CN103499973A - 一种主－从机协同作业农业机械智能导航*** - Google Patents
一种主－从机协同作业农业机械智能导航*** Download PDFInfo
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Abstract
一种主-从机协同作业农业机械智能导航***。主机采用半自动导航方式，从机采用全自动导航方式，主－从机协同工作控制模式包括命令型和跟随型两种。主机和从机采用无线方式进行通讯，传输的信息包括命令、状态和请求三种信号格式。该***在大规模农业生产中，既可提高作业效率和作业精度，也提高了导航***的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及一种导航技术，特别涉及一种主－从机协同作业农业机械智能导航***。
背景技术
农业机械自动导航技术是实施精细农业的关键技术之一，它具有以下优点，一是可以使农机驾驶员从单调重复、高强度的劳动中解放出来；二是可以提高作业精度；三是可提高农业资源利用率，降低生产成本，提高投入产出比；四是有利于实现农田规模化生产。美国农业部在2011年对精细农业关键技术的应用情况调查报告中，农业机械自动导航***被排在第二位。在此调查报告中，15％-35%的玉米、大豆和冬小麦种植过程中采用了自动导航***。在欧洲，随着农业劳动力的不断减少、劳动成本的不断增加，基于GNSS(Global Navigation Satellite System)的自动导航产品被越来越多的用于现代农业中。我国随着土地规模的不断扩大及劳动力的逐渐短缺，对农业机械自动导航***的需求不断增加。另一方面，自动导航***技术上虽可以代替驾驶员进行田间无人作业，但受到法律法规限制及安全因素的影响，尚不能完全取代驾驶员。在此背景下，主-从协同作业农机自动导航***表现出更大的优越性，受到了越来越多的关注。
主-从协同作业农机自动导航***中，通常以一台农业机械作为主，一台或多台为辅，构建复合作业***，在未知环境中协同作业完成田间任务。由于农业生产中很多属于复合作业，在这种场合采用主-从协同作业方式，由一名农机操作人员控制多台农机共同完成复合作业任务更体现出优越性,提高了作业效率；另外，紧急情况下，主机驾驶员可以远程控制从机进行紧急制动，***的安全性也有了很大提高，具有良好的应用前景。
在主-从结构的农业机械智能导航***中，主机和从机均可独立实现智能导航，需要协同工作时才构建主-从结构，共同完成工作任务与独立智能导航***相比，主-从协同作业***除了要解决各自的定位和控制问题外，还需要解决以下关键技术问题：主-从机协同作业工作模式设计、主-从机间的通讯模式和通讯协议、从机导航动态避障等问题，从而提高导航***的可靠性和实用性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种主－从机协同作业农业机械智能导航***,包括1个主机、1个或多个从机，主-从机中都包括定位单元、控制单元和通信单元,工作时，由定位单元采集位置,主机和从机上都以工控机作为智能终端,用于数据的采集、分析及控制指令的发送,
主机采用半自动导航方式，从机采用全自动导航方式，
主机和从机采用无线方式进行通讯，传输的信息包括命令、状态和请求三种信号格式。
优选地，主－从机协同作业的控制模式包括命令型和跟随型两种：
命令型主－从机协同作业，从机具有路径规划和动态避障能力；
跟随型主－从机协同作业，从机具有动态避障能力;
主－从机协同作业共同完成复合作业任务。
优选地，主机在直线作业时，处于自动导航模式；在地头拐弯或遇到
障碍物时，可切换至人工操作模式。
优选地，从机在整个作业过程中，一直处于自动导航模式，或者跟随主机作业，或者按照主机的指令到达某一位置；主机可控制从机紧急制动。
优选地，采用高精度GNSS***来导航定位，可提供厘米级的导航定位精度。
优选地，其采用的导航定位传感器包括高精度GNSS***和激光***，其中GNSS***用于提供从机的绝对位置信息，激光***在作业时用于障碍物的检测。
优选地，定位时，可接收美国GPS卫星信号，也可接收中国北斗卫星信号。
优选地，主机和从机采用WiFi802.11n协议进行数据传输。
优选地，传输的信息包括：
命令型信息，为主机向从机发送的具体动作命令；
状态型信息，为主机根据必要性，在作业过程中要求从机报告目前作业状况；
请求型信息，为主机根据从机的要求，将当时的作业状况传送给从机。
优选地，对于命令型模式，即主机发送命令信息，通知从机到达某一指定位置，从机根据此目标位置信息和当前位置及航向进行路径规划及动态避障；
对于跟随型模式，即从机跟随主机进行作业，主机与从机间保持一定的横向距离和纵向距离，从机建立跟踪路径，与主机协同工作。
优选地，命令型信息、状态型信息以及请求型信息，均由开始符、标识符、指令类型、数据位、校验位和结束符构成，其中，开始符共8位，均为1；标识符为作业农机编号，共4位；指令类型共4位，前2位分别表示跟随型或命令型***，后2位区分3种指令形式；数据位共64位，为传输的有效信息；结束符8位，均为0；
命令型信息的数据位包括从机要到达的目标点的位置信息；若是跟随型***，此数据位包括从机和主机应保持的横向距离、纵向距离及从机的航向；
状态型信息的数据位包括从机的绝对位置和航向信息；
请求型信息的数据位包括主机的绝对位置和航向信息。
优选地，从机通过激光装置进行障碍物检测，当检测到障碍物时，可进行动态环境建模及避障。
优选地，障碍物包括静态障碍物和动态障碍物两种，其中，静态障碍物多为农田中的电线杆和树，动态障碍物可为主机或其它在农田中作业的机器或人。
优选地，从机动态环境建模的步骤包括：
第一步：从机的环境感知传感器检测到障碍物；
第二步：采用基于空间聚类的障碍分类算法，分析确定聚类障碍物的属性参数并进行时间关联；
第三步：若为动态障碍物，首先判断是否为主机或其他从机，若是主机，从机向主机发出状态型信息，提醒主机驾驶员采取相应措施避让；若为其他从机，也向主机发出信息，请求主机向从机发出警报；若为其他障碍物，继续第四步；
第四步：建立包含障碍物类型及动态障碍物速度与方向的障碍物链表；
第五步：采用扩展卡尔曼滤波，对从机在运动过程中的自身位置估计信息、建立的障碍物链表信息以及与主机的位置交互信息进行分析处理，构建增量式局部地图，同时利用该地图更新从机的定位。
优选地，避开动态障碍物的方法包括：
第一步：根据所建立的障碍物链表及动态环境模型，获取动态障碍物的位置、运动及状态信息;
第二步：计算从机与障碍物的相对速度;
第三步：建立冲突区域，综合考虑障碍物速度的动态变化、碰撞时间、碰撞距离因素；
第四步：建立从机可避免碰撞的速度空间，结合农机实际作业的需求，对速度空间进行优化，获取最优速度矢量，最终达到动态避障的目的。
本发明的主－从协同作业农机智能导航***工作模式及动态避障方法,一方面提高了农业机械的作业效率和作业精度，另一方面，也提高了智能导航***的可靠性和安全性。
附图说明
图1是根据本发明的主－从***作业农业机械智能导航***示意图。
图2是根据本发明的实施例信号协议。
图3是根据本发明的从机动态环境建模过程。
图4是根据本发明的从机动态避障过程。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明实施例的技术方案做进一步的详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1为本发明实施例主－从协同作业农业机械智能导航***。主-从***由1个主机、1个或多个从机构成，主-从机中都包括定位单元、控制单元和通信单元。工作时，由定位单元采集位置。主机和从机上都以工控机作为智能终端,用于数据的采集、分析及控制指令的发送。
主机的导航定位传感器为高精度GNSS***，从机的导航定位传感器包括高精度GNSS***和激光***，其中GNSS用于提供从机的绝对位置信息，激光***在作业时用于障碍物的检测。
主机采用半自动导航方式，直线行走时采用自动导航方式，遇到障碍物或在地头转弯时可切换为人工操作模式；从机采用全自动导航方式，紧急情况下主机可远程控制从机制动。
主－从机协同工作控制模式包括命令型和跟随型两种，对于命令型***，即主机发送命令信息，通知从机到达某一指定位置，从机根据此目标位置信息和当前位置及航向进行路径规划，此模式常用于；对于跟随型***，从机跟随主机进行作业，主机与从机间保持一定的距离和速度，并行作业。
激光扫描***安装在导航车辆前端，可以进行180度扫描，并以极坐标的形式获得存在于扫描区域内的物体的距离，而且同时也获取了该物体移动的方向和速度。进行动态环境建模时，从机通过GNSS***获得自己的位置信息，通过激光扫描***获得移动障碍物与从机的相对位置信息，并将采集到的作业环境信息传送至智能终端。采用基于空间聚类的障碍物分类算法，分析确定聚类障碍物的属性参数并进行时间关联，建立包含障碍物类型及动态障碍物速度与方向的障碍物链表；采用扩展卡尔曼滤波，对从机在运动过程中的自身位姿估计信息、建立的障碍物链表信息以及与主机的位置交互信息进行分析处理，构建增量式局部地图，同时利用该地图更新从机的定位。
检测到动态障碍物后，还需要采用适当的回避动作来提高***地安全性和可靠性。
图2为本实施例信号协议格式。本实施例共包括命令、状态和请求型三种类型的信息，均由开始符、标识符、指令类型、数据位、校验位和结束符构成。其中，开始符共8位，均为1；标识符为作业农机编号，共4位；指令类型共4位，前2位用于区分跟随型和命令型***，后2位用来区分3种指令形式；数据位共64位，为传输的有效信息；结束符8位，均为0.
命令型信息，若是命令型***，此数据位包括从机要到达的目标点的位置信息；若是跟随型***，此数据位包括从机和主机应保持的横向距离、纵向距离及从机的航向；
状态型信息，数据位包括从机的绝对位置和航向信息。
请求型信息，数据位包括主机的绝对位置和航向信息。
图3为从机检测动态障碍物时的动态环境建模过程，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：从机的环境感知传感器检测到障碍物；
S2：采用基于空间聚类的障碍分类算法，分析确定聚类障碍物的属性参数并进行时间关联。
S3：若为动态障碍物，首先判断是否为主机或其他从机，若是主机，从机向主机发出状态型信息，提醒主机驾驶员采取相应措施避让；若为其他从机，也像主机发出信息，请求主机向从机发出警报；若为其他障碍物，继续S4；
S4：建立包含障碍物类型及动态障碍物速度与方向的障碍物链表；
S5：采用扩展卡尔曼滤波，对从机在运动过程中的自身位置估计信息、建立的障碍物链表信息以及与主机的位置交互信息进行分析处理，构建增量式局部地图，同时利用该地图更新从机的定位。
图4为从机检测动态障碍物时的避障方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：根据所建立的障碍物链表及动态环境模型，获取动态障碍物的位置、运动及状态信息;
S2：计算从机与障碍物的相对速度，
S3：建立冲突区域，综合考虑障碍物速度的动态变化、碰撞时间、碰撞距离等因素对建立冲突区域的影响；
S4：建立从机可避免碰撞的速度空间，结合农机实际作业的需求，对速度空间进行优化，获取最优速度矢量，最终达到动态避障的目的。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明实施例进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明实施例的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种主－从机协同作业农业机械智能导航***，包括1个主机、1个或多个从机，主-从机中都包括定位单元、控制单元和通信单元，工作时，由定位单元采集位置，主机和从机上都以工控机作为智能终端，用于数据的采集、分析及控制指令的发送，其特征在于：
主机采用半自动导航方式，从机采用全自动导航方式，
主机和从机采用无线方式进行通讯，传输的信息包括命令、状态和请求三种信号格式。
2.根据权利要求1所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于：主－从机协同作业的控制模式包括命令型和跟随型两种：
命令型主－从机协同作业，从机具有路径规划和动态避障能力；
跟随型主－从机协同作业，从机具有动态避障能力;
主－从机协同作业共同完成复合作业任务。
3.根据权利要求1所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于，主机采用的半自动导航方式包括主机在直线作业时，处于自动导航模式；在地头拐弯或遇到障碍物时，可切换至人工操作模式。
4.根据权利要求1所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于，从机采用全自动导航方式是指从机在整个作业过程中，一直处于自动导航模式，即跟随主机作业，或者按照主机的指令到达某一位置；主机可控制从机紧急制动。
5.根据权利要求4所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于：工作于全自动导航方式的从机，其采用的导航定位传感器包括高精度GNSS***和激光***，其中GNSS***用于提供从机的绝对位置信息，激光***在作业时用于障碍物的检测。
6.根据权利要求2所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于:
对于命令型模式，即主机发送命令信息，通知从机到达某一指定位置，从机根据此目标位置信息和当前位置及航向进行路径规划及动态避障；
对于跟随型模式，即从机跟随主机进行作业，主机与从机间保持一定的横向距离和纵向距离，从机建立跟踪路径，与主机协同工作。
7.根据权利要求1所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于：
从机通过激光装置进行障碍物检测，当检测到障碍物时，可进行动态环境建模及避障。
8.根据权利要求7所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于：障碍物包括静态障碍物和动态障碍物两种，其中，静态障碍物可为农田中的电线杆和树，动态障碍物可为主机或其它在农田中作业的机器或人。
9.根据权利要求7所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于，从机动态环境建模的步骤包括：
第一步：从机的环境感知传感器检测到障碍物；
第二步：采用基于空间聚类的障碍分类算法，分析确定聚类障碍物的属性参数并进行时间关联；
第三步：若为动态障碍物，首先判断是否为主机或其他从机，若是主机，从机向主机发出状态型信息，提醒主机驾驶员采取相应措施避让；若为其他从机，也向主机发出信息，请求主机向从机发出警报；若为其他障碍物，继续第四步；
第四步：建立包含障碍物类型及动态障碍物速度与方向的障碍物链表；
第五步：采用扩展卡尔曼滤波，对从机在运动过程中的自身位置估计信息、建立的障碍物链表信息以及与主机的位置交互信息进行分析处理，构建增量式局部地图，同时利用该地图更新从机的定位。
10.根据权利要求7所述的主－从机协同作业农业机械智能导航***，其特征在于，动态避障的方法包括：
第一步：根据所建立的障碍物链表及动态环境模型，获取动态障碍物的位置、运动及状态信息;
第二步：计算从机与障碍物的相对速度;
第三步：建立冲突区域，综合考虑障碍物速度的动态变化、碰撞时间、碰撞距离因素；
第四步：建立从机可避免碰撞的速度空间，结合农机实际作业的需求，对速度空间进行优化，获取最优速度矢量，最终达到动态避障的目的。
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|---|---|
| CN (1) | CN103499973B (zh) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105022399A (zh) * | 2015-07-16 | 2015-11-04 | 柳州六品科技有限公司 | 对于作业机构具有改进的地面跟随农机控制*** |
| CN107041718A (zh) * | 2016-02-05 | 2017-08-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 清洁机器人及其控制方法 |
| CN107702720A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-02-16 | 北京耘华科技有限公司 | 一种农机耕种导航线修正方法及*** |
| CN108572629A (zh) * | 2017-03-07 | 2018-09-25 | 西门子公司 | 操作防止碰撞的工业工厂机器 |
| CN108803658A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 北京天龙智控科技有限公司 | 基于无人机的巡检*** |
| CN109478060A (zh) * | 2016-07-04 | 2019-03-15 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 航空作业支持和实时管理 |
| CN109508013A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-03-22 | 南京理工大学 | 一种自主行走轮式移动机器人控制器 |
| CN109716253A (zh) * | 2016-09-26 | 2019-05-03 | 洋马株式会社 | 路径生成*** |
| CN109725365A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-07 | 程志勇 | 可运载货物和操作农用器械的多功能的轨道控制*** |
| CN110286676A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-27 | 江苏理工学院 | 一种基于自动导航的多种农机协同作业*** |
| CN110362072A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-10-22 | 江苏理工学院 | 一种基于自动导航的多种农机协同作业工作方法 |
| CN110686680A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-01-14 | 中仿智能科技（上海）股份有限公司 | 一种模拟飞行器集群的导航定位***及方法 |
| CN111736598A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-10-02 | 东南大学 | 基于自适应神经网络的收获机路径跟踪控制方法和*** |
| US11734917B2 (en) * | 2017-11-13 | 2023-08-22 | Raven Industries, Inc. | Safety system for autonomous operation of off-road and agricultural vehicles using machine learning for detection and identification of obstacles |
| CN116974291A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-10-31 | 农业农村部南京农业机械化研究所 | 主从协同导航农业机械的控制误差确定方法及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020072851A1 (en) * | 2000-12-08 | 2002-06-13 | John Ahearn | Navigational off- line and off-heading indication system and method |
| US20100141513A1 (en) * | 2006-08-04 | 2010-06-10 | Lawrence David G | Modular multi-frequency gnss receiver |
| CN101866181A (zh) * | 2009-04-16 | 2010-10-20 | 中国农业大学 | 农用机械的导航方法、导航装置和农用机械 |
| CN103092203A (zh) * | 2013-01-15 | 2013-05-08 | 深圳市紫光杰思谷科技有限公司 | 主从机器人之间相对运动的控制方法 |
-
2013
- 2013-09-30 CN CN201310462895.6A patent/CN103499973B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020072851A1 (en) * | 2000-12-08 | 2002-06-13 | John Ahearn | Navigational off- line and off-heading indication system and method |
| US20100141513A1 (en) * | 2006-08-04 | 2010-06-10 | Lawrence David G | Modular multi-frequency gnss receiver |
| CN101866181A (zh) * | 2009-04-16 | 2010-10-20 | 中国农业大学 | 农用机械的导航方法、导航装置和农用机械 |
| CN103092203A (zh) * | 2013-01-15 | 2013-05-08 | 深圳市紫光杰思谷科技有限公司 | 主从机器人之间相对运动的控制方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 无: "同时操控两台拖拉机——芬特同步导航通信***", 《农机导购》, no. 6, 31 December 2011 (2011-12-31) * |
| 朱忠祥等: "拖拉机队列自动控制***", 《农业机械学报》, vol. 40, no. 8, 31 August 2009 (2009-08-31) * |
| 李民赞等: "GNSS在农业中的应用", 《2013北斗农业应用交流研讨会》, 11 January 2013 (2013-01-11) * |
Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105022399A (zh) * | 2015-07-16 | 2015-11-04 | 柳州六品科技有限公司 | 对于作业机构具有改进的地面跟随农机控制*** |
| CN107041718A (zh) * | 2016-02-05 | 2017-08-15 | 北京小米移动软件有限公司 | 清洁机器人及其控制方法 |
| CN107041718B (zh) * | 2016-02-05 | 2021-06-01 | 北京小米移动软件有限公司 | 清洁机器人及其控制方法 |
| CN109478060A (zh) * | 2016-07-04 | 2019-03-15 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 航空作业支持和实时管理 |
| US11703865B2 (en) | 2016-07-04 | 2023-07-18 | SZ DJI Technology Co., Ltd. | Aerial operation support and real-time management |
| CN109716253B (zh) * | 2016-09-26 | 2022-04-01 | 洋马动力科技有限公司 | 路径生成*** |
| CN109716253A (zh) * | 2016-09-26 | 2019-05-03 | 洋马株式会社 | 路径生成*** |
| CN108572629A (zh) * | 2017-03-07 | 2018-09-25 | 西门子公司 | 操作防止碰撞的工业工厂机器 |
| CN107702720B (zh) * | 2017-10-11 | 2019-11-29 | 北京耘华科技有限公司 | 一种农机耕种导航线修正方法及*** |
| CN107702720A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-02-16 | 北京耘华科技有限公司 | 一种农机耕种导航线修正方法及*** |
| US11734917B2 (en) * | 2017-11-13 | 2023-08-22 | Raven Industries, Inc. | Safety system for autonomous operation of off-road and agricultural vehicles using machine learning for detection and identification of obstacles |
| CN108803658A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 北京天龙智控科技有限公司 | 基于无人机的巡检*** |
| CN109508013A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-03-22 | 南京理工大学 | 一种自主行走轮式移动机器人控制器 |
| CN109725365A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-07 | 程志勇 | 可运载货物和操作农用器械的多功能的轨道控制*** |
| CN110286676A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-27 | 江苏理工学院 | 一种基于自动导航的多种农机协同作业*** |
| CN110362072A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-10-22 | 江苏理工学院 | 一种基于自动导航的多种农机协同作业工作方法 |
| CN110686680A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-01-14 | 中仿智能科技（上海）股份有限公司 | 一种模拟飞行器集群的导航定位***及方法 |
| CN111736598A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-10-02 | 东南大学 | 基于自适应神经网络的收获机路径跟踪控制方法和*** |
| CN111736598B (zh) * | 2020-06-03 | 2022-06-28 | 东南大学 | 基于自适应神经网络的收获机路径跟踪控制方法和*** |
| CN116974291A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-10-31 | 农业农村部南京农业机械化研究所 | 主从协同导航农业机械的控制误差确定方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103499973B (zh) | 2016-04-20 |
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|---|---|---|
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |