面向大规模农田作业的除草机器人路径规划算法

来源：中国农机化学报杂志2025年第11期北京时间：

作者：高颖, 祁媚, 王敏, 徐卫明

单位：(1. 苏州职业技术大学机电工程学院，江苏苏州，215104； 2. 西北大学信息科学与技术学院，西安市，710127)

摘要：随着农业自动化需求的增长，除草机器人在精准农业中扮演着越来越重要的角色。在大规模农田中同时调度多台除草机器人完成除草任务是一个具有挑战性的问题。为解决这一问题，将除草机器人的路径规划表示为一个复杂的车辆路由问题，并将其建模为混合整数线性规划(MILP)模型。基于MILP模型的图表示，提出一种基于学习的大邻域搜索方法。将模仿学习和图卷积网络相结合来学习破坏算子以自动选择变量，并采用CPLEX求解器作为修复算子来重新优化所选变量。基于随机模拟场景的试验结果表明，所提出的方法可以同时处理100个除草任务点，相比于CPLEX、大邻域搜索和Transformer，除草路径长度分别缩短2.6%、9.3%和5.0%。同时，在真实作业环境中均保持稳定的性能优势。

关键词：除草机器人,路径规划,大邻域搜索,图神经网络,深度学习,智慧农业

基金资助：江苏高校“青蓝工程”资助项目（202205000004）；苏州市职业大学“青蓝工程”资助项目（202105000013）