平地机作业路径全局优化方法

技术领域

本发明属于农业机械领域，涉及对农田土地进行平整的平地机，具体是平地机作业的路径规划方法。

背景技术

在农业生产中，农田土地的平整程度显著地影响了用水、用肥和用药的效率，因此近年来对于土地平整设备的需求在快速增加。现有的平地设备，虽然在小面积工作时平地精度可以达到农业生产的需求，但是在进行大面积农田平整工作时效率较低。目前农业生产上人力资源紧张，有经验的农机手更是紧缺，这导致了土地平整成本变得很高。

现有的平地设备主要是平地铲，平地铲作业时能实现自动化调整，自动化调整方法是：通过激光或者全球导航卫星系统(GNSS)获取平地铲的高度、姿态、速度等信息，并依据这些信息实时调整平地铲的姿态。这可以在小范围内实现很高的精度，但由于缺少路径规划，在大面积工作时只能通过重复返工来达到整体平整，费时费力。

对于平地路径规划，主要是规划最短路径，而土地平整作业需要考虑田块计划挖填土方量、平地机负载量、转向特性等因素，而现有的最短路径规划过程并没有考虑这些因素。

对于土方量计算，采用常用的数字高程模型(DEM)的计算方法。其原理是在目标地块上按三角形或者正方形选择网点，对各网点的高程进行加权平均得到平均高程，加权平均时采用的权重系数是基于各网点周围的地势起伏情况估计得到的，因此，很明显这一平均高程存在一定误差。为了量化这一误差，需要依据各网点的高程与估计平均高程的高程差计算各网点的挖填土方量，计划挖土方量与计划填土方量的差值即为误差，调整各网点的权重系数直到差值为零，则得到较为准确的平均高程。

对于农田土地平整工作的土方量计算，DEM方格网法也是适用的。但是，对于绝大多数需要进行平整的农田，其本身就长期作为农用，本身的平整度就较好，没有较大的地势起伏，在这种情况下，DEM方格网法中用于反映地面起伏趋势的权重系数估计就失去了其意义，就导致计算的复杂化。

蚁群算法的原理为：蚁群中有n只蚂蚁，每只蚂蚁都有自己的内存，内存中用一个禁忌表来存储搜索中将不能访问的节点，一个允许表来存储它还可以访问的节点，一个矩阵以存储它在一个循环中给所经过的路径释放的信息素。信息素会以一定程度挥发，它会影响蚂蚁在多条路径的岔路上的做出的选择，越短的路径上信息素积累越快，从而吸引了越来越多的蚂蚁沿着最短路径行驶。部分蚁群算法还引入启发函数，以反映蚂蚁在路径选择时各节点间的能见度。有些最短路径规划便采用蚁群算法来寻优，得到的是最短路径。

目前已有将蚁群算法应用于平地机路径规划中，但是因对平地作业中没有考虑土方量的因素，将平地路径规划草率的视为蚁群算法问题而进行最短路径搜索。如果要有效地使用蚁群算法进行平地路径规划，则需要在节点选择、禁忌表更新规则、启发函数设置和更新规则这些蚁群算法的关键因素上针对土地平整工作的特性进行改进。

综上，现在亟需一种平地机作业路径的全局优化方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种平地机作业路径的全局优化方法，整合农田土地平整工作中所需的农田三维地势信息快速采集以及符合平地机作业特性的全局路径规划，解决现有平地设备工作效率低、自动化程度低、人力成本过高的问题。

为解决上述问题，本发明平地机作业路径全局优化方法采用的技术方案是：采集待平整田块的地势信息，得到待平整田块的数字高程模型，还包括以下步骤：

步骤1)：对所述的数字高程模型采用方格网栅格化，按照栅格点处在待平整田块的位置确定其位置权重；

步骤2)：根据每个栅格点的位置权重，依次计算出待平整田块的总土方量V、待平整田块的目标平地高程H

步骤3)：采用蚁群算法，以所有栅格中计划挖土方量V

步骤4)：计算最佳路径P的路径效率评价指标I，更新循环次数和禁忌表；

步骤5)：判断是否达到循环次数或达到路径效率评价指标I，如果是，以所有循环的最佳路径P中路径效率评价指标I最高的一个作为最优路径P

本发明采用上述技术方案后突显的技术效果是：

1、传统的数字高程模型方格网法是对方格网的各网点的高程进行加权平均得到平均高程，然后依据平均高程计算挖土量和填土量，再修正权重直至挖土量与填土量基本相等，这种方法是考虑到地面可能存在的陡升陡降，因此采用高程权重来反映不同的地形，计算效率很低。本发明考虑到农田往往本身平整度较好，变化平缓，但是农田面积很大，高程权重意义不大且增加计算量，依照农田平整作业的特性，对数字高程模型方格网法进行改进，放弃了传统的复杂的高程权重平均法，采用栅格点的位置权重来得到总土方量，既保证了土方量计算的精确度，又大大减轻了计算量。

2、由于平地机的作业路径规划并不是简单的最短路径规划，需要综合考虑作业路径长度、机具负载状况、计划作业量等因素，因此本发明对蚁群算法进行了改进，按照栅格计划挖填土方量选取蚁群算法的起点、终点和路径节点，将平地机前进方向优先级、平地铲实时土方负载量以及目标节点计划挖填土方量与蚁群算法的启发函数建立联系，与反映路径长度的信息素共同影响节点间前进概率，能够得到平衡最短路程与最高效率的最优作业路径。

3、本发明按照平地机的作业效率特性设置路径效率评价指标，通过对比平地机在规划路径工作中全程的总挖填土量和路程上各栅格的总计划挖填土量，反映平地机在路程中有效运行的比例，即不处于平地铲空载或者满载导致的空跑状态的比例，有效地提高了平地机作业效率。

4、本发明对规划的最优路径使用二阶贝赛尔曲线进行平滑处理，适应平地机的转向特性，为土地平整工作提供作业路径的全局优化，得到精准的最优路径，促进了农田平地机工作效率的提升。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对具体实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明平地机作业路径全局优化方法的流程图；

图2是图1中构建三维地势模型的方法流程图；

图3是图1中获得计划挖填土方量的方法流程图；

图4是图1中对田块栅格化后的效果图以及相关参数、栅格点的标示图；

图5是图4中任一个栅格的四个角点和中心点的标示图；

图6是图4中局部栅格的节点以及节点间路径对应的边的标示图；

图7是图1中改进的蚁群算法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，采集待平整田块的地势信息，构建待平整田块的三维地势模型。结合图2，驾驶安装有全球导航卫星系统(GNSS)定位功能的设备在待平整田块上进行一次遍历空跑以采集待平整田块的地势信息，空跑时通过GNSS周期性获取设备的RTK定位数据，即包含了水平位置X，Y数据和海拔高程H数据，得到三维坐标点(X，Y，H)，记录下以上数据，由这些三维坐标点(X，Y，H)重建待平整田块的三维地势模型。海拔高程H数据也可以使用激光方式获取，由于GNSS方法的工作环境适应性更好，应用更为广泛，所以本发明便采用GNSS方式获取数据。建立的三维地势模型是后续路径规划等工作的前提。

如图3所示，根据所述的待平整田块的三维地势模型，通过有限的三维坐标点(X，Y，H)数据实现对地面地形的数字化模拟，得到数字高程模型(DEM)。出于减少计算复杂度的需求，本发明采用零阶单项数字地貌模型，即数字高程模型。

对所述的数字高程模型进行栅格化，栅格化主要有基于规则方格网和基于三角网。由于规则方格网法计算土方量更有利于使用GPS测量数据，计算相对简单，所以在本发明使用方格网。

按照设定的边长L对待平整田块进行栅格化，待平整田块局部的栅格化后的方格网效果如图4所示，图4中最外边框是待平整田块的轮廓线，由于大部分农田田块接近于长方形，所以，设定X轴是平行或接近平行于田块的短边，Y轴平行或接近平行于田块的长边。

对田块进行栅格化，是考虑到了田块的地面特性和平地机作业特性，可以在保证精度的条件下减小计算复杂度。由于大部分需要土地平整的农田在平整前就已经在作为农田使用，土地平整度较好，地面变化趋势平缓，基本不存在陡升陡降。因此，通过栅格化进一步降低数据量而不会造成大的偏差。考虑到平地机的工作及转弯特性，设定栅格的边长L等于平地机的平地铲的作业宽度。

栅格化后，便得到每个栅格点的三维坐标(X，Y，H)，按照栅格点处在待平整田块的位置确定其权重，栅格点在待平整田块的位置是指在方格网的中间点、边缘点还是朝内、朝外方向角落点这四种情况，不需要进行复杂的估计。如图4所示，当栅格点在方格网的中间点m(X

确定出每个栅格点的位置权重后，根据下式计算出待平整田块的总土方量V：

其中，S

根据所述的总土方量V计算出待平整田块的平均高程H

其中，S为待平整田块的总面积；理想情况下，土地平整工作不需要运入或者运出土方，田块内部的挖土方量和填土方量两者应该平衡，因此，目标平地高程H

根据所述的目标平地高程H

其中，H为对应的此栅格的四个角点的高程；当计划挖填土方量V

任意一个栅格的四个角点及中心点如图5所示，其四个角点为A1、A2、A3、A4，中心点为O。

获取了各个栅格的计划挖填土方量V

步骤1：设置蚁群算法的起点、终点以及各路径节点。

比较各个栅格的计划挖填土方量V

以所有栅格中计划挖填土方量V

将所有栅格中计划挖土方量V

由于土方量测算中不可避免的误差，平地机在按照最优路径完成平地工作后，还需要进行至少一次遍历作业来抹除作业中的小误差。因此，计划挖填土方量V

步骤2：初始化蚁群算法的参数，包括蚂蚁数量n，循环次数N，各节点间路径对应的边e

如图6所示，各节点间路径对应的边e

步骤3：依据平地机的行进方式，设置蚂蚁的行进规则。

蚂蚁只能沿X轴和Y轴方向上行进，在由一个栅格节点驶向下一个栅格节点时，只能选择正前、左前、右前三个方向的栅格。

步骤4：计算蚂蚁在节点之间转移时的前进概率，根据平地机的作业特性执行节点转移。

任一个蚂蚁k在节点之间转移时，在循环时间t内，从节点i转移至节点j的概率为

其中，τ

在节点转移时，其规则需要根据平地机的作业特性来执行。由于平地机的转向会导致额外的作业偏差，因此在节点转移时，直行的优先级高于左右转。

平地机通过每个栅格后，记录通过每个栅格的平地铲的当前负载土方量V

针于每个栅格的计划挖填土方量V

在平地铲当前负载土方量V

在平地铲现有负载量V

步骤5：依据平地铲的负载状态判断节点是否应该放入禁忌表。

平地铲的当前负载土方量V

步骤6：完成一轮循环后，记录这次循环的最佳路径P，并计算此最佳路径P的路径效率评价指标I，根据路径效率评价指标I更新循环次数和禁忌表，更新信息素。

路径效率评价指标I的计算公式如下：

其中，V

两节点i和j之间道路对应的边e

其中，Δτ

步骤7：判断是否达到循环次数或者有循环达到路径效率评价指标I，如果是，则结束循环，以所有循环的最佳路径P中路径效率评价指标I最高的一个作为此田块平整作业的最优路径P

使用效率评价指标I作为选择最优路径P

为适应平地机的转向特性，在最优路径P

B(u)＝(1-u)

以图6中由第一个栅格到第二个栅格再到第三个栅格的这一转向路径为例，其中u为曲线的自变量；P