智能农机协同作业路径优化技术研究

张芝芳

摘要:随着时代的发展进步，智能农机已经被越来越广泛的应用于农业生产当中，且发挥着越来越重要的作用，但立足于实际，我们可以发现，智能农机在农田内的作业路径仍然存在着一定的问题，农机在运行的过程中地头转弯的距离不适宜，不仅导致了作业成本的增高，同时也加剧了作业的难度。在这篇文章当中，我们具体对于智能农机协同作业路径的优化技术进行了研究，希望能够为促进农机技术发展水平的进步提供有效的指引作用。

关键词:智能农机；协同作业路径；优化技术

一、引言

在现代化农业飞速发展的大背景下，农业机械化水平显著提升，计算机网络技术的飞速发展也在无形当中为农业机械化和智能化水平的提高。奠定了坚实的基础。智能农机在灵活运用现代信息与网络通信技术的基础之上，借助中央处理器，芯片以及传感器等现代化系统，能够加强与工作人员之间的沟通交流，为用户提供具备实用性的智能化功能。智能农机大数据平台的构建不仅能够在现有的基础之上实现资源的优化共享，提高相关工作的管理效率，同时也能够满足数据采集、数据分析以及监督管理等多方面的需求。在下文当中我们具体对于智能农机协同作业路径优化技术进行了研究，旨在为促进农业发展水平的进步开拓新的路径。

二、智能农机协同作业路径优化技术

研究智能农机协同作业路径优化技术最主要的目的就是为了科学合理的进行农机分配，为农机的运行选择适宜的作业路径，从而缩短农机的作业时间，降低能级的作业成本。本次研究，我们在运用了传统的文献调查法的基础之上，结合信息研究、试验研究等多种多样的形式，探寻缩短单台农机地头转弯距离、缩短规定作业的完成时间等行之有效的优化路径。具体来说，研究流程如下

（一）单机作业路径规划研究

开展单机作业路径规划研究最主要的目的是为了通过研究为农机的运行选择更加恰当的作业路径，从而在现有的基础之上提高农机运行的效率，降低农机作业的开展难度，缩短农机作业的运行距离，以达到节约成本的目标。通常情况下，在农机运行的过程当中，采取的行走方式主要包括执行法以及绕行法两种类型，执行法要求农机能够沿着农作物种植的方向运行，达到地头处之后及时转弯重新沿着作物种植的方向运行，但无论选择在何处转弯，农机都需要经过“U”形转弯，不仅降低了农机的运行效率，同时也在无形当中增大了农机作业开展的难度。在研究的过程中，我们以提高运行效率、降低成本支出、减轻作业难度、提高运行精准性为主要目标，探求行之有效的单机作业优化路径，采用旅行商问题模型，构将多普勒与贪心策略进行有机融合，建起了专门的单机作业路径优化模型，具体算法如下:首先，进行CFPO算法参数的初始化，在此基础之上形成作业路径种群，计算产生的迭代次数余总迭代次数之间的关系，如果迭代次数小于总迭代次数，则需要在现有的基础之上优化作业路径中群，重新计算最优作业路径；如果迭代次数大于总迭代次数，应及时记录最优的作业路径，直到作业路径不存在冲突即可。分别在矩形、梯形农田进行了试验，可以得出结论，农机在匀速行驶的情况下，运行之地头处转弯后进入新的行驶路径会在一定程度上导致作业时间的增加，通过科学合理的进行规划运算为农机的运行找准最优的转弯路径，能够有效提升农机的运行效率。

（二）机群协同作业路径规划研究

在新的时代背景下，不仅农机技术获得了较为广泛的应用，且农机技术正逐步朝着智能化的方向转变。科学合理的运用计算机网络技术能够帮助我们充分了解农机作业时的运行状态以及农田情况，并借助管理终端有针对性的调节农机的作业状态。通常情况下，如果采取的是机群协同作业的形式，农机会按照提前规划的路径运行，如果农田环境与预测情况之间出现了明显的差异，而农机仍然按照原路径运行，那么农机作业的效率自然会有所降低。如果发现农机出现了运行故障，必须第一时间阻断农机的运行，并重新为其规划新的作业路径，如果农机能够重新恢复到正常运行的状态下，则需要重新规划机群的作业路径，才能够有效促进机群整体运行效率的提升。我们以缩短作业时长、提高作业效率、减少作业冲突为主要的优化目标，默认农机只在地头处转弯，构建专门的研究模型，算法流程如下:首先，系统进行作业路径的初始化，并结合改良圈算法形式实现对于作业路径的调整。接下来根据前期设置的优化目标对于作业路径进行优化管理，明确经过优化处理后的作业路径，获取农机运行的相关信息，掌握农机运行状态。如果农机运行的状态发生了改变，需要重新计算剩余的作业时间，重新规划农机运行路径，确保优化后不存在作业冲突。为了获取更加全面的研究信息，在农机运行的过程中，我们需要记录农机的作业时长、花费的总体作业时间、有效农田作业信息以及算法寻优效率，通过对比分析，得出结论DOGA在以上四各方面的作业能力表现皆较为突出，属于农机处于机群协同作业状态下的最优算法。

（三）异形机群协同作业路径规划研究

机群协同作业的形式被广泛应用于大规模的农田作业形势下，但很多时候由于农机的型号各不相同，农机的运行效率难以保证完全一致，因此农机的作业路径分配往往较为随意，如果未能合理规划异形机群的协同作业路径，不仅会降低农机运行的效率，同时也导致了不必要的成本消耗。为了有效解决此类问题，当多台型号不同或规格不同的农机同步运行时，我们需要根据农机的运行速度有针对性的进行排序，避免农机的运行产生冲突。如果后续农机在运行的过程当中出现了运行速度的变化。则需要有针对性的调整农机的作业顺序。如果剩余的农田面积较为狭窄，无法满足并排作业的要求，则需要通过优化算法找出更加适合的组合作业形式。以降低成本消耗、协调作业冲突、调节运行顺序为主要目标，我们构建起了专门的研究模型，并采取了HAMCO优化算法，流程如下:先将农机按照其运行速度进行顺序调整，在经过初始流程之后，找到运行速率最高的农机，如果确定该农机能够满足结束条件，则将该农机列入排除体系中；如果排除体系的长度与农机的数量等同则完成整个算法流程。得出以下结论，灵活运用HAMCO优化算法能够帮助我们制定与异形农机组合形式更加契合的运行方案，在实现最优作业成本的基础之上，高质高效的完成余下的农田作业。

三、总结

在这篇文章当中，我们对于几类较为常见的智能农机作业路径进行了分析，并提出了行之有效的优化算法。但立足于长远发展的角度上来看，农机作业优化目标的实现是难以一蹴而就的，需要我们能够立足于全局的角度之上，兼顾作物种类、自然环境以及农田环境等多方面的影响因素，探寻更佳的优化路径。在未来的发展过程中，我们还需要投入更多的精力加强技术研究，构建更加完备的研究模型，寻求更加适宜的优化算法，灵活的运用现代化技术，获取更加行之有效的农机运行信息，促进农机运行效率的提升，为农业领域的发展指引新的方向。

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