CN109975509A - 一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法 - Google Patents

一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，包括：S1、建立机器人起点集合、与机器人起点集合中各机器人起点一一对应的行走路径；S2、从起点集合中选择一起点作为目标起点，机器人从目标起点出发，按照与目标起点一一对应的目标行走路径行走；S3、在机器人行走过程中，每隔T秒，将机器人所处位置作为采集点，并获取采集点的土壤湿度和位置坐标；S4、当机器人走完目标行走路径后，删除机器人起点集合中的目标起点；S5、判断机器人起点集合是否为空集，若是，根据若干个采集点的土壤湿度和位置坐标建立大田土壤湿度等势图；若否，执行步骤S3。

Description

一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法
技术领域
本发明涉及土壤检测技术领域，尤其涉及一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法。
背景技术
随着农业机械设备技术的发展，土壤湿度控制广泛应用于农业生产中。现有的土壤湿度检测主要是定点分布式放置土壤湿度传感器，或者是人工巡逻式手持传感器特定点采集样本检测。前者土壤湿度传感器的分布式放置加大了传感器投入成本，并且由于分布式特点，传感器的维护相对困难，而后者需要大量人工，并且检测速度局限，不能实时检测。就我国目前来说，研究一种适合大田的便于维护的高效土壤湿度检测装置和方法显得及其必要的。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法；
本发明提出的一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，包括：
S1、建立机器人起点集合、与机器人起点集合中各机器人起点一一对应的行走路径；
S2、从起点集合中选择一起点作为目标起点，机器人从目标起点出发，按照与目标起点一一对应的目标行走路径行走；
S3、在机器人行走过程中，每隔T秒，将机器人所处位置作为采集点，并获取采集点的土壤湿度和位置坐标；
S4、当机器人走完目标行走路径后，删除机器人起点集合中的目标起点；
S5、判断机器人起点集合是否为空集，若是，根据若干个采集点的土壤湿度和位置坐标建立大田土壤湿度等势图；若否，执行步骤S3。
优选地，步骤S1，具体包括：
机器人靠近大田边缘一侧为机器人外轮，通过机器人外轮和大田边缘间隙确定机器人起点，机器人外轮和大田边缘间隙Z的取值范围为：
0＜Z＜(L-nM-(n-1)W-R)，在Z的取值范围内选择N个点建立机器人起点集合，其中，L为大田宽度，n为大田中作物的垄数，M为垄宽，W为垄间距，R为机器人的最小转弯半径；
以机器人起点作为行走路径起点，以平行于大田中作物的垄为行走方向，根据R、Z、和机器人跨垄数，建立与机器人起点一一对应的行走路径。
优选地，步骤S3中，所述获取采集点的土壤湿度，具体包括：通过机器人上设置的三自由度机械臂执行器带动土壤湿度传感器伸入采集点的土壤，获取采集点的土壤湿度。
优选地，步骤S3中，所述获取采集点的位置坐标，具体包括：通过机器人上设置的GNSS定位模块获取采集点的位置坐标。
本发明建立机器人起点集合、与机器人起点集合中各机器人起点一一对应的行走路径，然后控制机器人按照起点和行走路径进行行走，并获取采集点的土壤湿度和位置坐标，根据机器人按照不同起点和不同路径行走过程中获取的采集点的土壤湿度和位置坐标建立大田土壤湿度等势图，如此，能够自动识别规划行走路线，合理规划采集点数量及位置，有效绘制大田土壤湿度等势图，从而对应元素肥力等值线，同时判断出土壤湿度异常区域，从而方便精确的控制大田土壤湿度分布，相对于传统的大田土壤湿度检测，提高了检测效率，降低了投入成本和维护成本。
附图说明
图1为本发明提出的一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法的流程示意图；
图2为本发明的实施例中单条行走路径的规划示意图；
图3为本发明的实施例中多条行走路径的规划示意图。
具体实施方式
参照图1至图3，本发明提出的一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，包括：
步骤S1，建立机器人起点集合、与机器人起点集合中各机器人起点一一对应的行走路径。
本步骤具体包括：机器人靠近大田边缘一侧为机器人外轮，通过机器人外轮和大田边缘间隙确定机器人起点，机器人外轮和大田边缘间隙Z的取值范围为：0＜Z＜(L-nM-(n-1)W-R)，在Z的取值范围内选择N个点建立机器人起点集合，其中，L为大田宽度，n为大田中作物的垄数，M为垄宽，W为垄间距，R为机器人的最小转弯半径；
以机器人起点作为行走路径起点，以平行于大田中作物的垄为行走方向，根据R、Z、和机器人跨垄数，建立与机器人起点一一对应的行走路径。
在具体方案中，设大田的宽度为L，大田中作物的垄数为n，垄宽相等为M，垄间距相等为W，设定初始时机器人靠近大田边缘一侧为其外轮，并以其外轮的行驶轨迹为设定路径，机器人外轮和大田边缘留有间隙Z，机器人的最小转弯半径为R，通过机器人外轮和大田边缘间隙Z确定机器人起点，则机器人起点的预留间隙Z可在0＜Z＜(L-nM-(n-1)W-R)范围内进行调整；
以机器人起点作为行走路径起点，机器人行走方向为平行于大田中作物的垄为行走方向(防止机器人碾压大田中作物)，、机器人的最小转弯半径固定，通过调整机器人跨垄数和机器人外轮和大田边缘间隙Z，规划机器人的行走路径。
如图2所示，A、B、C、D四点坐标分别为(Xa,Ya)、(Xb,Yb)、(Xc,Yc)、(Xd,Yd)规划出大田的全局环境地图，首先设定机器人初始位置，考虑到跟踪误差和行驶环境等因素，设定机器人轮子靠近大田边缘一侧为外轮并以外轮的行驶轨迹为设定行走路径，机器人行走方向为平行于大田中作物的垄为行走方向，机器人外轮和大田边缘留有间隙Z，设定B点为坐标基准，以机器人前进的方向建立y轴的正半轴，以垂直于机器人前进的方向的右侧为x轴的正半轴，建立平面直角坐标系，则(Xb+Z,Yb)点为小车的初始位置，设机器人当前所处位置坐标为(X,Y)，当机器人当前所处位置坐标满足Xb＜x＜Xb+Z+R0，Yb＜y＜Ya-(Z+R0)时，机器人路径为X＝Xb+Z，考虑到高地隙车辆主要以车轮和田地接触，故机器人最小转弯半径以转向轮外轮中心轮迹公式计算，得出高地隙最小转弯半径为其中R0为转向轮外轮中心轮迹的最小转弯半径，L为轴距，θmax为转向轮外轮最大转角，b为前轮距，M为主销中心距，设第一次转弯中心点为R01，则转弯中心点R01的坐标为(Xb+Z+R0，Ya-(Z+R0))，当机器人当前所处位置坐标满足在Xb+Z＜x＜Xb+Z+2R0，Ya-(Z+R0)＜y＜Ya-Z时，机器人路经规划为继续规划机器人路径，当机器人当前所处位置坐标满足在Xb+Z+R0＜x＜Xb+Z+3R0，Yb+Z+R0＜y＜Ya-(Z+R0)时,机器人径规划为Y＝Xb+Z+2R0,设第二次转弯中心点为R02，则转弯中心点R02的坐标为(Xb+Z+3R0，Yb+(Z+R0))，当机器人当前坐标满足在Xb+Z+2R0＜x＜Xb+Z+4R0，Yb+Z＜y＜Ya+Z+R0时,路径规划为以此类推，直到最后的离田距离F＝Xc-Xi＜2R0+Z时车辆无法实现转弯；参照图3，机器人分别从起点1、起点2、起点3出发，得到与起点1、起点2和起点3一一对应的3条行走路径，即路线1，路线2和路线3。
步骤S2，从起点集合中选择一起点作为目标起点，机器人从目标起点出发，按照与目标起点一一对应的目标行走路径行走。
步骤S3，在机器人行走过程中，每隔T秒，将机器人所处位置作为采集点，并获取采集点的土壤湿度和位置坐标。
本步骤中获取采集点的土壤湿度具体包括：通过机器人上设置的三自由度机械臂执行器带动土壤湿度传感器伸入采集点的土壤，获取采集点的土壤湿度。
本步骤中获取采集点的位置坐标具体包括：通过机器人上设置的GNSS定位模块获取采集点的位置坐标。
在具体方案中，机器人从目标起点出发，按照与目标起点一一对应的目标行走路径行走，在行走过程中，每隔预设时间T，通过机器人上设置的三自由度机械臂执行器带动土壤湿度传感器伸入采集点的土壤，获取一次机器人所处位置的土壤的湿度，通过机器人上设置的GNSS定位模块获取机器人所处位置的位置坐标。
步骤S4，当机器人走完目标行走路径后，删除机器人起点集合中的目标起点；
步骤S5，判断机器人起点集合是否为空集，若是，根据若干个采集点的土壤湿度和位置坐标建立大田土壤湿度等势图；若否，执行步骤S3。
在具体方案中，由于一条行走路径往往并不能完全覆盖所有大田区域，所以需要选择多条行走路径，行走路径越多，采集点则越多，越能覆盖大田区域，在机器人起点集合是否为空集，即机器人已经按照机器人起点集合中所有机器人起点对应的行走路径进行行走，并获取了各路径上采集点的土壤湿度和位置坐标；根据所有采集点的土壤湿度和位置坐标，将土壤湿度相同的采集点进行连接，得到大田土壤湿度等势图。
本实施方式建立机器人起点集合、与机器人起点集合中各机器人起点一一对应的行走路径，然后控制机器人按照起点和行走路径进行行走，并获取采集点的土壤湿度和位置坐标，根据机器人按照不同起点和不同路径行走过程中获取的采集点的土壤湿度和位置坐标建立大田土壤湿度等势图，如此，能够自动识别规划行走路线，合理规划采集点数量及位置，有效绘制大田土壤湿度等势图，从而对应元素肥力等值线，同时判断出土壤湿度异常区域，从而方便精确的控制大田土壤湿度分布，相对于传统的大田土壤湿度检测，提高了检测效率，降低了投入成本和维护成本。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，其特征在于，包括：
S1、建立机器人起点集合、与机器人起点集合中各机器人起点一一对应的行走路径；
S2、从起点集合中选择一起点作为目标起点，机器人从目标起点出发，按照与目标起点一一对应的目标行走路径行走；
S3、在机器人行走过程中，每隔T秒，将机器人所处位置作为采集点，并获取采集点的土壤湿度和位置坐标；
S4、当机器人走完目标行走路径后，删除机器人起点集合中的目标起点；
S5、判断机器人起点集合是否为空集，若是，根据若干个采集点的土壤湿度和位置坐标建立大田土壤湿度等势图；若否，执行步骤S3。
2.根据权利要求1所述的土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，其特征在于，步骤S1，具体包括：
机器人靠近大田边缘一侧为机器人外轮，通过机器人外轮和大田边缘间隙确定机器人起点，机器人外轮和大田边缘间隙Z的取值范围为：
0＜Z＜(L-nM-(n-1)W-R)，在Z的取值范围内选择N个点建立机器人起点集合，其中，L为大田宽度，n为大田中作物的垄数，M为垄宽，W为垄间距，R为机器人的最小转弯半径；
以机器人起点作为行走路径起点，以平行于大田中作物的垄为行走方向，根据R、Z、和机器人跨垄数，建立与机器人起点一一对应的行走路径。
3.根据权利要求1所述的土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，其特征在于，步骤S3中，所述获取采集点的土壤湿度，具体包括：通过机器人上设置的三自由度机械臂执行器带动土壤湿度传感器伸入采集点的土壤，获取采集点的土壤湿度。
4.根据权利要求1所述的土壤湿度检测与数据处理的机器人控制方法，其特征在于，步骤S3中，所述获取采集点的位置坐标，具体包括：通过机器人上设置的GNSS定位模块获取采集点的位置坐标。
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