CN115617029A - 农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 - Google Patents
农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115617029A CN115617029A CN202210449246.1A CN202210449246A CN115617029A CN 115617029 A CN115617029 A CN 115617029A CN 202210449246 A CN202210449246 A CN 202210449246A CN 115617029 A CN115617029 A CN 115617029A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- boundary
- area
- path
- target
- field
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 230000001788 irregular Effects 0.000 abstract description 8
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Guiding Agricultural Machines (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供一种农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质,其方法包括:获取初始田块的边界点位数据和定位边距;根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;根据目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。本申请有助于提高路径规划结果的安全性,并且对于不规则田块的通用性较好。
Description
技术领域
本申请涉及农机作业领域,更具体地涉及一种农机自动作业的路径规划方法、***、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
近些年来,随着农业生产进入精细化、智能化新阶段,无人驾驶农机因其高效率、低成本和舒适性等优点,受到越来越多的关注。在无人驾驶农机的研究中,如何根据农机车辆参数、田块环境以及作业类型等信息,自动规划作业路径是无人驾驶农机的关键技术。目前,大多数路径规划研究主要针对规则地块在不同评价指标和不同转弯方式下的作业路径规划,对路径规划结果的安全性、高效性关注不够,对于不规则地块作业规划研究较少,缺乏一定的通用性。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提供一种农机自动作业的路径规划方法、***、电子设备及计算机可读存储介质。
第一方面,本申请提供一种农机自动作业的路径规划方法,包括:
获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
根据所述初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
根据所述目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
在一些实施例中,所述定位边距包括农机初次作业时车载定位设备距离实际田块边界的间距。
在一些实施例中,所述初始田块的边界点位数据包括农机初次作业田块的边界点经纬度数据;所述根据所述初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界,包括:
将所述边界点经纬度数据转化成平面投影坐标数据,得到封闭田块边界;
对所述封闭田块边界的边界点进行稀疏处理和过滤处理,得到理论田块边界;
根据所述理论田块边界、所述定位边距和所述安全距离,确定目标田块边界。
在一些实施例中,在所述基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域之前,所述方法还包括:
获取历史作业记录,并根据所述历史作业记录确定历史作业区域;
根据历史作业区域和预设的目标田块边界,确定剩余田块区域;
根据所述剩余田块区域,确定当前作业区域。
在一些实施例中,所述基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域,包括:
根据预设的农机车辆信息和作业信息,确定所述多边形化算法的最短边长长度并作为目标边长长度;
在所述当前作业区域的边界上确定初始顶点,并根据所述目标边长长度,对所述当前作业区域作遍历画圆处理,得到若干个边界相交点;
将所述初始顶点和所述若干个边界相交点依次连接,得到待规划区域。
在一些实施例中,对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,包括:
将待规划区域中的初始多边形作为一阶多边形路径,并将每条边向内平移预设的目标间距以螺旋计算多阶多边形路径,直至覆盖整个所述待规划区域,得到目标路径轨迹。
在一些实施例中,所述目标间距包括农机作业宽度和预留距离。
第二方面,本申请提供一种农机自动作业的路径规划***,包括:
获取数据模块,用于获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
确定区域模块,用于根据所述初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
多边形化模块,用于根据所述目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
路径规划模块,用于对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:存储器,用于存储计算机程序;处理***,用于执行所述存储器存储的所述计算机程序,当所述计算机程序被执行时,所述处理器用于执行所述的农机自动作业的路径规划方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质包括计算机指令,当所述计算机指令在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行所述的农机自动作业的路径规划方法。
本申请获取初始田块的边界点位数据和定位边距,然后根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,可以确定目标田块边界,其中设置的安全距离有助于提高后续路径规划结果的安全性;根据目标田块边界,可以确定当前作业区域,及基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域,从而对不规则田块有一定通用性,便于不规划田块的路径规划;进一步地,对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,以实现农机自动行驶于规则或不规则田块,适用性高、安全性好。
附图说明
图1是本申请一实施例中农机自动作业的路径规划方法的流程图;
图2是本申请一实施例中农机自动作业的路径规划方法步骤S102的流程图;
图3a是本申请一实施例中过滤算法处理前的局部田块边界示意图;
图3b是本申请一实施例中过滤算法处理后的局部田块边界示意图;
图4是本申请一实施例中农机自动作业的路径规划方法步骤S103的流程图;
图5a是本申请一实施例中路径规划时一阶多边形路径的示意图;
图5b是本申请一实施例中路径规划时第一延伸计算示意图;
图5c是本申请一实施例中路径规划时第二延伸计算示意图;
图5d是本申请一实施例中路径规划的目标路径轨迹的示意图;
图6是本申请另一实施例中农机自动作业的路径规划方法的流程图;
图7是本申请一实施例中农机自动作业的路径规划***的原理框图;
图8是本申请一实施例中电子设备的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实现方式中的附图,对本申请实现方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实现方式仅是本申请一部分实现方式,而不是全部的实现方式。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的,不是旨在于限制本申请。
进一步需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
本申请中“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或多于两个。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B的情况,其中A,B可以是单数或者复数。本申请的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不是用于描述特定的顺序或先后次序。
在本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
请参阅图1,本申请提供的一种农机自动作业的路径规划方法,可以包括下述步骤:
S101、获取初始田块的边界点位数据和定位边距。
其中,初始田块是指需要农机初始作业的田块,农机作业类型可以是耕地、播种或收割等形式,农机可以是拖拉机、旋耕机、插秧机或收割机等;初始田块的边界点位数据是指对初始田块的边界上定位采集点或轨迹点的位置数据;初始田块的边界点位数据包括农机初次作业田块的边界点经纬度数据;定位边距包括农机初次作业时车载定位设备距离实际田块边界的间距,其中实际田块边界是指初始田块的实际边界。
具体地,在对田块进行初次作业时,通过人工驾驶农机绕田块行驶一周,利用车载定位设备获取初始田块的边界点经纬度数据并存储于田块作业数据库。
需要说明的是,定位边距可以由车载定位设备相对于农机车身边缘的水平距离,以及农机车身边缘相对于实际田块边界的水平距离确定,其中农机车身边缘是指最靠近实际田块边界的车身边缘。
S102、根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界。
其中,安全距离是指农机车身边缘与实际田块边界的最短距离。
具体地,通过计算将初始田块的边界点经纬度数据转换为平面投影坐标数据,然后根据时间序列的投影坐标数据,得到封闭的边界,然后考虑定位边距和预设的安全距离,从而可以得到目标田块边界。
可理解地,目标田块边界相对于实际田块边界内缩一个安全距离,可以保证农机车辆在行驶过程中不会超出实际田块边界,有助于提高后续路径规划结果的安全性。
S103、根据目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域。
具体地,当前田块属于初始作业规划,则将目标田块边界所确定的区域作为当前作业区域;然后基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到多边形田块区域并作为待规划区域;待规划区域是指用于路径规划的多边形田块区域。
S104、对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
其中,目标路径轨迹是指农机车辆的待作业路线。
具体地,对多边形化的待规划区域做路径规划处理,得到农机车辆的待作业路线,以生成行驶路径指令并发送至农机车辆的控制器;其中行驶路径指令可以包括行驶方位、距离、转向点以及转向角度等信息。
本实施例获取初始田块的边界点位数据和定位边距,然后根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,可以确定目标田块边界,其中设置的安全距离有助于提高后续路径规划结果的安全性;然后根据目标田块边界,可以确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域,从而对不规则田块有一定通用性,便于不规划田块的路径规划;进一步地,对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,以实现农机自动行驶于规则或不规则田块,适用性高、安全性好。
在一些实施例中,请参阅图2,本申请的农机自动作业的路径规划方法中,步骤S102中的根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界,包括:
S201、将边界点经纬度数据转化成平面投影坐标数据,得到封闭田块边界。
具体地,将边界点经纬度数据经过坐标转化得到平面投影坐标数据,然后将初始田块边界的平面投影坐标按照时间顺序依次连接。需要说明的是,若起始点和终点不重合,则再将起始点和终点连接,以形成封闭田块边界。
S202、对封闭田块边界的边界点进行稀疏处理和过滤处理,得到理论田块边界。
其中,理论田块边界是指经过优化处理后的田块边界。
具体地,可以使用抽稀算法对封闭田块边界的边界点进行稀疏处理,从而降低后续计算的计算量;在本实施例中,抽稀算法可以使用道格拉斯-普克算法。
进一步地,对稀疏处理后的边界点进行过滤算法处理,以清除由于农机车辆倒车或定位误差等情况产生的异常点,其中过滤算法处理具体包括:在稀疏处理后的封闭田块边界上构建网格,使其能够覆盖封闭田块边界上的所有轨迹点;其中,网格的大小视封闭田块边界大小而定;进一步地,将所有轨迹点移动到其所在网格的中心点;按照原轨迹点的顺序,将包含轨迹点的所有网格的中心点依次连接,得到理论田块边界;如图3a所示为过滤前的局部田块边界和图3b所示为过滤后的局部田块边界。
S203、根据理论田块边界、定位边距和安全距离,确定目标田块边界。
具体地,由于采集的初始田块的边界轨迹点实际上是农机车载定位设备的位置,农机车辆在沿着初始田块的边界行驶时,车载定位设备与实际田块边界之间存在定位边距,同时考虑设置农机车身边缘与实际田块边界之间的最短距离即安全距离,将过滤处理后的理论田块边界向外扩张特定距离,该特定距离=定位边距-安全距离;进一步地,将扩张后的理论田块边界作为目标田块边界。需要说明的是,目标田块边界的数据可以存储于田块作业数据库中。
在一些实施例中,请参阅图4,本申请的农机自动作业的路径规划方法中,步骤S103中的基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域,包括:
S401、根据预设的农机车辆信息和作业信息,确定多边形化算法的最短边长长度并作为目标边长长度;其中,农机车辆信息包括农机车辆的车长、车宽以及转弯半径;作业信息包括作业宽度以及预留距离。
具体地,根据农机车辆的车长、车宽、转弯半径以及作业宽度和预留距离,可以通过空间几何算法计算得到多边形的最短边长长度。
S402、在当前作业区域的边界上确定初始顶点,并根据目标边长长度,对当前作业区域作遍历画圆处理,得到若干个边界相交点。
具体地,可以将农机当前位置点作为初始顶点,需要说明的是农机当前位置点位于当前作业区域的边界上。以初始顶点P0为圆心,目标边长长度L为半径作圆,该圆与当前作业区域的边界相交的所有点中,选择从P0开始并从顺时针方向沿着边界移动,遇到的第一个相交点作为下一个顶点P1。再以P1为圆心,L为半径作圆,从该圆与当前作业区域的边界相交的所有点中,选择从P1开始并从顺时针方向沿着边界移动,遇到的第一个相交点作为下一个顶点P2。重复上述步骤,直到顺时针遍历到初始顶点P0为止。
S403、将初始顶点和若干个边界相交点依次连接,得到待规划区域。
具体地,顺序连接P0-P1-...-Pn-1-Pn-P0,构成多边形的待规划区域,其中n为作圆个数。
在一些实施例中,本申请的农机自动作业的路径规划方法中,步骤S104即对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,包括:将待规划区域中的初始多边形作为一阶多边形路径,并将每条边向内平移预设的目标间距以螺旋计算多阶多边形路径,直至覆盖整个待规划区域,得到目标路径轨迹。其中,目标间距包括农机作业宽度和预留距离,农机作业宽度是指农机作业时的纵向宽度;预留距离是指农机来回作业时来回两路径之间的纵向间距。
在一具体的实施例中,对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,具体包括:
1、初始化路径规划轨迹点为空:[];
2、将待规划区域P0-P1-...-Pn-1-Pn-P0,依次放入路径规划轨迹点:[P0,P1,P2,...,Pn-1,Pn],得到如图5a所示的一阶多边形路径;
3、将P0点向Pn方向移动距离w,得到P01,其中移动距离w为目标间距。进一步地,将P0-P1线段向P01方向移动距离w,得到P0’-P1’,再在P0’-P1’上计算距离P1-P2线段长度为w的点P11,将P01、P11放入路径规划轨迹点:[P0-P1-...-Pn-1-Pn-P01-P11],如图5b所示;
4、将P1-P2线段向P11方向移动距离w,得到P1’-P2’,再在P1’-P2’上计算距离P2-P3线段长度为w的点P21,将P21放入路径规划轨迹点:[P0-P1-...-Pn-1-Pn-P01-P11-P21],如图5c所示;
5、仿照步骤3和步骤4,依次生成路径规划轨迹点,得到多阶多边形路径,直到覆盖完待规划区域,从而得到目标路径轨迹,如图5d所示。
在一些实施例中,请参阅图6,本申请的农机自动作业的路径规划方法,可以包括:
S601、获取历史作业记录,并根据历史作业记录确定历史作业区域;
S602、根据历史作业区域和预设的目标田块边界,确定剩余田块区域;
S603、根据剩余田块区域,确定当前作业区域;
S604、基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
S605、对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
需要说明的是,历史作业记录存储于田块作业数据库,田块作业数据库可以布设在上位机等电子设备或者农机控制器。
具体地,若中断田块作业后再继续作业时,则可以从田块作业数据库导入田块的历史作业记录,该历史作业记录包括历史作业点位数据和农机历史作业宽度,可以结合空间几何算法计算出历史作业区域。进一步地,从田块作业数据库导入目标田块边界的坐标数据,从目标田块边界所确定的区域中减去历史作业区域得到剩余田块区域,从而可以将剩余田块区域作为当前作业区域。
可以理解地,步骤S604可以根据步骤S401-S403的具体步骤原理计算,步骤S605可以根据步骤S104的具体步骤原理来计算,本实施例在此不多赘述。
本实施例通过存储和导入历史作业记录,可以实现农业生产活动的中断和继续,更加灵活,便于提高路径规划的通用性,同时也可以降低漏耕和重耕率。
本实施例获取初始田块的边界点位数据和定位边距,然后根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,可以确定目标田块边界,其中设置的安全距离有助于提高后续路径规划结果的安全性;然后根据目标田块边界,可以确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域,从而对不规则田块有一定通用性,便于不规划田块的路径规划;进一步地,对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,以实现农机自动行驶于规则或不规则田块,适用性高、安全性好。
本实施例还提供一种农机自动作业的路径规划***,该农机自动作业的路径规划***与上述实施例中农机自动作业的路径规划方法一一对应。如图7所示,该农机自动作业的路径规划***包括:
获取数据模块701,用于获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
确定区域模块702,用于根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
多边形化模块703,用于根据目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
路径规划模块704,用于对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
关于农机自动作业的路径规划方法各个步骤的具体限定可以参见上文中对于农机自动作业的路径规划***的限定,在此不再赘述。此外,需要说明的是,上述农机自动作业的路径规划***中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
参照图8,本实施例还提供了一种电子设备,该电子设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备,还可以集成于农机的控制部分。该电子设备包括处理器801、存储器802及显示器803。图8示出了电子设备的部分组件,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。
存储器802在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元,例如电子设备的硬盘或内存。存储器802在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备,例如电子设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器802还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器802用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据,例如安装电子设备的程序代码等。存储器802还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中,存储器802上存储有计算机程序804。
处理器801在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU),微处理器或其他数据处理芯片,用于运行存储器802中存储的程序代码或处理数据,例如执行树形控件的渲染方法等。
显示器803在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。显示器803用于显示在电子设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。电子设备的部件801-803通过***总线相互通信。
在一实施例中,当处理器801执行存储器802中计算机程序804时实现以下步骤:
获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
根据目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有农机自动作业的路径规划程序,农机自动作业的路径规划程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
根据初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
根据目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。
本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将本申请上述的实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。
Claims (10)
1.一种农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,包括:
获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
根据所述初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
根据所述目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
2.根据权利要求1所述的农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,所述定位边距包括农机初次作业时车载定位设备距离实际田块边界的间距。
3.根据权利要求1所述的农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,所述初始田块的边界点位数据包括农机初次作业田块的边界点经纬度数据;所述根据所述初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界,包括:
将所述边界点经纬度数据转化成平面投影坐标数据,得到封闭田块边界;
对所述封闭田块边界的边界点进行稀疏处理和过滤处理,得到理论田块边界;
根据所述理论田块边界、所述定位边距和所述安全距离,确定目标田块边界。
4.根据权利要求1所述的农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,在所述基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域之前,所述方法还包括:
获取历史作业记录,并根据所述历史作业记录确定历史作业区域;
根据历史作业区域和预设的目标田块边界,确定剩余田块区域;
根据所述剩余田块区域,确定当前作业区域。
5.根据权利要求1或4所述的农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,所述基于多边形化算法对当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域,包括:
根据预设的农机车辆信息和作业信息,确定所述多边形化算法的最短边长长度并作为目标边长长度;
在所述当前作业区域的边界上确定初始顶点,并根据所述目标边长长度,对所述当前作业区域作遍历画圆处理,得到若干个边界相交点;
将所述初始顶点和所述若干个边界相交点依次连接,得到待规划区域。
6.根据权利要求1所述的农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹,包括:
将待规划区域中的初始多边形作为一阶多边形路径,并将每条边向内平移预设的目标间距以螺旋计算多阶多边形路径,直至覆盖整个所述待规划区域,得到目标路径轨迹。
7.根据权利要求6所述的农机自动作业的路径规划方法,其特征在于,所述目标间距包括农机作业宽度和预留距离。
8.一种农机自动作业的路径规划***,其特征在于,包括:
获取数据模块,用于获取初始田块的边界点位数据和定位边距;
确定区域模块,用于根据所述初始田块的边界点位数据、定位边距和预设的安全距离,确定目标田块边界;
多边形化模块,用于根据所述目标田块边界,确定当前作业区域,及基于多边形化算法对所述当前作业区域进行多边形化处理,得到待规划区域;
路径规划模块,用于对待规划区域进行路径规划,生成目标路径轨迹。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理***,用于执行所述存储器存储的所述计算机程序,当所述计算机程序被执行时,所述处理器用于执行如权利要求1-7任一项所述的农机自动作业的路径规划方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质包括计算机指令,当所述计算机指令在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行如权利要求1-7任一项所述的农机自动作业的路径规划方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210449246.1A CN115617029A (zh) | 2022-04-24 | 2022-04-24 | 农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 |
PCT/CN2022/129948 WO2023207022A1 (zh) | 2022-04-24 | 2022-11-04 | 农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210449246.1A CN115617029A (zh) | 2022-04-24 | 2022-04-24 | 农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115617029A true CN115617029A (zh) | 2023-01-17 |
Family
ID=84857433
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210449246.1A Pending CN115617029A (zh) | 2022-04-24 | 2022-04-24 | 农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115617029A (zh) |
WO (1) | WO2023207022A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116300976A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-06-23 | 汇智机器人科技(深圳)有限公司 | 一种机器人多任务作业规划方法、***及其应用 |
CN117268401A (zh) * | 2023-11-16 | 2023-12-22 | 广东碧然美景观艺术有限公司 | 一种动态围栏的园艺路径生成方法 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117629221B (zh) * | 2023-12-01 | 2024-06-25 | 上海联适导航技术股份有限公司 | 一种对角耙地路径规划方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA3038768A1 (en) * | 2016-09-29 | 2018-04-05 | Agro Intelligence Aps | A system and a method for determining a trajectory to be followed by an agricultural work vehicle |
JP2018073050A (ja) * | 2016-10-27 | 2018-05-10 | 株式会社クボタ | 走行経路生成装置 |
JP6920969B2 (ja) * | 2016-12-19 | 2021-08-18 | 株式会社クボタ | 走行経路管理システム |
CN107992078A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-05-04 | 西安天问智能科技有限公司 | 一种植保无人机自主路径规划方法 |
CN109634276B (zh) * | 2018-12-13 | 2021-05-25 | 中联重科股份有限公司 | 农用车辆无人驾驶控制方法、***及该农用车辆 |
US20210267115A1 (en) * | 2020-03-02 | 2021-09-02 | Stephen Filip Fjelstad | Guidance systems and methods |
CN112286189B (zh) * | 2020-10-22 | 2022-11-08 | 广州极飞科技股份有限公司 | 一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 |
CN112985401A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-18 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 一种headline全路径规划和跟踪方法 |
CN113848880B (zh) * | 2021-08-30 | 2023-12-22 | 中车大连电力牵引研发中心有限公司 | 一种基于改进Q-learning的农机路径优化方法 |
-
2022
- 2022-04-24 CN CN202210449246.1A patent/CN115617029A/zh active Pending
- 2022-11-04 WO PCT/CN2022/129948 patent/WO2023207022A1/zh unknown
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116300976A (zh) * | 2023-05-22 | 2023-06-23 | 汇智机器人科技(深圳)有限公司 | 一种机器人多任务作业规划方法、***及其应用 |
CN116300976B (zh) * | 2023-05-22 | 2023-07-21 | 汇智机器人科技(深圳)有限公司 | 一种机器人多任务作业规划方法、***及其应用 |
CN117268401A (zh) * | 2023-11-16 | 2023-12-22 | 广东碧然美景观艺术有限公司 | 一种动态围栏的园艺路径生成方法 |
CN117268401B (zh) * | 2023-11-16 | 2024-02-20 | 广东碧然美景观艺术有限公司 | 一种动态围栏的园艺路径生成方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023207022A1 (zh) | 2023-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115617029A (zh) | 农机自动作业的路径规划方法、***、设备及存储介质 | |
EP3672762B1 (en) | Self-propelled robot path planning method, self-propelled robot and storage medium | |
US11928869B2 (en) | Historical map utilization method based on vision robot | |
US11799806B2 (en) | System, apparatus and method for automatic environmental data collection and analysis | |
EP3072025B1 (en) | System and method for automatically generating vehicle guidance waypoints and waylines | |
BR112013023487B1 (pt) | Sistema para aplicar químicos agrícolas provendo dados visuais sobre a safra para um dispositivo móvel e método implantado por computador para determinar a aplicação compatível de químicos agrícolas | |
US10212874B2 (en) | Curved wayline extensions for contour path planning | |
US20230415333A1 (en) | Center of mass planning method for robot, robot and computer-readable storage medium | |
CN112729320A (zh) | 一种障碍物地图构建方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110887493A (zh) | 基于局部地图匹配的轨迹推算方法、介质、终端和装置 | |
CN113838203B (zh) | 基于三维点云地图和二维栅格地图的导航***及应用方法 | |
US20210370377A1 (en) | Systems and methods for compensating for spring back of structures formed through incremental sheet forming | |
CN113985882B (zh) | 作业路径规划方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113741474B (zh) | 一种无人驾驶矿车的停泊区域识别方法及装置 | |
EP3757299B1 (en) | Apparatus for generating environment data around construction equipment and construction equipment including the same | |
US10849264B1 (en) | Determining activity swath from machine-collected worked data | |
CN112306049B (zh) | 自主机器人及其避障方法、装置和存储介质 | |
CN107169132B (zh) | 绘制矿用地图的方法、存储设备、存储介质和装置 | |
CN115454073A (zh) | 打孔控制方法、***、装置和计算机设备 | |
Çay et al. | A preliminary study for design of automatic block reallocation algorithm with genetic algorithm method in the land consolidation projects | |
CN116880480A (zh) | 一种作业线生成方法、装置、设备及存储介质 | |
KR102673875B1 (ko) | 작업 차량의 작업 경로 자동 생성 방법 및 시스템 | |
CN114326804B (zh) | 航线规划方法、作业控制方法及相关装置 | |
KR102582504B1 (ko) | 휴먼 머신 인터페이스를 통한 기계식 트랙터의 자율 주행을 보조하는 시스템 | |
CN113806377B (zh) | 地图更新方法、设备及存储介质 |
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 |