多目标电动采摘机器人任务分配：分层路径重构方法
机器人学
2025-12-01 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
农业劳动力成本的上升加速了果园采摘多机器人系统的应用。然而，高效协调这些系统具有挑战性，因为完工时间与能耗之间存在复杂的交互关系，尤其是在负载依赖的速度变化和电池限制等实际约束下。本文定义了多目标农业多电动机器人任务分配（AMERTA）问题，系统性地纳入了这些常被忽视的实际约束。为解决该问题，我们提出了一种混合分层路径重构算法（HRRA），集成了分层编码结构、双阶段初始化方法、任务序列优化器和专用路径重构算子等创新机制。在45个测试实例上的大量实验表明，HRRA在性能上优于七种最先进的算法。统计分析，包括Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验，从经验上验证了HRRA的竞争力及其探索解空间中先前不可达区域的独特能力。总体而言，本研究通过提供新颖的问题建模和有效的算法，为多机器人协调的理论理解做出了贡献，同时也为农业自动化提供了实践见解。
引用
@article{arxiv.2509.11025,
title = {Multi-objective task allocation for electric harvesting robots: a hierarchical route reconstruction approach},
author = {Peng Chen and Jing Liang and Hui Song and Kang-Jia Qiao and Cai-Tong Yue and Kun-Jie Yu and Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan and Witold Pedrycz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11025},
year = {2025}
}