基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划研究

摘要

在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划。基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法。构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力,全面查看搜索路径上的当前节点、下一个节点和目标节点,增加路径选择的多样性,提高收敛速度,实现采摘机器人最优路径规划。实验结果表明,设计方法能有效地解决特殊地理环境下,采摘机器人拾取器的最优避障规划问题,具有较高的效率和优越性。