【摘 要】
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针对在室外复杂环境下作业的农业机器人存在因能量受限导致工作完成率降低的问题,提出了一种基于改进的启发式搜索的 ECA^*路径规划算法,该算法可以在资源受限的情况下完成能
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51875523)
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针对在室外复杂环境下作业的农业机器人存在因能量受限导致工作完成率降低的问题,提出了一种基于改进的启发式搜索的 ECA^*路径规划算法,该算法可以在资源受限的情况下完成能量损耗最优路径的规划。首先,通过建立机器人距离能量损耗模型,计算机器人移动行进的路程和损耗的能量,并对未来的路径和能耗趋势进行评估。然后,在传统 A^*算法的基础上,将距离能量损耗模型代入启发代价函数,通过搜索扩展子节点寻找最优路径。在每次迭代过程中,通过对比剔除处于劣势的路径,以保证算法的高效性。最后,通过设计仿真实验,将改进的ECA^*
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