CN109566440A - 一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法 - Google Patents

一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，包括如下步骤：①加载数据：总控台从存储器中提取环境数据和养殖池控制目标值列表；②建立分布图：基于环境数据建立环境数据分布图；③计算控制值：根据养殖池控制目标值列表计算每一养殖池的需喂料量和温度控制量；④分配任务；⑤路径规划；⑥路径仿真；⑦移动喂料；⑧返回数据。本发明通过分配、规划、仿真、多养殖池喂料、采集环境数据的方式，应用于无人车上，可利用无人车有效实现大幅降低规模化养殖中的成本，且安全性有保障，尤其适用于路面较为平坦且喂料量较大的规模化养殖。

Description

一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法。
背景技术
现有技术中对于规模化养殖，大多采用类似于工业控制的方式，通过工业电缆连接多个养殖池的控制器，养殖池的控制器对喂料进行控制，同时养殖池的控制器还采集温度、湿度数据，并根据温度、湿度数据进行加热控制。这种方式，一方面养殖池控制器的成本较高，而规模化养殖对养殖池控制器的成本极为敏感，另一方面由于采用工业电缆，则必然需要在确保通信顺畅方面投入大量成本，例如采用多路电缆冗余通信、采用成本更高但信号屏蔽效果更好的电缆等，整体成本也由此提高。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，该基于无人车的规模化养殖喂料控制方法通过分配、规划、仿真、多养殖池喂料、采集环境数据的方式，应用于无人车上，可利用无人车有效实现大幅降低规模化养殖中的成本，且安全性有保障。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，包括如下步骤：
①加载数据：总控台从存储器中提取环境数据和养殖池控制目标值列表；
②建立分布图：基于环境数据建立环境数据分布图；
③计算控制值：根据养殖池控制目标值列表计算每一养殖池的需喂料量和温度控制量；
④分配任务：先获取待机小车列表，然后以养殖池控制目标值列表中的喂料类型分组，在每一分组内以线性规划的方式根据养殖池的需喂料量分配待机小车，线性规划的条件为每一待机小车的需喂料量之和小于待机小车信息中的运载量、分配的待机小车数量尽可能少、单一待机小车运载量尽可能多；
⑤路径规划：对每一分配到需喂料量的小车，以养殖池距离由近及远的方式对分配到的养殖池喂料列表进行排序，并在养殖池喂料列表末尾加上起点位置；
⑥路径仿真：对所有分配到需喂料量的小车进行行进仿真，如仿真过程中出现碰撞，则返回至步骤⑤并禁用该排序方案，如步骤⑤中计算得到的排序方案均被禁用则返回至步骤④并禁用该分配方案；
⑦移动喂料：控制小车依据养殖池喂料列表中养殖池的位置作为路径点依次移动，每到达一个路径点则控制小车进行喂料，并控制小车采集对应养殖池的环境数据，同时控制小车向对应的养殖池加热控制器发送对应的温度控制量；
⑧返回数据：小车返回后将采集到的养殖池的环境数据发送至总控台并进入至待机状态，总控台将接收的环境数据更新至存储器中，全部小车返回则等待设定时间后返回至步骤①。
所述步骤⑥的仿真在RVIZ环境中进行。
所述总控台和小车之间的通信，在ROS环境中采用Message模式完成。
所述总控台和小车之间的通信采用WiFi通信的方式实现。
所述在养殖池喂料列表末尾加上起点位置时，起点位置所在项对应的需喂料量数据为0。
所述步骤⑦中控制小车进行喂料，是控制安装在小车上的喂料装置进行投料。
所述环境数据包括温度数据和含氧量数据，通过温度传感器和溶氧度传感器获取，温度传感器和溶氧度传感器安装在小车上可探入至养殖池水中的伸缩杆上。
养殖池控制目标值列表由用户设定，包括养殖池编号、养殖池位置、喂料类型、需喂料量和温度控制量。
所述环境数据分布图为热力图。
本发明的有益效果在于：通过分配、规划、仿真、多养殖池喂料、采集环境数据的方式，应用于无人车上，可利用无人车有效实现大幅降低规模化养殖中的成本，且安全性有保障，尤其适用于路面较为平坦且喂料量较大的规模化养殖。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
本发明提供一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，包括如下步骤：
①加载数据：总控台从存储器中提取环境数据和养殖池控制目标值列表；
②建立分布图：基于环境数据建立环境数据分布图；
③计算控制值：根据养殖池控制目标值列表计算每一养殖池的需喂料量和温度控制量；
④分配任务：先获取待机小车列表，然后以养殖池控制目标值列表中的喂料类型分组，在每一分组内以线性规划的方式根据养殖池的需喂料量分配待机小车，线性规划的条件为每一待机小车的需喂料量之和小于待机小车信息中的运载量、分配的待机小车数量尽可能少、单一待机小车运载量尽可能多；
⑤路径规划：对每一分配到需喂料量的小车，以养殖池距离由近及远的方式对分配到的养殖池喂料列表进行排序，并在养殖池喂料列表末尾加上起点位置；
⑥路径仿真：对所有分配到需喂料量的小车进行行进仿真，如仿真过程中出现碰撞，则返回至步骤⑤并禁用该排序方案，如步骤⑤中计算得到的排序方案均被禁用则返回至步骤④并禁用该分配方案；
⑦移动喂料：控制小车依据养殖池喂料列表中养殖池的位置作为路径点依次移动，每到达一个路径点则控制小车进行喂料，并控制小车采集对应养殖池的环境数据，同时控制小车向对应的养殖池加热控制器发送对应的温度控制量；
⑧返回数据：小车返回后将采集到的养殖池的环境数据发送至总控台并进入至待机状态，总控台将接收的环境数据更新至存储器中，全部小车返回则等待设定时间后返回至步骤①。
所述步骤⑥的仿真在RVIZ环境中进行。
所述总控台和小车之间的通信，在ROS环境中采用Message模式完成。
所述总控台和小车之间的通信采用WiFi通信的方式实现。
所述在养殖池喂料列表末尾加上起点位置时，起点位置所在项对应的需喂料量数据为0。
所述步骤⑦中控制小车进行喂料，是控制安装在小车上的喂料装置进行投料。
所述环境数据包括温度数据和含氧量数据，通过温度传感器和溶氧度传感器获取，温度传感器和溶氧度传感器安装在小车上可探入至养殖池水中的伸缩杆上。
养殖池控制目标值列表由用户设定，包括养殖池编号、养殖池位置、喂料类型、需喂料量和温度控制量。
所述环境数据分布图为热力图。
由此，采用本发明则无需部署工业电缆实现通信，只要利用现有技术确保无人车移动准确即可，且养殖池控制器只需要准确控温即可，至于养殖池控制器和小车之间的通信，可采用NFC技术实现，就技术实现上而言也极为简单；另一方面，本发明基于无人车实现，控制上的调整极为简单，一般而言无人车可运载量为10～30kg，喂料装置重300g以内，因此一次喂料可满足至少五个养殖池一天的需要，对于不同养殖池不同品种的喂料，只要控制不同的无人车即可，而无人车存在着碰撞的可能，现有技术中的仿真技术(本发明优选采用ROS中的RVIZ仿真环境)能够很好的完成仿真，从而使得安全性有保障。

Claims (9)

1.一种基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
①加载数据：总控台从存储器中提取环境数据和养殖池控制目标值列表；
②建立分布图：基于环境数据建立环境数据分布图；
③计算控制值：根据养殖池控制目标值列表计算每一养殖池的需喂料量和温度控制量；
④分配任务：先获取待机小车列表，然后以养殖池控制目标值列表中的喂料类型分组，在每一分组内以线性规划的方式根据养殖池的需喂料量分配待机小车，线性规划的条件为每一待机小车的需喂料量之和小于待机小车信息中的运载量、分配的待机小车数量尽可能少、单一待机小车运载量尽可能多；
⑤路径规划：对每一分配到需喂料量的小车，以养殖池距离由近及远的方式对分配到的养殖池喂料列表进行排序，并在养殖池喂料列表末尾加上起点位置；
⑥路径仿真：对所有分配到需喂料量的小车进行行进仿真，如仿真过程中出现碰撞，则返回至步骤⑤并禁用该排序方案，如步骤⑤中计算得到的排序方案均被禁用则返回至步骤④并禁用该分配方案；
⑦移动喂料：控制小车依据养殖池喂料列表中养殖池的位置作为路径点依次移动，每到达一个路径点则控制小车进行喂料，并控制小车采集对应养殖池的环境数据，同时控制小车向对应的养殖池加热控制器发送对应的温度控制量；
⑧返回数据：小车返回后将采集到的养殖池的环境数据发送至总控台并进入至待机状态，总控台将接收的环境数据更新至存储器中，全部小车返回则等待设定时间后返回至步骤①。
2.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述步骤⑥的仿真在RVIZ环境中进行。
3.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述总控台和小车之间的通信，在ROS环境中采用Message模式完成。
4.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述总控台和小车之间的通信采用WiFi通信的方式实现。
5.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述在养殖池喂料列表末尾加上起点位置时，起点位置所在项对应的需喂料量数据为0。
6.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述步骤⑦中控制小车进行喂料，是控制安装在小车上的喂料装置进行投料。
7.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述环境数据包括温度数据和含氧量数据，通过温度传感器和溶氧度传感器获取，温度传感器和溶氧度传感器安装在小车上可探入至养殖池水中的伸缩杆上。
8.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：养殖池控制目标值列表由用户设定，包括养殖池编号、养殖池位置、喂料类型、需喂料量和温度控制量。
9.如权利要求1所述的基于无人车的规模化养殖喂料控制方法，其特征在于：所述环境数据分布图为热力图。
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