CN107027423B - 一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法 - Google Patents
一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107027423B CN107027423B CN201710270739.8A CN201710270739A CN107027423B CN 107027423 B CN107027423 B CN 107027423B CN 201710270739 A CN201710270739 A CN 201710270739A CN 107027423 B CN107027423 B CN 107027423B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hemp
- ramie
- dimensional
- point cloud
- harvest machinery
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 title claims abstract description 106
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 title claims abstract description 68
- 235000012766 Cannabis sativa ssp. sativa var. sativa Nutrition 0.000 title claims abstract description 68
- 235000012765 Cannabis sativa ssp. sativa var. spontanea Nutrition 0.000 title claims abstract description 68
- 235000009120 camo Nutrition 0.000 title claims abstract description 68
- 235000005607 chanvre indien Nutrition 0.000 title claims abstract description 68
- 239000011487 hemp Substances 0.000 title claims abstract description 68
- 240000008564 Boehmeria nivea Species 0.000 title claims abstract description 67
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 18
- 241000208202 Linaceae Species 0.000 claims description 9
- 235000004431 Linum usitatissimum Nutrition 0.000 claims description 9
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 7
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 claims description 4
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims description 3
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 2
- 235000017166 Bambusa arundinacea Nutrition 0.000 description 1
- 235000017491 Bambusa tulda Nutrition 0.000 description 1
- 244000082204 Phyllostachys viridis Species 0.000 description 1
- 235000015334 Phyllostachys viridis Nutrition 0.000 description 1
- 239000011425 bamboo Substances 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01D—HARVESTING; MOWING
- A01D45/00—Harvesting of standing crops
- A01D45/06—Harvesting of standing crops of flax or similar fibrous plants
- A01D45/065—Harvesting of standing crops of flax or similar fibrous plants of fibrous plants other than flax, e.g. ramie, sisal, hemp, jute, Spanish grass, raffia
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Botany (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，根据作物顶端的二维点云数据，结合二维点云采集设备随收获机械行走的速度，对一段时间内的二维点云数据进行坐标转换，将一段时间内的二维点云放到同一三维坐标系下，形成三维的麻作物顶端点云数据，最终对拼合的三维点云数据进行高度方向的处理而实现高度的识别，同时对外侧的点云拟合得到收获机械作业的导航线，并根据初始作业时机器相对导航线角度或者车辆姿态以实现自动对行控制。
Description
技术领域
本发明涉及收割机械控制方法领域，具体是一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法。
背景技术
大麻、苎麻两种作物种植农艺与机械化收获具有完全不同的特点。其中大麻为一年生作物，种植时采用分垄、固定株间距播种，田间土地较平整，茎秆挺直、强度弱，株高长短不一，但总体分布较为一致。苎麻为多年生作物，采用麻蔸方式种植，土地平整度差，种植初始阶段麻蔸间距一致，行距明显，茎秆以麻蔸为中心四周发散，且每期收割后新苎麻会类似竹笋一样离开麻蔸重新破土而出，经过数次采收后基本不存在整齐的分布规律，不存在固定间距或作物行。
大麻和苎麻在收获时由于大麻籽粒生长纯在明显的高低离散分布特点，需要大麻收获机械上割台进行对应高度调整，减少收割时的籽粒损失。但由于大麻和苎麻株的生长特点，两种作物都不适宜采用传统角度等触碰式的传感器，作为收获机械割台高度调整参数的采集装置，同时采用传统的触碰式传感器采集的数据无法作为收获机械在收获时的导航数据。
发明内容
本发明的目的是提供一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，以解决现有技术角度等触碰式的传感器无法适用于大麻或苎麻收获机械作业的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，用于收获机械收割区域内大麻籽粒或对区域内苎麻进行拔麻收割，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、首先采用随收获机械共同行进的二维激光扫描装置，采集并计算二维激光扫描装置随收获机械行进时，各个扫描周期中区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据；
(2)、然后根据二维激光扫描装置各个扫描周期中区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据，结合收获机械行走的速度，对一段时间内各个扫描周期中的二维点云数据进行坐标转换，将一段时间内各个扫描周期中的二维点云数据放到同一个三维坐标系下，形成三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据；
(3)、接着对区域内大麻或苎麻作物的三维点云数据进行高度方向的处理，得到区域内大麻或苎麻作物顶端的最终高度平均值，从而实现高度的识别，并将该最终高度平均值作为收获机械收割大麻籽粒或对苎麻进行拔麻收割时的高度参数，收获机械根据高度参数进行收割高度自动调控；
(4)、最后对三维点云数据外侧的点云拟合得到收获机械作业的导航线，并根据初始作业时收获机械相对导航线角度或者收获机械姿态以实现自动对行控制。
所述的一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，其特征在于：步骤(2)中，设二维激光扫描装置一个扫描周期中，二维激光扫描装置激光出射点为原点O，以收获机械行走方向为Y轴，以竖直方向为Z轴，以水平垂直于Y轴的方向为X轴建立O-XYZ坐标系，设P为每个大麻或苎麻作物顶端在该O-XYZ坐标系中的对应点，则二维激光扫描装置出射的单激光束到达每个大麻或苎麻作物顶端的距离为OP，设二维激光扫描装置的扫描平面中单激光束与X轴的夹角为θ，二维激光扫描装置支撑轴与二维激光扫描装置的扫面平面夹角的余角为α，则在二维激光扫描装置的一个扫描周期内，区域内每个大麻或苎麻作物顶端在O-XYZ坐标系中的坐标P(xp,yp,zp)可由如下公式计算得到：
xp＝OP·cosθ
yp＝OP·sinθ·cosα
zp＝OP·sinθ·sinα；
设二维激光扫描装置相邻两个扫描周期的扫描平面分别为第i帧、第i+1帧，由于二维激光扫描装置沿Y轴水平运动，所以在一段时间内O-XYZ坐标系也沿Y轴水平运动，为了将所有帧扫描出的点在同一坐标系下表示出来，需要对各点的y坐标进行补偿即可，相邻两个扫描周期第i帧和第i+1帧的y坐标补偿值为收获机械行进速度与二维激光扫描装置扫描周期的乘积值，根据y坐标补偿值可将一段时间内二维激光扫描装置各个扫描周期中得到的大麻或苎麻作物顶端点云坐标统一到同一个三维坐标系下，形成三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据。
所述的一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，其特征在于：步骤(3)中，首先得到每一帧扫描平面内二维点云数据的高度平均值，然后根据收获机械行走速度即可获得区域内的多帧扫描平面内二维点云数据的多个高度平均值，将二维点云数据的多个高度平均值再次平均即可得到区域内的最终高度平均值，该最终高度平均值作为收获机械收割大麻籽粒或对苎麻进行拔麻收割时的高度参数，收获机械根据高度参数进行收割高度自动调控。
所述的一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，其特征在于：步骤(4)中，收获机械行走过程中，根据区域内的多帧扫描平面的最外侧点，得到区域内的多个外侧点，对区域内的多个外侧点进行直线拟合，得到收获机械作业的导航线，结合初始作业时收获机械相对导航线角度或者收获机械姿态即可实现自动对行控制。
本发明采用二维激光扫描装置进行扫描区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据，并将各个扫描周期的二维点云数据统一到同一个三维坐标系中，然后根据三维坐标系中三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据进行高度识别，可获得适当的高度参数，并以该高度参数作为收获机械割台的高度调整参数，同时将各个扫描周期内的外侧点进行直线拟合可得到收获机械的导航线，并以导航线作为收获机械对行的参数。
采用本发明方法的收获机械能够结合大麻或苎麻的生长特点，实现割台高度的准确调整，并可以实现符合大麻或苎麻生长特点的导航对行功能，不仅可提高收割效率，而且能有效减少收割时的籽粒损失。
附图说明
图1为本发明方法流程框图。
图2为本发明二维激光扫描装置扫描示意图。
图3为本发明步骤(2)中每个扫描周期内每个大麻或苎麻作物顶端在O-XYZ坐标系中的坐标示意图。
图4为本发明步骤(2)获得的三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据。
图5为本发明步骤(3)流程框图。
图6为本发明对行原理图。
具体实施方式
如图1所示，一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，用于收获机械收割区域内大麻籽粒或对区域内苎麻进行拔麻收割，包括以下步骤：
(1)、首先采用随收获机械共同行进的二维激光扫描装置，如图2所示，该二维激光扫描装置安装在收获机械上方高度h处，并倾斜向下出射扫描平面进行扫面，图2中①、②、③、④为不同的扫描区域，采集并计算二维激光扫描装置随收获机械行进时，各个扫描周期中区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据；
(2)、然后根据二维激光扫描装置各个扫描周期中区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据，结合收获机械行走的速度，对一段时间内各个扫描周期中的二维点云数据进行坐标转换，将一段时间内各个扫描周期中的二维点云数据放到同一个三维坐标系下，形成三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据；
(3)、接着对区域内大麻或苎麻作物的三维点云数据进行高度方向的处理，得到区域内大麻或苎麻作物顶端的最终高度平均值，从而实现高度的识别，并将该最终高度平均值作为收获机械收割大麻籽粒或对苎麻进行拔麻收割时的高度参数，收获机械根据高度参数进行收割高度自动调控；
(4)、最后对三维点云数据外侧的点云拟合得到收获机械作业的导航线，并根据初始作业时收获机械相对导航线角度或者收获机械姿态以实现自动对行控制。
如图3所示，步骤(2)中，设二维激光扫描装置一个扫描周期中，二维激光扫描装置激光出射点为原点O，以收获机械行走方向为Y轴，以竖直方向为Z轴，以水平垂直于Y轴的方向为X轴建立O-XYZ坐标系，设P为每个大麻或苎麻作物顶端在该O-XYZ坐标系中的对应点，则二维激光扫描装置出射的单激光束到达每个大麻或苎麻作物顶端的距离为OP，设二维激光扫描装置的扫描平面中单激光束与X轴的夹角为θ，二维激光扫描装置支撑轴与二维激光扫描装置的扫面平面夹角的余角为α，其中二维激光扫描装置支撑轴是用于支撑二维激光扫描装置的安装支架，如图2所示，二维激光扫描装置支撑轴分别与X轴、Y轴垂直，则在二维激光扫描装置的一个扫描周期内，区域内每个大麻或苎麻作物顶端在O-XYZ坐标系中的坐标P(xp,yp,zp)可由如下公式计算得到：
xp＝OP·cosθ
yp＝OP·sinθ·cosα
zp＝OP·sinθ·sinα；
设二维激光扫描装置相邻两个扫描周期的扫描平面分别为第i帧、第i+1帧，由于二维激光扫描装置沿Y轴水平运动，所以在一段时间内O-XYZ坐标系也沿Y轴水平运动，为了将所有帧扫描出的点在同一坐标系下表示出来，需要对各点的y坐标进行补偿即可，相邻两个扫描周期第i帧和第i+1帧的y坐标补偿值为收获机械行进速度与二维激光扫描装置扫描周期的乘积值，根据y坐标补偿值可将一段时间内二维激光扫描装置各个扫描周期中得到的大麻或苎麻作物顶端点云坐标统一到同一个三维坐标系下，形成三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据如图4所示。
步骤(3)中，首先得到每一帧扫描平面内二维点云数据的高度平均值，然后根据收获机械行走速度即可获得区域内的多帧扫描平面内二维点云数据的多个高度平均值，将二维点云数据的多个高度平均值再次平均即可得到区域内的最终高度平均值，该最终高度平均值作为收获机械收割大麻籽粒或对苎麻进行拔麻收割时的高度参数，收获机械根据高度参数进行收割高度自动调控。
如图5所示，步骤(3)的过程如下：
1、建立网格
为了能够利用点云的特征，要将点云投影到XOY平面。
2、分层投影
分层投影的方法是将点云按照一定高程分段进行投影，以此来利用麻干和麻冠的点云信息。
3、分析提取
投影后麻干处落入的激光点数量较多，根据这一特征，首先将点云数量大于20的单元格提取出来。将提取出来的相邻的单元格进行合并，使之成为一个个对象，利用对象的面积信息再次进行提取。
4、叠加点云数据
将提取出的对象和点云数据进行叠加处理，可以得到麻点云。
5、计算麻高度
在获得的麻的点云的基础上进行麻的高度的计算。
步骤(4)中，收获机械行走过程中，根据区域内的多帧扫描平面的最外侧点，得到区域内的多个外侧点，对区域内的多个外侧点进行直线拟合，得到收获机械作业的导航线，结合初始作业时收获机械相对导航线角度或者收获机械姿态即可实现自动对行控制。
如图6所示，图6中以矩形示意收割机，O点为二维激光扫描装置的激光出射点即XOY坐标系的圆点，矩形右前方为待收割的大麻、苎麻生长区域示意。在O点相交汇的虚线为激光器扫描线束示意，点划线L为三维点云拟合后的导航线。行向参数是通过存储每一帧的最外侧点，然后收获机械行走，存储了一片区域内的多帧的最外侧点，最终存储了一片区域内的多个外侧点，对所存储的区域内的外侧点进行直线拟合，得到收获机械接下来对行的导航线L。点A为激光束N与导航线L的交汇点，点B为导航线与收割机的交汇点。选取第N条激光线与导航线L交点A、导航线与拖拉机机头横向交点B及激光发射点O行程一个三角形，且角度θ2可以根据激光束N直接得到，角度θ1、线段OA可以根据激光束N同三维点云坐标转换得到，因此可以轻易得到线段X长度、角度θ3。结合已知的二维激光扫描装置安装位置，可以得到线段S与X总长ε，即大麻、苎麻割幅。机械相对导航线偏转角度θ3与割幅ε即为收获机械自动对行控制参数输入。
本发明中，由于大麻株间距分明但株间错乱秸秆较多，对非接触传式感器检测干扰较大，且大麻或苎麻茎秆强度较弱，采用角度传感器也会有较大误差。因此本发明采用激光雷达作为二维激光扫描装置。
本发明还可以采用超声波矩阵雷达取代激光雷达，其方法过程相同，只是进行扫描的介质由激光改为超声波。
Claims (4)
1.一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，用于收获机械收割区域内大麻籽粒或对区域内苎麻进行拔麻收割，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、首先采用随收获机械共同行进的二维激光扫描装置，采集二维激光扫描装置随收获机械行进时，各个扫描周期中区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据；
(2)、然后根据二维激光扫描装置各个扫描周期中区域内大麻或苎麻作物顶端的二维点云数据，结合收获机械行走的速度，对一段时间内各个扫描周期中的二维点云数据进行坐标转换，将一段时间内各个扫描周期中的二维点云数据放到同一个三维坐标系下，形成三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据；
(3)、接着对区域内大麻或苎麻作物的三维点云数据进行高度方向的处理，得到区域内大麻或苎麻作物顶端的最终高度平均值，从而实现高度的识别，并将该最终高度平均值作为收获机械收割大麻籽粒或对苎麻进行拔麻收割时的高度参数，收获机械根据高度参数进行收割高度自动调控；
(4)、最后对三维点云数据外侧的点云拟合得到收获机械作业的导航线，并根据初始作业时收获机械相对导航线角度或者收获机械姿态以实现自动对行控制。
2.根据权利要求1所述的一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，其特征在于：步骤(2)中，设二维激光扫描装置一个扫描周期中，二维激光扫描装置激光出射点为原点O，以收获机械行走方向为Y轴，以竖直方向为Z轴，以水平垂直于Y轴的方向为X轴建立O-XYZ坐标系，设P为每个大麻或苎麻作物顶端在该O-XYZ坐标系中的对应点，则二维激光扫描装置出射的单激光束到达每个大麻或苎麻作物顶端的距离为OP，设二维激光扫描装置的扫描平面中单激光束与X轴的夹角为θ，二维激光扫描装置支撑轴与二维激光扫描装置的扫面平面夹角的余角为α，则在二维激光扫描装置的一个扫描周期内，区域内每个大麻或苎麻作物顶端在O-XYZ坐标系中的坐标P(xp,yp,zp)可由如下公式计算得到：
xp＝OP·cosθ
yp＝OP·sinθ·cosα
zp＝OP·sinθ·sinα；
设二维激光扫描装置相邻两个扫描周期的扫描平面分别为第i帧、第i+1帧，由于二维激光扫描装置沿Y轴水平运动，所以在一段时间内O-XYZ坐标系也沿Y轴水平运动，为了将所有帧扫描出的点在同一坐标系下表示出来，需要对各点的y坐标进行补偿即可，相邻两个扫描周期第i帧和第i+1帧的y坐标补偿值为收获机械行进速度与二维激光扫描装置扫描周期的乘积值，根据y坐标补偿值可将一段时间内二维激光扫描装置各个扫描周期中得到的大麻或苎麻作物顶端点云坐标统一到同一个三维坐标系下，形成三维的区域内大麻或苎麻作物顶端点云数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，其特征在于：步骤(3)中，首先得到每一帧扫描平面内二维点云数据的高度平均值，然后根据收获机械行走速度即可获得区域内的多帧扫描平面内二维点云数据的多个高度平均值，将二维点云数据的多个高度平均值再次平均即可得到区域内的最终高度平均值，该最终高度平均值作为收获机械收割大麻籽粒或对苎麻进行拔麻收割时的高度参数，收获机械根据高度参数进行收割高度自动调控。
4.根据权利要求1或2所述的一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法，其特征在于：步骤(4)中，收获机械行走过程中，根据区域内的多帧扫描平面的最外侧点，得到区域内的多个外侧点，对区域内的多个外侧点进行直线拟合，得到收获机械作业的导航线，结合初始作业时收获机械相对导航线角度或者收获机械姿态即可实现自动对行控制。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710270739.8A CN107027423B (zh) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710270739.8A CN107027423B (zh) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107027423A CN107027423A (zh) | 2017-08-11 |
| CN107027423B true CN107027423B (zh) | 2018-12-28 |
Family
ID=59536140
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710270739.8A Expired - Fee Related CN107027423B (zh) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107027423B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107656287B (zh) * | 2017-10-30 | 2019-08-16 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1644781A1 (ru) * | 1989-05-24 | 1991-04-30 | Научно-Производственное Объединение "Средазсельхозмеханизация" | Комбайн дл уборки высокостебельных луб ных культур |
| CN101673413B (zh) * | 2009-10-10 | 2012-05-30 | 华南农业大学 | 基于表面数据的植物枝体三维形态建模系统及方法 |
| CN203942811U (zh) * | 2014-07-23 | 2014-11-19 | 海南大学 | 一种剑麻收获机 |
| CN104794750A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-22 | 西北农林科技大学 | 一种基于空间殖民算法的树点云三维重建方法 |
| CN204907167U (zh) * | 2015-08-18 | 2015-12-30 | 农业部南京农业机械化研究所 | 一种工业大麻收割机 |
| CN105432225B (zh) * | 2015-12-01 | 2017-10-03 | 内蒙古民族大学 | 一种蓖麻收割机 |
-
2017
- 2017-04-24 CN CN201710270739.8A patent/CN107027423B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107027423A (zh) | 2017-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gené-Mola et al. | Fruit detection, yield prediction and canopy geometric characterization using LiDAR with forced air flow | |
| Escolà et al. | Mobile terrestrial laser scanner applications in precision fruticulture/horticulture and tools to extract information from canopy point clouds | |
| CN1279814C (zh) | 用来按体积处理地面和植物的方法及系统 | |
| JP6230975B2 (ja) | 不要植物の除去システム | |
| EP3552474B1 (en) | A system for controlling an operative parameter of a harvesting header | |
| US11601587B2 (en) | System and method for monitoring plants in plant growing areas | |
| AU696597B2 (en) | Apparatus and method for determining a distance to an object in a field | |
| RU2016142691A (ru) | Сельскохозяйственная рабочая машина с устройством детектирования окружающего пространства | |
| US10172289B2 (en) | System and method for the automatic adjustment of the height of an agricultural implement using 3D reconstruction | |
| CN213880814U (zh) | 一种林果株间与垄上双作业仿形避障除草装置 | |
| CN107027423B (zh) | 一种大麻或苎麻收割高度自动调控和对行方法 | |
| WO2022038363A1 (en) | Agricultural machine | |
| Kang et al. | Sucker detection of grapevines for targeted spray using optical sensors | |
| US20230004162A1 (en) | Agricultural vehicle, control device, and control method | |
| EP3738420B1 (de) | Verfahren für den betrieb einer selbstfahrenden landwirtschaftlichen arbeitsmaschine | |
| Moreno et al. | Proximal sensing for geometric characterization of vines: A review of the latest advances | |
| CA3125700C (en) | Automatic driving system for grain processing, automatic driving method and automatic identification method | |
| US20220207852A1 (en) | Generating a ground plane for obstruction detection | |
| US20220100996A1 (en) | Ground Plane Compensation in Identifying and Treating Plants | |
| Marinello et al. | Application of the Kinect sensor for three dimensional characterization of vine canopy | |
| US11985912B2 (en) | Weeding device for crops having seedling avoidance function | |
| CN107656287B (zh) | 一种基于激光雷达的麻类作物行的边界提取设备及方法 | |
| Cabre et al. | Measuring crop canopy–the development of a dynamic system for precision fruit crop spraying | |
| CN111623706B (zh) | 一种柠条平茬机信息获取方法 | |
| CN205082138U (zh) | 一种油菜垄作开沟起垄机 |
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 | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20181228 |