基于RRT森林算法的農用植保無人機動態路徑規劃研究

摘" 要：在現代農業中，尤其是在水稻種植領域中，農用植保無人機的應用展現了科技與農業深度融合的創新成果。利用高精度傳感器、智能算法及先進的路徑規劃技術，無人機實現了高效、安全、精準的作業。快速擴展隨機樹（RRT）算法及其動態路徑調整機制，通過環境建模、數據預處理、實時信息獲取與處理，實現了在復雜田間環境中的高效作業。多樹生成、路徑再規劃、局部優化等技術手段，使無人機能夠靈活應對突發狀況，提高作業效率，減少能耗，推動農業生產向智能化方向發展，為未來農業發展提供強有力的技術支持。

關鍵詞：RRT森林算法；農用；植保無人機；動態路徑

中圖分類號：S252" " " " " " " " " " " " " " " " "文獻標志碼：A文章編號：1673-6737（2025）02-0130-03

在水稻種植領域中，農用植保無人機憑借其高效、精準、安全的作業能力，解決了傳統種植方法中的諸多難題，通過高精度環境建模、智能路徑規劃和動態路徑調整機制，無人機不僅提高了作業效率，還顯著減少了環境污染，避免了資源浪費。本文通過探討RRT森林算法在無人機路徑規劃中的應用，闡述了其在復雜田間環境中實時路徑調整和優化的創新方法，為推動農業現代化提供了新的思路。

1" 農用植保無人機的發展現狀

在水稻種植實踐中，農用植保無人機顯現了其不可替代的優勢。相較于傳統病蟲害防治方法，依賴人工噴灑和機械設備，植保無人機通過空中作業，有效規避了田間障礙，減少了農藥浪費及對作物的損害，其高效作業特性使其能迅速完成大面積施藥，顯著提升防治效率。此外，植保無人機還引領了農業生產管理模式的革新，打破了傳統依賴經驗和手工操作的模式，推動農業向精細化、智能化邁進。

2" 農用植保無人機的路徑規劃需求分析

農用植保無人機在水稻種植中的路徑規劃需求至關重要，主要源于其獨特的作業特點及所面臨的復雜飛行環境，對路徑規劃提出了更高的要求。為提高作業效率并確保操作的安全性，必須綜合考慮多元因素，以進行科學且合理的路徑規劃。植保無人機在水稻田間的作業展現出了極高的精確性和效率，其顯著特點在于，能夠在錯綜復雜的田間環境中執行精細化操作，借助高精度的全球定位系統（GPS）及多樣化的傳感器，無人機能夠實現精確的定位及實時的數據反饋，確保在水稻田中的作業精度達到厘米級[1]。這種卓越的作業能力不僅大幅減少了農藥的浪費，提升了利用率，更避免了對水稻作物的損傷，為水稻的健康生長提供了堅實保障。然而，飛行環境的錯綜復雜是植保無人機在水稻田作業中所面臨的一項巨大挑戰，水稻田地形多變、面積遼闊，其中布滿田埂、溝渠和水源等各式地形特征。此外，隨著季節和氣候的更迭，水稻田的環境會隨之發生顯著變化，也會對無人機的飛行路徑產生影響。風速和風向等氣象條件也是不容忽視的影響因素，面對復雜的飛行環境，無人機必須具備出色的環境感知及路徑規劃能力，以確保其在多變環境下的穩定飛行，從而進行高效作業。

3" 基于RRT森林算法的農用植保無人機動態路徑規劃方法

3.1" 環境建模與數據預處理

基于RRT森林算法的無人機動態路徑規劃方法在水稻種植領域的應用，彰顯了現代農業科技的智能化與精細化水平。通過環境建模與數據預處理，該方法成功構建了作業區域的數字地圖，并實現了對障礙物的精準識別與標記，從而為無人機在錯綜復雜的田間環境中的高效作業提供了堅實的技術支撐[2]。在環境建模方面，構建高精度數字地圖是無人機動態路徑規劃的基礎。為了實現這一目標，應利用無人機及遙感設備對水稻種植區域進行全方位的掃描與數據采集，進而生成詳盡的三維點云數據。借助高精度的GPS系統，對這些點云數據進行地理坐標標定，從而制作出作業區域的數字化模型。此外，通過運用先進的圖像處理和機器學習技術，對點云數據進行細致分類與過濾，成功提取出水稻田的關鍵地形特征，如田埂、溝渠和水體等，這些寶貴的地形特征信息，在后續的路徑規劃中將發揮出重要的參考作用。數字地圖的構建公式可以表示為：

其中，M表示數字地圖，D表示點云數據，G表示GPS地理坐標，f表示數據處理和地圖生成函數。

障礙物識別與標記對于確保無人機安全飛行和提升作業效率至關重要。在水稻種植環境中，障礙物既可能包括固定的田埂、農田設施，也可能涉及動態的人或動物等元素。通過運用深度學習和計算機視覺技術，能夠實時分析作業區域的圖像數據，精確地識別和標記各類障礙物，這一過程主要依賴訓練有素的卷積神經網絡（CNN），能夠從海量的圖像數據中學習并提取關鍵特征，進而實現對障礙物的準確分類與定位[3]。在障礙物標記方面，采用二進制圖像標記法，清晰地在數字地圖上標注出障礙物的具體位置，為路徑規劃算法提供有力支持。簡而言之，障礙物識別的核心公式可表達為，通過CNN處理圖像數據，輸出障礙物的分類與定位信息，再利用二進制標記法在數字地圖上進行精確標注。具體公式可以表示為：

其中，O表示識別出的障礙物位置集合，I表示輸入的圖像數據， W表示訓練好的卷積神經網絡權重，g表示障礙物識別函數。

基于前述環境建模與障礙物識別的詳盡數據，RRT森林算法得以在錯綜復雜的水稻田環境中大展身手，進行精準的動態路徑規劃，該算法通過隨機采樣與樹狀結構的靈活擴展，構建出多棵RRT。隨后，在這些樹間進行路徑的深入搜索與優化，從而確保無人機能夠實現高效的路徑規劃。其具體步驟為，在作業區域的數字地圖上，隨機選定一個起始點，并據此點作為根節點，精心培育出第一棵RRT。從當前樹木的末梢節點出發，隨機探尋一個方向，并向外延伸一定長度，從而誕生嶄新的節點。倘若此新節點并未侵入障礙物領地，便欣然將其納入樹中，如若不然，則毅然舍棄。周而復始地執行樹擴展的儀式，培育出郁郁蔥蔥的RRT樹林。在此過程中，應確保每棵樹木各自守護一方疆土，從而提高路徑規劃的多元性與堅韌性。在枝繁葉茂的RRT森林中，開啟一場尋路之旅，探尋從起始點至終點的最佳路徑。路徑的優化則依賴路徑的平滑處理與曲率的最小化等匠心獨運的技藝。RRT森林算法的路徑規劃公式可以表示為：

其中，P表示最優路徑，Ti表示生成的第i棵RRT，h表示路徑優化函數，n表示生成的RRT數量。

借助RRT森林算法，實現了高效的無人機動態路徑規劃，通過精準的環境建模與數據預處理，成功構建起作業區域的高精度數字地圖。同時，對障礙物進行準確識別和標記，使無人機能夠在復雜多變的水稻田環境中，快速規劃出既高效又安全的飛行路徑。

3.2" RRT森林算法在路徑規劃中的應用

通過構建眾多隨機樹，RRT森林算法實現了對路徑的深入搜索與精細優化，為無人機在田間作業提供了科學指導與技術支撐。在實施RRT森林算法之初，首要任務是進行算法的初始化與參數配置，初始化步驟涵蓋選定起始點和目標點，并確立路徑規劃的基礎參數。具體而言，起始點往往是無人機起飛的位置，目標點則代表預定的作業完成點或下一任務目的地。為充分適應水稻田的錯綜復雜環境，必須精心設置擴展步長、隨機采樣范圍及樹的數量等關鍵參數，從而確保算法的高效性與穩健性，擴展步長決定每次擴展的距離，隨機采樣范圍則影響隨機樹的覆蓋范圍和搜索速度。初始化公式可以表示為：

其中，xstart表示起始點，xgoal表示目標點，δ表示擴展步長，R表示隨機采樣范圍，N表示樹的數量。

路徑搜索與優化策略構成RRT森林算法的核心框架。在路徑搜索環節，算法通過在作業區域內精心生成眾多隨機節點，逐步拓展出樹狀結構，并持續向目標點靠近。為確保所得路徑的實用性與安全性，算法在每一步的拓展過程中，均會審慎核查新節點是否不慎落入障礙物區域。一旦核查結果為真，便會果斷舍棄該節點。反之，則會欣然將其納入樹中，通過培育多棵樹木并推動其茁壯成長，得以有效提升路徑搜索的多元性與成功率。路徑搜索的公式可表述為：

其中，Ti表示第i棵隨機樹，xnew表示新生成的節點。

路徑優化策略致力于對生成的路徑進行精細平滑與調整，從而進一步提升路徑的品質與實用性，在錯綜復雜的水稻田環境中，路徑優化尤為關鍵，需兼顧飛行的穩定性與能耗的最小化。常用的優化手段包括路徑平滑與曲率最小化，路徑平滑技術常借助貝塞爾曲線或樣條曲線進行擬合，使路徑呈現出更為連續、順滑的形態。曲率最小化則通過微調路徑上的關鍵節點，有效縮減轉彎半徑，進而增強飛行的穩固性與效率。路徑優化的公式可表示為：

其中，POPT表示優化后的路徑，k（s）表示路徑曲率，L表示路徑長度，λ表示平滑參數，xi表示路徑上的關鍵節點。

針對水稻種植的特殊需求，RRT森林算法在路徑規劃方面展現出卓越的靈活性。在實際操作中，憑借高精度的環境建模與實時的數據反饋，該算法能夠在錯綜復雜的田間環境中迅速生成既安全又高效的飛行路徑。在無人機執行作業任務時，還可以根據實際情況實時調整飛行路徑，以巧妙避開障礙物和高風險區域，從而確保作業過程的順暢與穩定。此外，RRT森林算法獨特的多樹生成與擴展機制，使得無人機在大片水稻田中能夠高效地覆蓋各個區域，進而顯著提升作業效率。

3.3nbsp; 動態路徑調整機制

動態路徑調整機制的核心在于實時獲取并精準處理環境信息。鑒于水稻田環境的復雜性，及時獲取實時環境信息對于路徑的動態規劃調整具有舉足輕重的作用，無人機通過配備先進的高精度傳感器和遙感裝置，能夠實時捕捉田間的多維環境數據，涵蓋地形特征、障礙物分布、作物生長狀況及氣象條件等關鍵要素。數據通過無線通信技術實時回傳至地面控制中心或云平臺，進行深入的數據處理與綜合分析，借助先進的機器學習和圖像處理技術，可以對傳感器采集的原始數據進行精確分類和特征提取，迅速識別出環境中的關鍵變化，如新生障礙物的出現、風速風向的改變等。環境信息的獲取與處理過程公式可表示為：

其中，E（t）表示時間t的環境信息，S（t）表示傳感器數據，θ表示傳感器的參數，h表示環境信息處理函數。

RRT森林算法的動態調整涵蓋路徑再規劃與局部路徑優化兩大方面。路徑再規劃是指在環境出現顯著變化，如新增障礙物時，系統會重新計算并生成一條從當前位置到目的地的最優飛行路徑。局部路徑優化則更側重于對路徑中的特定段落進行調整，旨在規避小范圍內的障礙物或更好地適應環境變化。路徑再規劃的公式可表示為：

其中，Pnew表示重新規劃的路徑，xcurrent表示當前節點，xgoal表示目標節點，E（t）表示時間t的環境信息。

局部路徑優化的公式可以表示為：

其中，Popt表示優化后的路徑，Pcurrent表示當前路徑，δ表示優化步長。

結合水稻種植的實際需求，動態路徑調整機制在實際作業過程中展現出卓越的靈活性。在水稻田進行作業時，無人機能夠實時捕捉并處理環境信息，從而動態地調整其飛行路徑，以規避障礙物和高風險區域，確保作業既高效又安全。

4" 結語

農用植保無人機的快速發展，標志著現代農業向智能化和精細化方向邁出重要一步。RRT森林算法及其動態路徑調整機制，通過創新路徑規劃和實時優化技術，實現了無人機在水稻種植中的高效、安全作業。未來，隨著技術的不斷進步和應用的深入，農用植保無人機將在更廣泛的農業領域發揮更大作用。

參考文獻：

[1] 王雨蝶，楊松，鄒海龍，等.農用植保無人機與施藥技術[J].農業工程技術，2024，44（7）：60-61.

[2] 周高寧，朱黎青.淺談農用植保無人機在昆山市稻麥生產上的應用[J].上海農業科技，2023（6）：137-138.

[3] 邱興榮.農用植保無人機的應用與發展建議：以福建省邵武市為例[J].河北農機，2023（14）：18-20.