苹果采摘路径规划最优化算法与仿真实现

采摘路径规划对苹果采摘机器人的工作效率有很大的影响,为了提高苹果采摘机器人采摘效率,研究了采摘路径规划最优化方法。将苹果采摘的路径规划问题转化为三维的旅行商问题进行求解,结合图像识别得到的苹果位置特征,提出了有限域信息素自适应更新的改进蚁群算法,避免了基本蚁群算法求解过程中的早熟和局部收敛的问题,研究了三维模型的建模和驱动方法。试验结果表明将蚁群算法用于解决苹果采摘路径规划问题,当苹果数量达到250个时,改进蚁群算法迭代次数是基本算法的25.3%,而搜索到的最优路径是其94.3%,可见改进算法在搜索次数和最优结果上都有明显的优势。本研究为苹果采摘机器人采摘路径规划的提供理论参考。