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基于Grid-GSA算法的植保无人机路径规划方法
资料介绍
为了提高植保无人机的作业效率,研究了一种路径规划方法。运用栅格法构建环境模型,根据实际的作业区域规模、形状等环境信息和无人机航向,为相应栅格赋予概率,无人机优先选择概率高的栅格行进。基于上述机制实现了在形状不规则的作业区域内进行往复回转式全覆盖路径规划;以每次植保作业距离为变量,根据仿真算法得出返航点数量与位置来确定寻优模型中的变量维数范围,以往返飞行、电池更换与药剂装填等非植保作业耗费时间最短为目标函数,通过采用引力搜索算法,实现对返航点数量与位置的寻优;为无人机设置必要的路径纠偏与光顺机制,使无人机能够按既定路线与速度飞行。对提出的路径规划方法进行了实例检验,结果显示,相比于简单规划与未规划的情况,运用Grid-GSA规划方法得出的结果中往返飞行距离总和分别减少了14%与68%,非植保作业时间分别减少了21%与36%,其它各项指标也均有不同程度的提高。在验证测试试验中,实际的往返距离总和减少了322 m,实际路径与规划路径存在较小偏差。验证了路径规划方法具有合理性、可行性以及一定的实用性。
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7
农 业 机 械 学 报
48
7
卷 第 期
年
月
第
doi: 10． 6041 /j． issn． 1000-1298． 2017． 07． 004
Grid- GSA
基于
算法的植保无人机路径规划方法
王 宇 陈海涛 李 煜 李海川
(
，
东北农业大学工程学院 哈尔滨
150030)
: ， 。 ，
摘要 为了提高植保无人机的作业效率 研究了一种路径规划方法 运用栅格法构建环境模型 根据实际的作业区
、 ， ， 。
域规模 形状等环境信息和无人机航向 为相应栅格赋予概率 无人机优先选择概率高的栅格行进 基于上述机制
; ，
实现了在形状不规则的作业区域内进行往复回转式全覆盖路径规划 以每次植保作业距离为变量 根据仿真算法
， 、
得出返航点数量与位置来确定寻优模型中的变量维数范围 以往返飞行 电池更换与药剂装填等非植保作业耗费
， ， ;
时间最短为目标函数 通过采用引力搜索算法 实现对返航点数量与位置的寻优 为无人机设置必要的路径纠偏与
， 。 ， ，
光顺机制 使无人机能够按既定路线与速度飞行 对提出的路径规划方法进行了实例检验 结果显示 相比于简单
，
规划与未规划的情况 运用
Grid-GSA
14% 68% ，
与 非植保作
规划方法得出的结果中往返飞行距离总和分别减少了
21% 36% ， 。 ，
与 其它各项指标也均有不同程度的提高 在验证测试试验中 实际的往返距离总和
业时间分别减少了
322 m， 。 、 。
实际路径与规划路径存在较小偏差 验证了路径规划方法具有合理性 可行性以及一定的实用性
减少了
: ; ; ; ;
关键词 植保无人机 路径规划 栅格法 返航点 引力搜索算法
+
: TP301. 6; V279 . 2
: A
: 1000-1298( 2017) 07-0029-09
文章编号
中图分类号
文献标识码
Path Planning Method Based on Grid-GSA for Plant Protection UAV
WANG Yu CHEN Haitao LI Yu LI Haichuan
( College of Engineering，Northeast Agricultural University，Harbin 150030，China)
Abstract: Due to the limited battery power and pesticide capacity，the plant protection UAV need return
to the supply point frequently in the process of plant protection． With the work area increasing，more time
would be spent on battery replacement，pesticide filling and round trips between each return point and the
supply point． So an appropriate path with the optimal return points must be planned before starting the
work，in order to minimize the total time and improve the efficiency of the plant protection． For the
purpose，a research was conducted on the path planning method for the plant protection UAV． Firstly，
aiming at building an environment model which could describe the working area，the grid method was
selected to divide the working area into small grids with the initialized weights，which were depended on
the working area’s size and shape． Secondly，the UAV was made to fly from the current grid to the
adjacent one with the highest probability，which was calculated according to both the grids’initialized
weights and the heading direction of the UAV． Incentive coefficients were added to the weights of the
grids located in the front，left rear and right rear of the UAV so that the parallel routes were followed
which moved from one extreme of the working area to the other alternately and turned at the boundary．
Then the quantity and position of the return point could be outputted by controlling the distance in the
spraying mode． Thirdly，a mathematical model was established． The quantities of the return times in the
artificial planned path and the unplanned path were taken as the upper and lower limits of the search
space respectively． The distance of each flight in the spraying mode was chosen as the variable，and the
dimensions of which were depended on the search space． The objective was to obtain the optimal return
points with the minimum time in the non-spraying mode． After that the gravitational search algorithm
( GSA) was applied to solve the model． Based on the methods and processes above，a new path planning
method was proposed． Then the method would output the planned path with return points automatically by
: 2016-11-05
: 2017-02-04
修回日期
收稿日期
: ( )
基金项目 公益性行业 农业 科研专项
( 201303011)
( CARS-04-PS22)
和国家现代农业产业技术体系建设专项
:
作者简介 王宇
( 1989—) ， ， ， ，E-mail: wang_neau@ 163． com
男 讲师 主要从事农业机械化工程研究
:
通信作者 陈海涛
( 1962—) ， ， ， ， ，E-mail: CHT_neau@ 163． com
男 教授 博士生导师 主要从事农业机械化工程与生物质材料研究
30
2 0 1 7
年
农
业
机
械
学
报
inputting the data about the environment and the UAV such as the size of the working area，the direction
of the crop row and the speed of the UAV． At last，for the test of the performance of the proposed path
planning method，a 700 m × 100 m working area with the irregular boundary was taken as an example for
the path calculation． The path calculated by the proposed method was also compared with the artificial
planned path and the unplanned path respectively，which showed the non-spraying distance of the
proposed method was reduced by 14% and 68% ，while the non-spraying time was reduced by 21% and
36% ． Furthermore，a field experiment with the real UAV was used to test the proposed deviation
rectification algorithm． Finally，the study indicated that the proposed method which could produce paths
with less working time was a reasonable，feasible and useful solution for the path planning problem of the
plant protection UAV．
Key words: plant protection UAV; path planning; grid method; return point; gravitational search
algorithm
。
了改进并用于路径寻优计算 在植保无人机路径规
引言
［12 － 13］
，
划方面也已经开展了一些研究 徐博等
针对形
，
状规则的作业区域内无人机返航点的规划问题 提
( Unmanned aerial vehicle，UAV)
无人机
凭借其
，
出了一种多架次作业植保无人机航迹规划算法 该
、 、 、
尺寸小 机动性好 对起降跑道要求低或无要求 造
;
算法以无人机的工作总耗能最小为目标 其还针对
，
价相对低廉以及无人化等优势 已经在军事与民用
［1 － 2］
，
不规则区域提出了一种植保作业航迹规划算法 算
法可根据指定作业方向规划出与作业区域相应的路
。
领域得到了广泛使用
植保无人机以无人机为
， ， ，
载体 搭载农药喷雾设备 用于植保作业 其具有作
。
径
、 、 ，
业高度低 漂移少 对环境的污染较低 受作业区域
，
在植保无人机实际作业过程中 随着药剂或
、 ，
电线杆 防护林等限制条件的影响较小 且旋翼产生
，
电量耗尽 无人机需要返航至保障点进行药剂装
，
的气流场有助于增加雾流对作物的穿透性 可获得
，
填或电池更换 其中返航点的数量与位置不仅受
，
良好的喷施效果等优点 随着相关技术的逐步成熟
，
、 、 、
到载药量 续航时间 飞行速度 作业幅宽等无人
，
植保 无 人 机 越 来 越 受 到 关 注 其 使 用 也 更 加 普
［3 － 4］
， 、
机固有属性的影响 还与作业方向 作业区域尺寸
。
，
但目前植保无人机作业以遥控方式为主
及
。
和形状等环境有关 以往的植保无人机路径规划
，
操作 难 度 较 大 操 纵 人 员 往 往 需 要 经 过 专 业 培
［5］
，
方法中 返航点往往位于无人机起始点所在的作
;
，
而且人为遥控时 难免产生偏离最佳路径的
训
［6］
， 、
现象 导致药剂重施 漏施等问题
。
，
因此 为了降
，
业区域边界上 且在作业区域规模较大的情况下
，
，
低操纵人员的技术要求与工作压力 同时使植保作
，
返航点数量会多于未规划时的情况 由于返航点
、 ，
业更加精准 高效与节能 针对植保无人机作业过
， ，
数量增多 随着往返次数增加 不仅会使往返距离
， ， ，
程 编制合理的路径规划算法 并配套定位技术 使
， ，
总和变大 还会增加保障作业次数 从而导致非植
，
无人机能够稳定的按照规划路径进行植保作业 已
经成为当前植保无人机相关研究中需要解决的一个
。 ，
保作业时间变长 针对这种情况 本文以缩短往
、
返飞行 电池更换与药剂装填等非植保作业消耗
。 ，
重要问题 另外 植保无人机的作业区域形状较为
，
的时间为目标 开展植保无人机路径规划方法研
。
， ， ，
规则 一般开阔无障碍 作业环境相对优越 这也为
究
植保无人机朝着自动化与智能化方向发展提供了条
1
植保无人机路径规划的基本思路
。
件
，
当作业区域面积较小时 植保无人机无需中途
无人机路径规划方法主要包括目标区域侦察监
。
装填药剂或更换电池即可完成植保作业 但当作业
、 、 ，
测及定点 移动目标跟踪打击 诱敌飞行等 其中涉
，
区域较大 植保无人机单次植保作业无法满足作业
， 、
及到寻求最优路径的优化方法 躲避火力威胁 地形
，
要求时 就需要中途多次飞至保障点进行保障作业
。
障碍与雷达侦测等不利因素的避障方法以及相关定
［7 － 8］
，
无人机在工作区域与保障点之间进行往返时 属于
、
位 传感方法等
。
植保无人机路径规划属于全
，
非作业状态 所以路径规划应尽量减少返航点与保
，
覆盖路径规划的范畴 大多数技术与研究均能够实
［9 － 10］
。
1
首先对本文涉及的名词
。
障点之间的距离总和
表
现该种路径的规划
但路径规划还应该与实
［11］
， CONESA-MUOZ
际的农艺要求相结合 如
。
进行定义
等
针
，
对多辆拖拉机田间协同作业路径规划问题 以消耗
，
设保障点位于坐标系原点 植保无人机续航时
，
最小为目标建立了数学模型 对模拟退火算法进行
25 min，
间为 飞行速度为
6 m/s，
最长植保作业时间
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资料：测试智能语音控制模块
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