• 《中国科学引文数据库(CSCD)》来源期刊
  • 中国科技期刊引证报告(核心版)期刊
  • 《中文核心期刊要目总览》核心期刊
  • RCCSE中国核心学术期刊

基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划

张欣欣, 薛金林

张欣欣, 薛金林. 基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划[J]. 华南农业大学学报, 2017, 38(6): 105-111. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2017.06.016
引用本文: 张欣欣, 薛金林. 基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划[J]. 华南农业大学学报, 2017, 38(6): 105-111. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2017.06.016
ZHANG Xinxin, XUE Jinlin. Human-machine cooperative path planning of an agricultural mobile robot based on a cloud model[J]. Journal of South China Agricultural University, 2017, 38(6): 105-111. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2017.06.016
Citation: ZHANG Xinxin, XUE Jinlin. Human-machine cooperative path planning of an agricultural mobile robot based on a cloud model[J]. Journal of South China Agricultural University, 2017, 38(6): 105-111. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2017.06.016

基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划

基金项目: 江苏省科技计划项目(SBK2015022003)
详细信息
    作者简介:

    张欣欣(1991—),女,硕士研究生,E-mail:zxx_njau@163.com

    通讯作者:

    薛金林(1974—),男,教授,博士,E-mail: xuejinlin@njau.edu.cn

  • 中图分类号: TP242

Human-machine cooperative path planning of an agricultural mobile robot based on a cloud model

  • 摘要:
    目的 

    实现农业移动机器人在复杂动态的农业环境中实时准确地无碰撞行驶。

    方法 

    基于云模型的不确定性在线推理方法,提出一种基于云模型的动态引导A*(CDGA*)算法进行人机合作路径规划,将人的专业知识和喜好等引入DGA* 优化中,实现机器人更快速的路径规划。利用Matlab软件对CDGA* 算法与DGA* 算法进行仿真对比分析。

    结果 

    静态路径规划中,DGA* 算法与CDGA* 算法的close的点数分别为158和96,人员规划时间分别为8.8和4.0 s,规划总时间分别为15.6和8.9 s;动态路径规划中,DGA* 算法与CDGA* 算法的人员规划时间分别为12.5和5.8 s,规划总时间分别为23.3和14.6 s。

    结论 

    提出的CDGA* 算法能够大大减少产生的节点数,缩短规划时间,提高搜索效率。

    Abstract:
    Objective 

    To make an agricultural robot accurately find a path without collision in complex and dynamic environment in real time.

    Method 

    Using online uncertainty reasoning based on a cloud model, a dynamic guidance A* algorithm based on the cloud model (CDGA*) was proposed to realize human-machine cooperative path planning. Human’s expertise and preferences were incorporated into the DGA* optimization process to implement a faster path planning. Matlab software was used to simulate and analyze the CDGA* and DGA* algorithms.

    Result 

    In static path planning, the numbers of close points of the DGA* and CDGA* algorithms were 158 and 96, human planning time was 8.8 and 4.0 s, the total planning time was 15.6 and 8.9 s, respectively. In dynamic path planning, human planning time of the DGA* and CDGA* algorithms was 12.5 and 5.8 s, the total planning time was 23.3 and 14.6 s, respectively.

    Conclusion 

    The proposed CDGA* algorithm can largely decrease the number of nodes, reduce computation time and improve planning efficiency.

  • 图  1   利用引导场进行节点扩展的示意图

    S:起点;D:目标点;红色箭头:每次扩展的最佳路径(代价值最小);G:引导场;五角星:引导场中心点;r:引导场半径;n:节点;k:引导场的引导号码;黑实点:扩展的节点;红色虚线:省略的最优路径段;黑色线段: 可选的路径。

    Figure  1.   Diagram of node expansion with guide fields

    图  2   描述障碍物危险程度的正态云

    VL:致命性很低;L:致命性低;M:致命性中等;H:致命性高;VH:致命性很高。

    Figure  2.   Normal clouds for describing obstacle lethality

    图  3   引导场的确定方法

    A:当前扩展节点所在位置;线段AB:原始规划路径;阴影圆G:突发危险源;MN//AB且MN与圆G相切;阴影圆E(F):控制右转(左转)的引导场;E(F):引导场中心;d:点E到直线MN的距离;PQ//MN且EG(FG)⊥MN。

    Figure  3.   Determination method of guide fields

    图  4   DGA*算法与CDGA*算法静态路径规划的比较

    蓝色实心圆表示静态障碍物;虚线表示起始点与目标点的最短直线;双点画线表示DGA*规划路径A1;实线表示CDGA*规划路径A2。

    Figure  4.   Comparison of static path planning by DGA* and CDGA* algorithms

    图  5   DGA*算法与CDGA*算法动态路径规划的比较

    蓝色实心圆表示静态障碍物;红色实心圆表示动态障碍物;虚线表示起始点与目标点的最短直线;点画线表示静态避障规划路径A1与A2;红色实线表示动态避障规划路线A3与A4。

    Figure  5.   Comparison of dynamic path planning by DGA* and CDGA* algorithms

    表  1   静态路径规划中3种算法的性能比较

    Table  1   Performance comparison of three algorithms in static path planning

    算法 规划总时间/s 人员规划时间/s open点数 close点数 f(i) Jlength/m Jsmooth
    A* 148.3 0.0 11 706 3 354 591.6 1 124.6 1.12
    DGA* 15.6 8.8 2 146 158 594.9 1 127.5 1.27
    CDGA* 8.9 4.0 1 568 96 596.2 1 129.7 1.45
    下载: 导出CSV

    表  2   动态路径规划中DGA*与CDGA*算法的性能比较

    Table  2   Performance comparisons of DGA* and CDGA* algorithms in dynamic path planning

    算法 规划总
    时间/s
    人员规划
    时间/s
    f(i) Jlength/m Jsmooth
    DGA* 23.3 12.5 661.4 1 276.7 2.16
    CDGA* 14.6 5.8 664.9 1 279.1 2.27
    下载: 导出CSV
  • [1]

    NOGUCHI N, TERAO H. Path planning of an agricultural mobile robot by neural network and genetic algorithm[J]. Comput Electron Agr, 1997, 18(2/3): 187-204.

    [2] 马建光, 方敦原. 一种基于概率方法的车型机器人路径规划方法[J]. 计算机工程与应用, 2003, 39(34): 93-95.
    [3] 孙凤池, 黄亚楼, 康叶伟, 等. 车型移动机器人SPRM路径规划[J]. 机器人, 2005, 27(4): 325-329.
    [4] 赵百轶, 张立军, 贾鹤鸣. 基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划[J]. 应用科技, 2011, 38(10): 23-28.
    [5] 史恩秀, 陈敏敏, 李俊, 等. 基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J]. 农业机械学报, 2014, 45(6): 53-57.
    [6] 李擎, 张超, 韩彩卫, 等. 动态环境下基于模糊逻辑算法的移动机器人路径规划[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2013, 44: 104-108.
    [7] 孟蕊, 苏维均, 连晓峰. 基于动态模糊人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 计算机工程与设计, 2010, 31(7): 1558-1561.
    [8] 王殿君. 基于改进A*算法的室内移动机器人路径规划[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2012, 52(8): 1085-1089.
    [9]

    DONG Z, CHEN Z J, ZHOU R, et al. A hybrid approach of virtual force and A* search algorithm for UAV path re-planning[J]. Industrial Electronics & Applications, 2011, 49(20): 1140-1145.

    [10]

    HSU W Y. Brain-computer interface: The next frontier of telemedicine in human-computer interaction[J]. Telemat Inform, 2015, 32(1): 180-192.

    [11]

    WINCK C R, ELTON M, BOOK J W. A practical interface for coordinated position control of an excavator arm[J]. Automat Constr, 2015, 51: 46-58.

    [12]

    ZHONG H, WACHS J P, NOF S Y. Telerobot-enabled HUB-CI model for collaborative lifecycle management of design and prototyping[J]. Comput Ind, 2014, 65(4): 550-562.

    [13]

    SPARC. Farming with robots[EB/OL]. [2016-05-04]. http://robohub.org/farming-with-robots/.

    [14] 苗夺谦. 不确定性与粒计算[M]. 北京: 科学出版社, 2011:1-6.
    [15] 谭雁英, 胡淼, 祝小平, 等. 基于人机合作策略下SAS算法的多无人及路径再规划[J]. 西北工业大学学报, 2014, 32(5): 688-692.
    [16] 马飞, 杨皞屾, 顾青,等. 基于改进A*算法的地下无人铲运机导航路径规划[J]. 农业机械学报, 2015, 47(10): 303-309.
    [17]

    ZHENG C W, XU F J, HU X H, et al. Online route planner for unmanned air vehicle navigation in unknown battlefield environment[C]//IMACS multiconference on computational engineering in systems applications, Oct 4-6, 2006, Beijing. New York: IEEE, 2006, 1:814-818.

    [18]

    DUAN H B, YU Y X, ZHANG X Y, et al. Three-dimension path planning for UCAV using hybrid meta-heuristic ACO-DE algorithm[J]. Simul Model Pract Th, 2010, 18(8): 1104-1115.

    [19]

    BESADA-PORTAS E, DE LA TORRE L, DE LA CRUZ J M, et al. Evolutionary trajectory planner for multiple UAVs in realistic scenarios[J]. IEEE T Robot, 2010, 26(4): 619-634.

    [20]

    DECHTER R, PEARL J. Generalized best-first search strategies and the optimality of A*[J]. J Acm, 1985, 32(3): 505-536.

    [21]

    SUN X, CAI C, SHEN X. A new cloud model based human-machine cooperative path planning method[J]. J Intell Robot Syst, 2015, 79(1): 3-19.

    [22]

    MARLER R T, ARORA J S. The weighted sum method for multi-objective optimization: New insights[J]. Struct Multidiscip O, 2010(41): 853-862.

    [23]

    BOSKOVIC J, KNOEBEL N, MOSHTAGH N, et al. Collaborative mission planning & autonomous control technology (CoMPACT) system employing swarms of UAVs[C]//AIAA guidance, navigation, and control conference, August 10-13, 2009, Chicago, Illinois. Reston: AIAA. doi.org/10.2514/6.2009-5653.

图(5)  /  表(2)
计量
  • 文章访问数: 
  • HTML全文浏览量:  0
  • PDF下载量: 
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-01-02
  • 网络出版日期:  2023-05-17
  • 刊出日期:  2017-11-09

目录

    /

    返回文章
    返回