《表2 路径规划研究成果：农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析》

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《农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析》

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农田环境下农业装备的行驶路径包括跟踪作物行的直线段路径和连接直线段之间的曲线段路径。直线段的路径规划主要依靠A-B线导航技术。对于全区域覆盖路径规划而言，考虑的不仅仅是转弯路径而是包括转弯路径在内的农田区域内的所有行驶轨迹，目前的规划方案有S形、口字形、回字形、对角形4种（图12）。对全区域路径规划的研究多集中在转弯路径（图13），转弯路径的规划方案有弓形、半圆形、梨形、鱼尾形4种。国内外学者对于路径规划的研究成果总结如表2，日本岩手大学的TORISU[107]结合拖拉机的机械参数和农田的几何约束，以转弯路径的时间最短为目标优化拖拉机的地头转弯路径规划。日本北海道大学的KISE[108]以最小转弯半径和最大转弯速度为目标，利用3阶样条函数创建了两种转弯路径，即前向转弯路径和后退转弯路径。美国康奈尔大学的RYERSON等[109]将农田区域划分为多个单元块后，基于遗传算法寻找全区域路径来实现最大的覆盖面积和最小的行驶距离。美国阿肯色大学的KAREN[110]将决策支持系统用于拖拉机导航，决策系统会选取最节省时间、最节省燃料、盈利最高的行驶路径。日本国家农业研究中心的NAGASAKA等[111]设计了采用梭形法进行转弯作业的自动驾驶插秧机。德国斯图加特大学的STOLL[112]提出了一种根据目标地块最长边将其分割成子田块，再分别对子田块进行全覆盖作业的规划路径方法。HAMEED[113]以成本最小化为路径规划的准则，提出了一种多目标优化覆盖规划方法。国内刘刚等[114]提出了一种基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法，该方法以空载或满载时间最短为最优评价基准。孟志军等[115]提出了一种面向农田作业机械的地块全区域覆盖路径优化方法，该方法将田间作业划分为不同区域，根据先验信息选择不同的路径优化目标:转弯数最少、作业消耗最小、总作业路径最短或有效作业路径比最大。