基于A算法域引导的多阶段双向启发式RRT植保无人机路径规划方法研究

这篇研究提出了一种改进的A-MSRRT算法，通过融合A启发式搜索与多阶段双向采样策略（Informed-RRT），有效解决了农业无人机在复杂障碍环境中的路径规划难题。该算法创新性地采用关键节点提取（A）、自适应转角优化和椭圆采样约束（RRT），相比传统方法显著提升了56.3%-92.5%的计算效率，并缩短路径长度0.42%-8.5%，为精准农业（precision agriculture）中的无人机自主导航提供了创新解决方案。

　　

传统路径规划算法在农业无人机作业中常面临局部最优陷阱和监测效率低下等问题。针对这一挑战，本研究提出了一种基于A算法域引导的改进型Informed-RRT路径规划算法（A-MSRRT）。该算法通过多级分解策略将复杂路径智能分割为关键子段序列，并采用自适应节点密度分配机制动态响应路径复杂度变化，最终结合椭圆启发式采样与动态权重调整构建双层优化框架。

在问题定义部分，研究将配置空间建模为X = R^d，其中障碍区域记为X_obs?X，自由空间为X_free = X\X_obs。路径规划问题被形式化为三元组(X_free, x_start, x_goal)，需要满足全程无碰撞约束β(τ)∈X_free。

算法创新主要体现在三个核心方面：

1. 1.

   启发式关键节点提取：利用A*算法快速识别近优路径，选取关键中间节点作为轨迹分割点，将全局搜索空间分解为多个相对独立的局部子任务。通过方向变化检测和网格距离约束，建立了基于转角θ_i = arccos(v₁·v₂/|v₁|·|v₂|)的节点重要性评分模型。

2. 2.

   自适应节点分配机制：针对多阶段规划中的计算资源分配不均问题，提出基于转角优化的动态分配策略。通过建立路径段复杂度权重w_j = L_j - r_j，实现迭代次数I_j = max(I_min, [w_j/Σw_k·I_max])的智能分配。

3. 3.

   分段双向Informed-RRT*优化：对每对相邻关键节点独立初始化双向搜索树和椭圆采样器，采用连接条件‖a_f-a_b‖ ≤ r_connect确保路径可行性，最终通过B样条插值C(t) = ΣN_i,k(t)P_i实现轨迹平滑。

实验验证部分构建了三种不同障碍密度的仿真环境。在低密度环境A中，A-MSRRT仅需2.84秒计算时间，较传统RRT(15.55秒)提升81.7%；在中密度环境B实现3.5秒规划时间，比Bi-Informed-RRT减少91.3%；在高密度环境C仍保持3.51秒的稳定性能。3D环境测试进一步显示，该算法路径长度较MS-Bi RRT*缩短5.7%，节点数减少12.3%。

研究创新性地解决了现有RRT改进算法在高度障碍环境中表现不佳的问题，通过A引导的关键节点选择和优化多阶段分解策略，显著提升了算法在复杂农业环境中的适应性和效率。实验数据证实，该方法在保持路径质量的同时，实现了计算资源的智能分配和冗余节点的有效消除，为农业无人机在果园监测、病虫害预警等场景中的自主作业提供了可靠的技术支持。