[发明专利]一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法

说明书

一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，涉及一种最短路径规划的方法，具体操作步骤如下：将农机的作业区域构建栅格地图，栅格宽度依据车身宽幅划分；根据精度要求和实际需要，令车身宽度为栅格宽度奇数倍的（2i+1）倍；根据无人机航测及传感器反馈的障碍分布情况，将栅格地图划分为可通与不可通两种状态；为了将优化节点的扩散控制在合理范围，引入一个最大估计值K；本发明通过选取出一批较优节点，并引入最大估值K来限制这批节点的扩散程度，以这批较优节点作为Dijkstra算法的顶点集，在减少了搜索时间的同时，保证了找到的路径为最优路径而非较优路径。

技术领域

本发明涉及一种最短路径规划的方法，尤其是涉及一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法。

背景技术

公知的，随着人工智能的发展，无人化一词逐渐进入了人们的视野，农业的无人化研究是减轻农民负担，提高生产效率的重要研究方向；农用车辆的自动导航则是无人化研究最为关键的一部分，而在研究自动导航相关联的项目时，往往要面对最短路径规划这个问题。最短路径问题当下是热门问题之一，被各类学科研究并广泛应用于各个领域，比如：城市规划、交通运输、机器人路径规划、车辆路由等；对于我们所研究的农业机械来说，以最短路径完成工作要求，就意味着以最低的油耗，最短的工作时间，最高的工作效率来完成农业活动，这就在很大程度上提高了生产效率和经济效益，改善了农民的工作状态。农机最短路径规划对于农机导航，农业现代化建设都有着重要的意义。

目前用于最短路径规划的比较经典的算法有Dijkstra算法和A*算法。这两种算法一般都建立在模拟栅格地图的基础上。其中Dijkstra算法是基于图论理论的遍历算法，它需要检测地图中所有的节点，逐步选取最短路径；其优势在于，总能在一定时间内找到最短路径，也就是能够100％的找到最短路径。但是它的搜索速度受到地图大小和节点数数量的限制。在节点数较多的情况下，Dijkstra算法会耗费较多的搜索时间。这一特性让Dijkstra算法在面对农机导航所应用的农田区域时显得力不从心。而A*算法是一种启发式算法，采用启发式搜索，启发式搜索就是在状态空间中的对每一个搜索位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样就不需要搜索所有的节点，而是利用选择的启发函数评估优势节点，每一步都能自动选出估计代价最小，即最接近目标的节点，这样就在很大程度上提升了搜索效率；但是算法存在局部最优的问题，它最终所确定下来的路径往往是较优路径而非最优路径。

发明内容

为了克服背景技术中的不足，本发明公开了一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法。

为了实现所述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，具体操作步骤如下：

（1）、将农机的作业区域构建栅格地图，栅格宽度依据车身宽幅划分；根据精度要求和实际需要，令车身宽度为栅格宽度奇数倍的（2i+1）倍，i为非负整数；

（2）、根据无人机航测及传感器反馈的障碍分布情况，将栅格地图划分为可通与不可通两种状态；将障碍栅格垂直和水平方向相邻的i+1个栅格也设置为不可通栅格；矩形最左端最靠上的可通栅格设置为起点，最右端最靠下的栅格设置为目标点，在中间设置若干个中间点，编号为1、2、3…i，上下同侧中间点的选取间隔2i个栅格；

（3）、为了将优化节点的扩散控制在合理范围，引入一个最大估计值K，具体操作步骤如下：

A、根据获取栅格地图的信息，记录每个区域的可通或不可通状态，并将栅格地图初始化，即所有区域记录均为未搜索区域，以起点为初始点，以中间点1作为目标点；

B、搜索本批起始点相邻的八个节点，根据与目标点之间的距离关系，记作特征值F，从每个当前节点的可扩展节点中选取F值最小的两个可通节点；