CN113074740B - 一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质 - Google Patents
一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113074740B CN113074740B CN202110475101.4A CN202110475101A CN113074740B CN 113074740 B CN113074740 B CN 113074740B CN 202110475101 A CN202110475101 A CN 202110475101A CN 113074740 B CN113074740 B CN 113074740B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- plant
- ridge line
- area
- ridge
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 39
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 34
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 19
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 8
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 5
- 239000002420 orchard Substances 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 2
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质,包括:获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。本发明实施例的技术方案可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
Description
技术领域
本发明实施例涉及飞行技术领域,尤其涉及一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着无人机技术的发展,各种类型的无人机已经广泛应用于各行业中,提高了各行业的工作效率,并且节省了人力、物力的消耗。在实际作业场景中,如类似果园的自由航线应用场景,需要把各果树的位置合理地连接起来,以完成对无人机在果园的整个巡航过程中飞行路线(也即航线)的规划。
现有对果树的航线规划一般分为全自动和人工两种方式,全自动分为全覆盖作业模式和树心模式,人工模式即手动连接每棵树心。其中,全覆盖作业模式是指将整个作业区域(例如果园的果树区域和田垄区域)作为航行区域;全自动树心模式是指根据地形特征和果树分布情况,通过规划计算将每棵树心依次连接,将连接后的线段作为航线。
但是,在全覆盖作业模式中,无人机不能精准地把农药喷洒到树上,容易造成药物浪费;在全自动树心模式中,对于复杂的地形和分布比较零散的树,很难规划出合理的航线,并且由于果树数量较多,全自动树心模式计算量较大,计算成本较高;在人工模式中,对于规模比较大的作业区域,需要耗费大量的人力成本,并且规划得到的航线比较杂乱,航线的有效性较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质,可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
第一方面,本发明实施例提供了一种作业区域内的航线规划方法,所述方法包括:
获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
第二方面,本发明实施例还提供了一种作业区域内的航线规划装置,该装置包括:
垄道线获取模块,用于获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
植株点划分模块,用于采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
作业航线生成模块,用于生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,该计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,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执行本发明任意实施例提供的作业区域内的航线规划方法。
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,该存储介质上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的作业区域内的航线规划方法。
本发明实施例的技术方案通过获取待作业的植株区域内包括的垄道线,然后采用垄道线将植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中,最后生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各单排作业航线,形成区域作业航线的技术手段,可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种作业区域内的航线规划方法的流程图;
图2a是本发明实施例二中的一种作业区域内的航线规划方法的流程图;
图2b是本实施例中的一种待作业的植株区域的示意图;
图2c是本实施例中的一种待作业的植株区域中的垄道线的示意图;
图2d是本实施例中的一种待作业的植株区域中的垄道线的示意图;
图2e是本实施例中的一种待作业的植株区域中的垄道线的示意图;
图3a是本发明实施例中的一种作业区域内的航线规划方法的流程图;
图3b是本实施例中的一种单排作业航线的示意图;
图3c是本实施例中的一种区域作业航线的示意图;
图4是本发明实施例四中的一种作业区域内的航线规划装置的结构图;
图5是本发明实施例五中的一种计算机设备的结构示意图。
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内的航线规划方法的流程图,本实施例可适用于根据待作业的植株区域中的各植株点,对无人机的航线进行规划的情形,该方法可以由作业区域内的航线规划装置来执行,该装置可以由软件和/或硬件来实现,一般可以集成在具有数据处理功能的计算机设备中,例如,终端设备或者服务器中,所述方法具体包括如下步骤:
步骤110、获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株。
在本实施例中,待作业的植株区域为无人机等待巡航的植株区域,例如果园等。在对无人机在待作业的植株区域中的航线进行规划之前,首先获取到用于分割相邻的两排植株的垄道线。
其中,所述垄道线位于所述待作业的植株区域中,每条垄道线位于相邻的两排植株之间,用于将所述相邻的两排植株进行分割。
在一个具体的实施例中,可以通过深度学习或者机器学习的方法确定待作业的植株区域内包括的垄道线。例如,可以通过图像识别的方法在植株区域对应的地图中获取到相邻两排植株,然后根据相邻两排植株中包括的各植株点的位置,在相邻的两排植株之间确定多个参考点,通过将多个参考点进行连接,得到垄道线。其中,所述植株点可以为植株区域中植株对应的树心点。
在另一个具体的实施例中,可以获取用户针对待作业的植株区域,构建的至少一条垄道线。其中,用户获取到植株区域对应的地图后,可以在相邻的两排植株之间选取多个参考点,通过将多个参考点进行连接,得到至少一条垄道线。
步骤120、采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中。
在此步骤中,获取到待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线后,可以根据各垄道线的位置,将各垄道线左右两侧的植株进行划分。
在一个具体的实施例中,如果在待作业的植株区域内,每相邻的两排植株之间都有一条垄道线,则可以将各垄道线左侧相邻的植株中包括的多个植株点划分到一个集合中,并将各垄道线右侧相邻的植株中包括的多个植株点划分到一个集合中。
步骤130、生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
在此步骤中,可以将每个植株点集合中包括的多个植株点进行连接,得到与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,然后将各单排作业航线进行连接,形成与植株区域匹配的区域作业航线。
在一个具体的实施例中,由于待作业的植株区域内,各植株点一般都是按照一定的种植方向种植在植株区域内的,因此,可以按照种植方向将每个植株点集合中包括的多个植株点进行连接,得到与每个植株点集合分别对应的单排作业航线。
在本实施例中,通过将植株区域中的各植株点进行连接,得到区域作业航线,可以使无人机精准地把农药喷洒到植株上,避免药物浪费;其次,先生成与每个植株点集合对应的单排作业航线,然后根据各单排作业航线,形成区域作业航线,一方面可以减少作业航线的计算量,提高航线的规划效率;另一方面对于复杂的地形和分布比较零散的植株,可以避免规划得到的航线比较杂乱的问题,保证作业航线更加平滑,进而可以提高作业航线的有效性。
本发明实施例的技术方案通过获取待作业的植株区域内包括的垄道线,然后采用垄道线将植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中,最后生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各单排作业航线,形成区域作业航线的技术手段,可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
在上述实施例的基础上,采用植株区域内的垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中,包括:获取所述植株区域内的唯一垄道线,并将所述唯一垄道线两侧的各植株点分别划分到两个植株点集合中。
其中,如果待作业的植株区域内仅包括一条垄道线,则将该垄道线两侧的各植株点分别划分到两个植株点集合中,然后可以按照种植方向将每个植株点集合中包括的多个植株点进行连接,得到与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,最后将各单排作业航线进行连接,形成区域作业航线。
实施例二
本实施例是对上述实施例一的进一步细化,与上述实施例相同或相应的术语解释,本实施例不再赘述。图2a为本发明实施例二提供的一种作业区域内的航线规划方法的流程图,在本实施例中,本实施例的技术方案可以与上述实施例的方案中的一种或者多种方法进行组合,在本实施例中,如图2a所示,本发明实施例提供的方法还可以包括:
步骤210、获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株。
在本发明实施例的一个实施方式中,获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,包括:将植株区域内的植株地图,以及所述植株地图内包括的至少一个植株点发送至人机交互界面进行用户展示;通过所述人机交互界面接收用户针对所述植株地图输入的至少一条垄道线。
其中,可以利用无人机获取植株区域对应的高分辨率的航拍图像数据,并对所述航拍图像数据进行三维重建,得到植株地图,然后通过机器学习的方法识别到植株地图内包括的植株点。将所述植株地图,以及植株地图内包括的至少一个植株点发送至人机交互界面进行展示后,用户可在人机交互界面中选取相邻两排植株间的多个参考点,然后将多个参考点进行连接,得到一条垄道线,并通过同样的方式得到植株区域内的所有垄道线。其中,所述垄道线位于所述待作业的植株区域中,每条垄道线位于相邻的两排植株之间,用于将所述相邻的两排植株进行分割。
在本实施例的一个实施方式中,通过人机交互界面接收到用户输入的至少一条垄道线后,可以根据各垄道线的位置,以及与各垄道线相左右相邻的两排植株内分布的植株点的位置,判断用户输入的垄道线是否有效,当检测到用户确定的垄道线无效时,可以通过人机交互界面提醒用户修改所述垄道线。
其中,图2b是本实施例中的一种待作业的植株区域的示意图,如图2b所示,假设植株区域中一共包括23个植株点,其中,植株点0至植株点7为第一排植株,植株点8至植株点15为第二排植株,植株点16至植株点22为第三排植株。图2c是本实施例中的一种待作业的植株区域中的垄道线的示意图,如图2c所示,假设用户在植株区域的第一排植株与第二排植株之间确定了垄道线201,在第二排植株与第三排植株之间确定了垄道线202。由于垄道线201右侧的一排植株中有部分植株点(图2c中的植株点12、植株点13以及植株点14)落入垄道线201的左侧,也即垄道线201不能将第一排植株与第二排植株进行分割,因此可以认为垄道线201为无效垄道线。
在本实施例的一个实施方式中,通过人机交互界面接收到用户输入的至少一条垄道线后,可以将植株地图以及用户输入的各垄道线通过人机交互界面展示给用户,当用户发现输入的垄道线不完全,或者输入的垄道线无效时,可以通过人机交互界面对所述垄道线进行修改。
图2d是本实施例中的另一种待作业的植株区域中的垄道线的示意图,如图2d所示,用户可以对图2c中的垄道线201进行修改,得到新的垄道线203,垄道线203可以将第一排植株与第二排植株进行有效分割。
在本实施例中,通过将植株区域内的植株地图以及植株点展示给用户,并接收用户输入的垄道线,可以保证垄道线将相邻的两排植株进行有效分割,便于后续采用垄道线,将植株区域内包括的多个植株点进行划分。
在本发明实施例的另一个实施方式中,获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,包括:获取与所述植株区域对应的区域地图,区域地图中预先标注多个植株点;将所述区域地图输入至预先训练的垄道线识别模型中,获取所述垄道线识别模型针对所述区域地图输出的至少一条垄道线。
其中,所述垄道线识别模型由多张其他植株区域对应的区域地图进行训练得到,每张区域地图中均预先标注多个植株点。在获取待作业的植株区域内包括的垄道线之前,可以将上述多张区域地图划分为训练数据集和测试数据集,然后使用所述训练数据集和测试数据集对神经网络模型进行迭代训练,得到所述垄道线识别模型。在垄道线识别模型建立之后,通过垄道线识别模型对所述待作业的植株区域对应的区域地图进行识别,可以得到该区域地图中包括的至少一条垄道线,由此可以实现垄道线获取过程的自动化,进而提高作业航线的规划效率。
步骤220、根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序。
在此步骤中,相对位置关系为一条垄道线相对于另一条垄道线所位于的位置,所位于的位置包括左边和右边。在一个具体的实施例中,可以获取各垄道线的中点位置,根据各垄道线的中点位置,得到各垄道线之间的相对位置关系,并根据各垄道线之间的相对位置关系,将各垄道线沿设定空间排布方向进行排序。其中,可以按照从左到右或者从右到左的顺序,将各垄道线进行排序。
步骤230、根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中。
在此步骤中,极限位置垄道线目标侧为极限位置垄道线与排序结果中其他垄道线不相邻的一侧。极限位置垄道线为全部垄道线中最左侧和最右侧的垄道线。如图2d所示,假设将各垄道线按照从左到右的顺序进行排序,极限位置垄道线包括垄道线202和203,极限位置垄道线为垄道线202时,由于排序结果中其他垄道线位于垄道线202的左侧,因此,与垄道线202对应的目标侧为垄道线202的右侧。同理,极限位置垄道线为垄道线203时,与垄道线203对应的目标侧为垄道线203的左侧。
在本实施例中,以图2d中的植株区域和垄道线为例,可以将垄道线203左侧的各植株点(植株点0至植株点7)划分于第一植株点集合中,将相邻的垄道线203与202间的各植株点(植株点8至植株点15)划分于第二植株点集合中,将垄道线202右侧的各植株点(植株点16至植株点22)划分于第一植株点集合中。
在本发明实施例的一个实施方式中,根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中,包括:
步骤231、根据排序结果,依次获取一条垄道线作为当前垄道线。
步骤232、如果当前垄道线为首个垄道线,则获取与当前垄道线目标侧对应的极限搜索区域,并将位于极限搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中;根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中。
在本实施例中,假设将各垄道线按照从左到右的顺序进行排序,如果当前垄道线为首个垄道线,也即全部垄道线中最左侧的垄道线,与该垄道线目标侧对应的极限搜索区域为位于最左侧的垄道线左边的植株区域,并将位于极限搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中,然后将该垄道线和排序结果中相邻的后一垄道线之间的各植株点划分到第二植株点集合中。
图2e是本实施例中的一种待作业的植株区域中的垄道线的示意图,如图2e所示,假设将各垄道线按照从左到右的顺序进行排序后,当前垄道线为首个垄道线,即图2e中的垄道线203,则将位于垄道线203左边的植株区域内的各植株点划分到第一植株点集合中,然后将垄道线203和排序结果中相邻的后一垄道线(即垄道线202)之间的各植株点划分到第二植株点集合中。
在本实施例中,为了避免植株点划分出现遗漏,提出了一种在相邻的垄道线之间构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中的实施方式。其中,根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,包括:在当前垄道线和后一垄道线中分别识别两个边缘点;将当前垄道线和后一垄道线中的边缘点对应相连所形成的封闭多边形,确定为邻接搜索区域。
如图2e所示,假设当前垄道线为垄道线203,与当前垄道线相邻的后一垄道线为垄道线202,当前垄道线的两个边缘点分别为204和205,相邻的后一垄道线的两个边缘点分别为206和207,将上述四个边缘点对应相连后得到了图2e中的封闭多边形,将该封闭多边形确定为邻接搜索区域,并将该邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中。
步骤233、如果当前垄道线为末位垄道线,则获取与当前垄道线目标侧对应的极限搜索区域,并将位于极限位置搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中。
在本实施例中,假设将各垄道线按照从左到右的顺序进行排序,如果当前垄道线为末位垄道线,也即全部垄道线中最右侧的垄道线,与该垄道线目标侧对应的极限搜索区域为位于最右侧的垄道线右边的植株区域,并将位于极限搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中。
如图2e所示,假设将各垄道线按照从左到右的顺序进行排序后,当前垄道线为末位垄道线,即图2e中的垄道线202,则将位于垄道线202右边的植株区域内的各植株点划分到第一植株点集合中。
步骤234、如果当前垄道线不为首个垄道线或末位垄道线,则根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中。
在完成对当前垄道线的处理之后,返回执行步骤231中根据排序结果,依次获取一条垄道线作为当前垄道线的操作,直至完成对全部垄道线的处理。
由此,通过将各垄道线沿设定空间排布方向进行排序,并根据排序结果,自动化将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中,可以实现对各植株点进行合理划分,避免植株点划分出现遗漏。
需要再次强调的是,步骤231至步骤234的过程是一个通过多次循环执行,最终自动化将全部植株点对应的划分至第一植株点集合或者第二植株点集合中的计算机程序执行的具体过程。上述过程是步骤:“根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中”的一个具体的计算机实现过程。
因此,需要预先根据每条垄道线在全部垄道线中的排序位置(极限位置或者非极限位置),设定不同的具体实现规则获取与不同位置的垄道线分别对应的第一植株点集合和/或第二植株点集合,进而基于上述具体实现规则,自动化的将全部植株点对应的划分至第一植株点集合或者第二植株点集合中。
当然,本领域技术人员可以理解的是,还可以定义其他的规则实现:“根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中”这一操作,本发明实施例对此并不进行限制。
步骤240、生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
在本实施例中,以图2e中的植株区域和垄道线为例,可以将植株区域中的各植株点划分为三个植株点集合,其中,植株点0至植株点7为一个植株点集合,植株点8至植株点15为一个植株点集合,植株点16至植株点12为一个植株点集合。
在得到上述三个植株点集合后,可以将每个植株点集合中包括的多个植株点进行连接,得到与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,然后将各单排作业航线进行连接,形成与植株区域匹配的区域作业航线。
在本实施例中,形成与植株区域匹配的区域作业航线后,还可以将所述区域作业航线通过人机交互界面展示给用户,当用户发现区域作业航线不准确时,可以通过人机交互界面重新对输入的垄道线进行修改,以便于根据用户修改后的垄道线,重新形成区域作业航线。
本发明实施例的技术方案通过获取待作业的植株区域内包括的垄道线,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各垄道线沿设定空间排布方向进行排序,并根据排序结果将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中,然后生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各单排作业航线,形成区域作业航线的技术手段,可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
实施例三
本实施例是对上述实施例二的进一步细化,与上述实施例相同或相应的术语解释,本实施例不再赘述。图3a为本发明实施例三提供的一种作业区域内的航线规划方法的流程图,在本实施例中,本实施例的技术方案可以与上述实施例的方案中的一种或者多种方法进行组合,在本实施例中,如图3a所示,本发明实施例提供的方法还可以包括:
步骤310、获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株。
步骤320、根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序。
在本发明实施例的一个实施方式中,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,包括:计算任意两两垄道线之间的向量积;根据向量积计算结果,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序。
在一个具体的实施例中,可以在当前处理的两条垄道线上分别获取两个目标点,并根据所述目标点,沿空间二维坐标系的正方向,构建与每条垄道线对应的目标向量,然后计算各目标向量的乘积。
计算得到任意两两垄道线之间的向量积后,可以根据各向量积计算结果,得到任意两条垄道线之间的相对位置关系,并根据各垄道线之间的相对位置关系,将各垄道线沿设定空间排布方向进行排序。
由此,通过计算两两垄道线之间的向量积,根据向量积计算结果,将各垄道线沿设定空间排布方向进行排序,可以提高各垄道线排序结果的准确性。
在本实施例的一个实施方式中,计算任意两两垄道线之间的向量积,包括:获取当前待处理的第一垄道线和第二垄道线;如果第一垄道线或第二垄道线不为直线,则将所述第一垄道线和第二垄道线分别划分为多个局部拟合直线段;分别计算第一垄道线和第二垄道线中对应局部拟合直线段之间的局部向量积,并根据各所述局部向量积,计算第一垄道线和第二垄道线之间的向量积。
在本实施例中,如果垄道线不为直线,为了提高向量积计算结果的准确性,提出了一种将垄道线划分为多个局部拟合直线段的实施方式。其中,如果第一垄道线或第二垄道线不为直线,则将第一垄道线和第二垄道线按照预设长度,分别划分为数量相等的局部拟合直线段,然后分别计算第一垄道线和第二垄道线中对应局部拟合直线段之间的局部向量积,并将各局部向量积进行叠加,得到第一垄道线和第二垄道线之间的向量积。
在本实施例中,根据向量积计算结果,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,包括:根据向量积计算结果,在待排序的各垄道线中获取在所述空间排布方向上位于极限位置的目标垄道线;将所述目标垄道线加入至所述排序结果后,返回执行根据向量积计算结果,在待排序的各垄道线中获取在所述空间排布方向上位于极限位置的目标垄道线,直至完成对全部垄道线的处理。
其中,计算得到任意两两垄道线之间的向量积后,可以根据各向量积计算结果,得到任意两条垄道线之间的相对位置关系,并根据各垄道线之间的相对位置关系,在待排序的各垄道线中获取位于最左侧或者最右侧的目标垄道线。如果需要将各垄道线按照从左到右的顺序进行排序,则可以将位于最左侧的目标垄道线加入至排序结果,并将该目标垄道线在待排序的垄道线中进行剔除,然后根据剩余的待排序的各垄道线之间的相对位置关系,在剩余的待排序的各垄道线中再次获取位于最左侧的目标垄道线,并将该目标垄道线加入至排序结果,直至完成对全部垄道线的处理。
步骤330、根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中。
步骤340、针对每个植株点集合,根据所述植株点集合到达同一垄道线中目标定点的距离,对每个植株点集合中包括的各个植株点进行排序。
在本实施例中,针对每个植株点集合,可以计算该植株点集合中每个植株点与同一垄道线中目标定点的距离,然后按照距离从小到大或者从大到小的顺序对该植株点集合中包括的各个植株点进行排序。以图2e中的植株区域和垄道线为例,垄道线202和203可以将各植株点划分为三个植株点集合,针对垄道线203左侧的植株点集合(包括植株点0至植株点7),可以计算该植株点集合中每个植株点与垄道线203中目标定点204的距离,然后按照距离从小到大或者从大到小的顺序对该植株点集合中包括的各个植株点进行排序。
步骤350、根据排序结果将每个植株点集合中的各植株点进行串联,形成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线。
在此步骤中,以图2e中的植株区域和垄道线为例,在对每个植株点集合中包括的各个植株点进行排序之后,根据排序结果将每个植株点集合中的各植株点进行串联,形成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,如图3b所示。
步骤360、根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
在本发明实施例的一个实施方式中,根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线,包括:获取与所述植株区域对应的作业起点;按照各所述单排作业航线距离所述作业起点由近到远的顺序,将各所述单排作业航进行排序;根据排序结果,将所述作业起点以及各所述单排作业航线的起终点顺序相连,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
在本实施例中,与植株区域对应的作业起点可以为待规划航线的航线起点,通过计算各单排作业航线与作业起点的距离,将各单排作业航线按照距离从近到远的顺序进行排序,然后将作业起点与排序结果中首个单排作业航线的起点(该起点为首个单排作业航线中距离作业起点最近的边缘点)连接,然后将首个单排作业航线的终点(该终点为首个单排作业航线中除起点外的另一边缘点),与排序结果中下一单排作业航线的起点(该起点为下一单排作业航线中距离上述终点距离最近的边缘点)进行连接,最后采用同样的方式将剩余各单排作业航线进行连接,并将作业起点与首个单排作业航线之间的连线、各单排作业航线,以及各单排作业航线之间的连线作为与所述植株区域匹配的区域作业航线。
其中,可以将各单排作业航线上边缘点与作业起点之间的最短距离,作为各单排作业航线与作业起点的距离。例如,假设作业起点为A,某单排作业航线上包括两个边缘点,分别为边缘点B和边缘点C,则可以先计算作业起点为A与边缘点B之间的距离,然后计算作业起点为A与边缘点C之间的距离,将这两个距离中数值最小的距离,作为该单排作业航线与作业起点的距离。
图3c为本实施例中区域作业航线的示意图,如图3c所示,形成三条单排作业航线后,分别计算作业起点301与各单排作业航线之间的距离,将各单排作业航线按照距离从近到远的顺序进行排序后,排序结果中首个单排作业航线中包括植株点0至植株点7,排序第二的单排作业航线中包括植株点8至植株点15,排序第三的单排作业航线中包括植株点16至植株点22。
通过计算作业起点301与首个单排作业航线中包括的边缘点(植株点0和植株点7)之间的距离,可以确定首个单排作业航线的起点为植株点7,终点为植株点0,然后将作业起点301与植株点7连接;然后计算植株点0与第二个单排作业航线中包括的边缘点(植株点8和植株点15)之间的距离,可以确定第二个单排作业航线的起点为植株点8,终点为植株点15,并将植株点0与植株点8连接;最后计算植株点15与第三个单排作业航线中包括的边缘点(植株点16和植株点22)之间的距离,可以确定第三个单排作业航线的起点为植株点22,终点为植株点16,并将植株点15与植株点22连接。
其中,如图3c所示,航线起点301与植株点7之间的连线、植株点7至植株点0之间的单排作业航线、植株点0与植株点8之间的连线、植株点8至植株点15之间的单排作业航线、植株点15与植株点22之间的连线,以及植株点22至植株点16之间的单排作业航线共同构成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
在本实施例中,通过计算作业起点,与各单排作业航线边缘点的距离,确定首个待巡航的单排作业航线的起点,并且根据首个待巡航的单排作业航线与下一单排作业航线之间边缘点的距离,确定下一待巡航的单排作业航线的起点,可以保证规划得到的作业航线距离较短,进而减少无人机按照作业航线航行时造成的资源消耗。
本发明实施例的技术方案通过获取待作业的植株区域内包括的垄道线,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各垄道线沿设定空间排布方向进行排序,并根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中,然后针对每个植株点集合,根据植株点集合到达同一垄道线中目标定点的距离,对每个植株点集合中包括的各个植株点进行排序,根据排序结果将每个植株点集合中的各植株点进行串联,形成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,最后根据各单排作业航线,形成区域作业航线的技术手段,可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种作业区域内的航线规划装置的结构图,该装置包括:垄道线获取模块410、植株点划分模块420和作业航线生成模块430。
其中,垄道线获取模块410,用于获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
植株点划分模块420,用于采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
作业航线生成模块430,用于生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
本发明实施例的技术方案通过获取待作业的植株区域内包括的垄道线,然后采用垄道线将植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中,最后生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各单排作业航线,形成区域作业航线的技术手段,可以提高作业航线的规划效率,保证作业航线的有效性,避免能耗浪费。
在上述各实施例的基础上,所述垄道线获取模块410,可以包括:
植株地图展示单元,用于将植株区域内的植株地图,以及所述植株地图内包括的至少一个植株点发送至人机交互界面进行用户展示;
垄道线接收单元,用于通过所述人机交互界面接收用户针对所述植株地图输入的至少一条垄道线;
区域地图获取单元,用于获取与所述植株区域对应的区域地图,区域地图中预先标注多个植株点;
区域地图输入单元,用于将所述区域地图输入至预先训练的垄道线识别模型中,获取所述垄道线识别模型针对所述区域地图输出的至少一条垄道线。
植株点划分模块420,可以包括:
垄道线排序单元,用于根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序;
植株点集合划分单元,用于根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中;
其中,极限位置垄道线目标侧为极限位置垄道线与排序结果中其他垄道线不相邻的一侧;
当前垄道线获取单元,用于根据排序结果,依次获取一条垄道线作为当前垄道线;
首个垄道线处理单元,用于如果当前垄道线为首个垄道线,则获取与当前垄道线目标侧对应的极限搜索区域,并将位于极限搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中;根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中;
末位垄道线处理单元,用于如果当前垄道线为末位垄道线,则获取与当前垄道线目标侧对应的极限搜索区域,并将位于极限位置搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中;
中间垄道线处理单元,用于如果当前垄道线不为首个垄道线或末位垄道线,则根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中;
全部垄道线处理单元,用于返回执行根据排序结果,依次获取一条垄道线作为当前垄道线的操作,直至完成对全部垄道线的处理;
向量积计算单元,用于计算任意两两垄道线之间的向量积;
排序单元,用于根据向量积计算结果,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序;
第一垄道线获取单元,用于获取当前待处理的第一垄道线和第二垄道线;
局部拟合直线段划分单元,用于如果第一垄道线或第二垄道线不为直线,则将所述第一垄道线和第二垄道线分别划分为多个局部拟合直线段;
局部向量积计算单元,用于分别计算第一垄道线和第二垄道线中对应局部拟合直线段之间的局部向量积,并根据各所述局部向量积,计算第一垄道线和第二垄道线之间的向量积;
目标垄道线获取单元,用于根据向量积计算结果,在待排序的各垄道线中获取在所述空间排布方向上位于极限位置的目标垄道线;
目标垄道线添加单元,用于将所述目标垄道线加入至所述排序结果后,返回执行根据向量积计算结果,在待排序的各垄道线中获取在所述空间排布方向上位于极限位置的目标垄道线,直至完成对全部垄道线的处理;
边缘点识别单元,用于在所述当前垄道线和所述后一垄道线中分别识别两个边缘点;
邻接搜索区域确定单元,用于将所述当前垄道线和所述后一垄道线中的边缘点对应相连所形成的封闭多边形,确定为所述邻接搜索区域;
唯一垄道线获取单元,用于获取所述植株区域内的唯一垄道线,并将所述唯一垄道线两侧的各植株点分别划分到两个植株点集合中。
作业航线生成模块430,可以包括:
植株点排序单元,用于针对每个植株点集合,根据所述植株点集合到达同一垄道线中目标定点的距离,对每个植株点集合中包括的各个植株点进行排序;
植株点串联单元,用于根据排序结果将每个植株点集合中的各植株点进行串联,形成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线;
作业起点获取单元,用于获取与所述植株区域对应的作业起点;
航线排序单元,用于按照各所述单排作业航线距离所述作业起点由近到远的顺序,将各所述单排作业航线进行排序;
航线连接单元,用于根据排序结果,将所述作业起点以及各所述单排作业航线的起终点顺序相连,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
本发明实施例所提供的作业区域内的航线规划装置可执行本发明任意实施例所提供的作业区域内的航线规划方法,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计算机设备的结构示意图,如图5所示,该计算机设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540;计算机设备中处理器510的数量可以是一个或多个,图5中以一个处理器510为例;计算机设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540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。存储器520作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明任意实施例中的一种作业区域内的航线规划方法对应的程序指令/模块(例如,一种作业区域内的航线规划装置中的垄道线获取模块410、植株点划分模块420和作业航线生成模块430)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块,从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的一种作业区域内的航线规划方法。也即,该程序被处理器执行时实现:
获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
存储器520可主要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终端的使用所创建的数据等。此外,存储器520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520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。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。输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,可以包括键盘和鼠标等。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
实施例六
本发明实施例六还提供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本发明任意实施例所述方法。当然,本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质,其可以执行本发明任意实施例所提供的一种作业区域内的航线规划方法中的相关操作。也即,该程序被处理器执行时实现:
获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
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,上述一种作业区域内的航线规划装置的实施例中,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 (15)
1.一种作业区域内的航线规划方法,其特征在于,包括:
获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
采用植株区域内的所述垄道线,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,根据排序结果,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,包括:
将植株区域内的植株地图,以及所述植株地图内包括的至少一个植株点发送至人机交互界面进行用户展示;
通过所述人机交互界面接收用户针对所述植株地图输入的至少一条垄道线。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,包括:
获取与所述植株区域对应的区域地图,区域地图中预先标注多个植株点;
将所述区域地图输入至预先训练的垄道线识别模型中,获取所述垄道线识别模型针对所述区域地图输出的至少一条垄道线。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用植株区域内的所述垄道线,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,根据排序结果,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中,包括:
根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中;
其中,极限位置垄道线目标侧为极限位置垄道线与排序结果中其他垄道线不相邻的一侧。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据排序结果,将位于极限位置垄道线目标侧的各植株点划分于第一植株点集合中,并将位于每两个相邻垄道线间的各植株点划分于第二植株点集合中,包括:
根据排序结果,依次获取一条垄道线作为当前垄道线;
如果当前垄道线为首个垄道线,则获取与当前垄道线目标侧对应的极限搜索区域,并将位于极限搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中;根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中;
如果当前垄道线为末位垄道线,则获取与当前垄道线目标侧对应的极限搜索区域,并将位于极限位置搜索区域内的各植株点划分到第一植株点集合中;
如果当前垄道线不为首个垄道线或末位垄道线,则根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,并将位于邻接搜索区域内的各植株点划分到第二植株点集合中;
返回执行根据排序结果,依次获取一条垄道线作为当前垄道线的操作,直至完成对全部垄道线的处理。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,包括:
计算任意两两垄道线之间的向量积;
根据向量积计算结果,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,计算任意两两垄道线之间的向量积,包括:
获取当前待处理的第一垄道线和第二垄道线;
如果第一垄道线或第二垄道线不为直线,则将所述第一垄道线和第二垄道线分别划分为多个局部拟合直线段;
分别计算第一垄道线和第二垄道线中对应局部拟合直线段之间的局部向量积,并根据各所述局部向量积,计算第一垄道线和第二垄道线之间的向量积。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据向量积计算结果,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,包括:
根据向量积计算结果,在待排序的各垄道线中获取在所述空间排布方向上位于极限位置的目标垄道线;
将所述目标垄道线加入至所述排序结果后,返回执行根据向量积计算结果,在待排序的各垄道线中获取在所述空间排布方向上位于极限位置的目标垄道线,直至完成对全部垄道线的处理。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据当前垄道线和排序结果中与当前垄道线相邻的后一垄道线构建邻接搜索区域,包括:
在所述当前垄道线和所述后一垄道线中分别识别两个边缘点;
将所述当前垄道线和所述后一垄道线中的边缘点对应相连所形成的封闭多边形,确定为所述邻接搜索区域。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用植株区域内的所述垄道线,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中,包括:
获取所述植株区域内的唯一垄道线,并将所述唯一垄道线两侧的各植株点分别划分到两个植株点集合中。
11.根据权利要求1-10任一项所述的方法,其特征在于,生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,包括:
针对每个植株点集合,根据所述植株点集合到达同一垄道线中目标定点的距离,对每个植株点集合中包括的各个植株点进行排序;
根据排序结果将每个植株点集合中的各植株点进行串联,形成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线。
12.根据权利要求1-10任一项所述的方法,其特征在于,根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线,包括:
获取与所述植株区域对应的作业起点;
按照各所述单排作业航线距离所述作业起点由近到远的顺序,将各所述单排作业航线进行排序;
根据排序结果,将所述作业起点以及各所述单排作业航线的起终点顺序相连,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
13.一种作业区域内的航线规划装置,其特征在于,包括:
垄道线获取模块,用于获取待作业的植株区域内包括的至少一条垄道线,每条垄道线用于分割相邻的两排植株;
植株点划分模块,用于采用植株区域内的所述垄道线,根据至少两条垄道线之间的相对位置关系,将各所述垄道线沿设定空间排布方向进行排序,根据排序结果,将所述植株区域内包括的多个植株点划分到多个植株点集合中;
作业航线生成模块,用于生成与每个植株点集合分别对应的单排作业航线,并根据各所述单排作业航线,形成与所述植株区域匹配的区域作业航线。
14.一种计算机设备,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1-12中任一所述的作业区域内的航线规划方法。
15.一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1-12中任一所述的作业区域内的航线规划方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110475101.4A CN113074740B (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110475101.4A CN113074740B (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113074740A CN113074740A (zh) | 2021-07-06 |
CN113074740B true CN113074740B (zh) | 2023-11-17 |
Family
ID=76615989
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110475101.4A Active CN113074740B (zh) | 2021-04-29 | 2021-04-29 | 一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113074740B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105116913A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-02 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 植保无人机作业航线规划方法及装置 |
CN107633202A (zh) * | 2017-08-11 | 2018-01-26 | 合肥嘉浓航空科技有限公司 | 一种基于农田图像特征识别的植保无人机飞控方法和*** |
CN108846325A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-11-20 | 广州极飞科技有限公司 | 目标区域作业的规划方法、装置、存储介质及处理器 |
CN110033651A (zh) * | 2018-01-12 | 2019-07-19 | 西安远智电子科技有限公司 | 航区分割方法及装置 |
CN110188661A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-30 | 广州极飞科技有限公司 | 边界识别方法及装置 |
CN110297483A (zh) * | 2018-03-21 | 2019-10-01 | 广州极飞科技有限公司 | 待作业区域边界获取方法、装置,作业航线规划方法 |
CN110309933A (zh) * | 2018-03-23 | 2019-10-08 | 广州极飞科技有限公司 | 植株种植数据测量方法、作业路线规划方法及装置、*** |
CN111750857A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-10-09 | 广州极飞科技有限公司 | 航线生成方法、装置、终端及存储介质 |
CN111752300A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-10-09 | 广州极飞科技有限公司 | 无人机航线规划方法、装置、***及计算机可读存储介质 |
CN111984026A (zh) * | 2019-05-23 | 2020-11-24 | 广州极飞科技有限公司 | 无人机的控制方法和装置 |
WO2021035608A1 (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-04 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 航线生成方法、地面端设备、无人机、***和存储介质 |
-
2021
- 2021-04-29 CN CN202110475101.4A patent/CN113074740B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105116913A (zh) * | 2015-08-12 | 2015-12-02 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 植保无人机作业航线规划方法及装置 |
CN107633202A (zh) * | 2017-08-11 | 2018-01-26 | 合肥嘉浓航空科技有限公司 | 一种基于农田图像特征识别的植保无人机飞控方法和*** |
CN110033651A (zh) * | 2018-01-12 | 2019-07-19 | 西安远智电子科技有限公司 | 航区分割方法及装置 |
CN110297483A (zh) * | 2018-03-21 | 2019-10-01 | 广州极飞科技有限公司 | 待作业区域边界获取方法、装置,作业航线规划方法 |
CN110309933A (zh) * | 2018-03-23 | 2019-10-08 | 广州极飞科技有限公司 | 植株种植数据测量方法、作业路线规划方法及装置、*** |
CN108846325A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-11-20 | 广州极飞科技有限公司 | 目标区域作业的规划方法、装置、存储介质及处理器 |
CN111984026A (zh) * | 2019-05-23 | 2020-11-24 | 广州极飞科技有限公司 | 无人机的控制方法和装置 |
CN110188661A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-30 | 广州极飞科技有限公司 | 边界识别方法及装置 |
WO2021035608A1 (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-04 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 航线生成方法、地面端设备、无人机、***和存储介质 |
CN111750857A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-10-09 | 广州极飞科技有限公司 | 航线生成方法、装置、终端及存储介质 |
CN111752300A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-10-09 | 广州极飞科技有限公司 | 无人机航线规划方法、装置、***及计算机可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113074740A (zh) | 2021-07-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Fu et al. | Generalize a small pre-trained model to arbitrarily large tsp instances | |
CN109993748B (zh) | 一种基于点云处理网络的三维网格物体分割方法 | |
Balampanis et al. | Area partition for coastal regions with multiple UAS | |
CN110045731B (zh) | 一种路径规划方法、电子装置及计算机可读存储介质 | |
CN105225003A (zh) | 一种布谷鸟搜索算法解决uav多任务侦察决策问题的方法 | |
CN109448017B (zh) | 基于边界网格化的作业覆盖区域实时重构方法及*** | |
CN111750857B (zh) | 航线生成方法、装置、终端及存储介质 | |
CN110705385B (zh) | 一种障碍物角度的检测方法、装置、设备及介质 | |
CN108225333A (zh) | 一种用于航线规划的最优路径生成方法 | |
CN107748499A (zh) | 固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置 | |
CN109118502B (zh) | 基于断点分割的作业覆盖区域实时重构方法及*** | |
CN111784211A (zh) | 一种基于分簇的群体多任务分配方法及存储介质 | |
CN112393735B (zh) | 定位方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN115002679A (zh) | 轨迹纠偏处理方法和装置 | |
CN109472460B (zh) | 基于有效交点的作业覆盖区域实时重构方法及*** | |
Wang et al. | Trajectory planning for UAV navigation in dynamic environments with matrix alignment Dijkstra | |
CN110188661B (zh) | 边界识别方法及装置 | |
CN113074740B (zh) | 一种作业区域内的航线规划方法、装置、设备及介质 | |
CN116518979B (zh) | 一种无人机路径规划方法、***、电子设备及介质 | |
CN111310919B (zh) | 基于场景切分和局部路径规划的驾驶控制策略训练方法 | |
CN112631338B (zh) | 一种航线规划方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
Fahmani et al. | Optimizing 2D path planning for unmanned aerial vehicle inspection of electric transmission lines | |
Çalışkan et al. | Forest road extraction from orthophoto images by convolutional neural networks | |
CN116227566A (zh) | 应用于ai芯片的计算图可视化方法、装置、设备及介质 | |
CN113885567B (zh) | 一种基于冲突搜索的多无人机的协同路径规划方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |