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农业机器人路径规划算法的进展
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高延鹏,江清宇,明王,董小伟 首次发表：2025年7月31日 https://doi.org/10.1002/rob.70023 摘要 随着智能技术的快速发展，机器人在农业中的应用显著扩展。路径规划作为农业机器人自主导航的关键技术，已成为关键的研究方向。本文将路径规划算法分为四类：传统经典算法、现代智能仿生算法、基于采样的规划算法和机器学习算法。它系统地分析了每种算法类型的概念和特性，评估其在不同农业环境中的适用性，比较其收敛速度和计算效率，并讨论潜在的改进策略。分析显示，传统经典算法在结构化农田环境中具有高精度和稳定性，但缺乏动态适应性。现代智能仿生算法通过团队协作和全局优化机制提升复杂地形中的路径鲁棒性，但它们面临收敛缓慢和参数敏感性等挑战;基于采样的规划算法在非结构化、动态场景中擅长障碍避开，但生成路径的质量高度依赖于采样策略;机器学习算法通过数据驱动的方法实现环境适应性决策，尽管它们需要大量标记数据和大量计算资源。进一步的比较表明，路径规划算法未来的发展趋势将包括整合多种算法优势，利用人工智能、云计算和边缘计算等先进技术，提升复杂农业环境中的适应性、实时性能和智能决策能力。本文为农业机器人路径规划研究提供了理论支持和实践指导，并为加速现代农业发展提供了新见解 |
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