CN110968110A - 作业区域的确定方法、装置、无人机及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种作业区域的确定方法、装置、无人机及存储介质。所述方法包括：控制作业设备在设定范围内进行移动，并将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；通过所述作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像；如果确定所述采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线；控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。通过本发明的技术方案，能够降低作业区域的确定过程中对作业环境的限制，提高作业区域的确定效率，节约人力物力。

Description

作业区域的确定方法、装置、无人机及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及无人机控制技术，尤其涉及一种作业区域的确定方法、装置、无人机及存储介质。

背景技术

无人机是一种以无线电遥控或自身程序控制为主的不载人飞机。随着无人机技术的发展，无人机逐渐大规模地应用于农药喷洒和农资撒播等植保作业，具有作业效率高和效果好的优点。

目前，大多数自主飞行的农用无人机作业前需要通过手工打点的方式获取作业地块的地形信息及经纬度坐标，从而实现对作业地块的精准定位，以便无人机根据该定位信息对该作业地块进行作业。

现有技术中对作业地块进行识别时由于需要人工进行测绘和打点，因此，不仅耗时费力，而且限制了作业环境。例如，人工打点的方式需要人工进行测绘丈量，效率较低，并且对于沼泽地、密林和丘陵等复杂地形测绘人员难以穿越。

发明内容

本发明实施例提供一种作业区域的确定方法、装置、无人机及存储介质，以降低作业区域的确定过程中对作业环境的限制，提高作业区域的确定效率，节约人力物力。

第一方面，本发明实施例提供了一种作业区域的确定方法，包括：

控制作业设备在设定范围内进行移动，并将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；

通过所述作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像；

如果确定所述采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线；

控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

第二方面，本发明实施例还提供了一种作业区域的确定装置，该装置包括：

坐标映射模块，用于控制作业设备在设定范围内进行移动，并将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；

图像获取模块，用于通过所述作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像；

边界识别模块，用于如果确定所述采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线；

位置确定模块，用于控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

第三方面，本发明实施例还提供了一种无人机，该无人机包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的作业区域的确定方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的作业区域的确定方法。

本发明实施例通过控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中，通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像，如果确定该采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线，控制作业设备以该边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，进而根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标，利用作业设备自动进行扫边作业以定位作业区域，解决了现有技术中因依靠人工测绘和打点来定位作业区域，而导致的作业环境受限、耗时耗力的问题，实现了降低作业区域的确定过程中对作业环境的限制，提高作业区域的确定效率，节约人力物力的效果。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种作业区域的确定方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的一种作业区域的确定方法的流程示意图；

图3a是本发明实施例三提供的一种作业区域的确定方法的流程示意图；

图3b是本发明实施例三适用的一种无人机作业方法的流程示意图；

图3c是本发明实施例三适用的一种无人机作业应用场景的示意图；

图4是本发明实施例四提供的一种作业区域的确定装置的结构示意图；

图5是本发明实施例五提供的一种无人机的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种作业区域的确定方法的流程示意图。该方法可适用于对作业地块进行识别定位的情况，该方法可以由作业区域的确定装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在无人机以及所有具有移动作业功能的作业设备中。具体包括如下：

S110、控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中。

在本实施例中，作业设备可以是飞行器、无人机或者陆地机器人等设备，设定范围可以是作业设备设定能够到达的区域范围，其中包括至少一个作业区域，例如，设定范围内可以包括至少一块稻田的田地区域，稻田为作业区域，作业设备为农用无人机，以对田地区域内的稻田进行农药喷洒作业。

其中，坐标系可以是基于作业设备建立的局部坐标系，也可以是基于经纬度的地理坐标系，在此不作限定。

示例性的，作业设备启动时，周期性获取作业设备的实时定位点，将该定位点标记在对应的坐标系中。其中，通过不同的定位方式获得的实时定位点，其对应标记的坐标系可不相同。

可选的，将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中，包括：根据作业设备的惯性导航参数，将作业设备的实时定位点映射至局部坐标系中，局部坐标系是以作业设备的一个预设的定位点为原点建立的；和/或将所述作业设备的实时GPS定位结果映射至地理坐标系中。

其中，惯性导航参数可以是利用惯性导航获取的参数，例如作业设备相对于局部坐标系原点的距离和方向等，其中，惯性导航(inertial navigation)是通过测量飞行器的加速度，并自动进行积分运算，获得飞行器瞬时速度和瞬时位置数据的技术。

示例性的，首先，可以以作业设备所经过的任意一个实时定位点作为原点构建局部坐标系，例如作为局部坐标系原点的实时定位点可以是无人机的起飞点等。其次，利用惯性导航参数，实时记录作业设备的位置，也即实时定位点，并将实时定位点映射至局部坐标系中，以基于局部坐标系获取作业设备的移动轨迹。

利用惯性导航参数进行实时定位的好处在于，可以降低对作业环境的限制，由于不依赖于GPS(Global Positioning System，全球定位***)导航，因此，作业设备可以在高压线、矿区等复杂地磁环境和温室、防风林等弱GPS信号环境下进行作业，使得作业设备的可作业环境更加多样化。

当然，在GPS信号稳定的地方，也可采用GPS定位的方式获取定位结果，并映射至基于经纬度的地理坐标系中。

S120、通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像。

其中，作业设备上配置的摄像头可以为广角镜头、全景镜头或者是可360度旋转的标准镜头，以便于采集更大区域范围的图像，提高对作业区域和非作业区域之间边界线的识别效率。示例性的，可通过摄像头，周期性采集作业设备前方的区域图像，以识别该图像中是否包含作业区域与非作业区域之间的边界线。

S130、如果确定采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线。

本实施例中，由于作业区域与非作业区域之间具有明显的图像特点差异性，因此可采用图像识别技术识别作业区域与非作业区域之间的边界线。例如，农田中的农作物在通常情况下具有相似性，因此，很容易将农田和非农田区分开来，进而识别出农田与非农田之间的边界线。

由于作业区域有大有小，因此，可通过采集图像中是否包括闭合的边界线，来判断采集图像中是否包括作业区域的全部图像，示例性的，若从采集图像中仅能够识别出非闭合的边界线，则可确定该采集图像中仅包括作业区域的部分图像，进而可从采集图像中获取位于作业设备前方的一条边界线。

在另一种情况下，作为S130-S140的可替换步骤，可选的，在通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像之后，还包括：如果确定采集图像中包括作业区域的完整图像，则根据采集图像识别出作业区域的全部边界线；根据全部边界线在采集图像中的图像位置，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。

示例性的，若从采集图像中能够识别出闭合的边界线，则可确定该采集图像中包括作业区域的完整图像，进而可直接从采集图像中识别出作业区域的全部边界线，再基于该全部边界线在采集图像中的图像位置以及相应的图像尺寸与实际尺寸之间的比例，以及作业设备在获取所述采集图像时在坐标系中定位点，可以确定全部边界线在坐标系中的位置坐标，从而最终得到由各边界线围成的作业区域在坐标系中的位置坐标。

S140、控制作业设备以该边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。

本实施例中的所述设定范围内可包含多个不同形状的作业区域，当作业设备识别出作业区域的一条边界线时，可通过沿着该边界线，以扫边作业的方式寻找其他边界线，以对作业区域的区域范围进行测量，具体的，可通过控制作业设备以识别出的边界线为基准边界线，依次移动遍历出作业区域的的各个相邻边界线，直至遍历出全部边界线的方式进行区域范围的测量。其中，移动遍历的方式可以是作业设备在作业区域范围内沿着基准边界线的内边沿进行扫边移动，也可以是作业设备在作业区域范围外沿着基准边界线的外边沿进行扫边移动，在此不作限定。在移动遍历过程中可在坐标系中实时记录作业设备的移动轨迹点的坐标，以生成移动遍历轨迹，从而根据该移动遍历轨迹的位置坐标推算出作业区域各个边界线的位置坐标，以最终得到作业区域在坐标系中的位置坐标。

本实施例的技术方案，通过控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中，通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像，如果确定该采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线，控制作业设备以该边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，进而根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标，利用作业设备自动进行扫边作业以定位作业区域，解决了现有技术中因依靠人工测绘和打点来定位作业区域，而导致的作业环境受限、耗时耗力的问题，实现了降低作业区域的确定过程中对作业环境的限制，提高作业区域的确定效率，节约人力物力的效果。

在上述实施例的基础上，可选的，根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线，包括：将所述采集图像输入至预先训练的边界线识别模型中，根据所述边界线识别模型的输出结果，在所述采集图像中识别出所述作业区域的一条边界线。

具体的，边界线识别模型可以是基于深度学习神经网络算法建立的模型，用于对作业设备前进方向上的作业区域进行识别和分类。其中，该边界线识别模型所采用的深度学习神经网络算法包括但不限于CNN、RNN等算法。示例性的，可先通过采集大量的作业区域的图像样本，对神经网络模型进行训练，以训练出能够从图像中识别出作业区域的模型，作为边界线识别模型；再将实时获取的采集图像输入至该边界线识别模型中，若采集图像中包含作业区域，则边界线识别模型会输出该作业区域在采集图像中的位置信息，从而根据该位置信息确定作业区域与非作业区域之间的边界线在采集图像中的图像位置。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种作业区域的确定方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，提供了可选的作业区域的确定方法，具体是，对控制作业设备以边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标进行了进一步优化。具体包括如下：

S210、控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中。

S220、通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像。

S230、如果确定采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线。

S240、以该边界线为基准边界线，根据基准边界线在采集图像中的图像位置，确定与基准边界线匹配的起始作业边界在坐标系中的位置坐标。

示例性的，可通过基准边界线在采集图像中的图像位置，按照预设的图像尺寸与实际尺寸之间的比例，也即图像比例，确定基准边界线在坐标系中的位置，再根据基准边界线的位置坐标确定起始作业边界在坐标系中的位置坐标，其中，起始作业边界可以是与边界线重合的线，当然，也可以是边界线的外边沿线，也即靠近非作业区域一侧的边沿线，还可以是边界线的内边沿线，也即靠近作业区域一侧的边沿线，在此不作限定。

可选的，根据基准边界线在采集图像中的图像位置，确定与基准边界线匹配的起始作业边界在坐标系中的位置坐标，包括：根据基准边界线在采集图像中的图像位置，以及与采集图像匹配的目标定位点在坐标系中的坐标位置，计算基准边界线在坐标系中的坐标位置；在坐标系中，基准边界线靠近作业设备的实时定位点的一侧，在距离基准边界线中各点设定宽度的位置处构造基准边界线的对称线，以获取与基准边界线匹配的起始作业边界在坐标系中的位置坐标。

其中，与采集图像匹配的目标定位点可以是摄像头采集该采集图像时，作业设备的实时定位点。示例性的，当基准边界线在采集图像中的图像位置确定后，可先通过预设的图像比例计算目标定位点与基准边界线之间的实际距离，再结合目标定位点与坐标系原点之间的实际距离以及坐标距离的比值，获取基准边界线在坐标系中的坐标位置。

本实施例中构造的基准边界线的对称线与识别出的基准边界线的形状相关，例如若基准边界线为直线，则构造的对称线可以是与该基准边界线平行的平行线，又如，若基准边界线为圆弧，则构造的对称线可以是与该基准边界线等距离的弧线。

在基准边界线靠近实时定位点的一侧，距离基准边界线中各点设定宽度的位置处构造基准边界线的对称线的目的在于，可在作业设备对作业区域进行范围测量的同时，还能够进行作业，从而提高作业效率，缩短作业时间。其中，作业设备的实时定位点应在作业区域对应的区域范围之内，且基准边界线与构造的对称线(也即起始作业边界)之间的距离为作业设备在进行作业时作业宽度的一半，例如农用无人机在喷洒农药时，喷洒宽度的一半，以免在沿着起始作业边界进行扫边作业时，将农药喷洒至作业区域以外，避免不必要的浪费。

S250、在起始作业边界上确定第一起始作业点。

本实施例中，第一起始作业点可以是起始作业边界上与作业设备当前定位点距离最近的点，也可以是起始作业边界上位于作业设备当前朝向上的点，在此不作限制。

可选的，在起始作业边界上确定第一起始作业点，包括：获取作业设备的实时移动轨迹；根据实时移动轨迹构造移动延伸线，并将移动延伸线与起始作业边界的交点作为第一起始作业点。

示例性的，作业设备在确定起始作业边界后，可通过获取作业设备的至少两个历史定位点，来确定作业设备的实时移动轨迹。其中，该至少两个历史定位点可以是定位时间距离当前***时间最近的多个历史定位点。然后，将起始作业边界上与实时移动轨迹的延伸线(也即移动延伸线)的交点确定为第一起始作业点，以该第一起始作业点为起点进行扫边作业。

S260、在确定作业设备移动至第一起始作业点时，根据摄像头实时获取的采集图像控制作业设备沿起始作业边界对作业区域进行扫边作业，直至作业设备遍历作业区域的全部边界线后重新移动至第一起始作业点。

示例性的，当作业设备移动至第一起始作业点时，控制作业设备沿着起始作业边界对作业区域进行扫边作业，具体的，当作业设备移动至边界线拐点时，可按照与S240相同的方式，通过实时获取的采集图像确定拐点后相邻边界线的位置，进而确定与相邻边界线相对应的作业边界，并沿着该作业边界继续进行扫边作业。由于作业区域是一个封闭区域，因此，当作业区域的边界线均被扫过后，作业设备将会返回至第一起始作业点，进而完成扫边作业。

可选的，在确定作业设备移动至第一起始作业点时，根据摄像头实时获取的采集图像控制作业设备沿起始作业边界对作业区域进行扫边作业，直至作业设备遍历作业区域的全部边界线后重新移动至第一起始作业点，具体包括：

在确定作业设备移动至第一起始作业点时，控制作业设备沿预设方向对起始作业边界进行作业，预设方向包括：顺时针方向或者逆时针方向；获取摄像头实时获取的采集图像进行图像识别；当在实时获取的采集图像中识别出基准边界线的相邻边界线时，在坐标系中，相邻边界线靠近作业设备的实时定位点的一侧，在距离相邻边界线中各点设定宽度的位置处构造相邻边界线的对称线，以获取与相邻边界线匹配的扫边作业边界在坐标系中的位置坐标；将相邻边界线作为新的基准边界线后，控制作业设备沿预设方向对扫边作业边界进行继续作业，并返回执行获取与摄像头实时获取的采集图像进行图像识别的操作，直至确定作业设备重新移动至第一起始作业点。

S270、根据作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。

示例性的，可在作业设备重新回到第一起始作业点时，将从第一起始作业点开始直至返回第一起始作业点为止所得到的扫边移动轨迹，作为移动遍历轨迹，并根据各边界线与移动遍历轨迹之间的坐标距离，以及移动遍历轨迹中各个点在坐标系中的位置坐标，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。其中，各边界线与移动遍历轨迹之间可以是重合的，也可以是具有设定宽度的，具体的，可根据作业设备的移动遍历方式来确定作业区域在坐标系中的位置坐标计算方式。

本实施例的技术方案，通过使用摄像头实时获取作业设备前方的采集图像，在采集图像中仅包括作业区域的部分图像时，识别出作业区域的一条边界线，并将该边界线作为基准边界线，根据基准边界线在采集图像中的图像位置，确定与基准边界线匹配的起始作业边界在坐标系中的位置坐标，进而在作业设备移动至起始作业边界上确定的第一起始作业点时，根据摄像头实时获取的采集图像控制作业设备沿起始作业边界对作业区域进行扫边作业，直至作业设备遍历作业区域的全部边界线后重新移动至第一起始作业点，最后根据作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。利用扫边作业，实现了对作业区域位置范围的自动测量，进一步提高了作业效率，节约了人力物力。

实施例三

图3a为本发明实施例三提供的一种作业区域的确定方法的流程示意图。本实施例以上述各实施例为基础进行优化，提供了可选的作业区域的确定方法，具体是，在根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标之后，进一步优化为还包括：根据作业区域在坐标系中的位置坐标，以及作业设备的实时定位点，控制作业设备对作业区域进行移动作业。具体包括如下：

S310、控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中。

S320、通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像。

S330、如果确定采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线。

S340、以该边界线为基准边界线，根据基准边界线在采集图像中的图像位置，确定与基准边界线匹配的起始作业边界在坐标系中的位置坐标。

S350、在起始作业边界上确定第一起始作业点。

S360、在确定作业设备移动至第一起始作业点时，根据摄像头实时获取的采集图像控制作业设备沿起始作业边界对作业区域进行扫边作业，直至作业设备遍历作业区域的全部边界线后重新移动至第一起始作业点。

S370、根据作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。

S380、根据作业区域在坐标系中的位置坐标，以及作业设备的实时定位点，控制作业设备对作业区域进行移动作业。

本实施例中，当作业区域在坐标系中的位置坐标确定，即可根据作业设备的实时定位点，控制作业设备对作业区域进行移动作业。具体的，可按照与作业区域在坐标系中的位置坐标所呈现出的边界形状相对应的预设路线进行移动作业，例如，当作业区域在坐标系中的位置坐标满足方形条件时，则控制作业设备按照与方形对应的Z形路线对作业区域进行移动作业；当作业区域在坐标系中的位置坐标满足圆形条件时，则控制作业设备按照与圆形对应的螺旋形路线对作业区域进行移动作业。

另外，还需要在预设路线形状的基础上，结合作业设备的实时定位点，确定相应路线的移动起点位置以及移动终点位置，进而完成作业路线的自动规划，实现对作业设备自动作业控制，减少了作业前进行区域位置获取和路线规划中的人为参与，提高了作业效率，节约了人力物力。

其中，可选的，根据作业区域在坐标系中的位置坐标，以及作业设备的实时定位点，控制作业设备对作业区域进行移动作业，包括：根据作业区域在坐标系中的位置坐标，获取作业区域的区域形状；根据区域形状，确定与作业区域对应的区域遍历方式；根据区域遍历方式，确定与作业区域对应的第二起始作业点；根据作业设备的实时定位点以及第二起始作业点，规划第一作业路线；根据第二起始作业点以及区域遍历方式，规划第二作业路线；控制作业设备按照第一作业路线以及第二作业路线，对作业设备进行移动作业。本实施例中，可根据作业区域在坐标系中的关键点坐标，例如拐点的个数及其坐标，来确定作业区域的区域形状。例如，位置坐标中无拐点时，可确定该作业区域的区域形状为圆形；包含四个拐点，且拐点之间的距离大于预设作业宽度时，可确定该作业区域的区域形状为矩形；包含四个拐点，且其中存在两对拐点之间的距离均小于预设作业宽度时，可确定作业区域的区域形状为条形。

示例性的，针对不同的区域形状可对应设置不同的区域遍历方式。例如，圆形作业区域对应设置的区域遍历方式可以是螺旋线遍历方式；矩形作业区域对应设置的区域遍历方式可以是平行线遍历方式，也即Z形遍历方式；条形作业区域设置的区域遍历方式可以是直线遍历方式。

其中，第二起始作业点可以是移动遍历轨迹上的一个作业边端点，例如矩形作业区域对应的移动遍历轨迹上四个作业边顶点中的一个顶点；第二起始作业点也可以是距离移动遍历轨迹一个预设作业宽度的作业边上的一个端点。优选的，为了缩短作业设备从第一起始作业点移动至第二起始作业点的距离，可将作业边端点中距离第一起始点最近的点(上述顶点或者端点)作为第二起始作业点。

可选的，区域遍历方式可以包括：平行线遍历方式。其中，平行线遍历方式可应用于矩形、三角形、以及其他多边形的作业区域中。

相应的，根据区域遍历方式，确定与作业区域对应的第二起始作业点，包括：根据区域形状，获取与作业区域匹配的最长作业边；根据最长作业边的各个端点与第一起始作业点之间的距离，在各个端点中确定第二起始作业点。

将第二起始作业点设置在最长作业边的好处在于，可以减少作业设备转弯次数，从而减少轨迹改变时的计算量，简化作业路线的规划过程。示例性的，可将最长作业边的各个端点中，距离第一起始作业点最近的端点，确定为第二起始作业点。

其中，第一作业路线为，作业设备从第一起始作业点，移动至第二起始作业点的移动路线，具体的，可采用直线方式规划第一作业路线，控制作业设备按照第一作业路线，也即从当前实时定位点——第一起始作业点，直线移动至第二起始作业点。

示例性的，第二作业路线是以第二起始作业点为起点，按照确定的区域遍历方式，并基于坐标系中作业区域的具***置坐标，而规划的路线。一旦起点和遍历方式确定，第二作业路线也即确定，并控制作业设备按照该作业路线进行作业，直至遍历完整个作业区域。

最后，按照第一作业路线对作业设备进行移动作业，也即控制作业设备从第一作业起点移动至第二作业起点，再在作业区域范围内控制作业设备以第二作业起点为起点，并按照第二作业路线进行移动作业，以完成对整个作业区域的作业过程。

本实施例的技术方案，通过在确定作业区域在坐标系中的位置坐标之后，根据作业区域在坐标系中的位置坐标，以及作业设备的实时定位点，控制作业设备对作业区域进行移动作业，利用自动规划作业路线来进行移动作业，实现了减少人为参与，节约人力物力，提高作业效率的效果。

在上述各实施例的基础上，以使用农用无人机对农田进行喷洒作业为例，举一个实际例子，如图3b所示，包括如下几个步骤：

S01、无人机从起降点起飞；S02、识别作业区域；S03、判断作业地块的边界；S04、扫边作业；S05、沿最长边方向做Z形作业；S06、作业完毕，返航至起降点。

具体的，针对以上每个步骤，结合图3c所示的作业地块俯视图为应用场景，详细描述如下：

S01：将无人机1机头对准作业地块2，控制无人机1从起降点起飞，并以起降点为原点，在飞控中建立局部坐标系，按照起航线3进行移动。

S02：通过无人机1机身上的摄像头识别作业地块2，记录当前的飞行矢量参数，包括距离原点的距离与方向。

S03：根据S02得到的作业地块2和非作业地块的分界线21，当无人机1靠近该分界线21半个喷幅宽度的距离时悬停(如图3c中的A点，上述A点即为第一起始作业点)。

S04：控制无人机1按照顺时针方向调整机头，按照设定的喷洒流量开启喷洒***，并沿着分界线21半个喷幅宽度的距离，也即扫边航线22，进行扫边作业。

S05：当无人机1扫边作业又回到A点时，关闭喷洒***。首先判断其扫边过程中的最长边的位置(如图3c中的最长边221)，然后判断无人机1当前位置到最长边221的两端点的距离，找到当前位置距离最长边221的最近端点(如图3c中的B点)。朝该端点飞行，并停至距离两条交叉扫边航线均一个喷幅宽度的位置(如图3c中的C点，上述C点即为第二起始作业点)。

开启喷洒***，沿着最长边221的扫边航线平行方向飞行，距离为1个喷幅宽度。飞行至与最长边221交叉的扫边航线距离为1个喷幅宽度时停止，并沿着该航线往右平移1个喷幅宽度按照往返航线23进行作业。

S06：作业完毕后，关闭喷洒***，控制无人机1从该往返航线23的作业终点，沿着返航线4返航至起降点。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种作业区域的确定装置的结构示意图。参考图4，作业区域的确定装置包括：坐标映射模块410、图像获取模块420、边界识别模块430以及位置确定模块440，下面对各模块进行具体说明。

坐标映射模块410，用于控制作业设备在设定范围内进行移动，并将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；

图像获取模块420，用于通过所述作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像；

边界识别模块430，用于如果确定所述采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线；

位置确定模块440，用于控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

本实施例提供的作业区域的确定装置，通过控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中，通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像，如果确定该采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线，控制作业设备以该边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，进而根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标，利用作业设备自动进行扫边作业以定位作业区域，解决了现有技术中因依靠人工测绘和打点来定位作业区域，而导致的作业环境受限、耗时耗力的问题，实现了降低作业区域的确定过程中对作业环境的限制，提高区域的确定作业效率，节约人力物力的效果。

可选的，位置确定模块440，可以包括：

起始边界确定子模块，用于根据所述基准边界线在所述采集图像中的图像位置，确定与所述基准边界线匹配的起始作业边界在所述坐标系中的位置坐标；

第一起点确定子模块，用于在所述起始作业边界上确定第一起始作业点；

边界遍历子模块，用于在确定所述作业设备移动至所述第一起始作业点时，根据所述摄像头实时获取的采集图像控制所述作业设备沿所述起始作业边界对所述作业区域进行扫边作业，直至所述作业设备遍历所述作业区域的全部边界线后重新移动至所述第一起始作业点；

区域坐标确定子模块，用于根据所述作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

可选的，坐标映射模块410，具体可以用于：

根据所述作业设备的惯性导航参数，将所述作业设备的实时定位点映射至局部坐标系中，所述局部坐标系是以所述作业设备的一个预设的定位点为原点建立的；和/或

将所述作业设备的实时GPS定位结果映射至地理坐标系中。

可选的，作业区域的确定装置还可以包括：

作业识别模块，用于在通过作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像之后，如果确定所述采集图像中包括作业区域的完整图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的全部边界线；

区域定位模块，用于根据所述全部边界线在所述采集图像中的图像位置，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

可选的，起始边界确定子模块，具体可以用于：

根据所述基准边界线在所述采集图像中的图像位置，以及与所述采集图像匹配的目标定位点在所述坐标系中的坐标位置，计算所述基准边界线在所述坐标系中的坐标位置；

在所述坐标系中，所述基准边界线靠近所述作业设备的实时定位点的一侧，在距离所述基准边界线中各点设定宽度的位置处构造所述基准边界线的对称线，以获取与所述基准边界线匹配的起始作业边界在所述坐标系中的位置坐标。

可选的，第一起点确定子模块，具体可以用于：

获取所述作业设备的实时移动轨迹；

根据所述实时移动轨迹构造移动延伸线，并将所述移动延伸线与所述起始作业边界的交点作为所述第一起始作业点。

可选的，边界遍历子模块，具体可以用于：

在确定所述作业设备移动至所述第一起始作业点时，控制所述作业设备沿预设方向对所述起始作业边界进行作业，所述预设方向包括：顺时针方向或者逆时针方向；

获取所述摄像头实时获取的采集图像进行图像识别；

当在实时获取的采集图像中识别出所述基准边界线的相邻边界线时，在所述坐标系中，所述相邻边界线靠近所述作业设备的实时定位点的一侧，在距离所述相邻边界线中各点设定宽度的位置处构造所述相邻边界线的对称线，以获取与所述相邻边界线匹配的扫边作业边界在所述坐标系中的位置坐标；

将所述相邻边界线作为新的基准边界线后，控制所述作业设备沿所述预设方向对所述扫边作业边界进行继续作业，并返回执行获取与所述摄像头实时获取的采集图像进行图像识别的操作，直至确定所述作业设备重新移动至所述第一起始作业点。

可选的，位置确定模块440还可以包括：

移动作业子模块，用于在根据所述作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标之后，根据所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标，以及所述作业设备的实时定位点，控制所述作业设备对所述作业区域进行移动作业。

移动作业子模块，可以包括：

区域形状获取单元，用于根据所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标，获取所述作业区域的区域形状；

遍历方式确定单元，用于根据所述区域形状，确定与所述作业区域对应的区域遍历方式；

第二起点确定单元，用于根据所述区域遍历方式，确定与所述作业区域对应的第二起始作业点；

第一路线规划单元，用于根据所述作业设备的实时定位点以及所述第二起始作业点，规划第一作业路线；

第二路线规划单元，用于根据所述第二起始作业点以及所述区域遍历方式，规划第二作业路线；

移动作业控制单元，用于控制所述作业设备按照所述第一作业路线以及所述第二作业路线，对所述作业设备进行移动作业。

可选的，所述区域遍历方式包括：平行线遍历方式；

第二起点确定单元，具体可以用于：

根据所述区域形状，获取与所述作业区域匹配的最长作业边；

根据所述最长作业边的各个端点与所述第一起始作业点之间的距离，在所述各个端点中确定目标端点，并根据所述目标端点确定所述第二起始作业点。

可选的，边界识别模块430，具体可以用于：

将所述采集图像输入至预先训练的边界线识别模型中，根据所述边界线识别模型的输出结果，在所述采集图像中识别出所述作业区域的一条边界线。

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种无人机的结构示意图，如图5所示，本实施例提供的一种无人机，包括：处理器51和存储器52。该无人机中的处理器可以是一个或多个，图5中以一个处理器51为例，所述无人机中的处理器51和存储器52可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

本实施例中无人机的处理器51中集成了上述实施例提供的作业区域的确定装置。此外，该无人机中的存储器52作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中作业区域的确定方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的作业区域的确定装置中的模块，包括：坐标映射模块410、坐标确定模块420以及移动控制模块430)。处理器51通过运行存储在存储器52中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中作业区域的确定方法。

存储器52可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器52可进一步包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

并且，当上述无人机所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器51执行时，程序进行如下操作：控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像；如果确定采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线；控制作业设备以边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。

实施例六

本发明实施例六还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被作业区域的确定装置执行时实现如本发明任意实施例提供的作业区域的确定方法，该方法包括：控制作业设备在设定范围内进行移动，并将作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；通过作业设备上配置的摄像头，实时获取作业设备前方的采集图像；如果确定采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据采集图像识别出作业区域的一条边界线；控制作业设备以边界线为基准边界线，移动遍历出作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定作业区域在坐标系中的位置坐标。

当然,本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质,其上存储的计算机程序被执行时不限于实现如上所述的方法操作,还可以实现本发明任意实施例所提供的作业区域的确定方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述作业区域的确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (14)

1.一种作业区域的确定方法，其特征在于，包括：

控制作业设备在设定范围内进行移动，并将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；

通过所述作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像；

如果确定所述采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线；

控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标，包括：

根据所述基准边界线在所述采集图像中的图像位置，确定与所述基准边界线匹配的起始作业边界在所述坐标系中的位置坐标；

在所述起始作业边界上确定第一起始作业点；

在确定所述作业设备移动至所述第一起始作业点时，根据所述摄像头实时获取的采集图像控制所述作业设备沿所述起始作业边界对所述作业区域进行扫边作业，直至所述作业设备遍历所述作业区域的全部边界线后重新移动至所述第一起始作业点；

根据所述作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中，包括：

根据所述作业设备的惯性导航参数，将所述作业设备的实时定位点映射至局部坐标系中，所述局部坐标系是以所述作业设备的一个预设的定位点为原点建立的；和/或

将所述作业设备的实时GPS定位结果映射至地理坐标系中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像之后，还包括：

如果确定所述采集图像中包括作业区域的完整图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的全部边界线；

根据所述全部边界线在所述采集图像中的图像位置，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述基准边界线在所述采集图像中的图像位置，确定与所述基准边界线匹配的起始作业边界在所述坐标系中的位置坐标，包括：

根据所述基准边界线在所述采集图像中的图像位置，以及与所述采集图像匹配的目标定位点在所述坐标系中的坐标位置，计算所述基准边界线在所述坐标系中的坐标位置；

在所述坐标系中，所述基准边界线靠近所述作业设备的实时定位点的一侧，在距离所述基准边界线中各点设定宽度的位置处构造所述基准边界线的对称线，以获取与所述基准边界线匹配的起始作业边界在所述坐标系中的位置坐标。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述起始作业边界上确定第一起始作业点，包括：

获取所述作业设备的实时移动轨迹；

根据所述实时移动轨迹构造移动延伸线，并将所述移动延伸线与所述起始作业边界的交点作为所述第一起始作业点。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所述作业设备移动至所述第一起始作业点时，根据所述摄像头实时获取的采集图像控制所述作业设备沿所述起始作业边界对所述作业区域进行扫边作业，直至所述作业设备遍历所述作业区域的全部边界线后重新移动至所述第一起始作业点，具体包括：

在确定所述作业设备移动至所述第一起始作业点时，控制所述作业设备沿预设方向对所述起始作业边界进行作业，所述预设方向包括：顺时针方向或者逆时针方向；

获取所述摄像头实时获取的采集图像进行图像识别；

当在实时获取的采集图像中识别出所述基准边界线的相邻边界线时，在所述坐标系中，所述相邻边界线靠近所述作业设备的实时定位点的一侧，在距离所述相邻边界线中各点设定宽度的位置处构造所述相邻边界线的对称线，以获取与所述相邻边界线匹配的扫边作业边界在所述坐标系中的位置坐标；

将所述相邻边界线作为新的基准边界线后，控制所述作业设备沿所述预设方向对所述扫边作业边界进行继续作业，并返回执行获取与所述摄像头实时获取的采集图像进行图像识别的操作，直至确定所述作业设备重新移动至所述第一起始作业点。

8.根据权利要求2-7任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述作业设备在扫边作业过程中生成的移动遍历轨迹中各点的位置坐标，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标之后，还包括：

根据所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标，以及所述作业设备的实时定位点，控制所述作业设备对所述作业区域进行移动作业。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标，以及所述作业设备的实时定位点，控制所述作业设备对所述作业区域进行移动作业，包括：

根据所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标，获取所述作业区域的区域形状；

根据所述区域形状，确定与所述作业区域对应的区域遍历方式；

根据所述区域遍历方式，确定与所述作业区域对应的第二起始作业点；

根据所述作业设备的实时定位点以及所述第二起始作业点，规划第一作业路线；

根据所述第二起始作业点以及所述区域遍历方式，规划第二作业路线；

控制所述作业设备按照所述第一作业路线以及所述第二作业路线，对所述作业设备进行移动作业。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述区域遍历方式包括：平行线遍历方式；

根据所述区域遍历方式，确定与所述作业区域对应的第二起始作业点，包括：

根据所述区域形状，获取与所述作业区域匹配的最长作业边；

根据所述最长作业边的各个端点与所述第一起始作业点之间的距离，在所述各个端点中确定目标端点，并根据所述目标端点确定所述第二起始作业点。

11.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线，包括：

将所述采集图像输入至预先训练的边界线识别模型中，根据所述边界线识别模型的输出结果，在所述采集图像中识别出所述作业区域的一条边界线。

12.一种作业区域的确定装置，其特征在于，包括：

坐标映射模块，用于控制作业设备在设定范围内进行移动，并将所述作业设备的实时定位点映射至匹配的坐标系中；

图像获取模块，用于通过所述作业设备上配置的摄像头，实时获取所述作业设备前方的采集图像；

边界识别模块，用于如果确定所述采集图像中仅包括作业区域的部分图像，则根据所述采集图像识别出所述作业区域的一条边界线；

位置确定模块，用于控制所述作业设备以所述边界线为基准边界线，移动遍历出所述作业区域的全部边界线，并根据移动遍历过程中生成的移动遍历轨迹，确定所述作业区域在所述坐标系中的位置坐标。

13.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一所述的作业区域的确定方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一所述的作业区域的确定方法。

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