馬繼紅

(河南理工大學(xué) 萬(wàn)方科技學(xué)院， 鄭州　451400)

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基于人工勢(shì)力場(chǎng)和遺傳算法的播種機(jī)路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)

馬繼紅

(河南理工大學(xué) 萬(wàn)方科技學(xué)院， 鄭州451400)

摘要：為了提高播種機(jī)對(duì)復(fù)雜地塊的自適應(yīng)能力，提升播種機(jī)的播種精度和播種效率，提出了適合精播機(jī)的基于子區(qū)域的折返全區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃方法，并對(duì)播種機(jī)的排肥器和排種器進(jìn)行了改進(jìn)，以適應(yīng)自動(dòng)路徑規(guī)劃的需要。為了優(yōu)化基于子區(qū)域的路徑搜索方法，使用人工勢(shì)場(chǎng)和遺傳算法對(duì)尋優(yōu)方法進(jìn)行了優(yōu)化，提高了算法的效率。為了測(cè)試該方法的有效性和可靠性，將路徑規(guī)劃系統(tǒng)安裝到了播種機(jī)械上，通過對(duì)播種的測(cè)試發(fā)現(xiàn)，該方法實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜地塊播種的全區(qū)域覆蓋，并且可以有效地躲避障礙物。對(duì)3種不同的算法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試發(fā)現(xiàn)：基于遺傳算法的子區(qū)域路徑規(guī)劃模型的尋優(yōu)效果最佳，其覆蓋面積大，轉(zhuǎn)彎次數(shù)少，用時(shí)少，最短時(shí)間為11.25min，僅為其他算法時(shí)間的1/2，路徑劃分效率較高，滿足智能化精密播種機(jī)的需求，可以在精密播種機(jī)的路徑規(guī)劃系統(tǒng)中使用。

關(guān)鍵詞：人工勢(shì)力場(chǎng)；精密播種機(jī)；遺傳算法；路徑規(guī)劃；覆蓋面積

0引言

隨著人工智能技術(shù)和精細(xì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，高精度智能化播種機(jī)械逐漸被實(shí)際應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，有效地提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，緩解了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的不足。精播機(jī)的設(shè)計(jì)過程中，其路徑規(guī)劃能力是非常重要的，是精密播種機(jī)智能化、自動(dòng)化設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。精密播種機(jī)要完成耕地、施肥和播種工作，首先要結(jié)合實(shí)際地塊自主的規(guī)劃出播種路徑，有效地避開障礙物的影響，并對(duì)規(guī)劃好的路徑進(jìn)行追蹤，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化播種功能。規(guī)劃路徑?jīng)Q定了播種機(jī)的有效播種覆蓋面積，是智能化播種的設(shè)計(jì)關(guān)鍵，因此對(duì)其研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1精播機(jī)總體設(shè)計(jì)

精密播種機(jī)械中最主要的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)是排種器的設(shè)計(jì)，精播機(jī)的總體設(shè)計(jì)主要包括車體本體結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)等?？刂葡到y(tǒng)又包括上位機(jī)、操作員、編碼器、路由器和 DGPS，如圖1所示。

該播種機(jī)結(jié)構(gòu)改變了傳統(tǒng)純機(jī)械式的精密播種機(jī)設(shè)計(jì)方法，使用自動(dòng)化控制的方式對(duì)播種機(jī)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行控制，使播種機(jī)面對(duì)復(fù)雜地塊進(jìn)行自動(dòng)化路徑劃分成為可能。排肥量的自動(dòng)化調(diào)節(jié)也是自動(dòng)化高精度播種機(jī)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵，本次設(shè)計(jì)的精密播種機(jī)可以根據(jù)路徑規(guī)劃后的地塊情況，利用振動(dòng)板對(duì)肥量進(jìn)行調(diào)節(jié)，移動(dòng)振動(dòng)調(diào)節(jié)板，可以改變排肥孔的數(shù)目，實(shí)現(xiàn)不同排肥量的調(diào)節(jié)。排肥器、排種器設(shè)計(jì)如圖2和圖3所示。

排種器是保證精密播種的關(guān)鍵，因此對(duì)于排種器的自動(dòng)設(shè)計(jì)更為重要。本次設(shè)計(jì)依據(jù)自動(dòng)化路徑規(guī)劃原理，采用鏈條式的排種器結(jié)構(gòu)，在完成路徑規(guī)劃后，使用編程控制的方法對(duì)鏈條的速度進(jìn)行控制，使其滿足不同地塊播種的需要，并且播種速度可以根據(jù)播種機(jī)的行走速度進(jìn)行調(diào)節(jié)，使其最大程度地滿足不同地塊播種的需要。

圖1　整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)框圖

1.排肥凸輪　2.彈簧攪龍　3.排肥軸　4.振動(dòng)板

圖3　排種器設(shè)計(jì)

2基于人工勢(shì)場(chǎng)和遺傳算法的路徑規(guī)劃

人工勢(shì)場(chǎng)路徑規(guī)劃算法主要包括3個(gè)部分：一是輸入，包括播種機(jī)的初始姿態(tài)qi、目標(biāo)姿態(tài)qg及障礙物信息；二是輸出，使用位姿序列連接的qi和qg；三是過程，從qi開始計(jì)算當(dāng)前位姿qk的勢(shì)力場(chǎng)函數(shù)F(qk)，并沿著前進(jìn)方向時(shí)間步長(zhǎng)為δk進(jìn)行迭代計(jì)算，一直算到搜索到目標(biāo)qg后結(jié)束，時(shí)間步長(zhǎng)必須足夠小，從而保證規(guī)劃路徑不會(huì)碰到障礙物，其流程如圖4所示。

人工勢(shì)場(chǎng)法的路徑規(guī)劃主要過程是搜索目標(biāo)姿態(tài)的函數(shù)，在搜索過程中需要利用子塊劃分方法，避免開障礙物，這就需要借助智能算法來進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)。采用遺傳算法對(duì)路徑進(jìn)行尋優(yōu)的過程如圖5所示。

基本遺傳算法以子塊劃分的所有子塊個(gè)體為研究對(duì)象，使用選擇、交叉和變異手段進(jìn)行遺傳操作，使路徑規(guī)劃達(dá)到最優(yōu)。在一般的算法中，其優(yōu)化過程實(shí)際是求得函數(shù)g(x)的最小值；而在遺傳算法尋優(yōu)中，則是求取適應(yīng)函數(shù)的極大值，因此需要采用公式對(duì)過程進(jìn)行轉(zhuǎn)換。表達(dá)式為

(1)

其中，qmax為適應(yīng)系數(shù)，該值可以取q(x)的最大值。qmax是遺傳算法的前一代中q(x)的最大值，在尋優(yōu)過程中，最主要的是變異操作，變異的主要步驟為兩步：①在路徑畫分子塊中，假設(shè)子塊的基因座位變異點(diǎn)；②對(duì)每一個(gè)變異點(diǎn)，以一定的變異概率從對(duì)應(yīng)的路徑劃分子塊的取值范圍內(nèi)取一隨機(jī)數(shù)來替代原子塊。

圖4　人工勢(shì)場(chǎng)法路徑規(guī)劃流程圖

圖5　基本遺傳算法的路徑尋優(yōu)流程圖

X′=Ukmin+r·(Ukmax-Ukmin)

(2)

其中，r為[0,1]圍內(nèi)符合均勻分布的一個(gè)隨即數(shù)。遺傳算法路徑尋優(yōu)的具體過程如下：

1)首先確定存在障礙物的區(qū)域的子區(qū)域的大致范圍，利用編碼長(zhǎng)度對(duì)其進(jìn)行編碼；

2)隨機(jī)產(chǎn)生n個(gè)子區(qū)域，構(gòu)成初始種群區(qū)域P(0)；

3)對(duì)種群中的各個(gè)體進(jìn)行解碼，得到對(duì)應(yīng)的參數(shù)值，用此參數(shù)值來求代價(jià)函數(shù)和適應(yīng)函數(shù)；

4)使用遺傳算法的交叉、復(fù)制和變異功能對(duì)種群進(jìn)行操作，產(chǎn)生下一代種群；

5)重復(fù)步驟3)和4)，直至參數(shù)收斂或達(dá)到預(yù)定的指標(biāo)。

通過以上步驟，可以完成在有障礙物地塊中，子塊的劃分以及路徑的智能尋優(yōu)過程，將該算法可以封裝到路徑規(guī)劃系統(tǒng)中，使用在播種機(jī)的控制系統(tǒng)中。

3精密播種機(jī)路徑規(guī)劃性能測(cè)試

為了驗(yàn)證播種機(jī)自動(dòng)路徑規(guī)劃性能的有效性和可靠性，在田間對(duì)播種機(jī)的播種性能進(jìn)行了測(cè)試，并對(duì)比了不同路徑規(guī)劃方法的測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試項(xiàng)目主要是在有障礙物的復(fù)雜地塊，測(cè)試使用的播種機(jī)械如圖6所示。

圖6　精密播種機(jī)測(cè)試

在精密播種機(jī)上裝有路徑規(guī)劃系統(tǒng)，為了驗(yàn)證其有效性，選擇有障礙物的復(fù)雜地塊進(jìn)行試驗(yàn)。首先對(duì)遺傳算法的路徑尋優(yōu)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖7所示。

圖7中，黑色區(qū)域代表障礙物，利用柵格法對(duì)整個(gè)區(qū)域進(jìn)行編碼，并使用遺傳算法進(jìn)行路徑尋優(yōu)，得到了如圖7所示的最優(yōu)路徑，從而驗(yàn)證了該算法的尋優(yōu)的有效性。

圖7　有障礙物時(shí)尋優(yōu)路徑

圖8　含障礙物地塊

為了進(jìn)一步驗(yàn)證播種機(jī)路徑規(guī)劃的有效性和可靠性(見圖8)，建立了含有障礙物區(qū)域的環(huán)境信息圖，假設(shè)地塊中有兩個(gè)大矩形障礙物，使用子區(qū)域遺傳算法分割方法得到了如圖9所示的區(qū)域子塊。

圖9中，把含有若干障礙物的區(qū)域劃分成若干單元，每個(gè)單元構(gòu)成一個(gè)不含有障礙物的自由區(qū)間；然后過每個(gè)障礙物的Ymax、Ymin作平行于區(qū)域主軸X的切線，切線兩端分別與區(qū)域的邊界或其他障礙物相交，使原區(qū)域被劃分層多個(gè)不含有障礙物的子區(qū)域，利用柵格對(duì)子區(qū)域進(jìn)行遺傳算法編碼；通過計(jì)算，最終得到了如圖10所示的路徑規(guī)劃結(jié)果。

圖9　子區(qū)劃分結(jié)果

圖10　基于子區(qū)域的覆蓋實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過遺傳算法得到了最佳的折返路徑，為了驗(yàn)證該算法的可靠性，對(duì)3種不同的計(jì)算方法進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表1所示。

表1　全覆蓋性能表

基于子區(qū)域覆蓋法不僅在轉(zhuǎn)彎次數(shù)上大大減少，而且在路徑重復(fù)率和總長(zhǎng)度方面也優(yōu)于內(nèi)螺旋法和全區(qū)域折返方法，對(duì)播種時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，得到了如表2所示的計(jì)算結(jié)果表。

表2　播種時(shí)間測(cè)試

為了對(duì)比不同算法的播種時(shí)間，對(duì)不同方法的路徑規(guī)劃時(shí)間進(jìn)行了對(duì)比，得到了6組播種時(shí)間結(jié)果。由播種時(shí)間測(cè)試結(jié)果可以看出:使用遺傳算法子區(qū)域覆蓋用時(shí)最短，最短時(shí)間僅為11.25min，僅為其他算法時(shí)間的1/2，路徑劃分效率較高，從而驗(yàn)證了該算法的可靠性;在精密播種機(jī)的路徑規(guī)劃系統(tǒng)中使用，可提高播種機(jī)的智能化水平。

4結(jié)論

1)依據(jù)子區(qū)域全覆蓋路徑搜索方法，設(shè)計(jì)了一種新的播種機(jī)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，并使用人工勢(shì)場(chǎng)和遺傳算法對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，提高了算法的計(jì)算精度和計(jì)算效率，實(shí)現(xiàn)了播種區(qū)域的全覆蓋。

2)為了驗(yàn)證子區(qū)域全覆蓋路徑規(guī)劃方法的有效性和可靠性，將該方法應(yīng)用到了播種機(jī)的路徑規(guī)劃系統(tǒng)中，并對(duì)播種機(jī)的性能進(jìn)行了測(cè)試。通過測(cè)試發(fā)現(xiàn)：該方法可以有效地躲避障礙物，并且可以實(shí)現(xiàn)播種區(qū)域的全覆蓋，提高了播種對(duì)復(fù)雜地塊的自適應(yīng)能力。通過對(duì)不同算法的對(duì)比測(cè)試發(fā)現(xiàn)：本設(shè)計(jì)算法可以有效地降低路徑規(guī)劃時(shí)間，提高路徑規(guī)劃效率，路徑規(guī)劃效果較好、覆蓋面積大、轉(zhuǎn)彎次數(shù)少、實(shí)用性較高，可以在精密播種機(jī)的路徑規(guī)劃系統(tǒng)中使用。

參考文獻(xiàn)：

[1]秦國(guó)成,秦貴,張艷紅.設(shè)施農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2012,34(3):81-82.

[2]張寧,廖慶喜.我國(guó)小粒徑種子播種技術(shù)與裝備的應(yīng)用與研究進(jìn)展[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化,2012(1):93-96,103.

[3]郝金魁,張西群,齊新,等.工廠化育苗技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展對(duì)策[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(1):349-351.

[4]秦國(guó)成,秦貴,張艷紅.設(shè)施農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2012,34(3):81-82.

[5]馮秀軍,楊立東.2BDY-8型2壟密型高速氣吹式精密播種機(jī)簡(jiǎn)析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械,2007(8):85-86.

[6]王建軍,武秋俊.機(jī)器人在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)機(jī)化研究,2007(7):174-176.

[7]郝冬,劉斌.基于模糊邏輯行為融合路徑規(guī)劃方法[J].計(jì)算機(jī)工程設(shè)計(jì),2009,30(3):60-63.

[8]王建軍,武秋俊.機(jī)器人在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)機(jī)化研究,2007(7):174-176.

[9]胡斌,董春旺.氣吸式穴盤精量播種機(jī)吸嘴吸附性能的試驗(yàn)研究[J].石河子大學(xué)學(xué)報(bào),2009,27(1): 100- 103.

[10]何菊,吳建民.畦作溝灌起壟播種機(jī)的研究與設(shè)計(jì)[D].蘭州:甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué),2007:17-19.

[11]董麗梅.山地播種機(jī)的研究與設(shè)計(jì)[D].蘭州:甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué),2009:19-21.

[12]徐云峰.小型免耕播種機(jī)的設(shè)計(jì)及試驗(yàn)研究[D].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué),2005:22-24.

[13]高煥文,李問盈,李洪文.中國(guó)特色保護(hù)性耕作技術(shù)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2003,19(3):1-4.

[14]王晉生,王桂英.機(jī)械化播種實(shí)踐[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備,2009(9):21-22.

[15]劉蘊(yùn)賢,倪道明,李從華,等.不同施肥方法對(duì)水稻生長(zhǎng)及稻田周圍水體污染的影響[J].天津農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,13(1):31-34.

[16]吳子岳,高煥文,張晉國(guó).玉米秸稈切斷速度和切斷功耗的試驗(yàn)研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2002,32(2):38-41.

[17]何偉,陳彬,張玲.DSP/BIOS在基于DM642的視頻圖像處理中的應(yīng)用[J].信息與電子工程,2006,4(1):60-62.

[18]韋艷,陳華根.GPS定位顯示中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換[J].海洋繪,2010,30(3):16-19.

[19]郝冬,劉斌.基于模糊邏輯行為融合路徑規(guī)劃方法[J].計(jì)算機(jī)工程設(shè)計(jì),2009,30(3):60-63.

[20]王建軍,武秋俊.機(jī)器人在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)機(jī)化研究,2007(7):174-176.

[21]王儉,趙鶴鳴,陳衛(wèi)東.基于子區(qū)域的機(jī)器人全覆蓋路徑規(guī)劃的環(huán)境建模[J].蘇州科技學(xué)院學(xué)報(bào)：工程技術(shù)版,2004,17(1):72-75.

[22]張寧,廖慶喜.我國(guó)小粒徑種子播種技術(shù)與裝備的應(yīng)用與研究進(jìn)展[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化,2012(1):93-96,103.

[23]郝金魁,張西群,齊新,等.工廠化育苗技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展對(duì)策[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(1):349-351.

[24]羅昕,胡斌,黃力爍.氣吸式穴盤育苗精量播種機(jī)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2010，32(11):130-132,140.

[25]夏紅梅,李志偉,甄文斌.氣力板式蔬菜排種器設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2010,41(6):56-60.

Path Planning Design of Seeding Machine Based on Artificial Force Field and Genetic Algorithm

Ma Jihong

(Henan Polytechnic University, Zhengzhou 451400, China)

Abstract：In order to improve the adaptive ability of the planter of complex block, enhance the sowing efficiency of planter seeding accuracy, it put forward suitable for precision seeding machine in sub regional exhumation of full area coverage path planning method based on the seeder row fertilizer.The seed metering device was improved so as to adapt to the need of automatic path planning. In order to optimize the path search method based on sub region, the artificial potential field and genetic algorithm are used to optimize the optimization method, which improves the efficiency of the algorithm.For the validity and reliability of the test method, path planning system is installed in the planting machinery. Through the seeding test, the method realized complex plots sown with the full area coverage and obstacle avoidance. On the three different algorithms for comparison tests,it was found that optimization effect is the best for its large coverage area based on genetic algorithm of sub regional model for path planning, turning times less, fewer, the shortest time only 11.25min, only for 1/2 of the other algorithm, path division of higher efficiency and meet the intelligent demand of precision seeding machine, which can be used in path planning system in precision seeder.

Key words：artificial power field; precision seeding machine; genetic algorithm; path planning; coverage area

文章編號(hào)：1003-188X(2016)07-0197-05

中圖分類號(hào)：S223.2;TP242

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

作者簡(jiǎn)介：馬繼紅(1981-)，女，河南濮陽(yáng)人，講師，碩士，(E-mail)majihong1981@yeah.net。

基金項(xiàng)目：河南省科技廳資助項(xiàng)目(142102310518)；河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15B520008)

收稿日期：2015-07-02