农业机械学报

作者：戴祯，郭延超，王笑乐，张志宁，戴宝宝，杨洋，张铁，陈黎卿

单位：安徽农业大学,智能农业动力装备全国重点实验室,安徽农业大学,安徽农业大学,安徽农业大学,安徽农业大学,中国农业机械化科学研究院集团有限公司,安徽农业大学,

关键词：葡萄收获机;对行局部路径;动态撒点采样;路径偏移计算;偏离代价寻优

基金：国家重点研发计划项目(2022YFD2002001)、智能农业动力装备全国重点实验室开放课题(SKLIAPE2023012)、芜湖市科技特派员专项(311222447023)

葡萄精准对行采收可有效减少收获机振动机构与篱架碰撞几率,是实现大规模机械化采收的重要手段。基于Frenet坐标系下行间局部行驶场景模型,本文提出一种葡萄收获机自动对行路径规划算法。以全局作业路径为参考线,通过车载激光雷达实时识别前方葡萄行,利用K-means算法聚类葡萄点云;采用Lattice算法根据行驶车速对前方行驶区域动态点阵采样,基于五次多项式生成局部路径簇;以前、后轮转向极限位置为收获机轮廓特征点,进行特征点与横向条带分割的葡萄行最小包络矩形碰撞检测,并计算各条局部路径相对葡萄行和参考线的偏离代价;根据作业工况和环境条件确定葡萄行偏离参考线的决策限值,采用动态规划算法对加权求和后的偏离代价进行寻优,获得路径簇中代价最小路径作为当前局部路径;利用机器人仿真软件Gazebo和Rviz联合仿真并开展实车试验。结果表明,规划的局部路径相对葡萄行平均横向偏差为4.37cm,最大横向偏差为10.95cm,生成局部路径平均绝对曲率为0.0612m-1,最大绝对曲率为0.2011m-1。在全局路径相对葡萄行偏移较大时,局部路径能够有效纠正偏差,满足葡萄收获作业对行驾驶要求。在单次规划6m路径的仿真试验中,本文算法平均耗时213ms/次,最大耗时337ms/次;规划6m路径实车试验中,本文算法平均耗时577ms/次,最大耗时816ms/次。研究结果可为葡萄园场景下农机局部路径规划提供参考。

来源：2025年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

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