结构化果园中多机器人采摘作业的双层协同调度框架

《Biosystems Engineering》：A dual-layer cooperative scheduling framework for multi-robot harvesting operations in structured orchards

　　

**摘要** 在无果仓收获机器人配合容量受限运输载具的结构化果园作业中，窄行单车道约束带来了严峻挑战。弱耦合的分配策略可能引发同步归仓与拥堵级联效应，导致收获机器人长时间空闲、整体吞吐率下降。为此，本文提出了一种双层协同调度框架，将事件驱动的滚动时域策略与基于统一语义网格块表示的拥堵调节型运输协调机制相结合。上层采用确定性初始化的离散贪心粒子群优化算法，基于实时运输可行性执行时域受限的作业块激活决策；下层通过改进匈牙利算法与拥堵感知时空A*规划器完成载具匹配与时空路径规划，并辅以归仓流平滑机制调节到货节奏。框架通过基于真实柑橘果园重建地图中人工提取几何描述符的仿真场景进行评估。与改进蚁群优化和遗传算法基线相比，在窄行约束下总仿真时间（完工时间）最多降低17.6%，收获机器人等待比例从13.5%–15.1%降至3.6%–3.9%。上层分配延迟在大多数场景下保持亚秒级。消融实验表明，移除拥堵惩罚或归仓流平滑机制可能导致运输利用率下降12%–16%。敏感性分析显示，系统在预警比率（0.80至0.95）和归仓站配置变化下均表现稳定，车队构成分析表明收获机器人与载具的比例是决定运行模式的关键因素。该框架为结构化果园中的协同收获-运输调度提供了一条可行的技术路径。

**引言**

农业劳动力短缺和人工果园作业成本上升，加速了多年生作物生产中向自主机器人系统的转型（Jiang等，2025）。传感技术与多智能体协同的进步使收获-运输系统的性能不断提升（Mao等，2021；Skulimowski与Szulc，2024，第2459–2464页），但协调收获与运输作业已成为实现完全自主田间部署的关键难题。采摘前端的果实高效摘取本身意义有限，除非包括果实收集和运送在内的下游物流能以同等可靠性运行。

在谷物收获中，由于作物通过机械输送带连续流入储罐、无需逐果操作，车载存储是可行的。机器人鲜食柑橘收获则面临根本不同的物理约束：每颗果实都必须通过高精度末端执行器逐一识别、抓取和摘取。对于单果采摘机器人收获机，存在三个相互强化的约束条件，使车载存储方案不可行。第一，果实的逐步装载会持续改变机器人的重心位置，降低末端执行器的定位精度，且难以实时补偿（Cutini等，2017）。第二，果园行间通道通常仅提供2至2.5米的有效通行宽度（Brown，2002），无法同时容纳采摘机构和具有实际容量的存储子系统。第三，任何足够大的存储子系统都会占用宝贵的横向空间，直接限制末端执行器的工作范围和机动性。相比之下，容量较小的存储系统虽然在空间上侵入性更低，但在机器人采摘周期为每果数十秒的典型工况下（Espinoza等，2026；Hu等，2021，第179–183页），其吞吐提升微乎其微，同时仍会增加重量和机械复杂度的结构代价，且无法解决基本的交接需求。

在采摘-运输分离范式下，现有物流方案相对于完全自主连续收获的要求存在明显局限。分布式散装箱存放系统——即收获果实临时放入田间箱、再由独立车辆定期收集——是机械柑橘收获中的成熟做法（Whitney等，2012），但需要二次收集作业，增加了人工成本，且因果实长期暴露于田间而带来品质风险。固定基础设施方案，如S形多功能单轨（Yamamoto等，2007）和缆绳悬挂运输系统（Fan等，2019），提供了结构化的物料流，但需要大量的永久性建设投资，且对果园几何形态变化的适应性有限。采用动态载具交接的近期机器人收获原型（Mao等，2022）规避了上述局限，证明了自主连续作业的可行性。然而，这也引入了更为严苛的协调要求，因为收获机器人本身不携带车载存储缓冲，替代载具的到达必须与当前载具接近满载的时刻紧密同步，否则收获连续性将被中断。在多机器人系统中，需要一种方法在多个同时作业的收获机和载具之间协调这种时间耦合的交接过程，而相关的调度难度受果园环境空间约束的显著影响。

结构化柑橘果园是一种空间受限的物流网络，其特征为窄行、单行道、有限转弯空间和禁止超车的基础设施（Tang等，2023）。这些约束不仅仅是降低行驶速度，它们还改变了队列、阻塞和延迟传播等系统级动力学，从而重新定义了主导整体生产力的瓶颈所在。此类网络中的一个关键失效模式是归仓站在卸货点处出现归仓流量峰值。当多个载具在短时间内汇聚于归仓站时，微小的服务延迟即可引发排队长龙并溢回主通道，阻塞空载载具的进入（Zhang等，2024）。这种溢流回阻使上游收获机器人被迫停机等待，触发远超窄行限制本身的系统级性能崩溃。正如Robinson（2007）所指出的，高密度种植和频繁转弯加上有限的让车机会，可将局部延迟放大为网络级拥堵，这意味着核心挑战不仅是即时碰撞规避，更是交通需求的预期性调控，即在溢流回阻发生前抑制同步归仓，并在初始队列开始形成时缓解拥堵级联效应。

现有文献已广泛探讨多机协调问题，但大多局限于开阔田地场景。大田作物研究已较为成熟（Wang等，2021，2025），通常采用标准元启发式算法（Teng等，2023；Wang等，2012）和混合整数规划（Ju等，2022）来优化协同作业。这些研究通常分为同质系统（Wang等，2025，2025；Xu等，2015）和异质系统（Ali等，2022）两类。遗传算法（Wu等，2024）、非支配排序遗传算法II（NSGA-II）（Li等，2023，2023；Lu等，2023，第1–6页）和混合粒子群优化（PSO）（Xu等，2015）已被成功应用。多目标进化方法已被拓展至多机器人喷洒任务分配（Dong等，2024），改进蚁群优化（Cao等，2021；Luo等，2025）在某些场景下被报道可降低行驶成本。然而，大田作物研究中的成功经验往往依赖于果园中极少成立的假设，如宽车道、均匀作业区域和无约束的循环卸货模式。这些假设并非偶然的简化，而是这些方法所依赖的成本矩阵和可行性评估的结构性前提条件，这意味着开阔田地调度抽象可能与多年生果园系统的物流动力学存在根本性错配。

面向果园的自动化研究已涉及喷洒（Jensen等，2015a；2015b）、修剪（Navone等，2025）和机械臂收获（Li等，2023）等作业。在作业块级分配（Ju等，2022；Tan等，2025）和块内覆盖规划（Vazquez-Carmona等，2022；Wang等，2023）方面也取得了有意义的进展。然而，纵观这一系列工作，可以观察到一个一致的模式：调度与运动可行性被解耦处理，任务分配由静态预计算或简单反应式规则完成，而运动冲突则通过局部规避解决。反应式冲突处理可解决即时交互，但无法控制共享瓶颈处的交通需求时间分布。实质上，拥堵被视为局部例外而非系统性流量失衡，使系统暴露在归仓流量峰值和溢流驱动级联效应的风险之下。无论是开阔田地方法还是已报道的果园专用方法，均未提供在失效模式通过网络传播之前对其进行预判和抑制的机制。

上述观察揭示了一个知识空白，即两个研究方向均缺乏一种能够在紧窄通道约束下联合管理滚动分配决策与时空可行性的调度机制，同时显式调节共享瓶颈处的需求。这一空白反映了既往工作内在假设与果园物流的状态依赖、流量敏感特性之间的结构性错配。在单车道约束下，载具分配决策的可行性和成本取决于网络当前的占用状态，因为其运动占据关键的时空槽位，并改变同一决策时域内其他车辆的可行轨迹。因此，单一静态成本矩阵不足以支撑时间一致的执行。此外，由于载具可用性、队列状态和作业块完成情况持续演变，决策必须在每个事件触发的时域重新审视，而非基于静态计划一次性计算，否则随着系统状态偏离初始配置，计划的有效性将持续下降。

为弥合这一空白，本文提出了一种双层事件驱动滚动时域协同调度框架，用于结构化果园中的收获-运输系统，由上层收获机分配模型和下层运输协调模型组成，两者通过滚动时域控制下的可行性与拥堵反馈进行耦合。研究假设，一种将滚动作业块分配与实时运输可行性反馈紧密耦合的双层动态调度方法，能够主动抑制同步归仓并缓解拥堵级联效应，其效果是静态或解耦策略无法企及的。具体而言，预计所提出的耦合方案在运输饱和条件下能够减少收获机器人空闲时间并提高载具利用率，且当空间约束和作业强度增加时，性能优势将更加显著。该假设进一步意味着，将路由可行性和拥堵视为被动响应对象的解耦或静态策略，在归仓站溢流成为主导失效模式时将处于系统性劣势。

**问题描述**

本文研究的是在结构化果园环境中运行的协同收获-运输系统。该系统由收获机器人和运输载具组成，在连续运行条件下共同完成果实采摘与运送任务。

果园由平行树行和一条双向主干道连接。树行狭窄，仅允许单行行驶，主干道则作为载具调度和返回的主要通道。

**收获作业**

**异构果园场景下的整体性能**

表5总结了D3-GPSO、IACO和GA在六个异构果园场景S1至S6中的对比结果。图6提供了代表性运行快照。报告的性能指标包括总仿真时间（完工时间）、收获机器人等待比例以及上层平均计算时间。

在所有场景中，D3-GPSO均产生了最低完工时间。在小规模场景S1中，改进幅度较为温和，D3-GPSO的完工时间为7.43小时，IACO为7.79小时，GA为

**讨论**

仿真结果在测试的各项配置下验证了本研究的核心假设：在单行通道约束下采用无果仓收获机器人的协同收获-运输系统中，总体吞吐量主要取决于通道和归仓站饱和条件下的载具服务周期规律性，而非单个智能体的名义行驶速度。该失效模式的支配地位解释了为何依赖距离的方法

**结论**

本文开发了一种双层、事件驱动的滚动时域协同调度框架，用于在空间受限果园中协调无果仓收获机器人与运输载具。与启发式基线相比，所提框架在窄行约束下降低了总仿真时间（完工时间），减少了收获机器人等待，同时保持了亚秒级决策延迟。消融和敏感性分析证实，紧密的层间耦合对于系统

**CRediT作者贡献声明**

张道德：指导、项目管理、经费获取、概念构思。陈志宇：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件、资源、方法论、形式化分析、数据管理、概念构思。夏春：调查研究、概念构思。吕畅：撰写——审阅与编辑、调查研究。

**数据可用性声明**

数据可按请求提供。

**利益冲突声明**

作者声明不存在已知的可能影响本论文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

**致谢**

本工作由湖北省农业农村厅重大项目（编号：ZXKY20230528）及湖北省核心技术补短板项目（编号：

HBSNYT202213），以及湖北省自然科学基金创新群体项目（编号：2023AFA037）。张道德|陈志宇|夏纯|吕畅 湖北工业大学农机与工程设计研究院，中国武汉，430068.