基于优化IABFMT*算法的高效优质路径规划助力茶叶采摘机器人自主作业

为解决茶叶采摘机器人面对复杂非结构化茶蓬环境时路径规划效率低、质量差的问题，研究人员开发了融合Halton采样与启发式节点扩展机制的H-IABFMT算法。该研究通过Octree动态障碍物建模构建虚拟采摘环境，实验表明H-IABFMT在2D/3D场景中初始路径生成效率提升40%，收敛速度提高3倍，且成功率达100%，为高价值茶叶自动化采收提供了关键技术支撑。

　　

在茶叶产业蓬勃发展的背景下，高端茶叶的采摘却面临严峻挑战。传统手工采摘效率低下且成本高昂，而机械化采收又难以满足单芽或一芽一叶的高品质要求。茶蓬结构复杂，枝叶相互遮蔽，使得采摘机器人的路径规划成为制约自动化发展的关键瓶颈。现有算法如IABFMT*在非结构化环境中存在初始解效率低、收敛速度慢等问题，难以适应茶蓬密集多变的作业场景。

南昌大学先进制造学院的研究团队针对这一难题，创新性地提出了H-IABFMT*算法。这项发表在《Smart Agricultural Technology》的研究，通过融合Halton低差异序列采样和启发式节点扩展机制，显著提升了算法性能。研究人员构建了包含虚拟茶蓬模型、Dobot CR3机械臂和深度相机的仿真系统，采用Octree空间分割方法实现厘米级精度的动态环境建模。实验表明，改进后的算法在初始路径质量、收敛速度和稳定性等方面均超越主流算法，为茶叶采摘自动化提供了可靠解决方案。

研究主要采用三项关键技术：基于Octree的概率占据地图实时更新环境模型，通过Halton序列优化采样点空间分布提升路径质量，引入启发式评价函数f(n)=g(n)+h(n)指导节点扩展方向。在Gazebo仿真平台中，研究人员设置了2D/3D网格地图和真实茶蓬点云场景，对比测试了四种算法的性能指标。

在环境建模方面，研究采用Octree层级体素结构，通过贝叶斯概率更新实现动态障碍物映射。每个体素存储空间占据概率值p∈[0,1]，利用logit变换实现高效更新。路径规划环节，H-IABFMT*通过Halton序列生成均匀采样点，其二维分布密度较伪随机采样提升35%。节点扩展采用改进评价函数Expand_z=argmin_n∈Open(Cost_T(n)+h?(n))，使搜索方向更接近目标区域。

实验结果验证了算法的优越性。在8种测试场景中，H-IABFMT初始路径求解时间平均缩短42%，2D环境下仅需0.48秒即可获得初始解。收敛速度方面，达到给定成本阈值的时间比IABFMT减少80%，在3D_grid2地图中仅需5.46秒。路径质量指标显著提升，最终解成本降低12%-15%，且100%达到优化标准。仿真采摘实验显示，在真实点云场景下算法能在8.93秒内生成123.01mm的初始路径，最终优化至120.57mm，较基准算法提升6.3%。

这项研究的重要意义在于：首先，Halton采样策略解决了传统随机采样导致的路径冗余问题，使采样点覆盖率达98%；其次，启发式机制将计算资源集中在高潜力区域，使3D环境中的碰撞检测次数减少60%；最后，Octree动态建模实现了0.5cm精度的实时环境更新，为复杂场景下的精准规划奠定基础。未来研究将聚焦于多模态感知融合和真实采摘点定位，推动技术从仿真向实际应用的转化。