料，闡述國內(nèi)外農(nóng)機自動駕駛路徑規(guī)劃技術(shù)的研究現(xiàn)狀，分析路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展特點，對相關(guān)問題提出發(fā)展對策，以期為農(nóng)機自動駕駛路徑規(guī)劃技術(shù)及配套裝置的研究和推廣提供參考。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1 國外研究現(xiàn)狀

對于農(nóng)機路徑規(guī)劃的研究，國外起步較早，主要以行駛路徑規(guī)劃研究和作業(yè)全覆蓋路徑規(guī)劃研究為主。Deng 等[3]提出了一種多障礙物路徑規(guī)劃與優(yōu)化的方法，根據(jù)起點和目標點確定基礎(chǔ)障礙物及其輪廓點集，利用多目標算法進行距離和路線平滑度規(guī)劃設(shè)計。Saravanakumar 等[4]提出基于快速探索隨機樹算法的采樣無人機避碰路徑規(guī)劃算法，簡化節(jié)點連接策略和利用可行集進行避碰，可以在較短的時間內(nèi)發(fā)展一條路徑，引導車輛繞過障礙物避免碰撞。Nascimento 等[5]提出基于概率泡沫的路徑規(guī)劃算法，通過利用廣度搜索的方式，使覆蓋帶有氣泡的自由配置空間來執(zhí)行路徑規(guī)劃。Mohd 等[6]提出利用灰狼優(yōu)化算法和人工勢場方法的混合概念對移動機器人進行實時路徑規(guī)劃，首先定義了焦點區(qū)域，該區(qū)域可以顯示所有可能的機器人運動的無障礙位置，然后通過灰狼算法計算最小化區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生的位置和人工勢場值來搜索最短路徑。Rakita 等[7]提出了一種基于采樣的路徑規(guī)劃方法，通過最小化碰撞檢查樣本，啟發(fā)式算法可以優(yōu)先搜索更有前途的區(qū)域，并從局部極小區(qū)域中剔除樣本，引導搜索并遠離觀察到的碰撞物。

1.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對于農(nóng)機路徑規(guī)劃的研究起步較晚，但近幾年發(fā)展較快。由于北斗導航的快速發(fā)展，各個領(lǐng)域?qū)τ诼窂揭?guī)劃也有了新的探索?；嫘竦萚8]提出了基于三次貝塞爾曲線的汽車避障路徑規(guī)劃，將避障路徑劃分為由兩段三次貝塞爾曲線構(gòu)成的避撞路徑與變道路徑，并建立了安全距離模型完成路徑規(guī)劃。張珂等[9]提出了基于改進人工勢場法的路徑規(guī)劃方法，通過行駛速度的可變邊界斥力勢場, 在保證車輛安全的前提下調(diào)節(jié)障礙物斥力勢場大小，完成改進傳統(tǒng)人工勢場的路徑規(guī)劃。劉智飛等[10]提出了基于開闊視野蟻群的路徑規(guī)劃算法，通過建立柵格環(huán)境模型，將路徑信息轉(zhuǎn)化為可以識別的0-1 矩陣模型；通過改進開闊視野蟻群算法，改進視野范圍和柵格模型適應性，減小路徑規(guī)劃長度并提高路徑規(guī)劃效率。張景堯等[11]提出了一種基于粒子群的局部路徑規(guī)劃算法，目的是解決農(nóng)機田間路徑偏移問題。當農(nóng)機路徑偏移時，及時導入一組新的跟蹤點信息,以新的跟蹤點和原路徑點的歐氏距離重新評價粒子群, 使農(nóng)機逐漸恢復初始路徑。游達章等[12]提出了改進的灰狼優(yōu)化算法對路徑的規(guī)劃，通過建立二維空間模型將原算法中的線性收斂因子轉(zhuǎn)為非線性, 并將粒子群算法與灰狼優(yōu)化算法相結(jié)合進行路徑規(guī)劃，協(xié)同量子化優(yōu)化可以解決局部最優(yōu)和搜索路徑消耗大的問題。

2 主要技術(shù)分析

農(nóng)田作業(yè)時長、作業(yè)成本、作業(yè)難度系數(shù)是衡量作業(yè)路徑優(yōu)化程度的主要指標，如何縮短作業(yè)時長、減小作業(yè)成本、降低作業(yè)難度系數(shù)是農(nóng)機作業(yè)路徑優(yōu)化的主要研究內(nèi)容[13]。目前，一般田間作業(yè)路徑規(guī)劃主要是將作業(yè)區(qū)域劃分為直線和轉(zhuǎn)彎區(qū)域進行規(guī)劃。以下分別對常用的行駛路徑規(guī)劃方法和全覆蓋路徑規(guī)劃方法進行簡單介紹。

2.1 行駛路徑的規(guī)劃方法

田間作業(yè)直線行駛路徑如圖1 所示。在路徑規(guī)劃方案中，雖然直線路徑的作業(yè)時間較久，但轉(zhuǎn)彎路徑的規(guī)劃難度和重要性都大于直線路徑。一般田間作業(yè)直線路徑可劃分為平行等距直線簇, 作業(yè)信息參數(shù)可分為作業(yè)方向、路徑的起止端點和相鄰路徑線的距離[14]。

圖1 田間作業(yè)直線行駛路徑

直線路徑規(guī)劃就是在作業(yè)起始位置之后，按照一定幅寬在作業(yè)區(qū)域中生成平行等距線段。直線路徑可在農(nóng)田坐標系中生成，相關(guān)直線的斜率、線段端點位置和路徑的距離等信息也可在坐標系顯現(xiàn)。

農(nóng)機路徑規(guī)劃時需要確定作業(yè)方向：通常導航會識別并標識農(nóng)田邊界，依據(jù)農(nóng)田邊界排水溝與地頭的相對關(guān)系運算作業(yè)方向數(shù)據(jù)；導航也會根據(jù)識別農(nóng)機坐標數(shù)據(jù)的改變，通過擬合起止作業(yè)路徑的坐標數(shù)值來計算作業(yè)方向。

農(nóng)機完成一段直線路徑作業(yè)后，為避免往復倒車作業(yè)，需要轉(zhuǎn)彎到下一直線作業(yè)區(qū)。轉(zhuǎn)彎路徑是調(diào)轉(zhuǎn)方向的行駛軌跡曲線，是進入旁邊直線路徑必不可少的軌跡。不同路徑規(guī)劃算法得出的轉(zhuǎn)彎路徑行駛距離不同，所留下的軌跡區(qū)域也不同，因此需要適地確定轉(zhuǎn)彎軌跡。常見的轉(zhuǎn)彎方式有弓形、半圓形、梨形等[15]，如圖2 所示。其中，R 表示車輛轉(zhuǎn)彎半徑，P 表示兩轉(zhuǎn)彎路徑之間相鄰直線路徑的距離。

圖2 常見的農(nóng)機作業(yè)轉(zhuǎn)彎方式

因農(nóng)田作業(yè)面積是確定的，故農(nóng)機轉(zhuǎn)彎時所占用的區(qū)域越大，則直線作業(yè)區(qū)域面積相對越小。因此，使轉(zhuǎn)彎區(qū)域面積最小化是不同轉(zhuǎn)彎路徑方法的優(yōu)化目標之一，使轉(zhuǎn)彎區(qū)域面積最小以擴大作業(yè)區(qū)域，提高直線路徑作業(yè)率。

2.2 全覆蓋路徑規(guī)劃方法

實現(xiàn)農(nóng)機全區(qū)域自主作業(yè)需要多種技術(shù)的支持，其中全覆蓋路徑規(guī)劃方法是實現(xiàn)農(nóng)機自主作業(yè)的路徑規(guī)劃算法之一。全覆蓋路徑規(guī)劃方法主要用于在給定區(qū)域或空間范圍內(nèi)獲取一條遍歷所有有效區(qū)域的最佳路線。

實施全覆蓋路徑規(guī)劃，首先應獲取田間作業(yè)位置、地塊形狀、田塊尺寸、障礙物、作業(yè)要求等信息，然后根據(jù)實際播種或田間管理活動合理規(guī)劃路線[16]。目前全覆蓋路徑規(guī)劃有兩種常用形式：一是分解單元法，將目標農(nóng)田總區(qū)域分解為一個個小單元進行作業(yè)；二是柵格法，將目標農(nóng)田總環(huán)境區(qū)域分解為一個個均勻的矩形網(wǎng)格，參考小網(wǎng)格信息對農(nóng)機的工作路徑和狀態(tài)進行調(diào)整作業(yè)。

3 問題與對策

目前，我國農(nóng)機自動駕駛路徑規(guī)劃技術(shù)的研究主要圍繞以下方面開展，同時也需要解決與之相應的一些問題。

3.1 作業(yè)時效性

農(nóng)作物播種時，需要搶農(nóng)時；成熟后，需要盡快收割，因此具有很強的時效性。單農(nóng)機作業(yè)時，降低單位面積作業(yè)時長可以提高作業(yè)效率；多農(nóng)機協(xié)同作業(yè)時，總的作業(yè)時間將更少。作業(yè)時長主要受農(nóng)田地頭轉(zhuǎn)彎時間影響，地頭轉(zhuǎn)彎時間越短，作業(yè)時長越短。目前我國對轉(zhuǎn)彎路徑規(guī)劃技術(shù)的研究仍然不成熟，農(nóng)機轉(zhuǎn)彎費時費力。因此優(yōu)化農(nóng)機作業(yè)地頭轉(zhuǎn)彎路徑，選擇最優(yōu)的轉(zhuǎn)彎方式是今后的發(fā)展方向。

3.2 作業(yè)經(jīng)濟性

農(nóng)機作業(yè)時，能源消耗也比較大，降低作業(yè)成本可以更好地提高產(chǎn)值，同時還能保護環(huán)境。因此在農(nóng)田采用時間更短的轉(zhuǎn)彎方式，不僅可以縮短作業(yè)時長，還能降低農(nóng)機能源消耗。我國是能源消耗大國，優(yōu)化農(nóng)機作業(yè)路徑規(guī)劃方式，可以大幅降低能源成本，提高農(nóng)田經(jīng)濟產(chǎn)出。

3.3 作業(yè)難度

目前，我國傳統(tǒng)農(nóng)機采用梨型作業(yè)方式，轉(zhuǎn)彎弧度較大，不僅增加了轉(zhuǎn)彎時間，而且增加了作業(yè)難度。優(yōu)化路徑規(guī)劃，使農(nóng)機作業(yè)時盡量避免難度較大、行程較長的轉(zhuǎn)彎路徑，可以降低作業(yè)難度，提高多農(nóng)機協(xié)同作業(yè)時銜接的準確性。

3.4 作業(yè)指向性

目前我國傳統(tǒng)農(nóng)機作業(yè)一般為經(jīng)驗作業(yè)，在進行小面積農(nóng)田作業(yè)時，作業(yè)效果尚可，但是在進行大規(guī)模農(nóng)田作業(yè)時，作業(yè)指向性不明顯。有指向性的田間作業(yè)可以為路徑規(guī)劃提供大方向，提高農(nóng)機作業(yè)規(guī)劃性，指導田間作業(yè)順利進行。

3.5 智能化與精準化

目前我國農(nóng)機自動駕駛?cè)源嬖谠S多問題，如定位不準確、直線與轉(zhuǎn)彎路徑導航銜接不齊、規(guī)劃路徑不是最優(yōu)路徑等。導航系統(tǒng)為農(nóng)機提供農(nóng)田、作業(yè)行等位置信息，但用智能化處理將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為路徑算法的水平有待提高。合理的路徑規(guī)劃可以為農(nóng)機作業(yè)提供最優(yōu)作業(yè)軌跡指導，提高農(nóng)機作業(yè)的精準化、智能化水平。

4 結(jié) 語

農(nóng)機自動駕駛作為自動駕駛的一部分，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應用廣泛。自動駕駛的出現(xiàn)加快了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，路徑規(guī)劃這一傳統(tǒng)數(shù)學問題也在自動駕駛中發(fā)揮了重要作用。路徑規(guī)劃技術(shù)由蟻群算法啟發(fā)而來，因此，導航技術(shù)的發(fā)展在農(nóng)機自動駕駛發(fā)展過程中必須得到解決與優(yōu)化。全覆蓋作業(yè)路徑規(guī)劃是智能農(nóng)機路徑規(guī)劃發(fā)展的大方向。不同方法適用于不同農(nóng)田狀況，傳統(tǒng)的以路徑最短為目標進行的路徑規(guī)劃局限性較大，不能綜合處理農(nóng)田狀況。因此，不斷優(yōu)化路徑規(guī)劃算法是智能農(nóng)機的研究趨勢，也是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展必須解決的問題。