基于FASRRT的番茄采摘机械臂路径规划

来源：江苏农业科学杂志2026年第第4期北京时间：

作者：李众;张兵园;曹毅;卢鑫羽;任妮

单位：1.江苏大学农业工程学院，江苏镇江 212013； 2.江苏省农业科学院农业信息研究所/农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室，江苏南京 210014

摘要：针对温室番茄采摘机械臂在非结构化环境中路径规划存在随机性强、收敛速度慢等问题，提出一种基于模糊自适应步长的快速拓展随机树(fuzzy adaptive step rapidly exploring random tree，FAS-RRT)算法的路径规划方法。基于障碍物密度与目标点距离等环境信息设计指数衰减函数，动态调节目标偏置的概率，以实现目标导向的自适应调整。融合人工势场法，根据障碍物分布特征动态调节随机探索方向与势场合力方向的权重系数，平衡全局探索与局部避障能力。引入模糊控制器，以障碍物密度和目标点距离为输入，构建25条模糊规则输出自适应步长，以解决固定步长导致的效率瓶颈。采用双向剪枝策略剔除冗余节点，优化番茄采摘机械臂规划路径。结果表明，提出的FAS-RRT算法能有效提升规划路径的质量。在二维、三维多种场景中，相较RRT、RRT*和GB-RRT算法，本算法路径长度平均缩短11.59%，规划时间平均降低87.21%以上，迭代次数平均减少78.79%，路径节点数平均减少34.62%，节点利用率保持在50%以上，成功率在90%以上。在CoppeliaSim仿真平台中控制番茄采摘机械臂进行采摘运动，成功率达95%，且有效缩短路径长度和规划时间，进一步验证了算法的有效性，可为番茄采摘机械臂高效作业提供技术支撑。

关键词：番茄;采摘;机械臂;路径规划;模糊控制;RRT