綠化工程施工中高空作業(yè)車機械臂路徑規(guī)劃分析

中圖分類號：TP241 文獻標識碼：A 文章編號：1005-7897（2025）09-0013-03

0引言

高空作業(yè)車憑借其能夠到達高空作業(yè)區(qū)域的優(yōu)勢，成為綠化工程施工中不可或缺的關鍵設備，廣泛應用于樹枝修剪、綠植安裝等場景，如圖1所示。機械臂作為高空作業(yè)車執(zhí)行任務的核心部件，其路徑規(guī)劃的科學性、合理性與施工任務能否高效、安全完成息息相關。

1綠化工程施工中高空作業(yè)車機械臂路徑規(guī)劃原則

1.1設計原則

在規(guī)劃高空作業(yè)車機械臂運動路徑時，首先應將精準與安全作為第一原則，一方面，需要滿足綠化工程對末端執(zhí)行器（修剪工具、噴灑頭）的定位精度要求；另一方面，避免機械臂與樹木、建筑物或其他設備發(fā)生碰撞，能從起始位置安全到達目標位置，無人員、設備損傷，順利完成各種綠化施工任務。其次，在不降低工作質(zhì)量的前提下，盡可能提升作業(yè)效率。時間維度，縮短運動過程的時間，優(yōu)化路徑長度與執(zhí)行時間，減少非必要運動。能耗維度，降低機械臂運動過程中的能量消耗，降低運營成本。再次，增強機械臂的適應性與穩(wěn)定性。例如，從運動特性、關節(jié)角度限制、速度限制等角度入手，為不同規(guī)格高空作業(yè)車設計最合適的機械臂，確保作業(yè)期間。機械臂不會發(fā)生傾斜、晃動，長度、角度均能滿足作業(yè)需求。又如，增強機械臂的實時感知與動態(tài)調(diào)整能力，當外部環(huán)境變化，如風力導致樹木擺動，機械臂能完成自適應調(diào)整，保障作業(yè)的連貫性與安全性。最后，考慮機械臂的便捷性和舒適性。設計符合人體工程學原理的機械臂，確保操作人員能夠輕松、安全地完成高空作業(yè)。

1.2底層邏輯

綠化工程施工環(huán)境具有高度復雜性，不僅存在大量形狀不規(guī)則、分布無規(guī)律的靜態(tài)障礙物（樹木、建筑物）與動態(tài)障礙物（往來的行人、車輛等），而且不同施工場地各有特色，也在一定程度上提高了環(huán)境建模與路徑規(guī)劃的難度。此外，綠化工程施工包含多個環(huán)節(jié)，如澆水、修剪、除草、打藥、補苗等。

為提高工作效率，路徑規(guī)劃底層邏輯中必須包含多任務協(xié)調(diào)與重規(guī)劃避障機制。重規(guī)劃避障機制，即通過碰撞檢測保障機械臂安全運行。當機械臂檢測到與周圍環(huán)境中的障礙物距離和位置關系過近，存在潛在碰撞風險時，及時調(diào)整路徑規(guī)劃方案，避免碰撞事故。多任務協(xié)調(diào)機制，即規(guī)劃多作業(yè)點路徑，通過任務優(yōu)先級排序（緊急補苗gt;常規(guī)修剪）與時空資源分配（機械臂關節(jié)角度分配、作業(yè)車支腿展開時間），使施工順序更科學合理。例如，采用基于時間窗的調(diào)度算法，將修剪任務分配至機械臂關節(jié)角度范圍較優(yōu)的時段 （0^°～90^°） ，同時規(guī)劃噴灑任務路徑以避免交叉污染。

2綠化工程施工中高空作業(yè)車機械臂路徑規(guī)劃算法

2.1環(huán)境建模

2.1.1三維點云法

三維點云法使用的技術為激光雷達和人工智能（AD視覺。激光雷達通過發(fā)射激光束、接收反射信號，快速獲取周圍環(huán)境的三維空間信息，生成高精度點云數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以清晰地呈現(xiàn)出樹木、建筑物、其他施工設備等障礙物的形狀、位置和大小。AI視覺識別技術通過攝像頭采集環(huán)境圖像，利用深度學習算法，構建YOLO目標檢測模型、MaskR-CNN目標分割模型，對圖像中的障礙物進行識別和分類。將二者結合，可以構建出更加準確、詳細的三維環(huán)境模型，實時定位動態(tài)障礙物，預測障礙物運動軌跡，為機械臂路徑規(guī)劃提供可靠的環(huán)境信息基礎。

2.1.2地圖表示法

地圖表示法主要是提取現(xiàn)實中施工區(qū)域的特征，如墻角，柱子等，隨后定位自身位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身位置增量，將機械臂需要導航的實際物理環(huán)境轉換為計算機可以理解和處理的數(shù)字模型。路徑規(guī)劃中常見的地圖包括柵格地圖、拓撲地圖等。

柵格地圖將三維空間劃分為離散的柵格單元，通過標記每個柵格是否被障礙物占據(jù)，直觀呈現(xiàn)出環(huán)境中障礙物的分布情況，具有簡單易懂、便于計算機處理、理解的優(yōu)點，常用于全局路徑規(guī)劃，如圖2所示。

拓撲地圖是一種保持點與線相對位置關系正確而不一定保持圖形形狀與面積、距離、方向正確的抽象地圖，其經(jīng)過簡化及調(diào)整，只保留重要信息，核心特點是簡潔緊湊，占用內(nèi)存少，數(shù)據(jù)處理速度快，地圖中只包含節(jié)點和線段兩類元素。例如，將開闊區(qū)域、道路、樹木集中區(qū)域設定為“節(jié)點”，代表施工區(qū)域中的關鍵障礙物；連接節(jié)點的“邊”表示節(jié)點之間可行的路徑，邊的屬性包含距離、通行難易程度等信息。

2.2路徑規(guī)劃

面對復雜多變的施工環(huán)境，傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法難以高效處理高維空間約束與動態(tài)障礙物避讓問題。隨著科學技術的不斷發(fā)展，智能優(yōu)化算法的出現(xiàn)為解決該難題提供了更多思路方案。此類算法的優(yōu)勢在于具有較好的全局搜索能力與對復雜約束較強的適應性。智能算法可實時調(diào)整路徑，平衡路徑長度與關節(jié)運動平滑性，降低機械臂能耗，減少磨損。不同路徑規(guī)劃智能算法性能對比如表1所示。

2.2.1 A算法

A算法是一種經(jīng)典的路徑搜索算法，在柵格地圖的路徑規(guī)劃中應用廣泛。通過將環(huán)境空間劃分為規(guī)則的柵格單元，每個柵格代表一個狀態(tài)，然后根據(jù)起始點和目標點在柵格地圖中的位置，利用啟發(fā)式函數(shù)（曼哈頓距離或歐氏距離）評估每個柵格到目標點的代價，結合從起始點到該柵格的實際代價，選擇代價最小的柵格作為下一個路徑節(jié)點，逐步搜索出從起始點到目標點的最優(yōu)路徑。

2.2.2 GA

GA是模擬生物進化過程，通過對路徑個體進行編碼、選擇、交叉、變異，完成最優(yōu)自然選擇。在綠化施工機械臂路徑規(guī)劃工作中，GA將移動時間、設備能耗、施工安全性等多個目標全部納入適應度函數(shù)，隨后進行綜合優(yōu)化，通過不斷進化迭代，找到滿足多目標要求的最優(yōu)路徑。

2.2.3 PSO算法

PSO算法是模擬鳥群覓食行為，通過粒子速度與位置更新，實現(xiàn)動態(tài)環(huán)境中的路徑調(diào)整，獲得最優(yōu)飛行搜索解。綠化工程施工現(xiàn)場既擁有靜態(tài)障礙物，又擁有動態(tài)障礙物，行人、車輛隨時可能出現(xiàn)，并處于不斷移動的狀態(tài)，這與PSO算法的核心邏輯擁有較好的契合度。在PSO算法中，每個粒子代表一個潛在的路徑解，粒子根據(jù)自身歷史最優(yōu)位置和群體全局最優(yōu)位置不斷更新自己的位置。

2.2.4DRL算法

DRL算法的核心原理是深度學習算法強大的特征提取能力與強化學習的決策優(yōu)化能力，常用于復雜綠化工程施工場景中。在路徑規(guī)劃中，機械臂被抽象為智能體，其運行過程被拆解為“感知-決策-執(zhí)行-反饋\"的閉環(huán)流程。感知環(huán)節(jié)，視覺攝像頭等傳感器實時采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，構建包含地形起伏、樹木分布、線纜位置等信息的三維地圖；決策環(huán)節(jié)，提取環(huán)境特征，采用Q-learning、PolicyGradient等算法輸出動作決策；執(zhí)行環(huán)節(jié)，機械臂根據(jù)實時環(huán)境信息自主選擇最優(yōu)路徑；反饋環(huán)節(jié)，根據(jù)施工效率、碰撞風險、能耗等指標給予獎勵反饋，并通過最大化驅動策略迭代優(yōu)化，不斷學習前沿知識，使路徑規(guī)劃效果更合理。

2.2.5混合算法

為更好地滿足多樣化的施工需求，業(yè)內(nèi)人士提出將全局規(guī)劃算法與局部避障算法有機結合的理論。與單一算法相比，混合算法既能保證機械臂快速找到全局可行路徑，又能在遇到局部障礙物時及時進行避障調(diào)整，實現(xiàn)路徑規(guī)劃效率和安全的雙重提升。例如，將快速探索隨機樹（RRT算法與動態(tài)窗口法（DWA算法相結合，RRT通過隨機采樣，在環(huán)境空間中構建隨機樹，快速找到一條從起始點到目標點的大致可行路徑，完成機械臂的全局運動方向規(guī)劃；DWA基于機械臂當前的運動學約束（速度、加速度限制等），在機械臂周邊局部區(qū)域內(nèi)生成多個候選運動軌跡。通過建立包含安全性、目標接近度、路徑平滑度等多維度的評估函數(shù)，對每個候選軌跡進行綜合評分，確定最優(yōu)避障軌跡，實現(xiàn)局部靈活調(diào)整。

2.3運動約束

運動學約束是指機械臂在運動過程中受到的限制，包括位置、姿態(tài)、速度、加速度限制。這些約束會對機械臂的自由度產(chǎn)生影響，從而影響機械臂的運動控制精度與范圍。

2.3.1關節(jié)角度約束

在綠化工程高空作業(yè)車施工中，關節(jié)角度約束直接決定機械臂可達工作空間。高空作業(yè)車機械臂通常為6＼～7自由度，需在有限臂展內(nèi)完成高精度操作。若某關節(jié)角度超出限制，可能導致機械臂末端無法到達目標作業(yè)點（樹木頂部）。調(diào)節(jié)關節(jié)角度的方法包括優(yōu)化程序設置、配置校準系統(tǒng)、檢查機械結構等。例如，從動力負載與動力學限制兩個方面入手，通過RRT算法采樣時過濾無效關節(jié)配置，或在局部避障中調(diào)整路徑以避免關節(jié)越限。例如，定期檢查機械臂關節(jié)結構，確保軸承、傳動齒輪等關鍵部位沒有磨損和松動。關節(jié)角度約束數(shù)學公式如下：

2.3.2速度與加速度約束

過快的速度或加速度可能會導致機械臂產(chǎn)生振動，影響末端執(zhí)行器精度（修剪切口角度偏差）。并且速度、加速度與高空作業(yè)車工作能耗關聯(lián)密切。相關人員可通過更改控制系統(tǒng)，改變反饋參數(shù)的方法完成調(diào)節(jié)。例如，通過GA優(yōu)化關節(jié)速度曲線，平衡時間與能耗目標；通過梯形速度規(guī)劃或S型速度曲線平滑關節(jié)運動。速度與加速度約束數(shù)學公式如下：

2.3.3力矩約束

在機械臂運動中，電機產(chǎn)生的扭矩被轉換為機械構件的運動。若力矩不合理，輕則導致機械臂無法滿足物體的抓取力需求，達到預期位置和角度，重則導致機械臂損害，縮短機械臂使用壽命。相關人員可采取加強機械結構、電機功率升級、配置減速器等方法優(yōu)化力矩。例如，在機械臂中加入更堅固的機械構件增強結構剛性。

3結語

現(xiàn)有高空作業(yè)車機械臂路徑規(guī)劃算法存在一定局限性，包括難以平衡時間、能耗、安全性等多個目標之間的關系，無法實現(xiàn)多自標協(xié)同優(yōu)化；路徑規(guī)劃時間過長、計算量過大，影響施工效率和質(zhì)量等。針對上述問題，一方面，相關人員應對傳統(tǒng)算法進行優(yōu)化，提高其在大規(guī)模復雜環(huán)境下的搜索效率，增強其全局搜索能力；另一方面，應探索新的技術，實現(xiàn)更高效、智能的路徑規(guī)劃。

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作者簡介：李爽（1990一），男，漢族，湖南岳陽人，大專，主要從事園林工程車施工及管理工作。