#路径规划

提出改进生物神经网络，实现农业播种机全覆盖路径规划并避免重复播种。

A closed-loop spatial–temporal–path–execution coordination framework for dual-arm tomato harvesting in constrained shared workspaces。Biosystems Engineering

提出陆基集约化养殖投喂机器人的多目标双层路径规划方法。

提出处方图引导的无人机-无人车协同变量喷洒施肥双层多目标路径规划方法，实现高效协同作业。

基于无人机影像为无人联合收割机规划边缘作业路径。

构建无人机与无人车协作的智能路径自动化系统，提升精准农业效率。

Harper Adams University、河南农业大学、华南农业大学、中国农业大学等多机构联合综述:点对点GNSS导航已到达TRL 9(商业部署超百万台),基于视觉的作物行跟随视作物和季节处于TRL 5-7,全农场自主动态重规划处于TRL 3-5。主要障碍是缺乏标准化评估基准、感知模型在不同季节和作物类型的泛化失败、地形和滑移反馈与全局路径规划解耦。研究揭示开放田GNSS导航已商业化成熟,但真正的全农场农业自主仍未解决,因为现有系统在季节、地形、传感条件和操作转换的鲁棒性仍不足。

提出高空多光谱卫星+低空RGB无人机两层协同葡萄园巡检方案,基于NDVI兴趣点识别引导低空病检任务;引入LEO卫星通信模拟,带宽受限下路由优化可减少任务时间约15%,为丘陵果园精准植保提供端到端解决方案。

丘陵果园占中国果园面积的60%以上,其复杂地形(坡度5°-30°,地块破碎,道路狭窄,树间距不规则)限制了传统农业机械的有效性。研究人员提出了一种用于丘陵环境中果园机器人的双闭环全局-局部路径规划框架:首先开发了地形感知通行成本模型和包含滑移的运动学模型,以表征可通行性和运动稳定性;基于这些模型改进了A*算法用于全局路径规划,同时改进了动态窗口法(DWA)以在满足地形稳定性约束的同时实现局部避障。现场实验表明该策略将路径长度减少2.1%-19.8%,滑移率减少2.7%-8.0%,实现100%避障成功率,横向轨迹偏差保持在15.2cm以下。

上海工程技术大学机械与汽车工程学院张春燕教授团队联合上海市农业科学院生态环境保护研究所,在《智慧农业(中英文)》2026年第2期发表论文,提出一种基于改进BI-RRT*(Bidirectional Rapidly-Exploring Random Tree Star)的受限空间路径规划算法。针对工厂化立体式黄鳝养殖饵料投喂机械臂在受限空间内路径规划速度慢、轨迹冗余度大、避障成功率低等问题,在BI-RRT*双向扩展策略基础上引入目标偏置策略减少随机采样点,同时结合改进的人工势场法融入目标点和随机点引力概念,通过自适应调节引力系数引导路径向目标节点扩展,有效避免算法陷入局部最优。在Matlab平台上对RRT、APF-RRT、BI-RRT及改进BI-RRT算法进行仿真分析,验证其在二维和三维空间下简单、受限及复杂环境中的优异表现。

Li Tian, Xingjia Pan提出一种面向复杂丘陵果园环境的农业机器人全局-局部一体化路径规划策略,有效解决农业机器人在复杂三维地形下的导航与障碍物避让问题。