摘要：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^*算法与传统的A^*算法搜索到路径的能量损耗进行对比,并在之后的改进算法中添加相应的能量约束进行计算。仿真结果表明,改进算法减少14.87%能量消耗,验证了ECA^*算法的有效性。

关键词：农业机器人 复杂环境 路径规划 启发式搜索 能耗最优 

单位：浙江工业大学机械工程学院; 杭州310023