基于EDDPG的农业巡检机器人路径规划研究

来源：中国农机化学报杂志2026年第4期北京时间：

作者：许寒琪, 寇志伟, 李欣, 李鄂阳

单位：1.内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特市，010051； 2.内蒙古自治区机电控制重点实验室，呼和浩特市，010080

摘要：针对农业巡检机器人在复杂作业环境中路径规划效率低、路径较长以及动态避障能力不足的问题，提出一种基于改进的深度确定性策略梯度算法（EDDPG）的路径规划方法。该方法引入旋量法（Screw Theory）优化路径规划效率，并结合人工势场法与A*算法构建奖励函数，以提升动态避障能力并缩短最优路径长度。试验结果表明，在二维环境下，与对比算法相比，改进DRL算法的路径长度最短、路径平滑度最佳。在障碍物率为20%、40%、60%的条件下，其路径规划成功率分别达到0.936、0.931、0.918，均优于对比方法。此外，旋量法的使用频率越高，路径规划成功率越高。相比于其他路径规划模型，改进DRL算法的最短路径长度最大减少27.23%，平均规划时间最多缩短24.16 s。

关键词：农业自动化,巡检机器人,路径规划,深度强化学习,智能算法

基金资助：国家级大学生创新创业训练计划项目(202410128013)；内蒙古科技计划项目(2021GG0256)