CN107860386B - 一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法 - Google Patents

一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107860386B
CN107860386B CN201710966489.1A CN201710966489A CN107860386B CN 107860386 B CN107860386 B CN 107860386B CN 201710966489 A CN201710966489 A CN 201710966489A CN 107860386 B CN107860386 B CN 107860386B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
nodes
point
grid
path
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710966489.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107860386A (zh
Inventor
万忠政
张盈纶
祝晨旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Luoyang Zhongke Longwang Innovation Technology Co ltd
Original Assignee
Luoyang Zhongke Longwang Innovation Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Luoyang Zhongke Longwang Innovation Technology Co ltd filed Critical Luoyang Zhongke Longwang Innovation Technology Co ltd
Priority to CN201710966489.1A priority Critical patent/CN107860386B/zh
Publication of CN107860386A publication Critical patent/CN107860386A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107860386B publication Critical patent/CN107860386B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，涉及一种最短路径规划的方法，具体操作步骤如下：将农机的作业区域构建栅格地图，栅格宽度依据车身宽幅划分；根据精度要求和实际需要，令车身宽度为栅格宽度奇数倍的（2i+1）倍；根据无人机航测及传感器反馈的障碍分布情况，将栅格地图划分为可通与不可通两种状态；为了将优化节点的扩散控制在合理范围，引入一个最大估计值K；本发明通过选取出一批较优节点，并引入最大估值K来限制这批节点的扩散程度，以这批较优节点作为Dijkstra算法的顶点集，在减少了搜索时间的同时，保证了找到的路径为最优路径而非较优路径。

Description

一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法
技术领域
本发明涉及一种最短路径规划的方法，尤其是涉及一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法。
背景技术
公知的，随着人工智能的发展，无人化一词逐渐进入了人们的视野，农业的无人化研究是减轻农民负担，提高生产效率的重要研究方向；农用车辆的自动导航则是无人化研究最为关键的一部分，而在研究自动导航相关联的项目时，往往要面对最短路径规划这个问题。最短路径问题当下是热门问题之一，被各类学科研究并广泛应用于各个领域，比如：城市规划、交通运输、机器人路径规划、车辆路由等；对于我们所研究的农业机械来说，以最短路径完成工作要求，就意味着以最低的油耗，最短的工作时间，最高的工作效率来完成农业活动，这就在很大程度上提高了生产效率和经济效益，改善了农民的工作状态。农机最短路径规划对于农机导航，农业现代化建设都有着重要的意义。
目前用于最短路径规划的比较经典的算法有Dijkstra算法和A*算法。这两种算法一般都建立在模拟栅格地图的基础上。其中Dijkstra算法是基于图论理论的遍历算法，它需要检测地图中所有的节点，逐步选取最短路径；其优势在于，总能在一定时间内找到最短路径，也就是能够100％的找到最短路径。但是它的搜索速度受到地图大小和节点数数量的限制。在节点数较多的情况下，Dijkstra算法会耗费较多的搜索时间。这一特性让Dijkstra算法在面对农机导航所应用的农田区域时显得力不从心。而A*算法是一种启发式算法，采用启发式搜索，启发式搜索就是在状态空间中的对每一个搜索位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样就不需要搜索所有的节点，而是利用选择的启发函数评估优势节点，每一步都能自动选出估计代价最小，即最接近目标的节点，这样就在很大程度上提升了搜索效率；但是算法存在局部最优的问题，它最终所确定下来的路径往往是较优路径而非最优路径。
发明内容
为了克服背景技术中的不足，本发明公开了一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法。
为了实现所述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，具体操作步骤如下：
（1）、将农机的作业区域构建栅格地图，栅格宽度依据车身宽幅划分；根据精度要求和实际需要，令车身宽度为栅格宽度奇数倍的（2i+1）倍，i为非负整数；
（2）、根据无人机航测及传感器反馈的障碍分布情况，将栅格地图划分为可通与不可通两种状态；将障碍栅格垂直和水平方向相邻的i+1个栅格也设置为不可通栅格；矩形最左端最靠上的可通栅格设置为起点，最右端最靠下的栅格设置为目标点，在中间设置若干个中间点，编号为1、2、3…i，上下同侧中间点的选取间隔2i个栅格；
（3）、为了将优化节点的扩散控制在合理范围，引入一个最大估计值K，具体操作步骤如下：
A、根据获取栅格地图的信息，记录每个区域的可通或不可通状态，并将栅格地图初始化，即所有区域记录均为未搜索区域，以起点为初始点，以中间点1作为目标点；
B、搜索本批起始点相邻的八个节点，根据与目标点之间的距离关系，记作特征值F，从每个当前节点的可扩展节点中选取F值最小的两个可通节点；
C、检测步骤B中选出的节点是否包含目标点，若包含，将其放入关闭表，继续步骤E；若不包含，比较节点F值与K的大小；若选出节点F值均大于K，将选出节点入当前节点表，继续步骤B；若存在节点F值小于K，将F值小于K的节点放入当前节点表，继续步骤B，其余点入开放表；
D、将已包含目标点和一批较优节点的关闭表单独提取出来，将起点放入最短节点集合，其余点入待测节点集合；
E、从待测节点集合中选出距离最短的节点N放入最短节点集合，并将N从待测节点集合中移除；
F、重新计算待测节点集合各个节点到起始点的距离，因为N已选取，则需要以N来更新各个节点的距离；
G、重复步骤E、F，当目标点送入最短距离集合时，即已选择出一条起点到中间点1的最短路径；
H、以中间点1为起点，中间点2为终点，得出路径2，直至以中间点i为起点，以此类推共搜寻出i+1条路径，将这些路径顺序连接，即为农机作业时一条最短路径。
所述的基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，所述初始表记录未搜索节点；临时表记录已被扩展还未择优的节点；开放表记录扩展择优后抛弃的节点；关闭表记录所选取的一批较优节点。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下有益效果：
本发明所述的基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，通过选取出一批较优节点，并引入最大估值K来限制这批节点的扩散程度，以这批较优节点作为Dijkstra算法的顶点集，在减少了搜索时间的同时，保证了找到的路径为最优路径而非较优路径。
附图说明
图1本发明寻找路径的流程示意图。
具体实施方式
通过下面的实施例可以详细的解释本发明，公开本发明的目的旨在保护本发明范围内的一切技术改进。
结合附图1 所述的基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，本发明的应用对象为农用机械，首先在农田的作业区域构建栅格地图，将农机的作业区域以栅格地图的形式划分成块，栅格宽度依据车身宽幅划分。根据精度要求和实际需要，令车身宽度为栅格宽度的奇数倍（2i+1）倍，i为非负整数；根据无人机航测及传感器反馈的障碍分布情况，将栅格地图划分为可通与不可通两种状态；出于安全性的考虑，我们将障碍栅格垂直和水平方向相邻的i+1个栅格也设置为不可通栅格，矩形最左端最靠上的可通栅格设置为起点，最右端最靠下的栅格设置为目标点，在中间设置若干个中间点，上下同侧中间点的选取间隔2i个栅格；为了将优化节点的扩散控制在合理范围，引入一个最大估计值K，具体操作步骤如下：
A、根据获取栅格地图的信息，记录每个区域的可通或不可通状态，并将栅格地图初始化，即所有区域记录均为未搜索区域，以起点为初始点，以中间点1作为目标点；
B、搜索本批起始点相邻的八个节点，根据与目标点之间的距离关系，记作特征值F，从每个当前节点的可扩展节点中选取F值最小的两个可通节点；
C、检测步骤B中选出的节点是否包含目标点，若包含，将其放入关闭表，继续步骤E；若不包含，比较节点F值与K的大小；若选出节点F值均大于K，将选出节点入当前节点表，继续步骤B；若存在节点F值小于K，将F值小于K的节点放入当前节点表，继续步骤B，其余点入开放表；
D、将已包含目标点和一批较优节点的关闭表单独提取出来，将起点放入最短节点集合，其余点入待测节点集合；
E、从待测节点集合中选出距离最短的节点N放入最短节点集合，并将N从待测节点集合中移除；
F、重新计算待测节点集合各个节点到起始点的距离，因为N已选取，则需要以N来更新各个节点的距离；
G、重复步骤E、F，当目标点送入最短距离集合时，即已选择出一条起点到中间点1的最短路径；
H、以中间点1为起点，中间点2为终点，得出路径2，直至以中间点i为起点，以此类推共搜寻出i+1条路径，将这些路径顺序连接，即为农机作业时一条最短路径。
本发明未详述部分为现有技术。
为了公开本发明的发明目的而在本文中选用的实施例，当前认为是适宜的，但是，应了解的是，本发明旨在包括一切属于本构思和发明范围内的实施例的所有变化和改进。

Claims (2)

1.一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，其特征是：具体操作步骤如下：
（1）、将农机的作业区域构建栅格地图，栅格宽度依据车身宽幅划分；根据精度要求和实际需要，令车身宽度为栅格宽度奇数倍的（2i+1）倍，i为非负整数；
（2）、根据无人机航测及传感器反馈的障碍分布情况，将栅格地图划分为可通与不可通两种状态；将障碍栅格垂直和水平方向相邻的i+1个栅格也设置为不可通栅格；矩形作业区域最左端最靠上的可通栅格设置为起点，最右端最靠下的栅格设置为目标点，在中间设置若干个中间点，编号为1、2、3…i，上下同侧中间点的选取间隔2i个栅格；
（3）、为了将优化节点的扩散控制在合理范围，引入一个最大估计值K，具体操作步骤如下：
A、根据获取栅格地图的信息，记录每个区域的可通或不可通状态，并将栅格地图初始化，即所有区域记录均为未搜索区域，以起点为初始点，以中间点1作为目标点；
B、搜索本批起始点相邻的八个节点，根据与目标点之间的距离关系，得到特征值F，从每个当前节点的可扩展节点中选取F值最小的两个可通节点；
C、检测步骤B中选出的节点是否包含目标点，若包含，将其放入关闭表，继续步骤E；若不包含，比较节点F值与K的大小；若选出节点F值均大于K，将选出节点放入当前节点表，继续步骤B；若存在节点F值小于K，将F值小于K的节点放入当前节点表，继续步骤B，其余点入开放表；
D、将已包含目标点和一批较优节点的关闭表单独提取出来，将起点放入最短节点集合，其余点入待测节点集合；
E、从待测节点集合中选出距离最短的节点N放入最短节点集合，并将N从待测节点集合中移除；
F、重新计算待测节点集合各个节点到起始点的距离，因为N已选取，则需要以N来更新各个节点的距离；
G、重复步骤E、F，当目标点送入最短距离集合时，即已选择出一条起点到中间点1的最短路径，记为路径1；
H、以中间点1为起点，中间点2为终点，得出路径2，直至以中间点i为起点，以此类推共搜寻出i+1条路径，将这些路径顺序连接，即为农机作业时一条最短路径。
2.根据权利要求1所述的基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法，其特征是：所述初始表记录未搜索节点；临时表记录已被扩展还未择优的节点；开放表记录扩展择优后抛弃的节点；关闭表记录所选取的一批较优节点。
CN201710966489.1A 2017-10-17 2017-10-17 一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法 Active CN107860386B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710966489.1A CN107860386B (zh) 2017-10-17 2017-10-17 一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710966489.1A CN107860386B (zh) 2017-10-17 2017-10-17 一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107860386A CN107860386A (zh) 2018-03-30
CN107860386B true CN107860386B (zh) 2020-09-04

Family

ID=61697364

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710966489.1A Active CN107860386B (zh) 2017-10-17 2017-10-17 一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107860386B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108981715A (zh) * 2018-08-22 2018-12-11 北航（四川）西部国际创新港科技有限公司 一种山区飞行安全度约束的无人机路径规划方法
CN109099925B (zh) * 2018-08-31 2021-07-20 江苏大学 一种无人农机导航路径规划与作业质量评估方法与装置
CN110006430B (zh) * 2019-03-26 2021-05-04 智慧航海（青岛）科技有限公司 一种航迹规划算法的优化方法
CN110926472A (zh) * 2019-10-29 2020-03-27 东北大学 一种智能果园路径规划方法
CN110967032B (zh) * 2019-12-03 2022-01-04 清华大学 一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法
CN112629552B (zh) * 2021-01-04 2022-06-07 福州大学 基于通信均衡的图分区的机动车最短行车路线规划方法
CN117571013B (zh) * 2024-01-16 2024-05-03 中航国际金网(北京)科技有限公司 路线的确定方法、装置及电子设备
CN117928566B (zh) * 2024-03-21 2024-07-12 华南农业大学 一种农机行驶的路径规划方法、设备、介质及产品

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102749084A (zh) * 2012-07-10 2012-10-24 南京邮电大学 一种面向海量交通信息的路径选择方法
CN105844364A (zh) * 2016-04-08 2016-08-10 上海派毅智能科技有限公司 基于启发函数的服务机器人最优路径规划方法
CN105955262A (zh) * 2016-05-09 2016-09-21 哈尔滨理工大学 一种基于栅格地图的移动机器人实时分层路径规划方法
CN106441303A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 哈尔滨工程大学 一种基于可搜索连续邻域a*算法的路径规划方法
WO2017158391A1 (en) * 2016-03-17 2017-09-21 Mireo D.D. Process of planning the fastest route for road vehicles

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102749084A (zh) * 2012-07-10 2012-10-24 南京邮电大学 一种面向海量交通信息的路径选择方法
WO2017158391A1 (en) * 2016-03-17 2017-09-21 Mireo D.D. Process of planning the fastest route for road vehicles
CN105844364A (zh) * 2016-04-08 2016-08-10 上海派毅智能科技有限公司 基于启发函数的服务机器人最优路径规划方法
CN105955262A (zh) * 2016-05-09 2016-09-21 哈尔滨理工大学 一种基于栅格地图的移动机器人实时分层路径规划方法
CN106441303A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 哈尔滨工程大学 一种基于可搜索连续邻域a*算法的路径规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GIS应用领域中Dijkstra算法的一种改进;刘翠丽等;《论文选粹》;20051231;第46-48页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN107860386A (zh) 2018-03-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107860386B (zh) 一种基于Dijkstra算法的农用机械最短路径规划的方法
CN106371445B (zh) 一种基于拓扑地图的无人车规划控制方法
CN111504325B (zh) 一种基于扩大搜索邻域的加权a*算法的全局路径规划方法
CN106441303A (zh) 一种基于可搜索连续邻域a*算法的路径规划方法
CN107389079B (zh) 高精度路径规划方法和系统
Dornhege et al. A frontier-void-based approach for autonomous exploration in 3d
CN105758410B (zh) 基于A‐Star算法的快速路径规划混合方法
CN103473248B (zh) 一种路网环境下的连续移动k近邻查询方法
CN105635962A (zh) 自动wlan射电图构建方法和系统
CN109163722A (zh) 一种仿人机器人路径规划方法及装置
US20150106323A1 (en) PSOAF System Parameter Estimator (PSOAF)
CN113048981B (zh) 一种面向dem的无道路区域路径规划算法的方法
CN108803659B (zh) 基于魔方模型的多窗口启发式三维空间路径规划方法
CN114296474A (zh) 一种基于路径时间代价的无人机路径规划方法及系统
CN107818338A (zh) 一种面向地图综合的建筑物群组模式识别的方法及系统
CN113865589A (zh) 一种基于地形坡度的长距离快速路径规划方法
CN103473420B (zh) 一种分区统计地图中统计图表的自动定位方法
Quin et al. Expanding wavefront frontier detection: An approach for efficiently detecting frontier cells
CN106157220A (zh) 一种基于最小费用距离模型的城市生态网络构建方法
CN105426387A (zh) 一种基于K-means算法的地图聚合方法
CN112828883A (zh) 一种未知环境下的机器人环境探索方法及系统
CN114690728B (zh) 一种用于物料快速运输的双向可调agv路径规划方法
CN106203681A (zh) 一种数据驱动的公共交通导向型城市区域划分与挖掘方法
CN107543541B (zh) 一种适合室内自由运动载体的地磁定位方法
Li et al. Hierarchical model of road network for route planning in vehicle navigation systems

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant