CN107179776A - 一种基于无人机的景观植物的播种方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于无人机的景观植物的播种方法，包括以下步骤：1、确定待种植物种植区图案形状的边界数据P1；2、确定待种地块区域的边界数据P2；3、对P1进行调整，使P1与P2在地理方位和区域大小上匹配，得到P3；4、输入无人机工作参数及区域边界数据P3，通过飞播路径规划算法，获得无人机的飞播播种最优路径及其对应的无人机各工作单元状态信息；5、无人机按照飞播播种最优路径及其对应的工作单元状态信息，实施自主飞播作业。本发明实现了大面积、复杂造型景观植物种植的机械化自动化作业，提高了作业效率和质量，算法优化了无人机作业的行调度次序，减少了非有效作业时段的飞行时间，使得播种区域的形状更加精确美观。
Description
技术领域
本发明涉及一种农业设备控制领域，具体涉及一种基于无人机的景观植物的播种方法。
背景技术
大面积景观植物(如油菜、向日葵、花卉等)的种植，常利用滩涂、坡地等地面机器难以进入或工作(无机耕道、地形地貌复杂)的土地区域。同时为达到较好的视觉景观效果，通过造型设计以及多种不同品种、类别植物或播期的控制，实现“花式”间作和套种。因此对于具体作物而言，其种植区域的边界形状较为复杂，利用常规地面机器根本无法实现种植，而人工操作又费时费力。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对大面积景观植物的播种，提供一种基于无人机的景观植物的播种方法。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种基于无人机的景观植物的播种方法，包括以下步骤：
步骤S1、确定待种植物种植区域的图案形状，得到边界数据P1；
步骤S2、确定待种植物地块区域的坐标，得到边界数据P2；
步骤S3、对边界数据P1进行调整，使边界数据P1与边界数据P2在地理方位和区域大小上匹配，得到用于播种的区域边界数据P3；
步骤S4、输入无人机的工作参数及用于播种的区域边界数据P3，通过飞播路径规划算法，获得无人机的飞播播种最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息；
步骤S5、无人机按照飞播播种最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息，实施自主飞播作业。
进一步的，所述步骤S4包括多边形填充线求解和处理过程，具体包括以下步骤：
步骤S4.1、输入无人机出发点和降落点位置及无人机的工作幅宽W、工作单元数N、作业飞行速度V、空行程飞行速度V’和作业方向θ，输入用于播种的区域边界数据P3，依次存储边界数据P3的各顶点数据，并顺次连接各顶点，得到多边形区域Z；
步骤S4.2、设置一组与作业方向平行、间距为W的平行线组为行中心线组，且行中心线组覆盖多边形区域Z；
步骤S4.3、将每一条行中心线分别向两侧平移M次，所述M为N/2再取整后的值，包括原始行中心线和平移后的行中心线，得到每一条行中心线对应的N条单元中心线，通过直线与多边形求交算法，求取每一条单元中心线与多边形区域Z的交点，并沿作业方向做交点配对检查，剔除未成功配对的交点，得到交点数组；
步骤S4.4、利用交点数组、行中心线、单元中心线、工作幅宽W和工作单元数N求得无人机的初始路径信息和工作状态信息；
步骤S4.5、对路径进行排序，求得无人机的飞播播种最优路径，将最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
进一步的，所述步骤S4.3具体为，
步骤S4.31、对N进行判断，若N为奇数，将每一条行中心线分别向两侧平移M次，每次平移距离为W/N，包括原始行中心线和平移后的行中心线，获得每一条行中心线对应的N条单元中心线；若N为偶数，将行中心分别向两侧平移M次，首次平移距离为W/(2×N)，以后每次平移距离为W/N，平移后得到行中心线对应的N条单元中心线；
步骤S4.32、通过直线与多边形求交算法，求取每一条单元中心线与多边形区域Z的交点，并沿作业方向做交点配对检查，剔除未成功配对的交点，得到交点数组。
进一步的，所述步骤S4.32中的中交点配对检查具体为：沿作业方向分别遍历每一单元中心线与多边形区域Z的交点，计算当前交点与相邻交点的中点，判断中点与多边形区域Z的包含关系，若中点在多边形区域Z内部，则视为配对成功；否则视当前交点为孤点，将其剔除。
进一步的，所述步骤S4.4具体为：
步骤S4.41、将交点数组内所有交点向行中心线投影，得到多个投影点，将投影点作为行分割点；
步骤S4.42、在每一个行分割点作行中心线所在直线的垂线，相邻垂线之间的区域为行分割区，将每一条单元中心线延伸与每一个行分割区相交，单元中心线在行分割区内的部分为相交段，若相交段处于多边形区域外部，则单元中心线对应的工作单元在行分割区内的工作状态为关闭，若相交段处于多边形区域内部，则单元中心线对应的工作单元在行分割区内的工作状态为开启；
步骤S4.43、将每一个行分割区内的行中心线段作为一个初始路径段，按上述步骤，得到无人机各工作单元在所有初始路径段内对应的工作状态，将所有初始路径段信息和初始路径段对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
进一步的，所述步骤S4.5具体为：
对路径进行排序，将位于同一行的初始路径段顺次连接作为一条行路径，将每一条行路径作为一个元素，求解从出发点出发，遍历所有行路径后，再返回降落点的总路径，以使总遍历距离之和最小的优化路径顺序，按照优化路径顺序依次连接出发点、所有行路径和起降点，得到一条完整的作业路径为初始最优路径，将初始最优路径信息及初始最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
进一步的，所述步骤S4.5中，得到初始最优路径后，将每一条行路径向两端延伸，靠近出发点一端延伸距离为无人机加速稳定飞行距离L0→V，靠近降落点一端延伸距离为无人机减速稳定飞行距离LV→0，按照优化路径顺序依次连接出发点、延伸后的所有行路径和起降点，得到一条完整的作业路径为最优路径，将初始最优路径对应的无人机各工作单元状态信息作为最优路径对应的无人机各工作单元状态信息，最优路径中除行路径之外的所有连接线段，对应的无人机工作单元状态均为关闭状态，将最优路径信息及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
本发明的有益效果为：本发明通过机器作业替代了人工操作，可适用于不同边界形状的播种区域，可以达到较好的景观造型视觉效果，通过造型设计以及多种不同品种、类别植物或播期的控制，实现“花式”间作和套种，而且提高了大面积景观植物种植过程的效率和作业质量。本发明还通过算法优化了无人机作业的行调度次序，减少了非有效作业时段的飞行距离和时间，而且还从数据指令的角度支持了无人机各工作单元的独立实时按需启停，特别是对于边缘形状不规则的播种区域，可以使得无人机在边界附近区域内能够更精准的作业，进一步减少了作业消耗、提高了作业质量，使得播种区域的形状更加精确美观。通过将每一行的飞行作业路径向两端延伸，可以减少每一行起始和结束部分飞行器加减速过程对株距的影响。
附图说明
图1为本发明总体流程示意图；
图2为边界P1和边界P2示意图；
图3为边界P3示意图；
图4为多边形区域与行中心线组示意图；
图5为多边形区域与行中心线平移后得到的单元中线示意图；
图6为单元中心线与多边形边界求交之后的示意图；
图7为图6的局部放大图；
图8为路径优化后的最优路径示意图；
图9为延伸后的最优路径示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种基于无人机的景观植物的播种方法，包括以下步骤：
步骤S1、针对待种植的景观植物特定品种，利用绘图软件设计绘制所需的文字或图案，获得边界数据P1，如图2所示；
步骤S2、利用GIS系统或手持式GPS，获得待种植观赏景观地块区域在地理坐标格式下的边界数据P2’，通过坐标转换，转换成直角坐标系下的边界数据P2，如图2所示，图2中的阴影区域为P1；
步骤S3、如图3所示，利用坐标平移、旋转、缩放等方式处理边界数据P1，使边界数据P1与边界数据P2在地理方位和区域大小上匹配，得到用于播种的区域边界数据P3；
步骤S4、输入无人机的工作参数及用于播种的区域边界数据P3，通过飞播路径规划算法，计算直角坐标系下的飞播播种最优路径T’，再通过坐标逆转换，获得地理坐标格式下的最优路径T，以及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息；
所述步骤S1、S2和S3中的边界数据P1、P2、P3均为多边形数组，并按照外边界以逆时针方向、内边界以顺时针方向的顺序依次存储各顶点。
所述步骤S4包括多边形填充线求解和处理过程，具体包括以下步骤：
步骤S4.1、输入无人机出发点和降落点位置及无人机的工作幅宽W、工作单元数N、作业飞行速度V、空行程飞行速度V’和作业方向θ，输入用于播种的区域边界数据P3，依次存储边界数据P3的各顶点数据，并顺次连接各顶点，得到多边形区域Z；本实施例中无人机出发点为A，降落点为B，N为4；
步骤S4.2、如图4所示，设置一组与作业方向平行、间距为W的平行线组为行中心线组，且行中心线组覆盖多边形区域Z，图4中，阴影区域为多边形区域Z，粗实线为行中心线；
步骤S4.3、如图5和图6所示，将每一条行中心线分别向两侧平移M次，所述M为N/2再取整后的值，包括原始行中心线和平移后的行中心线，得到每一条行中心线对应的N条单元中心线，通过直线与多边形求交算法，求取每一条单元中心线与多边形区域Z的交点，并沿作业方向做交点配对检查，剔除未成功配对的交点，得到交点数组，图5和图6中，阴影区域为多边形区域Z，粗实线为行中心线，虚线为单元中心线，细实线平行线为单元边界线；
所述步骤S4.3具体为，
步骤S4.31、对N进行判断，若N为奇数，将每一条行中心线分别向两侧平移M次，每次平移距离为W/N，包括原始行中心线和平移后的行中心线，获得每一条行中心线对应的N条单元中心线；若N为偶数，将行中心分别向两侧平移M次，首次平移距离为W/(2×N)，以后每次平移距离为W/N，平移后得到行中心线对应的N条单元中心线；如图6所示，本实施例中N为4，为偶数，因此M为2，将行中心线分别向两侧平移2次，首次平移距离为W/8，第二次平移距离为W/4，平移后得到行中心线对应的4条单元中心线；
步骤S4.32、如图6所示，通过直线与多边形求交算法，求取每一条单元中心线与多边形区域Z的交点，并沿作业方向做交点配对检查，剔除未成功配对的交点，得到交点数组。
所述步骤S4.32中的中交点配对检查具体为：沿作业方向分别遍历每一单元中心线与多边形区域Z的交点，计算当前交点与相邻交点的中点，判断中点与多边形区域Z的包含关系，若中点在多边形区域Z内部，则视为配对成功；否则视当前交点为孤点，将其剔除。
步骤S4.4、利用交点数组、行中心线、单元中心线、工作幅宽W和工作单元数N求得无人机的初始路径信息和工作状态信息；
所述步骤S4.4具体为：
步骤S4.41、交点数组内所有交点向行中心线投影，得到多个投影点，将投影点作为行分割点；如图7所示，其中PQ为行中心线，AB、CD、EF和GH为单元中心线，本实施例中工作单元数N为4，AB、CD、EF和GH分别对应无人机上的一个工作单元的中心线，AB和CD与多边形区域Z没有交点，EF与多边形区域Z的交点为M和N，GH与多边形区域Z的交点为G和H，G'为G的投影点，M'为M的投影点，N'为N的投影点，H'为H的投影点；
步骤S4.42、如图7所示，在每一个投影点作行中心线所在直线的垂线，相邻垂线之间的区域为行分割区，其中标号1-3分别为三个行分割区，将每一条单元中心线延伸与每一个行分割区相交，单元中心线在行分割区内的部分为相交段，若相交段处于多边形区域外部，则单元中心线对应的工作单元在行分割区内的工作状态为关闭，若相交段处于多边形区域内部，则单元中心线对应的工作单元在行分割区内的工作状态为开启；
以图7示例，第一行分割区1内，单元中心线AB和单元中心线CD均位于多边形区域Z外部，因此，单元中心线AB和单元中心线CD对应的工作单元在行分割区1-3内均为关闭状态，
单元中心线EF与第一行分割区1的相交段EM位于多边形区域Z外部，则EF对应的工作单元在第一行分割区1内的工作状态为关闭；单元中心线GH与第一行分割区1的相交段位于多边形区域Z内部，则GH对应的工作单元在第一行分割区1内的工作状态为开启；
单元中心线EF与第二行分割区2的相交段MN位于多边形区域Z内部，则EF对应的工作单元在第二行分割区2内的工作状态为开启；单元中心线GH与第二行分割区2的相交段位于多边形区域Z内部，则GH对应的工作单元在第二行分割区2内的工作状态为开启；
单元中心线EF与第三行分割区3的相交段NF位于多边形区域Z外部，则EF对应的工作单元在第三行分割区3内的工作状态为关闭；单元中心线GH与第三行分割区3的相交段位于多边形区域Z内部，则GH对应的工作单元在第三行分割区3内的工作状态为开启；
步骤S4.43、将每一个行分割区内的行中心线段作为一个初始路径段，以图7示例，初始路径段G'M'内，AB对应的工作单元状态为关闭，CD对应的工作单元状态为关闭，EF对应的工作单元状态为关闭，GH对应的工作单元状态为开启；初始路径段M'N'内，AB对应的工作单元状态为关闭，CD对应的工作单元状态为关闭，EF对应的工作单元状态为开启，GH对应的工作单元状态为开启。
按上述步骤，得到无人机各工作单元在所有初始路径段内对应的工作状态，将所有初始路径段信息和初始路径段对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
步骤S4.5、对路径进行排序，求得无人机的飞播播种最优路径，将最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
所述步骤S4.5具体为：
进一步的，所述步骤S4.5具体为：
对路径进行排序，将位于同一行的初始路径段顺次连接作为一条行路径，将每一条行路径作为一个元素，求解从出发点出发，遍历所有行路径后，再返回降落点的总路径，以使总遍历距离之和最小的优化路径顺序，按照优化路径顺序依次连接出发点、所有行路径和起降点，如图8所示，得到一条完整的作业路径为初始最优路径，将初始最优路径信息及初始最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
进一步的，所述步骤S4.5中，得到初始最优路径后，将每一条行路径向两端延伸，靠近出发点一端延伸距离为无人机加速稳定飞行距离L0→V，靠近降落点一端延伸距离为无人机减速稳定飞行距离LV→0，按照优化路径顺序依次连接出发点、延伸后的所有行路径和起降点，得到一条完整的作业路径为最优路径T’，将初始最优路径对应的无人机各工作单元状态信息作为最优路径T’对应的无人机各工作单元状态信息，最优路径T’中除行路径之外的所有连接线段，对应的无人机工作单元状态均为关闭状态，对最终路径T’数据进行坐标逆变换，将直角坐标系数据转换成经纬度数据,获得地理坐标格式下的最优路径T，最优路径T’对应的无人机工作单元状态与最优路径T保持一致，即得到了最优路径T及最优路径T对应的无人机各工作单元状态信息。
如图9所示为延伸后的最优路径示意图，图8和图9中，粗虚线为延伸的距离，虚线为单元中心线，细实线平行线为单元边界线，粗实线平行线为行路径，带箭头指向的连接线为路径线。
本发明的方法所配套使用的无人机上设置有排种器工作单元，可采用电力驱动形式，工作单元的数量为多个，且均设置有电磁阀或其他开关，每个工作单元均可独立实时按需启停控制，各工作单元的开关均连接至协调控制器，协调控制器从无人机主控制器接受工作单元工作状态指令控制字，并根据控制字的位状态统一协调管理各工作单元的按需启停。
本发明提供一种基于无人机的景观植物的播种方法，本发明通过机器作业替代了人工操作，可适用于不同形状的播种区域，可以达到较好的视觉景观效果，通过造型设计以及多种不同品种、类别植物或播期的控制，实现“花式”间作和套种，而且提高了大面积景观植物种植过程的效率，而且还提高了作业质量。本发明还通过算法优化了无人机作业的行调度次序，减少了非有效作业时段的飞行时间，而且还从数据指令的角度支持了无人机各工作单元的独立实时按需启停，特别是对于边缘形状不规则的用于播种的区域边界，可以使得无人机在区域边界附近区域内能够更精准的作业，进一步减少了作业消耗、提高了作业质量，使得播种区域的形状更加精确美观。通过将每一行的飞行作业路径向两端延伸，可以减少每一行起始和结束部分飞行器加减速过程对株距的影响。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于无人机的景观植物的播种方法，包括以下步骤：
步骤S1、确定待种植物种植区域的图案形状，得到边界数据P1；
步骤S2、确定待种植物地块区域的坐标，得到边界数据P2；
步骤S3、对边界数据P1进行调整，使边界数据P1与边界数据P2在地理方位和区域大小上匹配，得到用于播种的区域边界数据P3；
步骤S4、输入无人机的工作参数及用于播种的区域边界数据P3，通过飞播路径规划算法，获得无人机的飞播播种最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息；
步骤S5、无人机按照最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息，实施自主飞播作业。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的景观植物的播种方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：
步骤S4.1、输入无人机出发点和降落点位置及无人机的工作幅宽W、工作单元数N和作业方向θ，依次存储边界数据P3的各顶点数据，并顺次连接各顶点，得到边界数据P3对应的多边形区域Z；
步骤S4.2、设置一组与作业方向平行、间距为W的平行线组为行中心线组，且行中心线组覆盖多边形区域Z；
步骤S4.3、将每一条行中心线分别向两侧平移M次，所述M为N/2再取整后的值，包括原始行中心线和平移后的行中心线，得到每一条行中心线对应的N条单元中心线，通过直线与多边形求交算法，求取每一条单元中心线与多边形区域Z的交点，并沿作业方向做交点配对检查，剔除未成功配对的交点，得到交点数组；
步骤S4.4、利用交点数组、行中心线、单元中心线、工作幅宽W和工作单元数N求得无人机的初始路径信息和工作状态信息；
步骤S4.5、对路径进行排序，求得无人机的飞播播种最优路径，将最优路径及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
3.根据权利要求1所述的基于无人机的景观植物的播种方法，其特征在于，所述步骤S4.3具体为，
步骤S4.31、对N进行判断，若N为奇数，将每一条行中心线分别向两侧平移M次，每次平移距离为W/N，包括原始行中心线和平移后的行中心线，获得每一条行中心线对应的N条单元中心线；若N为偶数，将行中心分别向两侧平移M次，首次平移距离为W/(2×N)，以后每次平移距离为W/N，平移后得到行中心线对应的N条单元中心线；
步骤S4.32、通过直线与多边形求交算法，求取每一条单元中心线与多边形区域Z的交点，并沿作业方向做交点配对检查，剔除未成功配对的交点，得到交点数组。
4.根据权利要求3所述的基于无人机的景观植物的播种方法，其特征在于，所述步骤S4.32中的中交点配对检查具体为：沿作业方向分别遍历每一单元中心线与多边形区域Z的交点，计算当前交点与相邻交点的中点，判断中点与多边形区域Z的包含关系，若中点在多边形区域Z内部，则视为配对成功；否则视当前交点为孤点，将其剔除。
5.根据权利要求1所述的基于无人机的景观植物的播种方法，其特征在于，所述步骤S4.4具体为：
步骤S4.41、将交点数组内所有交点向行中心线投影，得到多个投影点，将投影点作为行分割点；
步骤S4.42、在每一个行分割点作行中心线所在直线的垂线，相邻垂线之间的区域为行分割区，将每一条单元中心线延伸与每一个行分割区相交，单元中心线在行分割区内的部分为相交段，若相交段处于多边形区域外部，则单元中心线对应的工作单元在行分割区内的工作状态为关闭，若相交段处于多边形区域内部，则单元中心线对应的工作单元在行分割区内的工作状态为开启；
步骤S4.43、将每一个行分割区内的行中心线段作为一个初始路径段，按上述步骤，得到无人机各工作单元在所有初始路径段内对应的工作状态，将所有初始路径段信息和初始路径段对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
6.根据权利要求5所述的基于无人机的景观植物的播种方法，其特征在于，所述步骤S4.5具体为：
对路径进行排序，将位于同一行的初始路径段顺次连接作为一条行路径，将每一条行路径作为一个元素，求解从出发点出发，遍历所有行路径后，再返回降落点的总路径，以使总遍历距离之和最小的优化路径顺序，按照优化路径顺序依次连接出发点、所有行路径和起降点，得到一条完整的作业路径为初始最优路径，将初始最优路径信息及初始最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
7.根据权利要求6所述的基于无人机的景观植物的播种方法，其特征在于，所述步骤S4.5中，得到初始最优路径后，将每一条行路径向两端延伸，靠近出发点一端延伸距离为无人机加速稳定飞行距离L0→V，靠近降落点一端延伸距离为无人机减速稳定飞行距离LV→0，按照优化路径顺序依次连接出发点、延伸后的所有行路径和起降点，得到一条完整的作业路径为最优路径，将初始最优路径对应的无人机各工作单元状态信息作为最优路径对应的无人机各工作单元状态信息，最优路径中除行路径之外的所有连接线段，对应的无人机工作单元状态均为关闭状态，将最优路径信息及最优路径对应的无人机各工作单元状态信息进行存储。
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