随着现代农业的发展,借助智能农业装备提高农业生产效率成为发展趋势。农业机器人技术是智能农业领域的前提,而路径规划问题又是机器人领域亟需解决的核心问题。机器人在行走过程中,需要在复杂的工作环境下以最短的时间规划出一条避开障碍物的最短路径。本文主要研究农业机器人在不同工作环境和不同工作模式下的路径规划,包括点与点之间存在窄道和不存在窄道的路径规划;起点和终点确定,途经多个中间节点的多点之间的路径规划以及多机器人在协同工作时可能发生的机器人冲突问题。针对上述问题,本文提出了相应的解决策略,并通过实验仿真验证了所提出方法的有效性及优越性。主要研究内容如下:(1)提出了可以绕开窄道且减少计算量的改进的蚁群算法。目前,在进行路径规划仿真时,由于环境建模精度不高、忽略了机器人的体积以及机器人刚性结构,导致规划出来的路径在实际环境中存在机器人无法通过的现象。本文首先在栅格图中根据位置的不同进行运动方向的分析以减少不必要的计算,然后提出了判断窄道、绕开窄道以及计算出全新的加权邻接矩阵的方法,最后借助于最优最差蚁群算法进行寻优找到最优路径。应用改进的蚁群算法不仅可以找到一条绕开窄道的最优路径,而且在搜索的过程中计算量较少、耗时较短。(2)提出了用于解决设施温室中多点路径规划问题的并行蚁群算法。在设施温室中,农业机器人的工作地点往往并不是唯一的,可能会出现在起点和终点之间需要途经多个工作地点的情况,该情况可归结为TSP问题。现有解决TSP问题的方法存在近似计算、精度不高、忽略安全性等问题。本文建立了一个新的关于距离与安全性相结合的数学模型,同时还建立了一个由距离和复杂度来决定蚂蚁数量的数学模型,在此基础上提出一个并行蚁群算法,该算法在面对多个工作地点时,可以在较短的时间内精确找到避开障碍物的最优行走顺序,完成路径规划。(3)提出了多方法融合的冲突解决策略。针对目前多机器人冲突解决策略不完善问题,本文首先对可能存在的冲突类型进行了总结分析,然后针对不同的冲突类型提出了对应的解决策略,实现高效全面的解决机器人冲突问题,并对机器人之间最常见的追尾问题进行了详细的研究,提出了安全距离与机器人运动特性相关的关系式。(4)为了实现对算法的灵活使用,借助于MATLAB GUI编写了农业机器人监控系统软件。使用者可以根据需要进行环境、模式的选择及参数的调整,最终获得路径规划结果、迭代次数以及耗费时间等信息。