基于自适应升温模拟退火算法的农业机器人全区域覆盖策略

王 伟，张彦斐，宫金良，兰玉彬,3

(1 山东理工大学 机械工程学院，山东 淄博 255000； 2 山东理工大学 农业工程与食品科学学院，山东 淄博 255000； 3 华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院，广东 广州 510642)

智慧化无人农业是将传感数据与智能决策作为管控全局的要素[1]，并结合多传感信息融合技术、人机交互技术与云边协同计算技术对农业机器人进行信息化管理的现代农业[2]。解决农业机器人在智慧化无人农场中的全区域覆盖问题可减少机器人工作区域的重复率，达到对农田工作区域的全覆盖，是当下急需解决的关键问题。

针对机器人全区域覆盖的环境不同，全区域覆盖问题可分为静态已知环境的覆盖与动态未知环境的覆盖[3-4]。农业机器人所面对的大田作业一般为静态已知环境下的离线预规划地图覆盖问题，目前已有的研究多通过栅格法与单元分解法简化机器人全区域覆盖的复杂工作环境[5]。通过对复杂工作环境进行栅格化处理，完成全区域覆盖，可保证机器人遍历的精度，如贺利乐等[6]通过机器人本体上的传感器构建基于动态栅格法的工作环境，从而保证机器人实现路径全覆盖，但系统开展机器人全区域覆盖的计算量会随区域地图的增大而呈指数式增加[7-8]；单元分解法则根据工作区域中现有障碍物的形状、大小、位置与区域分解规则将整体工作区域划分成多个虚拟子区域，以完成对复杂工作区域的简化[9]，如胡诗宇[10]利用栅格法对环境地图建模，通过矩形分解的思想对地图单元分解，并通过深度优先搜索算法求解子区域之间的遍历顺序，但深度优先搜索算法只适用于求解可行解，不能找到区域间最优遍历顺序。……