摘要：随着林业管理的现代化发展，传统人工巡检模式面临着工作强度大、效率低、人工成本高等问题。为了提高巡检效率，减少人力资源的依赖，机器人巡检逐渐成为一种有效的解决方案。本研究提出了一种基于LoRa无线通信技术的林业巡检机器人路径规划与林区环境自适应算法。通过结合LoRa无线通信的远程传输能力与智能路径规划算法，设计了一种适应复杂林区环境的自适应算法模型。实验结果表明，该方法能够有效提高机器人巡检的效率，降低能耗，并保证巡检任务的高效完成。

关键词：LoRa无线通信；林业巡检机器人；路径规划；环境自适应算法

林业巡检是保障森林资源和生态环境的重要环节，然而，传统的人工巡检存在效率低、覆盖面小、成本高等问题，限制了巡检工作的全面开展。随着人工智能和机器人技术的发展，自动化巡检逐渐成为一种可行的替代方案，尤其在复杂且危险的林区环境中，机器人巡检能够显著提高效率并减少人力资源的消耗。本文提出了一种基于LoRa无线通信的林业巡检机器人路径规划与环境自适应算法，旨在解决林区巡检中的通信难题并优化机器人的路径规划和环境适应能力，从而提升巡检效率和任务完成度。

一、LoRa无线通信技术在林业巡检机器人中的应用

1、LoRa无线通信技术概述

LoRa技术是低功耗广域网络（LPWAN）技术的代表，具备长距离传输、低功耗、抗干扰等优点，尤其适用于广域的森林巡检。LoRa通信技术的主要优势在于其长距离传输能力，在无需依赖传统基站的情况下，能够提供可靠的通信支持。针对林区复杂的环境，LoRa通信能够确保机器人与远程控制中心之间保持实时的数据传输，避免传统无线通信技术信号中断或衰减的问题。

2、LoRa无线通信的优势与应用

在传统的巡检模式中，通信网络的覆盖范围通常受限，尤其是在远离基站的森林区域。而LoRa技术凭借其较长的传输距离（可达15公里以上）和极低的能耗，能够适应林区这种复杂的地理环境，保证机器人能够实时上传数据并接受指令。此种特性为森林巡检机器人提供了一个高效、稳定的通信支持，确保机器人在执行任务时能够及时响应指令，反馈环境数据。

3、通信系统设计与实现

本研究结合LoRa无线通信技术与机器人巡检任务需求，设计了一个低功耗、长距离的通信系统。机器人通过集成LoRa模块，能够将巡检过程中的环境数据如温度、湿度、空气质量等信息上传至远程服务器。通过这种方式，机器人在执行巡检任务时，能够有效避免传统通信手段的覆盖盲区，并提高数据传输的可靠性和时效性。

二、林业巡检机器人的路径规划

1、路径规划的重要性与挑战

在复杂的林区环境中，机器人需要穿越多样的地形，如山坡、河流以及杂草丛生的区域，这对路径规划提出了较高的要求。传统的路径规划方法，如Dijkstra算法，虽然能够找到最短路径，但往往忽视了林区环境中的动态变化因素，例如突如其来的障碍物或机器人行进中的地形变化。因此，需要设计一种能够适应动态变化、实时调整的路径规划算法。

2、A算法与路径规划优化

在林区巡检任务中，路径规划不仅要考虑最短路径问题，还需要应对复杂地形和动态变化的障碍物。传统的路径规划算法，如Dijkstra算法，虽然能够保证找到最短路径，但其计算过程较为复杂，且对动态环境的适应能力较差。因此，本文选择了A算法作为基础进行优化。A算法通过启发式搜索策略，能够在保证路径最优的前提下，减少计算量，提高搜索效率。A算法的核心思想是综合考虑路径的代价（g值）与到目标点的估计代价（h值），通过最小化代价函数（f=g+h）来选择最优路径。相比于Dijkstra算法的无差别遍历，A算法通过启发式函数引导搜索方向，能够更高效地找到最优路径。对于林区巡检机器人来说，路径规划不仅要找到理论上的最短路径，还要考虑到实时的环境变化，如障碍物的出现或地形的变化，这就要求路径规划算法具备动态调整的能力。为此，本文在A算法的基础上引入了环境感知模块。该模块通过实时传感器数据（如激光雷达、视觉摄像头、红外传感器等），动态更新周围环境的地图信息。当机器人在巡检过程中遇到障碍物或地形发生变化时，环境感知模块可以及时检测到这些变化，并将信息反馈给路径规划系统。路径规划算法通过对新获得的环境信息进行处理，实时更新机器人当前的路径，并重新计算最优路径。

3、路径规划实验与结果分析

为验证算法的有效性，本研究在模拟林区环境中进行了一系列实验。实验中，机器人采用A算法进行路径规划，成功避开了障碍物并实时调整路径。相比于传统的路径规划方法，基于A算法的路径规划在时间效率和能量消耗方面表现更为出色。实验表明，该方法能够显著提高机器人在复杂环境中的巡检效率和安全性。

三、林区环境自适应算法的研究与实现

1、环境自适应的需求与挑战

林区环境充满不确定性，气候、地形以及突发事件可能影响机器人的巡检效率。例如，突如其来的降雨、风速变化或动物干扰，都会影响机器人的正常巡检。因此，机器人需要具备一定的环境自适应能力，能够根据实时环境变化做出合理的决策。这要求机器人能够灵活地调整其行为策略，优化巡检路径并有效避开障碍。

2、自适应算法设计：基于强化学习的方法

为了实现环境自适应，本文设计了一种基于强化学习的自适应算法。通过在训练过程中模拟不同的环境变化，机器人可以学习如何应对各种突发情况。在实际应用中，机器人通过传感器获取环境数据，强化学习模型会根据这些数据调整机器人的行为策略。例如，在检测到障碍物时，机器人会根据历史经验选择绕行或停止，避免碰撞。通过不断学习和优化，机器人能够在不同的环境条件下作出最优决策。

3、实验与分析：自适应算法的效果

我们在多种实际林区环境中测试了自适应算法。实验结果表明，基于强化学习的自适应算法能够显著提升机器人在动态环境中的应对能力。无论是应对突发障碍物、避开动物干扰，还是处理复杂地形，机器人都能够自动调整巡检策略，提高任务完成度。此外，机器人在能量消耗和任务效率方面也展现了较好的平衡。

结束语

本研究基于LoRa无线通信技术，研究了林业巡检机器人在复杂环境中的路径规划与环境自适应算法。通过优化路径规划算法和设计环境自适应算法，机器人能够在林区复杂环境中高效、可靠地执行巡检任务，且具有较强的自适应能力。实验验证表明，所提出的方案能够显著提高机器人在林区巡检过程中的效率与安全性，降低人工成本，为林业巡检工作提供了新的技术方案。未来的研究将进一步优化算法，提升机器人在极端环境下的应对能力，推动林业自动化巡检技术的应用和发展。

参考文献

[1]周全，叶俊，徐佳佳. 基于ESP32和LoRa技术的公交车空位查询系统 [J]. 物联网技术， 2025， 15 （03）： 120-122.

[2]马书敏. 基于Lora的低功耗压力采集传感器设计 [J]. 自动化与仪器仪表， 2025， （01）： 112-114+118.