基于改进河马算法的农业无人机路径规划

来源：农业机械学报杂志2026年第1期北京时间：

作者：韩涛，李婷婷，黄友锐

单位：安徽理工大学,安徽理工大学,安徽理工大学,

摘要：针对传统农用车辆的运输方式存在效率低、成本高以及安全性差的问题，提出了一种用于农业无人机路径规划的改进河马算法(Dynamic modified hippopotamus optimization, DMHO)。该算法综合了Lévy飞行、成长比例机制、自适应学习率的棱镜对立学习算法及随机扩散的优势，提升算法的全局搜索及探索能力。算法在23个经典基准函数的测试结果表明，与原始河马算法等8种算法相比，DMHO在21个函数上展现出最优性能。构建丘陵种植区域无人机飞行环境的三维地形，搭建农业无人机在此环境下的路径规划模型，设计满足多条件约束的代价函数。在3种不同复杂程度的飞行任务中，DMHO找寻的平均适应度最短,相较于原始河马算法标准差分别降低33.39%、72.81%和7.08%，表现出显著的优越性和稳定性。

关键词：农业无人机;路径规划;河马算法

基金资助：安徽省高校协同创新项目(GXXT-2023-068)