DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.06.028
作 者：魏 铮 （山西应用科技学院，山西 太原 030062）
摘 要：针对智能农机环境适应性和路径自主决策能力不足的现实难题，提出了基于深度学习和优化算法的环境预测与路径 协同优化方法。基于大数据驱动背景，通过构建精细化数字孪生系统，实现对农田环境和作物生长变化规律的主动学习与 预测；融合深度学习与优化算法提出路径优化策略，避障模块实时调整路径避障，全局优化模块搜索最优解，实现动态增量 规划与全局约束的协同；设计两级路径决策框架，集成深度网络与传统算法，同时兼顾环境约束和全局最优性。仿真结果表 明，该方法可以明显提升路径的动态增量性、约束适应性与作业效率。本研究为智能农机厂商打造“数字试验场”奠定了基 础，也为构建自主作业机械提供了重要借鉴。
关键词：智能农机；路径规划；环境预测；数字农业
引文信息：[1]魏铮.大数据驱动下的智能农机自主作业路径规划与优化研究[J].南方农机，2024，55(6)：96-98.
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