基于MK—RRT算法的果园机器人多目标点路径规划研究

来源：中国农机化学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：叶磊, 李鸿洲, 董书平, 郭志鹏, 李璞, 李锦

单位：(1. 韶关学院智能工程学院，广东韶关，512000； 2. 华南农业大学工程学院，广州市，510642)

摘要：针对复杂果园环境下多作业目标点间的连续移动路径代价大、路径可执行性差等问题，提出基于运动学约束的多目标快速扩展随机树算法(MK—RRT)。根据多目标点间距离、航向角变化及场景复杂性，算法通过连通域分析方法对地图进行栅格化预处理，同时构建区域间路径代价预测模型，求解目标点最优遍历序列；根据果园移动机器人运动学约束，设计基于运动学约束的采样方法，同时提出一种路径平顺优化方法，以规划出一条连接多目标点的最优平滑路径。该方法综合真实果园环境的复杂性和果园移动机器人的自身约束，建立一种多目标点路径规划理论模型，为果园移动机器人多作业点连续移动提供可靠的技术支持。结果表明，在不同的场景地图下，相对离散头脑风暴算法，所提算法的平均路径规划长度缩短12.3%，路径间最大路径转角减小90.3%。所提算法不仅优化路径长度，同时提升路径平顺性及路径可执行性，为果园机器人的全场多目标点连续移动路径规划提供理论参考和技术支持。

关键词：果园移动机器人,多目标点,运动学约束,路径规划,快速扩展随机数算法

基金资助：国家自然科学基金项目(52105268)；广东省高校特色创新项目(2024KTSCX063)；国家级大学生创新训练项目(202310576008)