지형 통과 가능성 제약이 있는 보조 수확 작업에서 스키드 스티어 이동 로봇을 위한 통합 경로 및 경로 계획 전략

이 기사는 복잡한 지형 조건을 가진 광범위한 작물 열에서 예정된 수확 작업을 안내하기 위해 스키드 스티어 이동 로봇(SSMR)을 위한 결합된 경로 및 경로 계획 전략을 제시합니다. 제안된 전략은 (i) 최소 경로 길이, 탐색되지 않은 수확 지점 및 차량 적재 용량에 따라 수확 위치의 우선 순위를 정하기 위해 용량 제한 차량 라우팅 접근 방식 및 최적화 라우팅(구글의 OR-tools) 기반의 글로벌 계획 알고리즘을 통합하고, (ii) 저항이 낮은 지형 장애물을 피하면서 예정된 수확 지점을 조정하기 위해 정보 기반의 빠른 탐색 랜덤 트리(IRRT*)를 사용하는 로컬 계획 전략을 통합합니다. 글로벌 접근 방식은 작업 공간 맵에서 작물 수확량을 극대화하기 위해 수확 위치의 정렬된 대기열을 생성합니다. 두 번째 단계에서 IRRT* 계획자는 농장 배치 및 미끄러운 지형을 포함한 잠재적 장애물을 피합니다. 경로 계획 схем은 SSMR의 통과 가능성 모델과 운동 모델을 통합하여 운동학적 제약을 충족합니다. 일반적인 과수원에서의 실험 결과는 제안된 전략의 효과를 입증합니다. 특히, IRRT* 알고리즘은 각각 96.1% 및 97.6% 더 매끄러운 경로로 RRT 및 RRT*를 능가했습니다. 또한 IRRT*는 장애물과 미끄러운 구역을 피하며 개선된 내비게이션 효율성을 보여 주어 정밀 농업에 적합합니다.