基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

摘要

路径规划在农用机器人上的应用有效于加快高效智能农业的发展，确保农用机器人作业路径、运行行向和作业间距的准确性，以使农用机器人根据规划的路径精确的自行行驶。本文针对现存多数路径规划算法只将求解出最短路径为目标，而未考虑规划的路径不够连续平滑的问题。将农田全覆盖往返式最短路径算法A*算法结合路径曲线优化平滑B样条算法，以实现最优平滑路径，便于农用机器人的行驶及农事操作。
　　首先，分析农用机器人路径规划需求及作业地理的规则与非规则环境，进而确定系统对数字地图的需求;分析路径规划轨迹特点，确定作业区域行走方式;在此基础上进行最优路径算法分析，使其适应系统的功能需求。基于ArcGIS设计制作可进行二次开发的矢量数字地图，再添加用于A*算法及B样条曲线算法路径规划的属性数据。
　　其次，设计并实现农用机器人路径规划系统，设计系统功能，包括农用机器人与系统服务器的通信接口，路径跟踪及规划功能设计及历史路径显示功能。设计基于ArcGIS Engine的系统实现，完成地图模块的设计及显示，设计数据库模块的后台存储及提取查询功能。利用数字地图，集成惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)与地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术，利用3G通讯网络及Socket编程，在农用机器人以及路径管理系统之间回溯信息，实现路径跟踪监控的功能。
　　然后，针对农用机器人路径规划需求，进行A*与B样条算法研究并给出算法仿真实验及分析，通过A*算法实现农用机器人最短路径规划，再使用B样条算法优化平滑该最短路径，最终完成最优作业路径行走。利用Matlab仿真进行对A*及B样条算法的验证，仿真实验结果:A*算法得出的路径在某些路径拐角处比较尖锐，易导致位置误差;而结合A*与B样条算法的路径光滑平稳，是可行的。最后将路径规划算法通过ArcGIS Engine二次开发C＃编程语言写入路径管理控制服务器软件平台中，以最终实现农用机器人路径规划功能。
　　最后，测试了农用机器人路径规划系统软件功能，演示了系统界面使用流程，进行了农用机器人路径跟踪的实验;绘制了最优作业路径轨迹，对历史路径进行了分析及回放。实验结果:履带机器人可以按照通信协议与服务器进行正常通信，路径跟踪和规划无误，跟踪效果在无外界干扰时偏差较低;结合A*和B样条算法的路径规划不仅能找到最短路径，并且路径也较为平滑，符合履带机器人的农作要求。

目录

声明

致谢

摘要

插图和附表清单

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状及选题意义

1．3 研究内容与结构安排

1．3．1 研究内容

1．3．2 结构安排

第2章 农用机器人路径规划系统设计

2．1 引言

2．2 农用机器人路径规划需求分析

2．3 总体设计

2．3．1 系统模块

2．3．2 系统通信接口功能设计

2．4 基于ArcGIS的基础地图构建

2．4．1 GIS开发平台介绍

2．4．2 数字地图介绍

2．4．3 数字地图的获取及处理

2．5 基于ArcGIS Engine的农用机器人路径规划

2．5．1 系统软件开发平台

2．5．2 地图模块设计与显示

2．6 本章小结

第3章 基于A*与B样条算法的农用机器入路径规划研究

3．1 引言

3．2．2 A*算法流程及仿真

3．3 B样条曲线算法研究

3．3．1 B样条算法原理

3．3．2 B样条算法流程及仿真

3．4 本章小结

第4章 基于GIS的农用机器人路径规划系统实现

4．1 引言

4．2．1 Socket编程接收3G模块定位路径数据

4．2．2 惯导数据采集与解析

4．2．3 多线程管理实现路径跟踪

4．3 基于C#的路径规划软件平台开发

4．3．1 地图浏览功能的实现

4．3．2 添加选取路径起点及终点功能

4．3．3 地图矩阵的创建

4．4 基于A*及B样条算法的最优路径实现

4．4．1 A*算法寻路

4．4．2 B样条算法光滑路径

4．5 历史路径的分析及功能实现

4．6 本章小结

第5章 实验结果分析

5．1 系统演示

5．1．1 登录

5．1．2 系统主界面展示

5．2 实验与结果分析

5．2．1 路径跟踪实验

5．2．2 起始点和目标点的选择

5．2．3 路径规划实验及结果分析

5．2．4 历史路径结果分析及展示

5．3 本章小结

第6章 总结与展望

6．2 研究展望

参考文献

作者简介