摘要
丘陵山区环境复杂，基础设施建设薄弱，难以实现精准有效的植保作业。而传统的航空作业航线规划方法过于依赖主观经验，常导致航线冗长、植保作业效率低下，很难有效精准地进行航空植保作业。本文以多田块作业环境为研究对象，旨在解决丘陵山区植保作业中存在的航线覆盖范围不精准、航线冗长等问题，提出了一种无人机植保调度规划算法，通过优化无人机作业调度路径，以实现作业区域全覆盖遍历航线，并避免依赖主观经验和任务分配不平衡等问题。主要工作包括以下几个方面： （1）作业区域环境投影坐标系的建立研究，通过应用地理信息系统（GIS）软件对高程数据进行墨卡托投影方法的处理，建立单个和多个分块的平面坐标系，为航线规划方法研究提供二维数学计算环境。 （2）研究了无人机植保航线调度规划算法，针对不同的作业环境，基于区域全覆盖路线规划方法，优化遗传算法的交叉和变异算子，提出结合自适应动态遗传算法和蚁群二分迭代算法的串行融合调度航线规划算法，用于丘陵山区多田块的无人机植保路线规划。通过与标准启发式算法的仿真对比，探究算法的优化性能及收敛特性。 （3）研究了基于植保分区的无人机植保航线调度规划算法，考虑单架次植保能力和架次分配等因素，对丘陵山区小且分散的地形中规划出无人机作业补给点，以植保周期最小化为优化目标，总结出基于划分聚类融合算法的路径最优规划方案，并通过仿真实验探究了算法的可行性和收敛性能。 （4）为了验证所提出的聚类融合规划方法的理论可行性，在Matlab中建立了算法仿真模型，并对本文所提出的算法进行了仿真。通过将各方法规划结果导入无人机飞行控制地面站，进行场地试验，验证了本文聚类融合航线规划方法在实际应用中的有效性和可靠性。试验结果表明，本文所提出的聚类融合规划算法相对于传统方法，能在保证植保全覆盖的前提下，降低航程成本、减少多余覆盖率和掉头次数，进而提高作业效率。
NETL