CN109640620B - 用于种植园农业任务管理和数据收集的系统和方法 - Google Patents

用于种植园农业任务管理和数据收集的系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种果实收割、稀释和/或修剪系统，包括：(a)用于对果园或树木位置以及它们在种植园中的轮廓进行制图的计算机化系统；(b)用于收割、稀释或修剪果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)群管理的管理系统；以及用于UAV自主收割、稀释和/或修剪果园的方法。

Description

用于种植园农业任务管理和数据收集的系统和方法
技术领域
本发明属于农业设备，特别是收割的技术领域。更具体地，本发明涉及收割、稀释和修剪装置。更具体地，本发明涉及用于(例如，苹果、梨、杏、桃、橙、小柑橘类果实和柠檬树、鳄梨、葡萄藤、西红柿、茄子、黄瓜和辣椒)果园、种植园和温室的收割、稀释或修剪装置。本发明不属于田间生长和田间植物的技术领域，不涉及农作物喷粉、作物种植、施肥等田间作物作业。
背景技术
传统的果园收割装置基于大量劳动力工作和支持工具，如由人类或自动梯子持有并由其操作的自动割草机。先进的工具是带有少量机械臂的大型轨道。这种轨道很大、昂贵且复杂。每个机械臂需要足够长且足够灵活，以便从树顶或底部采摘。机器人臂需要具有至少4个自由度，这导致非常昂贵的解决方案。
值得注意的是，上述轨道很大并且不适合大多数现有的种植园/果园，并且它们不能穿过树行。它们也在山地移动性方面受到限制。较小的机器人/自主车辆遇到以下问题：由于地面的复杂性导致的移动性和可通行性；不能从树顶采摘果实；并且还具有2-4轴长机器人臂的复杂性。
稀释通常通过大量劳动力工作来手动完成，通过将早期阶段的果实从树上断开，从而使大果实生长。修剪通常用手动锯或拿着锯的地面车辆完成。
与本发明相反，现有的无人机没有可以伸入叶片和树枝的固定的长臂；针对危机有防护网防护，但不使用该网进行实际收割；没有配备可以实现闭环反馈的无人机相机的臂；没有收割机的功能；并且不能实现检测成熟的果实，然后用臂接近果实并控制无人机的移动。在现有的无人机中，电池具有固定的位置，并且位于尽可能靠近无人机的质心，不能容纳修剪器，不具有在无人机上没有施加力的情况下的收割能力并且所有电机都是水平的。
今天，区域的映射由从3000英尺以上的高度拍摄该区域的照片的大型无人机或卫星完成，这使得能够用单个图片覆盖整个区域。然而，这样的图像通常具有低分辨率，甚至高分辨率相机也具有有限的结果。如果需要高分辨率图像，则映射方法由飞行在低高度(100-1000英尺)的无人机/四轴飞行器完成，扫描该区域并在飞行期间获得许多图片，然后拼接软件制作超分辨率图像。
为了向每个像素提供绝对坐标，在该区域中放置很少的锚。每个锚具有可从俯视图和GPS坐标看到的光学特征。拍摄的每张图片包含至少一个所述锚，并且与图片数据一起分析信息以产生其中每个像素都具有坐标的超分辨率图像。然而，锚的部署是耗时的任务，需要人员到达每个锚的所需位置，并将其安装到位。另外，在扫描完成后，需要收集锚。
今天，收割是手动或机械完成的。在机械收割中，成熟和未成熟的果实之间没有选择。今天的农艺任务以及在先前发明中描述的那些任务是逐行地，逐树地，以连续顺序执行以防止无意遗漏树。连续顺序是地面工人和地面自动收割机最有效的收割方式，也是便于管理的。
选择性收割是有利的，因为成熟过程很长(几周到许多周的时间)并且对于所有树或甚至在同一棵树上不均匀。此外，农民希望防止对树木和果实的破坏。选择性收割和选择性稀释需要短时间内的大量人力，这通常导致农民不跟踪种植园状态并且不管理种植园数据库，而是同时收割所有果实。此外，由于人力短缺和收割期短，农民没有工具进行真正的选择性收割/稀释。
已经进行了若干尝试来开发机械收割装置。例如：US2016/0307448描述了通过浮力气体和螺旋桨的组合升高的无人机，并且其用于自动化田间耕作-包括田间收割。
US 2017/0094909描述了一种用于从树上采集硬壳果实的无人机，该无人机包括用于识别果实的相机；和果实收割臂。US 9,420,748涉及用于修剪的无人机，所述装置包括切割设备(例如链锯)和相机。
US 2016/0340006涉及一种配备有相机和提升机构的用于人员救援的救援无人机。IN 4041MUM2015涉及一种硬壳果实收割无人机，其具有用于从其茎上切割果实的可伸展切割器和用于识别果实的相机。CN 206024714涉及一种田间植物修饰无人机，包括水箱(5)和切割器(6)，并设计用于灌溉和修剪植物。CN 104919981涉及一种用于采摘硬壳果实-特别是中国香榧果果实的无人机，包括延长杆(8)，其在其端部具有切割设备(1)和果实采集网(16)。CN 104590562涉及一种消防无人机，包括炸弹枪和瞄准机构，以及保护罩和保险杠。
另外的出版物还描述了用于各种任务的无人机，包括农业任务。例如：FLEWRO-Drones to Pluck Dates,Coconuts,Fruits from Trees涉及硬壳果实采摘无人机，其包括用于获得果实图像的相机，用于稳定无人机的陀螺仪和GPS，用于确定果实是否成熟的一个机器人臂，和用于采摘硬壳果实的另一个机器人臂；Intelligent Swarm of Drones forHarvesting Fruit涉及一群用于收割果实的无人机。每个无人机都配备有用于识别果实并评估其成熟度的相机和切割设备(剪切)。执行收割要么直到太阳下山，以便充电停止，或要么直到所有成熟的果实被采摘完；Fruit Plucking Fling Reobot涉及一种用于从高处采集果实的飞行机器人，包括用于检测果实的相机，具有用于切掉果实的旋转刀片的机器人臂；Design and Development of Mobile Fruit Plucker涉及一种移动果实采摘器，其利用相机识别果实并且用附接到其的切割器将它们从树上切割下来。Droneball Go,a DroneWith a Multi-Axis Cage Designed to Crash,Tumble,Roll,and Keep Flying涉及一种具有多轴笼子的相机无人机，其设计为能使无人机发生碰撞、翻跟头、横滚并保持飞行。
值得注意的是，所有现有技术的装置和系统都设计成接近果实的柄以便收割它。此外，现有技术的装置和系统都没有涉及收割软壳果实，并且使用/更改收割硬壳果实的已知装置的任何尝试都将导致破坏这种软壳果实。此外，现有技术参考文献都没有提供一种能够在采摘后保持果实的装置，更不用说提及一旦收割果实就保持装置平衡的问题。最后，所有已知的无人机系统都是“感知和避免”系统，而本发明的系统是“感知和接合”系统。
发明内容
本发明提供了一种果实收割、稀释和/或修剪系统，包括：(a)用于对果园或树木位置以及它们在种植园中的轮廓进行制图的计算机化系统；(b)用于收割、稀释或修剪果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)群管理的管理系统，所述系统包括：(i)用于收割果实或稀释果实的一个或多个改进的自主UAV，包括：计算系统，包括：存储器、处理器；果实收割单元；电源；防撞系统；果实检测单元，其适于计算果实相对于UAV的位置；和突出的网状笼子，其适于推动树枝和树叶；其中：所述防撞系统防止所述UAV与障碍物碰撞，从而实现所述UAV朝向预定目标位置的自主导航、飞行和操纵；所述UAV使用从果实检测单元接收的果实位置信息，以便操纵所述UAV并将收割单元定位在其可以收割所识别的果实的地方；所述笼子适于通过将树枝和树叶推到一边以使得所述UAV能够穿过树梢/叶子并到达内部的果实，和/或在通过所述收割单元在笼子中将所述果实从树枝拉下时提供反推来帮助收割过程，(ii)基站；(iii)可选地，果实容器；以及(iv)一个或多个供能装置，其中所述管理系统用于：(1)管理包括果实收割UAV、果实容器、果实载体UAV、锚单元和载锚UAV的UAV群；和/或(2)基于果实成熟度的收割或稀释任务。
本发明还提供了一种用于UAV自主收割、稀释和/或修剪果园的方法，包括以下步骤：(a)产生果园中所有树木的具有高分辨率和精确度的精确地图和数据库；(b)使用UAV群进行收割、稀释和/或修剪，包括以下步骤：(i)使用用于建立果园的数据库的所产生的地图，所述数据库包括果园和果实的信息的多层表示；(ii)向自主UAV提供任务；(iii)通过从果园中的不同UAV获得的数据在收割、稀释和/或修剪期间更新所述数据库；以及(iv)基于所产生和更新的数据库将所述果实收割、稀释和/或修剪UAV指向需要收割的果实，其中通过所述收割UAV收割果实包括以下步骤：(i)将用于收割果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)派遣到种植园中；(ii)自主识别树或树的行及其面向；或者从外部设备接收树相对于UAV的位置和方向；(iii)通过果实检测单元自主识别/检测要在所述树上要收割或稀释的果实；(iv)操纵UAV接近并接合所述识别的果实；(v)收割所识别的/检测的果实；(vi)重复步骤(ii)至(v)。
附图说明
图1是配备有2轴自由度机械臂的本发明的收割装置的透视图。
图2A-2D是配备有固定臂(零自由度)的本发明的收割装置的透视图。
图3是配备有锯(如圆锯)的本发明的收割装置的透视图。
图4是与具有蹦床的收集底座集成的空中收割装置的透视图。
图5是根据本发明的实施例的空中收割系统的完整系统透视图，其包括与基站相关联的若干空中装置。
图6是根据本发明的实施例的空中收割系统的完整系统透视图，其包括与基站相关联的若干空中装置。
图7示出了由导航相机或果实相机获得的图像，其包括果实/树枝和臂并且是闭合控制回路方法的一部分。
图8是解释无人机的闭环控制回路方法的框图。
图9是本发明的收割装置的透视图，该收割装置配备有定制的剪刀/修剪器，用于切割果实与树的连接或用于修剪。
图10是配备有定制掌状物的本发明的收割装置的透视图(能够在无人机上没有产生力的情况下实现切割)。
图11A-11C示出了本发明的收割无人机，其包括保持果实的掌状物，以及用于补偿臂和果实的重量的机构。
图12示出了通过本发明的无人机施加拉力而将果实从树上拉下的一种可能机构，该无人机还包括垂直螺旋桨。
图13A-13D示出了使用无人机臂末端的线/线缆环从树上切割/拉下果实的一种可能机构。
图14A-14B示出了本发明的无人机，其具有保护网/笼子，其还有助于无人机穿过树木的树叶和树枝之间，并且推动树枝以保护无人机并帮助从树上切下果实。
图15A-15B示出了本发明的无人机，其具有标记，该标记用于映射田间/种植园并用于引导其他收割无人机。图15A是其他更高的无人机/UAV能够看到的锚无人机的俯视透视图。图15B是无人机-锚装置的侧视透视图，示出了全球定位系统(GPS)接收器和本地定位系统(LPS)，如UWB(超宽带收发器，其允许测量时间和数据通信准确时间)。
图16A-16C示出了由锚无人机测绘的种植园，由图16A和16B中的箭头指示，其示出了这种无人机处于的位置。图16C示出了系统如何识别种植园中的所有树木(每棵树被圈出)，并且用作用于控制本发明的无人机或无人机群的输入数据库。
图17示出了特定树上的果实如何被用于收割的无人机映射以及用作用于控制本发明的单个无人机或无人机群的输入数据库，该数据库的精度是5-10厘米。
图18示出了包括本发明的许多无人机和收集底座的完整系统透视图。
图19是解释群管理无人机的收割算法的框图。
图20A-20C示出了数据库的临时状态，其表示种植园内成熟果实(准备收割)的区域。在工作任务期间收集数据库信息。图20A示出了重置为零；并且图20B示出了准备收割的成熟果实的数量。
图21A-21B示出了数据库的临时状态，其表示来自特定收割区域的收割果实的质量和从其收割的果实的个数(数量)。
图22A-22B示出了携带多个电池并设计成将所述电池携带到远程无人机以进行更换的电动无人机。
图23A-23B示出了网/笼子的圆锥形状，其可以推动树枝和树叶以使得UAV能够在收割臂拉动果实时穿过到叶片中，其中所述笼子在前部具有孔；以及向后和向前移动的臂，其将果实拉进笼子，其进一步用于携带它们。笼子的独特形状实现了“感知和接合”的方法，而不是现有技术的“感觉和避免”。
图24示出了触觉反馈，其测量由诸如树木、树枝、树叶等外部元件施加在网/笼子上的力和力向量。触觉反馈是重要的，因为无人机在树木和树枝上产生力，并且这种力的测量可以帮助决定是否施加更大的力或改变力的方向，这种类型的传感器在无人机与树的接合期间的自主操纵中是重要的。在特定实施例中，笼子的形状是平滑的单调曲线，用于防止在树木中翻倒。
图25A-25C示出了使用少量IMU传感器的触觉笼子的另一实施例。
图26示出了用于在果实和树之间的果实上产生拉力的可选机械装置。
图27示出了使用重力作为拉力同时用机械收割臂持有果实的收割。
图28A-28B示出了本发明的UAV的可选的果实切割机构。在将果实拉过开口并进入笼子后进行切割。
图29示出了具有超级电容器或其他快速充电能量包的UAV，其能够在充电点将果实排出到容器时同步实现非常快速的充电。
图30A-30B示出了通过本发明的群管理算法搜索分配给UAV的路线。
图31示出了根据本发明的一些实施例的果实携带UAV。
图32A-32D示出了用于从树上采摘果实的各种方法：图32A-通过在切割/撕裂柄时吞下果实；图32B-通过拉动隐藏的柄的环；图32C-通过两个环持有果实；和图32D-通过真空泵。
图33示出了各种收割系统组件的当前位置的信息图。
具体实施方式
本发明提供使用无人机/小型直升机/四轴直升机/或可以在树附近、下方、上方悬停的任何其他小型无人驾驶飞行器(UAV)用于例如果园和葡萄藤的收割装置以及收割方法。本发明的收割无人机配备有可以采摘果实的臂，可选地具有可以从树上切割所需果实的锯、刀、剪刀或修剪器。本发明还提供了一种稀释装置，其具有与收割装置类似的臂，用于将小果实从树上断开。本发明还提供了一种修剪装置，其具有类似于收割装置的臂，但是施加更大的力以将树枝从树上断开。
本发明的收割无人机还配备有防撞系统，该防撞系统防止与树木、人和其他无人机的无意碰撞，并且实现在复杂环境中安全地飞行。该防撞系统包括但不限于：IR范围光耦合器、超声范围测量、立体相机、RADAR和视觉相机。本发明的收割无人机可具有保护网/笼子，其既保护无人机螺旋桨免受危害，又使无人机能够穿过树枝和树叶以接近内部果实。所述笼子也可以参与收割过程，例如，通过在拉下果实的同时产生抵靠树枝的反推。
本发明的收割无人机还可以配备有果实检测单元，例如测量果实的大小、颜色和形状的相机，以及具有关于果实柔软度的触觉反馈的装置。
本发明还提供了一种算法，该算法检测果实位置，将无人机导航到最佳位置，以及决定果实是否成熟并准备好采摘的算法。
因此，本发明提供了一种果实收割装置/UAV，包括：(a)小型无人驾驶飞行器(UAV)，例如无人机/小型直升机/四轴直升机，配备有：(i)收割单元；(ii)电源；(iii)防撞系统；(iv)果实检测单元；和(v)凸出和推动笼子，以及(b)计算机，其包括存储器、处理器和计算果实相对于UAV的位置的算法，其中：(1)所述防撞系统防止所述UAV碰撞障碍物(例如树木、人和其他UAV，因此实现所述UAV在复杂环境中自主导航；(2)所述果实检测单元与所述计算机和算法一起实现将所述UAV和/或所述收割单元自主操纵到果实；以及(3)所述笼子允许空气流动并通过以下两者来帮助收割过程：(a)将树枝和树叶推到一边以使UAV能够穿过树梢/树叶，以及(b)在将所述果实从树上拉下时提供反推，并进一步保护所述UAV及其发动机叶片免受潜在危险(例如，树叶和树枝)。
本发明还提供了一种用于收割或稀释果实的改进的自主无人驾驶飞行器(UAV)，包括：(i)计算系统，包括存储器、处理器；(ii)果实收割单元；(iii)电源；(iv)防撞系统；(v)果实检测单元，适于计算果实相对于UAV的位置；(vi)凸出的网状笼子，适于推动树枝和树叶，其中：所述防撞系统防止所述UAV与障碍物碰撞，从而实现所述UAV朝向预定目标位置的自主导航、飞行和操纵；所述UAV使用从果实检测单元接收的果实位置信息，以便操纵所述UAV并将收割单元定位在可以收割所识别的果实的地方；所述笼子适于通过将树枝和树叶推到一边，以使得UAV能够穿过树梢/叶片并到达内部的果实，和/或在通过收割单元在笼子中将所述果实从树枝上拉下时提供反推来帮助收割过程。
在本发明的果实收割装置/UAV的某些实施例中，所述收割单元是没有铰链的固定的主体或笼子，使得通过操纵整个UAV来执行操纵单元。
术语“无人机”和“UAV”在本文中可互换使用，并且是指本文所需和定义的任何形状和尺寸的无人驾驶飞行器。
图1示出了无人机，其集成有用于采摘果实的机器人臂；防撞传感器，用于防止悬停无人机与树枝、地面、人、其他无人机和任何其他障碍物发生碰撞；导航相机，用于搜索果实并感测可选的导航路线；果实相机，用于验证果实是否成熟(可选择与之前相同的相机)；压力传感器，用于验证果实是否成熟；以及负责将果实与树木断开的掌状物。
图1中的机器人臂可以是标准机器人臂，其长度需要足够长以伸入树枝并接近果实而不接触树枝或者在树枝上具有柔软接触，但是足够短以避免无人机不平衡。如图1所示的机器人臂是具有至少2个自由度的柔性臂，其能够在不移动无人机的情况下接近果实。在特定实施例中，如图2A-2D所示，机器人臂是刚性固定的臂，其需要移动无人机以便到达并采摘果实。
图2A-2D所示的固定的机器人收割臂可以安装在无人机的顶部(图2C)、底部(图2A和2D)或侧面，或其任何组合(例如图2B)。与图1所示的柔性机器人臂相比，该示例是固定的机器人臂。在该配置中，通过移动无人机而不是移动臂来完成果实接近。无人机对其电机有自己的反馈和控制，无需附加控制硬件来接近果实。应用意义是该控制系统成本更低，功耗更低，这意味着价格合理，重量更轻-这意味着更长的飞行时间和更简单的更高的平均故障前时间(MTBF)。
在本发明的果实收割装置/UAV的某些实施例中，收割单元是专用收割臂，可选地具有铰链。在特定实施例中，收割臂是具有用于拉动果实的果实夹持机构的拉臂，或具有用于从树上切割果实的果实切割机构的切割臂，或其组合。在其他具体实施例中，收割臂是拉臂。或者，收割臂包括拉臂(用于拉动果实)与切割机构的组合(用于一旦拉动果实并且其茎被暴露时切割果实)。在一个实施例中，UAV配备有真空管。
在本发明的果实收割装置/UAV的某些实施例中，收割臂穿过笼子内的专用开口，并且被设计成抓住所述果实，并且可选地将其拉下。
如图2所示的本发明的UAV包括：导航相机，其搜索无人机附近的果实；和检测果实位置的算法，例如，通过将果实颜色和形状与环境的颜色和形状隔离。现在，另外的算法是使用从所述导航和果实相机获得的信息来导航无人机，用于将无人机臂移动/导航到果实。
通过根据本发明的一些实施例的UAV收割果实可以如图1所示进行，即通过移动持有果实的收割臂，或者如图2所示，即通过在固定收割臂抓住果实后移动整个无人机，或其任何组合。如果周围的防撞传感器在一个方向上测量太短的范围(例如，大约2-5cm)，则无人机将其移动固定到相对侧。一旦收割臂靠近果实，该算法维持无人机的位置以悬停在固定位置而不移动，它可以使用导航相机信息以悬停而不移动。可以使用第三算法利用从果实相机和压力传感器获取的参数来验证果实是否成熟，这些参数的可选参数是果实颜色、大小和柔软度，然而可以使用更多的成熟度检测技术。一旦算法决定果实成熟，或者适于采摘，则果实采摘阶段开始。在这个阶段，臂可以关闭掌状物并持有果实。根据果实的类型、树的类型、断开果实所需的力量以及果实的成熟度/成熟，可以以任何期望的方式将果实从树上断开。例如，如果需要较小的力，例如，在400克以下，则无人机电机可以进行移动以从树上拉动果实，移动可以在有和没有旋转的情况下与树方向相反。但是，如果需要更大的力，则可以使用例如如图3、图9、图10、图13A-13D和图32A-32D所示的特殊的臂来切割果实或将其与树分开，而不会在树枝和果实之间产生/施加任何力，并且不会在无人机本身上产生/施加任何力。如图10所示，掌状物的一部分持有树枝，掌状物的第二部分将果实推离树枝。呈现了另外的方法：图3示出了使用如图9和13A-13D中所示的锯或刀以切断果实与树枝(柄)的连接；图32A示出了在切割或撕裂柄时吞没果实；图32B示出了在柄隐藏时使用环来拉动柄；图32C示出了当线被抵靠果实按压时打开的两个环持有果实；并且图32D示出了使用真空泵从树上拉动果实。
使用如图7所示的本发明的视频数据和来自距离传感器或立体相机的范围数据，以便关闭控制回路并接近树。图7中的图像在其视野中具有目标果实或树枝，并且收割臂用于执行各种任务。对于每个3D帧，本发明的UAV根据误差像素的数量以毫米为单位测量误差dx，dy：
dx＝tan(IFOV x X_error_pixel_num)x范围，
dy＝tan(IFOV x Y_error_pixel_num)x范围，
IFOV＝(水平FOV)/(相机水平像素数)
如果通过3D相机和IFOV获得的范围是作为视觉系统的参数的像素视场。Dz是范围误差，其是臂边缘的范围减去果实的范围。本发明中的臂位于3D相机的视场内。
在具有固定臂的本发明的UAV中，UAV的计算系统还控制UAV的螺旋桨电机以便固定3D误差。或者，在具有2-3轴臂的UAV中，UAV的计算系统还控制收割臂电机以便固定3D误差。
图8解释了控制闭环过程。UAV的计算系统/任务处理器计算误差值并确定下一个目标悬停位置X，Y，Z和下一个俯仰偏离角度。悬停控制器将其转换为移动命令：前后/上下/旋转/倾斜/俯仰等。飞行控制器确定每个UAV电机的速度。电机控制器将电机速度保持在所需速度。在速度改变之后，UAV将其位置(状态)改变为从GPS和/或IMU获得的新位置、速度、加速度。获得具有较小误差数的新3D图像，并且当3D视频中的误差小于小量值(epsilon)时，无人机准备好断开/持有/拉动目标果实/树枝。
在本发明的果实收割装置/UAV的某些实施例中，收割臂是没有铰链的固定臂，使得通过操纵整个UAV来执行操纵臂。或者，当收割臂可移动时，通过操纵整个UAV和/或臂本身来执行臂的操纵。例如，收割臂可具有1个自由度，即整个臂向前和向后移动；或者具有伸缩移动，其实现其伸长和缩短；或可选地具有侧向移动，例如，上下/左右；或者具有在X轴上扭转/旋转的能力，或其任何组合。
在某些实施例中，本发明的果实收割装置/UAV的收割臂是水平的(图2D)。在替代实施例中，它是垂直的(图2A)。在其他具体实施例中，臂具有“r”形状，即垂直延伸以从UAV的主体略微升高，然后水平延伸(图2C)。
在本发明的收割装置的特定实施例中，收割臂是中空管，其具有穿过其中的线，在其端部具有环，使得环可以抓住果实的隐藏的柄(即，其与树枝的连接)，并在对无人机施加最小力到无力的情况下拉下或切掉果实。在其他具体实施例中，所述中空管的端部还包括切割单元，用于切掉所述果实，例如，帮助从树枝上切掉果实的锋利的边缘或切断器机构(例如，如图32B所示)。
在本发明的收割装置的某些实施例中，收割臂包括两个线环，当其被推动抵靠果实时，吞没果实，直到环接近柄，从而使UAV能够拉动果实。
在本发明的收割装置的某些实施例中，收割臂包括果实抓取/夹持机构(例如，镊子、夹具或机器人指，例如如图32C所示)。在本发明的收割装置的某些实施例中，用真空泵完成果实拉动，该真空泵将果实拉离树。
在本发明的收割装置的某些实施例中，收割臂还包括果实切割单元(例如，修剪器、锯、剪子、剪刀)，用于帮助从树枝上除去果实。
在本发明的收割装置的具体实施例中，收割单元是适于吞没果实的所述笼子中的开口。在特定实施例中，所述笼子中的开口还包括用于当UAV将果实从树枝拉下时在吞没果实之后将所述果实持有/固定在适当位置的装置。在其他具体实施例中，所述笼子中的所述开口还包括切割单元，用于切掉所述果实以帮助从树枝分离果实，例如锋利的边缘或切断器机构(图32A)。
在将果实与树/树枝断开之后，无人机可以将果实带到收集点，或者将其扔/丢到地上或者将其扔/丢到收集底座/蹦床上，该收集底座/蹦床在采摘开始之前安装在树周围或在果实容器附近。图4展示了这种收集底座的使用。这个底座很柔软，就像蹦床或枕头。使用这种底座是为了防止果实在掉落时损坏，并将它们收集到收集箱中。
图18是根据本发明的一些实施例的系统的透视图，示出了本发明的收集无人机的组群，收集底座(具有或不具有蹦床的篮子)和戴着安全手环或安全信标的农民。图18展示了完整的系统功能，其包括很少的收割UAV和用于规划所有UAV移动的中央基站。每个UAV配备有相对于基站的实时定位系统。该系统还包括用于收集收割的果实的收集底座。该系统还可以包括用于在所述UAV附近的果园中工作的人的安全手环，以保护他们免受无人机的伤害。
图5和图6展示了包括一些无人机的完整系统功能。所有无人机都通过电线/电缆连接到载体。载体包括中央基站，其中包括以下项目：搜索相机，其查看树木并搜寻潜在的果实；以及为无人机产生路线的处理单元。相机还跟踪无人机和果实的位置，并引导无人机移动到果实。一旦无人机持有果实，电缆就可以将无人机推上并采摘果实。相同的做法可在侧向完成。这个方式更节能，因为电缆也可用于将能量传递给无人机。这个方式还有关于无人机位置和果实位置的光学反馈。值得注意的是，图6中所示的中央基站安装更灵活，更具移动性，并具有出色的通过性。
在某些实施例中，本发明的UAV的网/笼子进一步有助于其穿过树枝和树叶以接近内部果实并保护无人机螺旋桨免受危害。
传统上，无人机不能持有如图9所示的修剪器。然而，在某些实施例中，本发明的无人机包括具有修剪器的收割臂，以将果实从树上断开，例如，当(3D)相机可以看到果实与树枝的连接并且可以通过修剪器接近时。其果实相对较大且可见的合适树木的实例是鳄梨、芒果和葡萄柚。这种大果实通过细而可见的柄连接到树枝。修剪器切割柄并断开果实，然后果实落入由无人机/收割臂持有的篮子中，或者落在地面上的蹦床上或由掌状物持有。
在某些实施例中，本发明的果实收割装置/UAV适合用于收割软壳果实而不会在收割时损坏果实。
在某些实施例中，本发明的果实收割装置/UAV用于收割其柄被隐藏并且没有到达果实检测单元或果实收割/切割单元的视线的果实。
在特定实施例中，本发明的UAV还包括以下中的至少一个：(i)视觉系统，可选地作为所述果实检测单元的一部分，其设计成锁定在果实上，并与所述计算系统一起，控制UAV的移动和/或收割臂直到所述收割单元抓住所述果实或其柄；(ii)附加相机或镜子，从附加方向检查果实，从而有助于锁定在果实上；(iii)用于收集收割的果实的收集网；(iv)附加推臂设计成在所述收割单元沿相反方向拉动所述果实时推开树枝；(v)垂直电机，用于在将果实从树枝拉下时帮助向后拉动所述UAV；(vi)定位单元，其中：所述计算系统还包括用于确定果实质量和/或使UAV完全独立/自主的算法；用于确定果实质量的所述算法使用根据电机电流消耗和/或根据位于笼子上的附加重力测量单元的测量值计算的果实重量测量值；并且所述笼子是具有圆锥形状的触觉笼子，以便在UAV向前移动时通过推动树叶和树枝来帮助穿过树梢/叶片，并且包括用于测量施加到笼子上的力的压力传感器，使得UAV能够在不对UAV本身施加力的情况下将果实从树枝拉下，其中所述果实可选地是软壳果实，并且所述收割在不损害果实的情况下和/或当果实的茎被隐藏时进行。
通常，UAV的电池居中以避免不平衡。因此，如图11A所示，根据本发明的一些实施例的无人机收割臂具有可以持有果实的掌状物/抓握机构。掌状物可包括几个手指、柔性驾驶室或真空机构。由于臂很长，它可能会导致失去平衡的力矩，从而导致会使无人机坠落的不稳定飞行，或浪费能量来补偿力矩。因此，如图所示，无人机的臂电机以及无人机电池/能量电池安装在无人机的另一侧。这种非中心安装提供了平衡的力矩。
当采摘果实时，果实的重量在无人机上产生力矩，并导致非稳定的飞行和能量浪费。为了克服这种不稳定性，本发明的UAV具有可移动的电池，其可以沿轴线移动以平衡无人机。在没有果实的情况下，电池偏心，但更靠近UAV的中心。在有果实的情况下，电池和电机向后移动并产生与果实重量相反的力矩。如图11A所示，无人机在没有果实的情况下是平衡的，而在图11B中，当无人机在有果实的情况下平衡时，电池/能量电池和/或臂电机与无人机的质心之间的距离增加。
在图11C中描述了设计用于持有果实并沿轴线移动电池的机构：电池连接到开闭臂机构。当臂关闭时，电池更加居中，当臂打开时，电池更偏心。
因此，在某些实施例中，本发明的收割UAV包括平衡电池/能量电池机构，其能够沿着轴线移动电池/能量电池以在收割期间平衡UAV。
在某些实施例中，本发明的果实收割装置/UAV还包括附加推臂，其设计成在所述收割单元沿相反方向拉动果实时推开树枝。
在某些实施例中，所述推臂是可伸展的，例如，液压或机械可伸展的，因此可以推开树枝而不会向后拉动UAV以将果实从树枝拉下。在替代实施例中，推臂是固定臂，并且收割臂是可伸缩的，例如，液压或机械可伸缩的，因此能够将果实从树枝拉下，同时防止其移动并且不使用UAV本身的拉力。在另一个具体实施例中，通过在用收割单元/臂拉动果实时推开树枝，笼子用作所述推臂。
如图26所示，收割推臂(C)持有果实并将其拉向UAV。同时，笼子/网(A)的推动前侧产生反推力。值得注意的是，产生的力不会影响无人机电机的升力。在特定实施例中，笼子/网还用作收割果实的载体(D-果实收集篮，其是笼子(B)的一部分)，并且还包括用于拆卸/排出果实的后门/开口(E)。在这样的配置中，为了由于累积的果实的总重量而平衡UAV，UAV可以延伸/撤回(即，前后移动)收割臂和/或其电池组和/或可能的外部重量。
在本发明的果实收割装置/UAV的特定实施例中，笼子和/或推臂(如果存在的话)可选地在果实切割单元的帮助下(如果存在的话)能够将果实从树枝拉下而不用对无人机本身(即无人机的产生升力的电机/发动机)施加力。
在某些实施例中，当所需的拉力很小时，即收割的果实类型和果实容易从树上移除时，只有标准UAV的电机或UAV的重量足以使果实与树分离，例如，通过降低无人机电机的升力，并利用重力将果实拉下(图27)，并在果实从树上摘下后，激活平衡升力。或者，如果需要更高的拉力来摘下果实，则UAV还可包括至少一个附加的垂直电机(图12)，用于帮助拉动果实。因此，在特定实施例中，本发明的UAV还包括垂直电机，用于在将果实从树枝拉下时帮助向后拉动所述UAV。
因此，在某些实施例中，本发明的果实收割装置/UAV还包括垂直电机，用于在将果实从树枝拉下时帮助向后拉动所述UAV。如图12所示，本发明的UAV具有用于将果实持有并从树上拉下的收割臂。在这种配置中提出的反功率是垂直或半垂直支持物，用于产生反力以克服拉力。这种配置设计用于用持有/抓取臂(不是切割臂)拾取的果实，并且所需的拉力高于正常的无人机力。该系统和方法用于具有隐藏柄的果实，如大多数软壳果实，例如苹果、杏和橙子。
图13A-13D示出了本发明的收割臂的具体实施例。果实通过柄连接到树枝。即使柄被隐藏，不能通过相机看到，并且不能被修剪器接近，这种配置也能切割柄。这种配置包括电线/电缆和可选的刀：电缆挤压果实的柄直到它被切割并且果实与树枝断开，或者电缆刚好接触柄并拉动它而不会挤压(图32B)。另一种配置是收割臂包括两个线环(参见例如图32C)，当两个线环被抵靠果实推动时吞没果实-每个环从果实的不同侧-直到环接近柄，然后UAV可以拉动果实。
还在图13C和13D中示出包括用于收集一种或多种果实的篮子的配置。篮子具有底孔，用于将果实转移到收集底座。
因此，在某些实施例中，本发明的果实收割装置还包括用于收集所收割的果实的收集网(参见例如图13C和13D)。在具体实施例中，UAV的笼子/网用作所述收集网。(参见例如图23-25A和31-32D)。
如图14A所示，本发明的收割UAV包括笼子/网，其用于移动树枝并帮助UAV穿过树的树叶和树枝。网具有独特的圆锥形状，其可将树叶从臂推开，从而可以检测到树木内的更多果实。在特定实施例中，笼子/网的孔具有约为树叶尺寸的三分之一(N/W<1/3)的独特密度，如图14B所示。
因此，在某些实施例中，本发明的果实收割装置的笼子/网是圆锥形的，以便随着UAV向前移动通过推开树叶和树枝来帮助穿过树梢/叶片。
在某些实施例中，笼子的线之间的孔/间隔足够小以防止树叶穿过。例如，孔的直径为约1厘米至约5厘米。在特定实施例中，孔的尺寸约为树叶尺寸的1/3。可选地，笼子具有至少一个大开口，收割臂穿过该开口延伸。在特定实施例中，孔的密度在前部较高，而在上侧较低。
在某些实施例中，本发明的果实收割装置还包括视觉系统，可选地作为所述果实检测单元的一部分，其设计成锁定在果实上，并与所述计算系统一起控制UAV的移动和/或收割臂，直到所述收割单元抓住所述果实或其柄。在特定实施例中，收割装置还包括附加相机或镜子，用于从附加方向(例如其后部)检查果实，从而有助于锁定在果实上。
在本发明的果实收割装置的某些实施例中，计算系统还包括用于确定果实的质量的算法。在某些实施例中，用于确定果实的质量的所述算法根据正在收割的果实的类型使用以下参数中的至少一个确定包括成熟度的果实的质量：颜色、含水量、硬度/柔软度、光泽、大小、季节、斑点-损坏检查、果实断开力(果实拉动越容易越成熟)、重量。
在特定实施例中，用于确定果实的质量的算法使用根据电机电流消耗和/或根据来自位于笼子上的附加重力测量单元的测量值计算的果实重量测量值。
在本发明的果实收割装置的某些实施例中，通过重力，即通过减小UAV的升力并且允许重力拉动UAV并且由此抓住果实向下来从树上拉下果实。值得注意的是，在果实断开后，UAV的发动机补偿了下降力，使UAV维持在空中并防止其坠落到地面。
在某些实施例中，本发明的UAV可以使用重力作为将果实从树上拉下的手段。如图27所示，一旦收割臂持有果实，无人机就降低了提升力并使重力能够将无人机与果实一起向下拉，从而在果实上产生拉力。当果实断开时，UAV的IMU检测到UAV开始下降这一事实，并重新激活/增加UAV的电机以增加升力和平衡力。
在替代或附加实施例中，如图28A-28B所示，果实被本发明的UAV的收割臂(C)拉入笼子/网中，并且一旦果实通过指定的开口(A)进入笼子/网，切割机构/切断器(F)切割果实的柄。然后果实自由落体，可以落到地面/收集单元，或滚入笼子/网(D)并由UAV携带到收集点。在替代实施例中，代替切割刀/切断器，存在抓持器，该抓持器持有树枝以及在抓持器持有树枝之后拉动果实。在另一个替代实施例中，代替切割刀/切断器，存在持有/切割树枝同时收割臂将果实拉开的线环。
在本发明的果实收割装置的某些实施例中，笼子是触觉笼子。这对于在树木附近自主操纵和触摸树木，使树木完成推拉力，使得能够理解是否推动更强或回撤以及从另一个方向接近果实是至关重要的。在特定实施例中，触觉笼子包括压力传感器，用于测量施加到笼子上的力。这种力可能是由于风和/或障碍物(例如树枝和树叶)造成的(参见例如图24)。在其他具体实施例中，触觉笼子包括至少两个惯性测量单元(IMU)，用于测量笼子和UAV的加速度。如果测量值表明UAV的主体具有与笼子加速度相比较迟的加速度，则意味着笼子与障碍物接触(笼子比主体更早地响应障碍物)。
在某些实施例中，如图24所示，笼子(A)通过机械适配器(D)连接到无人机主体。力度计或压力计安装在这些机械适配器上并测量在无人机/笼子上施加的压力：如果无人机从顶部推动树，则压力传感器将感受到树施加在笼子/网上的反压力的量；如果无人机从前侧推动树(B)，则力量将由位于前方的压力传感器(C)测量；如果收割臂拉动果实，则拉力也可以由传感器(C)测量。力传感器还可以测量由例如笼子携带的果实重量。
在某些实施例中，如图25A-25C所示，无人机上安装了一些IMU-至少一个在无人机的主体上，一个在笼子/网上，并且无人机的计算机配备有力算法。同时采样无人机中的所有IMU并对采样数据进行分析：如果从如树等外部物体(图25B，下图)对笼子/网施加加速度(力)，则首先在外部IMU上，而不是在内部IMU检测力；如果无人机电机产生力(图25B，上图)，则首先在内部IMU，而不是在外部IMU上检测力。笼子和无人机主体之间的适配器是灵活的，具有一些收缩能力，因此来自外部源的压力将首先导致笼子中的衰减而不是无人机主体上的衰减。例如，在速度为10厘米/秒的无人机和具有1厘米切削能力的收缩适配器中，收缩时间为0.1秒，而对于100Hz IMU，收缩过程将产生10个样本。如果适配器在1mm内收缩，则IMU要求采样率约为1Khz。
然而，在某些实施例中，本发明的收割UAV包括笼子/网，其是触觉笼子，并且在其上安装有一些IMU，与计算系统中的力算法组合，一个在无人机主体上，一个在笼子上。模拟采样IMU，并对采样数据进行分析：如果从如树等外部物体施加在网上的加速度(力)，将首先在外部IMU上，而不是在内部IMU上检测力。如果无人机电机产生力，则首先在内部IMU，而不是在外部IMU上检测力。笼子和无人机主体之间的适配器是灵活的，具有一些收缩能力，因此来自外部源的压力将首先导致笼子中的衰减而不是无人机主体上的衰减。例如，在速度为10厘米/秒的无人机和具有1厘米切削能力的收缩适配器中，收缩时间为0.1秒，而对于100Hz IMU，收缩过程将产生10个样本。如果适配器在1mm内收缩，则IMU要求采样率约为1Khz。
在某些实施例中，所述压力传感器与所述计算系统相关联，以提供有助于收割过程的数据，例如，通过计算从树枝移除特定果实所需施加的拉力量。值得注意的是，由笼子抵靠树枝产生的反压有助于将果实拉开并减少拉开UAV以采摘果实所需的力量。另外，例如，通过风和/或树枝施加在笼子上的压力可用于控制UAV的移动和操纵，例如，当遇到树枝过强的对抗力时，UAV可以自主重定向以从另一个方向到达果实。
例如，如图25C所示，可以使用以下等式：
Figure GDA0003651906980000191
其中D是UAV 3D轮廓，T是树3D轮廓，F是目标果实轮廓，A是由来自树T的UAV D的范围虚拟产生的并且通过使用距离传感器数据计算的虚拟力的系数。B是由压力传感器或惯性测量单元(IMU)测量的物理力F的系数。产生的向量Vequivalent表示障碍物方向，并且逃逸向量是-Vequivalent。
在某些实施例中，本发明的UAV的电源是可再充电的电源。在特定实施例中，电源是可更换的，使得它可以在几秒内容易地更换，以便允许UAV连续收割而不需要长的再充电时间段。
在某些实施例中，本发明的UAV的电源是光伏的，使得它可以在白天期间为UAV提供恒定的功率。
在某些实施例中，本发明的UAV被设计成具有短的飞行持续时间，但是配备有超快速充电能量源，例如超级电容器。如图29所示，电容器/电池组(A)具有充电触点(B)，因此当UAV落在地面站的着陆级(K)上时，其充电触点(E)被按压抵靠电容器的触点(B)并且UAV的主体按下安全按钮(F)，开始电容器充电。在特定实施例中，如果UAV携带果实，则在充电期间打开笼子/网中的果实排放窗/门(C)以允许任何果实从UAV排放/卸载到果实收集容器。可选地，通过位于容器处的蹦床减少果实掉落速度，并且果实最终存在于容器(J，G)内，该容器可选地具有软保护，例如，泡沫，以避免进入时损坏果实。
因此，在某些实施例中，本发明的UAV的电源是快速充电电源单元，使得当该装置排出收割的果实时，它可以在几秒钟内由附近的充电器再充电。在特定实施例中，所述快速充电电源单元是超级电容器。
在本发明的收割UAV的某些实施例中，计算机计算系统使UAV能够完全独立/自动，使得不需要手动控制。
在某些实施例中，本发明的收割UAV还包括定位单元(GPS或LPS或超宽带或视觉定位系统)。
本发明还提供了控制单元，用于协调本发明的一个或多个UAV的飞行和/或收割任务。
本发明还提供了控制单元，用于协调本发明的一个或多个UAV的飞行和/或收割任务。
本发明还提供了用于收割果实的系统，所述系统包括：(i)前述权利要求中任一项所述的至少一个果实收割装置，和(ii)用于协调所述至少一个果实收割装置和协调成熟果实的收割的控制单元。在特定实施例中，本发明的系统还包括至少一个锚单元，用于确定正在收割的果园的边界。在其他具体实施例中，本发明的系统还包括位于每棵树下方或附近的蹦床，用于接收收割的掉落的果实(参见例如图4)。
在本发明的收割系统的某些实施例中，UAV与地面站有线连接，地面站向其提供能量，并且其中部分传感器可选地安装在所述地面站上(参见例如图5-6)。
本发明还提供了收割果实的方法，该方法包括以下步骤：(a)提供如上所述的收割装置或系统；(b)使用果实检测单元识别树木并接近该树木；(c)自主识别/检测要由果实检测单元收割的果实；(d)操纵UAV接近果实并与其接合；(e)收割所识别的/检测的果实；(f)重复步骤(b)到(e)，直到根据需要或预定参数从所述树中收割所有果实。
本发明还提供了收割果实的方法，包括以下步骤：(a)派遣用于将果实收割到种植园中的自主无人驾驶飞行器(UAV)；(b)自主识别树或树的行及其朝向；或者从外部设备接收树相对于所述UAV的位置和方向；(c)通过果实检测单元自主识别/检测要在所述树上收割的果实；(d)操纵所述UAV接近并接合所述识别的果实；(e)收割所识别的/检测的果实；(f)重复步骤(b)至(e)。
在某些实施例中，本发明的方法还包括将所收割的果实递送到果实收集区域的步骤。在某些实施例中，存在一些果实收集容器，UAV执行果实质量分析并根据果实的质量将收割的果实递送到适当的容器-这实现对已经在田间中的果实进行质量分类。
在某些实施例中，本发明的方法用于以非破坏性方式收割软壳果实，即在收割和收集期间不损害果实的皮和/或肉。
在某些实施例中，本发明的方法适用于收割具有隐藏柄，即在柄和果实检测单元之间没有视线的果实。这可以例如通过如图13A-13D所示的环收割机构和/或借助于用于从另外的方向检查果实的所述附加相机或镜子来实现。
在其他实施例中，本发明的方法还包括通过UAV携带所收割的果实而不会使所述果实掉落并对其造成可能的损害的步骤。这种携带可以通过实际收割果实的UAV进行-通过用收割臂携带每个果实或经由携带果实的篮子/网或经由无人机的笼子/网；或经由专用的携带果实的UAV(参见例如图31)。
在某些实施例中，并且如图31所示，提供强力支持物/电机UAV用于携带大重量和/或大量果实，例如10Kg(例如50个苹果)和更多。这种UAV可以配备有用于容纳所收割的果实的指定篮子，并且可以是固定的直到满了或在收割UAV之间的果园内移动以从其收集所收割的果实。
在本发明方法的某些实施例中，在收割期间产生拉力不会影响UAV的水平电机。在本发明方法的特定实施例中，收割UAV使用反推力以从树上采摘果实。在本发明方法的又一个具体实施例中，树叶由UAV以受控力推动，以使UAV能够伸入叶片以接近深果实。
在某些实施例中，本发明的方法还包括在将由其携带的果实排放到地面站-收集篮时通过地面站对UAV电池/电池组充电的步骤(参见例如图29中的J&G)
在特定实施例中，所述地面站收集篮包括在其中排出所收割的果实时用于对UAV进行充电的充电器。因此，所述地面站收集篮包括用于对其充电的、与UAV上的充电端口相关联的充电端口。
在本发明的方法的某些实施例中，操纵UAV接近果实并与其接合的步骤通过闭环导航来执行，用于通过控制UAV电机使臂与果实接合来移动固定臂或可移动臂(参见例如图7)。
在某些实施例中，本发明的方法还包括通过测量和计算物理力来计算UAV逃逸向量(自主收割中所需)的步骤。在特定实施例中，通过将物理力与虚拟力积分计算UAV逃逸向量。
在其他实施例中，本发明的方法还包括将所收割的果实递送到容器的步骤。这种递送可以通过使用收集底座，例如蹦床，果实落在其上而不会被损坏，然后滚入容器中。收集底座可以安装在树下或树附近。或者，将果实直接携带到容器。在本发明的另一个实施例中，根据果实质量标准进行田间分类，并根据预定的质量标准将果实分类到田间中的不同容器。这种预分类能够例如将优质果实储存在冷藏室中或指定其用于出口，并立即配送较低质量的果实。
本发明还涉及使用无人机/小型直升机/四轴直升机或任何其他小型无人驾驶飞行器(UAV)，用于种植园的映射装置、系统和方法，以及用于建立包含种植园中每棵树的位置的数据库的方法。本发明还提供自主锚无人机，其到达预定位置，悬停或降落在所述位置并等待更高的扫描仪-无人机扫描该区域。扫描仪-无人机拍摄下面区域的照片，其包括锚无人机并将它们传送到计算机/基站。然后，拼接软件产生超分辨率图像，用于映射种植园和其内的树木。
本发明还提供了一种用于建立基于超分辨率图像的数据库的系统和方法。数据库保持图像中每个像素的位置(全局或本地坐标)的计算，保持树的位置图并保持树的质量信息。最终数据库用于连续和定期收集各种收割信息，包括树木的每个部分、收割果实的质量(收割前)和所收割的果实的等级(收割后)、果实数量(收割前)和所收割的果实数量。相同的数据库用于稀释任务。
本发明的映射系统包括以下子系统：(a)中央地面单元控制；(b)一个或多个锚无人机；(c)一个或多个扫描无人机。
因此，本发明提供了一种用于映射和建立果园数据库的系统，包括：(a)锚单元，其包括定位单元和可从俯视图看到的光学目标(参见例如图15A&15B)；(b)扫描/识别飞行单元，其配备有(i)用于在视觉上识别每个锚单元的所述光学目标的相机和(ii)GPS；以及(c)计算机，包括：用于产生用于自主收割和稀释任务的映射结果的处理器、存储器、指定算法和数字数据结构，其中：(1)每个锚单元位于特定目标点；(2)所述计算机接收(i)来自每个锚单元的定位(例如GPS和/或LPS)数据；(ii)来自所述扫描/识别单元的每个锚单元的视觉位置识别数据，以及(3)所述算法使用所述接收的数据来建立数据库和果园的地图，用于收割和稀释管理，例如：用于激活/自动激活果实收割UAV。
本发明还提供了一种用于映射果园的计算机化系统(映射是果园中每棵树轮廓的定位)，包括：(a)包括标记的一个或多个锚单元；(b)飞行单元，其配备有用于拍摄预定区域的多个照片的相机；(c)映射单元，包括处理器和用于接收所述多个照片的存储器，以及：(i)在视觉上识别所述照片中的锚单元的一个或多个标记及其地理位置；(ii)将所述照片中识别的树木与所识别的一个或多个锚单元的位置相对应；其中一个或多个锚单元位于所述预定区域内的特定目标点处。在特定实施例中，所述一个或多个锚单元中的每一个还包括定位单元。
在某些实施例中，根据本发明的锚单元包括：(a)光学顶部图案，例如，如图15A所示。这种模式需要对扫描无人机是可视的；(b)如图15B所示的GPS接收器或其他全球定位系统；(c)和/或LPS或本地位置系统作为UBW收发器；和/或(d)无人机平台，其自主可以导航到目标位置，包括3D感应和避免传感器(3D相机、距离传感器)，以防止与树木碰撞。在特定实施例中，本发明的锚单元还包括定位单元。
在某些实施例中，根据本发明的系统还包括载锚(小)无人驾驶飞行器(UAV)，其可以将每个锚单元携带到果园中的不同目标位置，其中每个锚单元由所述载锚UAV定位在特定的目标点处，并将数据发送到所述映射单元/计算机。目标单元可以通过卡扣式受控磁体连接到UAV，并且当UAV在地面时可以释放。
在本发明的映射系统的某些实施例中，定位单元选自：GPS接收器；LPS收发器；超宽带收发器；和视觉定位系统，或其任何组合。
在本发明的映射系统的某些实施例中，锚单元和/或所述载锚UAV还包括用于将数据发送到所述映射单元的无线通信单元。
在本发明的映射系统的特定实施例中，锚单元和所述载锚UAV构成单个单元。
在本发明的映射系统的某些实施例中，载锚UAV包括(i)机械臂或其他保持和固定机构或磁体，用于将所述锚定单元从一个位置持有和携带到另一个位置，以及(ii)自主着陆算法和用于重新计算更新的着陆目标的算法。
在本发明的映射系统的某些实施例中，载锚UAV自主地导航到所述目标位置。
在某些实施例中，本发明的映射系统中的每个锚单元可以从一个目标点移动或被移动到另一个目标点，从而在通过所述卫星、高空飞行器和/或UAV进行所述扫描/识别期间用作多个锚单元。
在本发明的映射系统的特定实施例中，锚的尺寸小于果园中的行间距。
在本发明的映射系统的某些实施例中，每个锚单元的定位/位置由卫星或高空飞行器(例如UAV)扫描/识别，所述卫星或高空飞行器识别每个所述锚单元的所述标记/光学目标，然后将所述位置数据发送到所述映射单元。
在某些实施例中，本发明的映射系统还包括扫描UAV，该扫描UAV飞越果园并扫描/识别所述锚单元的所述标记/光学目标。在特定实施例中，根据本发明的扫描无人机可以是具有相机的无人机，其包括GPS接收器和垂直指向地面的相机。在特定实施例中，本发明的系统还包括一个或多个扫描UAV，其飞越果园并扫描/识别所述锚单元的所述标记。
在本发明的映射系统的某些实施例中，与其一起使用的算法包括以下中的至少一个：(a)用于载体UAV的自主导航和着陆算法(用于锚单元的最佳定位并防止落在树上)；(b)锚定单元的固定位置GPS精度平均算法(用于增加定位后每个锚单元的位置精度)；(c)用于从不同源和/或位置获得的多个图像产生超分辨率图像的拼接算法；(d)用于所述超分辨率图像内的每个像素提供GPS定位的最佳拟合算法；(e)用于检测树木位置、树木轮廓和树行位置的算法；(f)果园中收割和果实状态的数据库建立算法。
在本发明的映射系统的某些实施例中，所述映射单元被设计为控制和/或启用以下中的至少一个：(a)载体UAV的自主导航和着陆；(b)每个锚固单元的固定位置GPS精度平均；(c)使用拼接算法从不同源和/或位置获得的多个图像产生超分辨率图像；(d)为所述超分辨率图像内的每个像素提供GPS定位；(e)检测树木位置、树木轮廓和树行位置；(f)建立果园中收割和果实状态的数据库。
在某些实施例中，本发明的映射系统还包括如上所述的一种或多种果实收割改进的自主UAV。在具体实施例中，所述收割UAV从预先映射的数据库接收树木的位置轮廓或树行位置轮廓，使得UAV面向树木的中心或垂直于树行，并在面向树木时检测果实。
在其他具体实施例中，本发明系统的计算系统还从所述果实收割装置接收数据并可选地指示其在哪里搜索需要收割的果实(然后收割它们)。在进一步的具体实施例中，从所述果实收割装置接收的数据包括以下中的至少一个：(i)果园中的树木数量；(ii)果园中的行数；(iii)在果园中每棵树的位置；(iv)收割时段期间及完成时果园内每棵树上的果实数量；(v)收割时段期间及完成时果园内每棵树上的果实的品质/成熟状况；(vi)收割时段期间和完成时每棵树的所收割果实数(产量)；以及(vii)收割时段期间和完成时每棵树的质量信息。这种类型的信息也可用于稀释-数量和大小或稀释前的果实和稀释后的果实数量。
在本发明的映射系统的某些实施例中，计算系统/计算机用作分配每个锚单元的初始近似GPS位置的管理器。
在某些实施例中，本发明的系统还包括以下中的至少一个：(i)用于将每个锚单元携带到果园中的不同目标位置的载锚无人驾驶飞行器(UAV)，其中每个锚单元是通过所述载锚UAV定位在特定目标点处并将数据发送到所述映射单元，其中所述载锚UAV包括(i)用于将所述锚单元从一个位置持有和携带到另一个位置的机械臂，以及(ii)自主着陆算法和用于重新计算更新的着陆目标的算法；或构成锚单元的UAV；(ii)用于扫描/识别每个锚单元的定位/位置，以及将所述位置数据发送/传递到所述映射单元的卫星或高空飞行器；(iii)扫描UAV，其飞越果园并扫描/识别所述锚单元的所述标记；(iv)如上所述的一个或多个改进的自主收割UAV。
本发明还提供了一种生产具有果园中所有树木的高分辨率和高精度的精确地图和数据库的方法，包括以下步骤：(a)提供本发明的系统；(b)使用所述载锚UAV自主地将每个锚单元放置在目标点处；(c)通过所述扫描/识别单元识别/检测每个锚单元的所述标记/光学目标；(d)在飞行终止时发送或收集和传输数据到来自每个锚单元的所述计算机位置数据，以及来自所述扫描/识别单元的每个锚单元的视觉位置识别数据；(e)使用所述发送或传输的数据来建立：(i)具有精确定位的超分辨率图像；(ii)果园内所有树木的地图；(iii)建立收割农业任务的数据库。
本发明还提供了一种产生果园中所有树木的高分辨率和高精度的精确地图和数据库的方法，包括以下步骤：(a)将包括标记的一个或多个锚单元放置在预定义区域中的目标点处并获得每个锚单元的位置数据；(b)从俯视图拍摄所述预定区域；(c)将所得照片发送或传输至映射单元；(d)识别/检测照片中每个锚单元的所述标记；(e)将所述照片中检测到的标记与每个锚单元的位置数据进行比较；(f)识别/检测所述预定义区域中的每棵树；(g)建立预定区域的超分辨率图像，其在果园内准确定位每棵树；(h)建立收割农业任务的数据库。
在本发明方法的特定实施例中，将一个或多个锚定单元放置在目标点处的步骤(a)被自主地执行，可选地通过使用载锚无人驾驶飞行器(UAV)。
在某些实施例中，本发明方法还包括以下步骤中的至少一个：(1)自主地将每个锚单元的位置固定在地面上(例如，根据着陆算法)的步骤；(2)创建每个锚单元的GPS位置平均值以创建更准确的GPS/LPS位置以及可选地其GPS/RTK位置的步骤；(3)产生超分辨率图像并使用最佳拟合算法为所述超分辨率图像内的每个像素提供GPS定位的步骤；(4)发送/使用所述产生的数据库和用于指示/引导自主果实采集UAV的地图的步骤。
根据本发明的方法还包括以下步骤/过程：(i)由用户定义所需区域以映射在中央地面单元中；(ii)由中央地面单元定义每个锚单元的GPS定位坐标；(iii)由中央地面单元设定每个锚单元的目标位置；(iv)将每个锚单元自主地导航到其定义的坐标，其中一旦到达/到达坐标，它就可以着陆或悬停在其上方。对于锚单元被发送到的每个新位置重复该步骤；(v)一旦锚定单元就位，用扫描无人机扫描种植园，其中在飞行期间它从俯视图记录图片：一些图片具有锚，一些图片没有。如果记录锚，则锚单元可以移动到另一个位置，直到扫描无人机将其记录在新位置中等等。或者，在相同种植园中同时使用很少的锚单元；(vi)通过软件拼接由扫描无人机获得/记录的所有图像，并产生如图16B所示的超分辨率图像。图16B是拼接软件的结果，该拼接软件通过图像之间的最佳拟合覆盖从一组图片产生单个超分辨率图像。(vii)使用所述超分辨率图像产生地图(2D数组)，其中超分辨率图像中的每个像素被分配给/接收GPS位置和LPS坐标。如图16B所示，超分辨率图像包含处于绝对GPS位置A1、A2和A3的锚单元的像素P1、P2和P3中的3个视觉标记。图像中的每个像素都可以通过将像素位置(X，Y)与旋转矩阵θ、增益G相乘，并添加O偏移(θ，G，O)＝f(A1，A2，A3，P1，P2，P3)获得其绝对坐标；(viii)使用指定的软件分析超分辨率图像并检测其中的所有树木，以及定义树木的轮廓，如图16C所示。图16C是分析所述超分辨率图像的映射算法的结果。该算法检测树木轮廓并产生树木及其在该区域中的位置的数据库；(ix)产生树木ID的映射。这意味着对于超分辨率图像中的每个像素，定义了树木ID，例如，如图17所示，其示出了产生的树木及其位置的数据库。该数据库是2D数组(或3D数组)，其中数组中的每个条目是来自超分辨率图像的一个像素或来自超分辨率图像的下采样图片的一个像素。数组中的每个条目保持以下信息：树木ID、条目位置(全局坐标)、条目位置(本地坐标)。每个条目还可以保持各种收割系统组件的当前位置的信息，例如收割机-无人机ID位置、篮子ID位置、容器ID位置等，如图33所示，其中每个字母代表不同的层；D1-D5是当前的无人机位置；C1-C2是容器位置(收集篮)；P1-P2是充电器位置；和B是基站位置。
在本发明方法的某些实施例中，系统的计算机/管理器分配每个锚单元的初始近似GPS位置。
在本发明方法的某些实施例中，所产生的地图内的每个像素表示1-10cm，并且具有位置(GPS或LPS)信息。
在本发明方法的其他实施例中，所产生的数据库和地图包括：(i)树木的ID和位置，其是用于管理自主果实收割UAV的有用信息；和/或(ii)树木的轮廓，即每棵树的树叶和树枝以及果园行，这是管理自主果实收割UAV的有用信息；和/或(iii)树木的果实数据，例如检测到的果实数量、成熟果实数量、从每棵树木收割的果实数量以及收割果实的状况，或其任何组合。在特定实施例中，该树的果实数据通过所述果实采集UAV获得。
在本发明方法的某些实施例中，所产生的数据库还包括在田间内的每个UAV的识别层，包括所述果实收割UAV，以及收割的果实被带到的果实收集篮的层。
本发明进一步提供了本发明的映射系统和/或方法用于映射和建立果园数据库以用于最佳质量收割的用途，其中所述最佳收割基于特定果实的收割而不是基于逐行逐树的串行收割。
在特定实施例中，使用本发明的映射系统和/或方法使得能够根据所接收的购买订单按需收割。它还能够每天收割果园/地区最好的果实(最佳质量)。
根据本发明的映射系统和/或方法产生的数据库是从层建立的(参见例如图33)。超分辨率图像中的每个像素或超分辨率图像的下采样图像中的每个像素表示种植园中的一个区域。该数据库具有以下层(还参见下面的表1)：
a.超分辨率图像；
b.树木ID层(从1到种植园中树木的数量的数)，0表示没有树；
c.GPS定位层；
d.LPS定位层；
e.该区域中的检测到的果实数量；
f.该区域中的成熟果实的数量-收割的目标；
g.该区域中所收割的果实数量；和
h.该区域的质量等级，
或其任何组合。
表1
Figure GDA0003651906980000291
Figure GDA0003651906980000301
本发明还提供了一种用于管理收割机-无人机、稀释无人机、修剪无人机、锚-无人机、扫描无人机和携带果实的无人机的系统和方法。
用于管理收割机-无人机群的本系统和方法启用/提供收集方法，包括稀释，其不是在串行模式中逐行逐树工作，而是在整个种植区(或其部分)中首先采摘最成熟/最佳果实的顺序工作。本发明的群管理系统和方法根据整个种植区域中最成熟的区域(ROI)分配任务。这种方法的好处是它能够从整个种植园中采摘最好和/或最成熟的果实。因此，所收割的果实的质量得到改善，因此种植园利润增加。此外，几乎成熟的果实后来收割，例如，第二天或第二周，即当它们变得最佳收割和/或成熟并且处于最佳尺寸时，其防止收割未成熟或不太理想的成熟果实，这反过来导致产量和利润降低。该系统和方法实现最佳选择性收割。
本发明的群管理系统包括一群无人机，其在种植园内飞行，检测成熟区域，与基站共享该信息，基站相应地将下一个任务分配给其他无人机。
本发明的群管理系统还包括：(i)一群无人机，其记录每个所收割的果实并将其质量数据附加到树木ID。该信息用于在种植园中执行纠正措施；和/或(ii)一群无人机，其在种植园内飞行，通过控制单元检测区域以执行稀释共享信息，该控制单元相应地分配下一个无人机任务。
因此，本发明提供了一种用于收割的UAV群管理系统，所述系统包括：(a)如上所述的果实收割装置；(b)如上所述的用于映射和建立果园数据库的系统；(c)基站，(d)可选地，仅用于收割的果实容器，因为稀释不需要收集果实；(e)供能装置，其中所述系统用于管理果实收割UAV、果实容器、果实载体UAV(如果存在)、锚单元和载锚UAV的UAV群；并且基于果实的成熟度而不是逐行逐树串行收割以进行最佳质量收割任务。
本发明进一步提供了一种用于收割或稀释果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)群管理的管理系统，所述系统包括：(a)如上文所述用于收割果实或稀释果实的一个或多个自主UAV；(b)用于映射果园或树木位置及其轮廓的数据库的计算机化系统；(c)基站；(d)可选地，果实容器；(e)一个或多个供能装置，其中所述管理系统用于：(1)管理UAV群，包括：果实收割UAV、果实容器、果实载体UAV、锚单元和载锚无人机；和/或(2)基于果实的成熟度而不是逐行逐树串行收割进行收割或稀释任务。
在本发明的管理系统的特定实施例中，用于映射的计算机化系统被设计为在其中建立用于收割和果实状态的果园数据库并且控制/启用以下中的至少一个：(a)包括标记的一个或多个锚单元；(b)配备有相机的飞行单元，用于拍摄预定区域的多个照片；(c)映射单元，包括处理器和用于接收所述多个照片的存储器，以及：(i)在视觉上识别所述照片中的锚单元的一个或多个标记及其地理位置；(ii)将所述照片中识别的树木与所识别的一个或多个锚单元的位置相映射；其中一个或多个锚单元位于所述预定区域内的特定目标点处。
在本发明的管理系统的某些实施例中，映射单元被设计为在其中建立用于收割和果实状态的果园数据库并且控制/启用以下中的至少一个：(a)自主导航和着陆载锚UAV；(b)每个锚单元的固定位置GPS精度平均；(c)使用拼接算法从不同源和/或位置获得的多个图像产生超分辨率图像；(d)为所述超分辨率图像内的每个像素提供GPS定位；(e)检测树木位置、树木轮廓和树行位置。
在本发明的管理系统的某些实施例中，果园的数据库是果园的二维多层表示，其中所述多层包括以下层：(i)可选地，由映射系统产生的超分辨率图像的第一层，作为人类操作员的视觉背景；(ii)第二层是树木的ID地图(参见图16C和17中的图示)，其中该层中的每个条目表示种植园中约5-20cm2的区域，因此没有树木为零的区域，每个非零值表示种植园中的树木ID。值得注意的是，ID的最大值是种植园中树木的数量；(iii)第三层是成熟果实数量的地图。图20A示出了没有成熟果实的零值，随后通过从果实采集UAV获得的数据更新(图20B)；(iv)第四层是所收割果实数量的地图。该数字从零开始(图21A)并且稍后通过从果实采集UAV获得的数据更新(图21B)。
在本发明的收割群管理系统的某些实施例中，数据库在已收割的和预收割的果实之间进行区分，并且包括每个果实的以下果实信息：尺寸；颜色；斑点和损害；质量等级；树木原产地(树木ID)；和准确的原点(X，Y，Z)。
在某些实施例中，本发明的收割群管理系统的数据库还包括以下信息中的至少一个：(i)关于收割期间的收割(关于收割前的果实)和/或关于稀释期间的果实稀释的累积数据；(ii)从每棵树所收割的果实质量，包括每棵树的最佳区域；(iii)每个果实收集篮中的果实质量(启用田间预分类)；(iv)种植状态，包括划分为感兴趣区域(ROI)、成熟ROI数量、已收割ROI数量以及不再需要收割的ROI。
在本发明的收割群管理系统的某些实施例中，数据库是表示种植园/果园及其状态的多层2D数组向量(图片)。在特定实施例中，数据库还包括附加收割管理层，如UAV ID层、篮子ID层、蹦床层(参见下面的表2)。该信息与收割方法有关。
表2
Figure GDA0003651906980000321
Figure GDA0003651906980000331
在本发明的收割群管理系统的某些实施例中，基站是控制站，其：(i)管理不同类型的UAV执行不同的任务；(ii)将UAV飞行水平保持在特定高度，以便只收割树梢；(iii)将下收割臂UAV发送到高目标树木，将上收割臂UAV发送到低目标树木；(iv)管理果实载体UAV以将果实从收割机UAV带到容器；(v)维持容器的位置。
在某些实施例中，本发明的收割群管理系统还包括安全机构，该安全机构与所述基站通信并且可选地与系统的UAV通信，以防止UAV与人类工作人员碰撞。
在某些实施例中，田间的每个农民都具有安全装置，例如手环或其智能电话中的应用，其与基站和/或每个UAV共享农民的位置。所述基站可以将UAV分配/重定向到各种树木，以便在工作UAV和农民之间创建更大的距离，使得UAV不会靠近人类，或者可以指示收割UAV仅从树木的顶部收割并且在高UAV收割机和下部人类收割机或下部其他地面机械收割机之间划分工作。
本发明的收割群管理系统还可以包括如图18所示的以下子系统：(a)主基站，其用作中央地面单元控制，并提供不同UAV之间的坐标和大的通信范围和系统的其他组件；(b)一个、两个、三个或更多个锚单元；(c)顶部收割机UAV；(d)底部收割机UAV；(e)侧面收割机UAV；(f)一般收割机UAV；(g)动力电池载体无人机；(h)安全信标，例如为人们提供他们的位置，例如通过手环或智能电话定位；(i)收集底座/容器，可选择带信标；(j)可选地，带信标的蹦床；(k)扫描单元，例如扫描UAV。
在某些实施例中，本发明的收割群管理系统还包括：(a)UAV发射器，其提供/接收在果园中的UAV的坐标和实际数量；(b)具有多个电池插座的充电器，其向多个充电电池供电；(c)收集篮，其提供有关其容量、大小、位置、填充状态和可选的果实质量的数据。
在某些实施例中，系统中的UAV提供关于以下的数据：(i)安装在其上的收割臂的类型(例如，没有臂、上臂、下臂、侧臂、夹持、切割臂或稀释臂)；(ii)UAV的使用-收割、修剪、稀释、映射、锚、功率等；(iii)UAV的坐标(X，Y，Z)；(iv)UAV的电池电量；(v)电池的最大容量。
本发明还提供了一种群管理方法。图19示出了根据本发明实施例的方法的示例性流程图，其描述了一种群管理方法，包括数据库管理、任务产生器、路线规划器和调度器。可以在基站中执行这些任务。
因此，在某些实施例中，本发明提供了一种使用处理器和存储器使用UAV群进行最佳收割的计算机化方法，所述方法包括以下步骤：(a)提供本发明的群管理系统；(b)建立果园数据库，包括：果园和果实信息的多层表示；(c)为自主果实收割UAV提供任务，自主果实收割UAV既收割果实，又提供更新的果实信息，以更新所述数据库；(d)将所述果实采集UAV指向基于所产生的数据库而不是以顺序线性方式需要收割的果实。
在某些实施例中，本发明提供了一种使用处理器和存储器使用UAV群进行最佳收割的计算机化方法，所述方法包括以下步骤：(a)在果园的数据库中建立果园的数字表示，其中所述数据库包括果园和果实信息的多层表示；(b)为自动果实收割UAV提供任务，自动果实收割UAV既收割果实，又提供更新的果实信息，以便更新所述数据库；(c)在收割期间通过在收割期间从果园中的不同UAV获得的数据更新所述数据库；(d)将所述果实采集UAV指向根据所产生的数据库需要收割的果实。
在本发明的最佳收割方法的具体实施例中，建立地图和数据库的步骤包括以下步骤：(a)将包括标记的一个或多个锚单元放置在所述果园的预定区域中；(b)拍摄所述果园的预定区域的多张照片；(c)在视觉上识别所述照片中的锚单元的一个或多个标记及其地理位置；(d)相对于所识别的一个或多个锚单元的位置映射所述照片中识别的树。
在本发明的最佳收割方法的某些实施例中，基站协调并引导不同的UAV，而当它们面向太阳时从不发送UAV以收割、稀释或执行任何其他任务。
在具体实施例中，本发明的最佳收割方法还包括以下步骤中的一个或多个：(i)收集初步数据，例如果园中的树木朝向的和/或阴影区域；(ii)通过所述基站在不同的收割UAV之间进行通信；(iii)从果园中的UAV连续接收数据并更新所述数据库以改进收割程序。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括以下步骤：指示所述果实收割UAV收割特定特征的果实和/或根据所需标准收割果实；和/或指示所述果实收割UAV收割特定量的果实。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法使得能够以分散的方式收割大面积内的特定特征的果实，其中仅收割每棵树的满足收割标准的果实，而不是如今进行的所有果实的顺序有序逐行逐树收割。例如，本发明的系统可以指示收割UAV收割“直径至少为90mm的所有红色果实”。该方法对于按需进行收割，接收具有特定标准的采购订单以及仅收割具有所需质量的所需数量也是有用的。该方法可以在收割时段期间节省存储和冷藏成本。
应当注意，农民可以根据需要设定每天要从整个种植园收割的所需果实量。由于农民获得高质量果实的更高价值，本发明的系统和方法将通过仅收割和提供从整个种植园收割的最好的果实而不是提供作为标准顺序逐行和逐树收割的结果的具有各种质量的更大量的果实，从而每天获得最佳利润。该方法对于按需进行收割，接收具有特定标准的采购订单以及仅收割具有所需质量的所需数量也是有用的。该方法可以在收割时段期间节省存储和冷藏成本。
在本发明的最佳收割方法的某些实施例中，负责协调和引导不同UAV的基站在它们面向太阳时从不发送UAV以执行收割、稀释或其他任务。这是为了防止在阳光下传感器饱和。基站/路线规划器在它们面对太阳时从不发送UAV执行收割/任务。UAV的任务将在此限制下进行规划。基站/约束单元根据小时和日期知道太阳位置，并产生盲方向。例如，早上UAV将面向西方，晚上它们则面向东方。
在本发明的群管理系统的某些实施例中，为了防止在阳光下传感器饱和，路线规划器在它们面对太阳时从不发送UAV执行收割/任务。UAV的任务将根据这种限制进行规划。系统根据小时和日期知道太阳位置，并产生盲方向。
无人机的使用使得路线规划器能够创建直线路线。操纵方向是树木上方的最短路线。这只能通过无人机在树木上方飞行时实现。所有地面平台都会制作蒙特卡罗路线并计算更长的路线以到达树木目的地。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括初步数据收集的步骤。该初步数据收集包括发送UAV以收集关于果实数量及其在树木上的位置以及果实的成熟度的初始数据。在特定实施例中，这些UAV报告在初步数据收集飞行期间已发现的任何感兴趣区域(ROI)，即与基站和/或其他UAV共享所收集的数据。所述ROI尤其包括每个区域的位置及其尺寸。
如图21A-21B所示，将每个报告的ROI添加到数据库。通过系统内的各种UAV获得的所有数据(例如，收割UAV和扫描UAV)不断更新数据库。计算机和算法分析数据库，并根据具有大等级的每个ROI产生收割目标，从而向其发送收割UAV。图20C描述了在特定时间的种植园的临时状态，其中某些圆圈树内的亮点代表成熟区域。该算法识别具有高等级和高密度的区域，并在那里分配目标。
在本发明的最佳收割方法的某些实施例中，初步数据收集包括树木朝向的方向和/或阴影区域。在特定实施例中，初始ROI包括面向东南的树木，由于更大的阳光照射，该树木被认为是最成熟的树木。在其他实施例中，初始ROI包括位于阴影区域中的树木，例如，山脉中的树木，山脉可能会影响果实的成熟过程。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括以下步骤：(i)经由所述基站在不同的收割UAV之间的通信；和/或(ii)从系统中的UAV连续接收数据并更新数据库以改进收割程序。
田间的每个UAV，例如，在飞行到目标树木期间，一边收割一边飞向果实收集篮时，向所述基站和/或其他UAV报告包括高密度成熟果实区域的ROI(感兴趣区域)。这意味着不仅扫描UAV或初步数据采集UAV将数据发送到基站和计算机，而且还有收割UAV。因此，本发明的方法包括用于由系统中的所有UAV共享信息的方法。每个检测到的果实将其XYZ位置和质量(例如尺寸[mm]、颜色直方图、柔软度和其他品质因子，以及其树木ID)报告给主/基站。在图21A-21B中描述了示例性产生的地图。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括将质量数据附加到每个所收割的果实的步骤。在特定实施例中，每个所收割的果实接收果实质量数据和/或树木信息，并将树木信息附加到每个果实数据。每个UAV将所收割的果实位置(XYZ)及其质量信息发送到基站，然后基站通过将质量信息添加到XYZ条目来更新数据库。数据库的这一部分的累积信息仅存在于已收割的果实上，并呈现在图21B中。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括将质量数据附加到每个树木ID的步骤。该质量数据为每棵树提供有关果实数量及其质量的信息，用于统计知识和提高产量的纠正措施。
在某些实施例中，本发明的群管理系统的目标产生器产生用于农业任务的目标(点)。此产生器在数据库中的果实成熟层中搜索高密度区域，并相应地分配任务。例如，它搜索高密度成熟果实并分配收割UAV进行收割。通过这种方式，首先采摘种植园中最成熟的果实。如图17所示，由于根据图20B的成熟状态很高，收割UAV将被发送到树#7的南侧。
在某些实施例中，本发明的群管理系统的路线规划器从所述目标产生器接收这样的目标点，并将少数目标集群到单个收割任务中。
在某些实施例中，本发明的群管理系统的调度器在不同UAV的不同任务之间同步。
在本发明的群管理系统和方法的某些实施例中，执行由系统无人机的不同UAV完成，例如，每个UAV在执行其任务时将数据发送到产生器和调度器。
为了调度群中的无人机之间的最小距离，系统的调度器确保分配给无人机的所有任务保持最小距离。调度器进一步确保无人机具有足够的功率来执行其任务，并且如果没有，则它将无人机发送到“能量任务”，例如，更换电池或充电。
在本发明的群管理系统和方法的某些实施例中，农民首先定义各种要求，例如果实质量和任务类型。例如，在直径大于90mm的种植园中收割所有A级红苹果。此外，农民可以设定每天需要收割的所需果实量。
此外，该系统可以定义种植园的收割边界，使得不同的无人机不会超过这些边界。此外，系统可能具有内置的通信范围限制，因此UAV不会超过通信限制范围。
在某些实施例中，将本发明的最佳收割方法设定为针对质量MODE1的优化。对质量MODE1的这种优化包括发送收割UAV以仅收割果园中最成熟和最优质的果实。当需要选择性收割时，这种模式在季节开始时很有用。这种模式可以延长收割时段，同时使优质新鲜果实尽早上市。在某些实施例中，延长该模式，使得在给定日收集的数据用于在第二天收集果实。
仅用无人机可以实现MODE1质量优化。在这种方法中，无人机被发送到果园中最成熟和最优质的果实。当需要选择性收割时，这种模式在季节开始时很有用。这种模式可以延长收割时段，同时使优质新鲜果实尽早上市。此模式可以扩展到每天收集数据以供第二天使用。对于每个报告的ROI(其包括区域位置及其维度)，将此信息添加到数据库。数据库以如图20A所示的初始状态开始，并且在无人机收割机移动期间收集信息并产生如图20B所示的状态。数据库由从所有无人机(包括收割机无人机和映射无人机)收集的所有信息更新。对于具有较高等级的每个区域，都会发送收割稀释无人机。
图20C描述了在一天中的特定小时内种植园的临时状态，其中亮标记代表成熟区域。在目标产生器中的数据库上运行的算法搜索具有高等级和高密度的区域，并在那里分配目标。
在其他实施例中，将本发明的最佳收割方法设定为数量MODE2的优化。在某些实施例中，本发明的方法在MODE2中被优化，根据该模式，一个收割UAV专用于仅收割特定树木上的果实。这是提供最高吞吐量的简化收割版本：每个UAV都集中在一棵树上，每棵树都由单个UAV处理。当大部分果园成熟时，这种模式很有用，重点是收割率和期望在最短的时间内尽可能多地收割。在根据该模式的方法中，群管理器将UAV分配到树木，并且产生围绕树木的路线，附近的UAV接近，知道树木中心的位置，以及知道线路，UAV面向树并根据路线扫描，同时保持与树木的固定距离，如图30A所示。
针对数量的MODE2优化意味着将无人机分配给特定树木和篮子。这是具有最高吞吐量的简化版本。每个无人机都集中在一棵树上，每棵树都由单个UAV处理。当大部分果园成熟时，这种模式很有用，重点是收割率。
在其他实施例中，本发明的最佳收割方法设定为高质量的MODE3的优化，根据该方法，将一组收割UAV发送到每棵树。以这种方式，UAV以极快的速度完成每个区域/树木中的工作，然后移动到下一个区域/树木。当农民想要关注系统在MODE1或MODE2中工作时跳过的区域时，此模式非常有用。收割UAV对树的分配可以是逐树串行的，也可以是根据树的成熟度。这种模式可以由农民手动定义。在特定实施例中，在MODE3中，可以定义每个收割UAV以收割树木的特定侧，例如，东南侧，其被认为是树木的最成熟的侧面。
在区域的MODE3优化中，对于每棵树，正在发送一组无人机。无人机将尽快完成该区域中的工作。当农民想要专注于前两种模式跳过的区域时，此模式非常有用。无人机对树的分配可以是逐树串行的，也可以是根据树的成熟度。该模式可以由农民手动模式定义。在这种模式下，可以定义每个无人机以收割树木的东南侧，这被认为是树木最成熟的一侧。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法使用MODE1和MODE2；MODE1和MODE3；MODE2和MODE3；或MODE1和MODE2和MODE3的组合。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括对UAV进行功率管理的步骤。在特定实施例中，功率管理包括监视每个UAV的功率水平并在需要再充电时发送每个UAV或者更换其电池，并且如果需要，发送替换UAV以完成再充电UAV的任务。在其他具体实施例中，电池更换由专用功率UAV执行，该专用功率UAV将充电电池携带到远程UAV。
以传统方式，通过将UAV发送到充电站或电池更换站来完成能量任务。在特定实施例中，本发明的方法包括能量任务，其通过将携带一堆电池的特殊功率UAV发送到功率耗尽的UAV来实现。这是将能量携带到远程UAV的有效方式，并节省回充电站或电池更换站的导航时间。功率UAV携带一堆电池，可以降落在目的地UAV附近。更换电池可以通过将一个UAV降落到另一个UAV上，然后从UAV中拉出耗尽的电池并推入充满的电池(图22A和22B中标记为B)来进行。在某些实施例中，功率UAV是可以对其他UAV快速充电的充电UAV。
在本发明的群管理系统和方法的某些实施例中，当功率低于预定百分比时，发送不同的UAV以进行充电，该预定百分比是根据特定UAV任务及其距充电点的距离计算的。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括将果实从收割UAV传递到将果实带到容器的果实载体UAV的步骤，其中所述步骤由所述基站/群管理器控制。
在某些实施例中，本发明的最佳收割方法还包括由所述基站/群管理器为每个收割UAV分配树并产生初步搜索路线的步骤，其中收割UAV以知道面对树木开始(树中心和/或树行，参见图30A)，根据给定的路线扫描树木，然后自主识别果实和收割(图30B)。
在某些实施例中，群管理器(例如，控制站)为每个UAV分配围绕目标树木的扫描路线(图30A中的树木周围的线)。UAV面向树中心并且在扫描期间执行自主收割(将树木周围的外部线连接到图30B中的树木的线)。这种自主收割是根据以下等式进行的(在树木连接并且树木之间没有缝隙的种植园中，进行锯齿形扫描)：
Figure GDA0003651906980000411
在本发明的群管理系统和方法的某些实施例中，田间中的每个无人机(例如，当运输到目标树木时，一边收割，一边飞向篮子等)报告关于ROI(感兴趣的区域)。扫描UAV不仅向基站发送数据，而且还向收割机-UAV和锚UAV发送数据。每个检测到的果实将以其X，Y，Z和所收割果实的质量(如尺寸[mm]、颜色直方图、柔软度和其他品质因子)以及位置和树木ID报告给主站。每个无人机都知道哪个树木ID是目标，并且基站知道根据坐标映射树木ID。一组果实将被报告为ROI，具有X，Y，Z位置和果实直径d。对于已成功从树中断开的每个所收割的果实，将所收割的果实质量数据附加到树木信息并将树木信息附加到果实数据。无人机将果实位置(XYZ)及其质量信息发送到主基站。主基站访问数据库并将质量信息添加到数据库中的XYZ条目。该部分数据库的累积信息仅关于所收割的果实(参见例如图21B)。
目标产生器产生的数据库表示以下有价值的信息(图17和21B)：关于收割的累积数据，对于每棵树-其所收割的果实的质量，甚至每棵树的最佳区域。对于每个篮子-其果实的质量(在田间预先分类)。种植园的状况-发现了多少区域，有多少区域成熟，有多少区域已被收割，有多少区域不再需要收割。农民可以相应地采取纠正措施。
本发明进一步提供了一种果实收割/稀释/修剪系统，包括：(a)用于在种植园中映射果园或树木位置及其轮廓地图的计算机化系统；(b)用于收割、稀释或修剪果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)群管理的管理系统，所述系统包括：(i)如上所述的用于收割果实或稀释果实的一个或多个改进的自主UAV；(ii)基站；(iii)可选地，果实容器；(iv)一个或多个供能装置，其中所述管理系统用于：(1)管理UAV群，包括：果实收割UAV、果实容器、果实载体UAV、锚单元和载锚UAV；和/或(2)根据果实的成熟度进行收割或稀释任务，而不是逐行逐树串行收割。
在本发明的果实收割/稀释/修剪系统的某些实施例中，用于映射的计算机化系统被设计为在其中建立用于收割和果实状态的果园数据库并控制/启用以下中的至少一个：(a)包括标记的一个或多个锚单元；(b)配备有用于拍摄预定区域的多张照片的相机的飞行单元；(c)映射单元，包括处理器和用于接收所述多张照片的存储器，并且：在视觉上识别所述照片中的锚单元的一个或多个标记及其地理位置；并且映射在所述照片中识别的树与所识别的一个或多个锚单元的位置；其中一个或多个锚单元位于所述预定区域内的特定目标点处。
在具体的实施例中，本发明的果实收割/稀释/修剪系统是可以执行以下任务中的任何一个的多功能系统：收割、稀释、修剪、防鸟稻草人和防止果实偷窃和设备从种植园消失的保安。
在某些实施例中，本发明的果实收割/稀释/修剪系统进一步与灌溉系统相关联，使得其跟踪每个果实的状态，提供关于种植园中每棵树的灌溉条件的信息，并且可选地调整灌溉制度和持续时间。
本发明还提供了一种用于UAV自主收割、稀释和/或修剪果园的方法，包括以下步骤：(a)以高分辨率和精确度产生果园中所有树木的精确地图和数据库；(b)使用UAV群进行最佳收割/稀释/修剪，包括以下步骤：(i)使用所产生的地图在数据库中建立果园的数字表示，所述数据库包括果园和果实的信息的多层表示；(ii)向自主UAV(例如收割UAV)提供任务，既收割果实又提供更新果实信息，用于更新所述数据库；(iii)通过从果园中的不同UAV获得的数据在收割/稀释/修剪期间更新所述数据库；以及(iv)将所述果实收割/稀释/修剪UAV指向基于所产生和更新的数据库需要收割的果实，其中通过所述收割UAV收割果实包括以下步骤：(i)将用于果实收割的自主无人驾驶飞行器(UAV)派遣到种植园中；(ii)自主识别树或树的行及其朝向；或者从外部设备接收树相对于UAV的位置和方向；(iii)通过果实检测单元自主识别/检测在所述树上将要收割/稀释的果实；(iv)操纵UAV接近并接合所述识别的果实；(v)收割所识别的/检测的果实；(vi)重复步骤(ii)至(v)。
在本发明的果实收割/稀释/修剪系统的具体实施例中，产生具有果园中所有树木的高分辨率和准确度的精确地图和数据库的步骤包括以下步骤：(i)在预定义区域中的目标点处放置包括标记的一个或多个锚单元，并获得每个锚单元的位置数据；(ii)从俯视图拍摄所述预定义区域；(iii)将所得照片传送或转移至映射单元；(iv)识别/检测照片中每个锚单元的所述标记；(v)将所述照片中检测到的标记与每个锚单元的位置数据进行比较；(vi)识别/检测所述预定义区域中的每棵树；(vii)建立预定义区域的超分辨率图像，并在果园内准确定位每棵树；(viii)为收割或稀释农业任务产生数据库。
在具体实施例中，本发明的方法用于防鸟稻草人和/或保安。
本发明还提供了一种累积的数据库，其保存了种植园的日常状态，其中所述日常状态是从种植园中的不同自主UAV和灌溉系统接收的。本发明的该数据库可用于进行以下分析：输出是所收割的果实的质量和收割前果实的质量；作为稀释、修剪、稻草人、灌溉的树木的输入处理。该数据库可以深入学习分析已收割果实的果实质量与该树木所接受处理之间的关系，并启用日常纠正措施，并得到关于修剪树木的最佳方法、稀释树的最佳方法、灌溉树的最佳方法的农艺结论。

Claims (7)

1.一种果实收割、稀释和/或修剪系统，其特征在于，所述系统包括：
a)被配置用于对果园或树木位置以及它们在种植园中的轮廓进行映射的计算机化系统，以在其中建立用于收割和果实状态的果园数据库并控制和/或启用以下中的至少一个：
i)一个或多个包括标记的锚单元；
ii)配备有用于拍摄预定区域的多张照片的相机的飞行单元；和
iii)映射单元，包括处理器和存储器，被配置用于：
-接收所述多张照片；
-在视觉上识别所述照片中的锚单元的一个或多个标记及所述锚单元的一个或多个标记的地理位置；和
-映射在所述照片中所识别的树与所识别的一个或多个锚单元的位置；
其中一个或多个锚单元位于所述预定区域内的特定目标点处；
b)用于收割、稀释或修剪果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)群管理的管理系统，所述系统包括：
i)用于收割果实或稀释果实的一个或多个自主UAV，包括：
-包括存储器、处理器的计算系统；
-果实收割单元；
-电源；
-防撞系统；
-果实检测单元，其适于计算果实相对于UAV的位置；和
-突出的网状笼子，其适于推动树枝和树叶；
其中：
-所述防撞系统防止所述UAV与障碍物碰撞，从而实现所述UAV朝向预定目标位置的自主导航、飞行和操纵；
-所述UAV使用从果实检测单元接收的果实位置信息，以便操纵所述UAV并将收割单元定位在其可以收割所识别的果实的地方；
-所述笼子适于通过将树枝和树叶推到一边以使得所述UAV能够穿过树梢/叶子并到达内部的果实，和/或在通过所述收割单元将所述果实从树枝拉下时提供反推来帮助收割过程；
ii)基站；
iii)可选地，果实容器；和
iv)一个或多个供能装置，
其中所述管理系统用于：(1)管理包括果实收割UAV、果实容器、果实载体UAV、锚单元和载锚UAV的UAV群；和/或(2)基于果实成熟度的收割或稀释任务。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统是被配置用于执行以下任务中的任何一个的多功能系统：收割、稀释、修剪、防鸟和防止从种植园偷窃果实和设备。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述系统进一步与灌溉系统相关联，并被进一步配置用于跟踪每个果实的状态，提供关于种植园中每棵树的灌溉条件的信息，并且可选地调整灌溉方案和持续时间。
4.根据权利要求1所述的系统，其包括数据库，所述数据库被配置用于存储种植园的日常状态并从种植业中不同自主UAV和从灌溉系统接收数据。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述果园数据库被配置用于存储种植园的日常状态和从种植业中不同自主UAV和从灌溉系统接收的数据。
6.一种用于UAV自主收割、稀释和/或修剪果园的方法，包括以下步骤：
a)产生果园中所有树木的具有高分辨率和精确度的精确地图和果园数据库，包括以下步骤：
i)将一个或多个包括标记的锚单元放置在预定区域中的目标点处，并获得每个锚单元的位置数据；
ii)从顶视图拍摄所述预定区域；
iii)将得到的照片传送或传输到映射单元；
iv)识别和/或检测照片中每个锚单元的所述标记；
v)将所述照片中检测到的标记与每个锚单元的位置数据进行比较；
vi)识别和/或检测所述预定区域中的每棵树；
vii)建立带有在所述果园内的每棵树的准确定位的所述预定区域的超分辨率图像；和
viii)产生用于收割或稀释农业任务的果园数据库；
b)使用UAV群进行收割、稀释和/或修剪，包括以下步骤：
i)使用用于建立果园的数据库的所产生的地图，所述数据库包括果园和果实的信息的多层表示；
ii)向自主UAV提供任务；
iii)通过从果园中的不同UAV获得的数据在收割、稀释和/或修剪期间更新所述数据库；和
iv)基于所产生和更新的数据库将所述果实收割、稀释和/或修剪UAV指向需要收割的果实，
其中通过收割UAV收割果实包括以下步骤：
i)将用于收割果实的自主无人驾驶飞行器(UAV)派遣到种植园中；
ii)自主识别树或树的行及其面向；或者从外部设备接收树相对于UAV的位置和方向；
iii)通过果实检测单元自主识别/检测要在所述树上要收割或稀释的果实；
iv)操纵UAV接近并接合所述识别的果实；
v)收割所识别的/检测的果实；和
vi)重复步骤(ii)到(v)。
7.根据权利要求6所述的方法，包括防鸟和防止从种植园偷窃果实和设备。
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Families Citing this family (123)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10625856B2 (en) * 2015-04-14 2020-04-21 ETAK Systems, LLC Battery backup via unmanned aerial vehicles for failure recovery
BR112019002091B1 (pt) * 2016-08-18 2022-08-02 Tevel Advanced Technologies Ltd Sistema e método de colheita, diluição e poda de fruto e banco de dados
US11505330B2 (en) * 2016-08-20 2022-11-22 Modern Technology Solutions, Inc. Refueling system and systems with end effectors
CN106743321B (zh) 2016-11-16 2020-02-28 京东方科技集团股份有限公司 运载方法和运载系统
US10621709B1 (en) * 2017-03-17 2020-04-14 Rockwell Collins, Inc. Enhancing image quality based on characteristics of a reference region of interest
US11470784B2 (en) * 2017-03-21 2022-10-18 Paul Richard GAUVREAU, Jr. Unmanned aerial vehicle for augmenting plant pollination
US11352133B2 (en) * 2017-12-28 2022-06-07 Intel Corporation Systems, cableless drone swarm systems, method and apparatus
US11340978B2 (en) 2017-12-28 2022-05-24 Intel Corporation Methods, systems and apparatus for functional safety implementation
US10974830B2 (en) * 2017-12-28 2021-04-13 Auror Flight Scienes Corporation Manipulation system and method for an aircraft
US10875644B2 (en) * 2017-12-28 2020-12-29 Aurora Flight Sciences Corporation Ground manipulation system and method for fixing an aircraft
KR101999478B1 (ko) * 2018-01-29 2019-07-11 강원대학교산학협력단 열매 채취용 드론 및 이를 포함하는 시스템
GB201802335D0 (en) 2018-02-13 2018-03-28 Norwegian Univ Of Life Sciences Device for picking fruit
US10570636B2 (en) * 2018-03-14 2020-02-25 Frans Merrild Hangar system for local drone storage and charging
DE102018002499A1 (de) * 2018-03-22 2019-09-26 Fachhochschule Dortmund Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Position von Objekten in einer dreidimensionalen Umgebung
JP6661199B2 (ja) * 2018-03-27 2020-03-11 株式会社エアロネクスト 飛行体
CN108750106B (zh) * 2018-04-10 2021-05-25 清远市巨劲科技有限公司 一种植物取样植保无人机
US10717190B2 (en) * 2018-04-19 2020-07-21 Aurora Flight Sciences Corporation End-effector for workpiece manipulation system
AU2019340235B2 (en) * 2018-05-16 2024-08-01 Universal Field Robots Pty Ltd. Automated vehicle
CN108811856B (zh) * 2018-05-24 2023-05-19 南京林业大学 一种通过无人机搭载的树木修剪装置
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
DE102018114014A1 (de) * 2018-06-12 2019-12-12 Gustav Klauke Gmbh Zur Fernbedienung vorbereitetes Handwerkzeug sowie zur Fernbedienung vorbereitetes Werkzeug
US11034030B2 (en) * 2018-06-26 2021-06-15 Venkata Rama Subba Rao Chundi Scissor arm for unmanned robotic system
CN108901361B (zh) * 2018-06-28 2020-05-29 浙江大学 一种采茶无人机
CN108633482A (zh) * 2018-07-06 2018-10-12 华南理工大学 一种水果采摘飞行器
WO2020014680A1 (en) 2018-07-12 2020-01-16 TerraClear Inc. Object identification and collection system and method
CN112424066A (zh) * 2018-07-19 2021-02-26 株式会社爱隆未来 具备呈长条状延伸的主体部的飞行体
DE102018120753A1 (de) * 2018-08-24 2020-02-27 naiture GmbH & Co. KG Mobile Analyse- und Bearbeitungsvorrichtung
HUE061887T2 (hu) * 2018-08-24 2023-08-28 Naiture Gmbh & Co Kg Hordozót és a talaj megmûvelésére és/vagy a flóra és fauna kezelésére szolgáló mobil szerkezetet magában foglaló hordozórendszer és hozzá eljárás
IL281331B1 (en) * 2018-09-09 2024-07-01 Viewnetic Ltd A test system for use in plant monitoring in plant growing areas
CN109436322B (zh) * 2018-09-18 2022-02-08 昆明理工大学 一种小型摘果无人机及其工作方法
CN109436309A (zh) * 2018-10-09 2019-03-08 南京航空航天大学 一种新型轻量化旋翼飞行机器人
JP2020064339A (ja) * 2018-10-15 2020-04-23 株式会社Ｕｅｉ 地図作成装置、ロボット、地図作成方法及び地図作成プログラム
US11443640B2 (en) * 2018-10-19 2022-09-13 Anduril Industries, Inc. Ruggedized autonomous helicopter platform
CN111284722A (zh) * 2018-12-06 2020-06-16 中国科学院沈阳自动化研究所 一种无人机空中回收系统
WO2020121296A1 (en) * 2018-12-11 2020-06-18 Tevel Aerobotics Technologies Ltd. Selective harvesting at night and agriculture data collection
US11378975B1 (en) * 2019-01-03 2022-07-05 The Johns Hopkins University Autonomous navigation technology
US11878440B1 (en) * 2019-01-04 2024-01-23 Craig Mercier Unmanned aerial vegetation trimming system
US20220087105A1 (en) * 2019-01-17 2022-03-24 Tevel Aerobotics Technologies Ltd. System and method for autonomous harvester installation and farm harvesting operation
US20220130036A1 (en) * 2019-01-21 2022-04-28 Sony Group Corporation Information processing apparatus, electronic device and method
CN109863874B (zh) * 2019-01-30 2021-12-14 深圳大学 一种基于机器视觉的果蔬采摘方法、采摘装置及存储介质
WO2020158248A1 (ja) * 2019-01-31 2020-08-06 株式会社クボタ 作業装置
KR102235589B1 (ko) * 2019-02-19 2021-04-02 주식회사 아르고스다인 무인기 착륙 시스템
JP6765109B2 (ja) * 2019-03-08 2020-10-07 Ａｓｓｅｓｔ株式会社 農業システム
CN110286670A (zh) * 2019-04-09 2019-09-27 丰疆智能科技股份有限公司 多台自动收割机的行驶路径规划系统及其方法
WO2020212966A1 (en) 2019-04-18 2020-10-22 Pearls Of Wisdom Advanced Technologies Ltd A uav carrier
CN110244325A (zh) * 2019-04-29 2019-09-17 丰疆智能科技研究院(常州)有限公司 移动rtk基站和飞行系统及其应用
US20220267039A1 (en) * 2019-05-13 2022-08-25 Punchbowl Packaging Limited A fruit packaging tray, apparatus and process
PT115564A (pt) * 2019-06-03 2020-12-03 Raiz Instituto De Investig Da Floresta E Papel Plataforma para planeamento de operações silvícolas visando uma gestão florestal sustentável caso-a-caso
KR102187942B1 (ko) * 2019-07-15 2020-12-07 배대원 잣 채취용 엘피지 엔진형 하이브리드 드론
CN110249791B (zh) * 2019-07-30 2024-01-12 陕西理工大学 一种茶叶芽头无人机采摘装置及方法
CN110301248A (zh) * 2019-07-30 2019-10-08 南京林业大学 一种基于无人机的智能修剪系统和方法
CN110583241A (zh) * 2019-09-24 2019-12-20 江苏大学 一种飞行式核桃采摘装置
JP7140086B2 (ja) * 2019-10-04 2022-09-21 オムロン株式会社 果菜類植物及び果樹栽培管理装置、学習装置、果菜類植物及び果樹栽培管理方法、学習モデル生成方法、果菜類植物及び果樹栽培管理プログラム及び学習モデル生成プログラム
US12042810B2 (en) 2019-11-18 2024-07-23 Agco Corporation Aerial boom with through-fan spray and related methods and vehicles
US20210147080A1 (en) * 2019-11-18 2021-05-20 Agco Corporation Crop-extraction system having an unmanned aerial vehicle, and related methods
CN110741828B (zh) * 2019-11-27 2024-09-03 山东理工大学 带有前置扶禾挡板的圆盘刀式棉花打顶无人机
CN111824409B (zh) * 2019-11-28 2021-11-23 南京航空航天大学 一种采摘无人机的带切割翼型旋翼造型
CN111874204B (zh) * 2019-11-28 2021-10-01 南京航空航天大学 一种带稳定机臂的切割形无人机机架
CN111857169B (zh) * 2019-11-28 2021-07-30 南京航空航天大学 一种切割无人机姿态稳定机构及其控制方法
JP7195616B2 (ja) * 2019-12-10 2022-12-26 株式会社エアロネクスト 長尺に延びる本体部を備えた飛行体
US12063889B2 (en) * 2020-02-28 2024-08-20 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of Agriculture System and method for harvesting fruit
KR102400837B1 (ko) * 2020-03-05 2022-05-23 주식회사 링크투 로봇 다리를 포함하는 드론
EP4118418A1 (en) * 2020-03-11 2023-01-18 Viewnetic Ltd. Systems and methods for monitoring plants in plant growing areas
EP3878741A1 (en) * 2020-03-12 2021-09-15 Bayer AG Unmanned aerial vehicle
CN111418349B (zh) * 2020-03-19 2022-05-27 南京赫曼机器人自动化有限公司 一种水果采摘智能机器人及其实现水果采摘的方法
AU2021246276A1 (en) * 2020-04-02 2022-10-27 Grace And Kowloon Holdings Limited Tree image data acquisition
CN113492990B (zh) * 2020-04-07 2023-07-28 隆安良 一种用于多旋翼无人机的便携式快速测绘装置
CN111552762A (zh) * 2020-05-12 2020-08-18 广西旗鸣信息科技有限公司 一种基于果树编码的果园种植数字地图化管理方法和系统
JP7417901B2 (ja) * 2020-05-26 2024-01-19 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 収穫方法
KR102192769B1 (ko) * 2020-05-26 2020-12-21 하상균 드론을 이용한 고기잡이장치
CA3178475A1 (en) * 2020-05-27 2021-12-02 Airforestry Ab Method and system for remote or autonomous tree harvesting
US11993407B2 (en) * 2020-05-27 2024-05-28 Airforestry Ab Method and system for remote or autonomous ligno transportation
WO2022100894A1 (en) * 2020-11-16 2022-05-19 Airforestry Ab Method and system for remote or autonomous tree transportation
SE544184C2 (en) * 2020-05-27 2022-02-22 Airforestry Ab Method and system for remote or autonomous tree harvesting
WO2022100895A1 (en) * 2020-11-16 2022-05-19 Airforestry Ab Method and system for remote or autonomous tree harvesting and/or transportation
EP4156905A1 (en) * 2020-05-27 2023-04-05 AirForestry AB Method and system for remote or autonomous holding a tree trunk
CN111661320B (zh) * 2020-05-28 2023-03-24 西南交通大学 无人机动态避障的控制方法、装置及无人机
CN111846222A (zh) * 2020-07-16 2020-10-30 大连理工大学 一种基于无人机以及机载设备击打红松松塔的方法及装置
CN111758416A (zh) * 2020-07-22 2020-10-13 杭州瀚予科技有限公司 一种高空树枝修剪无人机
CN112009684A (zh) * 2020-07-31 2020-12-01 国网河南省电力公司商丘供电公司 一种输电无人机巡检设备及巡检系统
KR20220045696A (ko) * 2020-10-06 2022-04-13 김동철 드론 및 드론 배송 방법
KR102201111B1 (ko) * 2020-10-06 2021-01-12 김지호 수목전지 드론
IT202000025615A1 (it) * 2020-10-28 2022-04-28 Fabio Venturini Apparecchiatura volante per la raccolta ed il trasporto di prodotti
WO2022091092A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 Biotagate Ltd. System and method for indoor crop management
CN112580646A (zh) * 2020-12-08 2021-03-30 北京农业智能装备技术研究中心 番茄果实成熟度分割方法及采摘机器人
US12012208B2 (en) * 2020-12-23 2024-06-18 Osmose Utilities Services, Inc. Systems and methods for inspecting structures with an unmanned aerial vehicle
JP7004962B1 (ja) * 2021-02-05 2022-01-21 エムラインシステム株式会社 無人航空機の制御装置及び無人航空機システム
IT202100004391A1 (it) * 2021-02-25 2022-08-25 In The Air S R L Un drone aereo a pilotaggio remoto comprendente un sistema di taglio cimatore di elementi erbacei
CN112790004B (zh) * 2021-03-09 2023-04-25 西京学院 一种无人机搭载的高频振动式核桃采摘系统
US11849220B2 (en) 2021-04-14 2023-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Systems and methods for generating depth information from low-resolution images
US11831931B2 (en) * 2021-04-14 2023-11-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Systems and methods for generating high-resolution video or animated surface meshes from low-resolution images
US11673689B2 (en) * 2021-04-27 2023-06-13 Verizon Patent And Licensing Inc. Command center for drone management
IL282797A (en) * 2021-04-29 2022-09-01 Tevel Aerobotics Tech Ltd A method for examining fruit quality and sorting during and before picking
CN113228963A (zh) * 2021-05-08 2021-08-10 江苏信实环境工程有限公司 一种市政绿化带植物剪切装置
KR102357756B1 (ko) * 2021-05-14 2022-02-09 유한회사 서해항공방제 드론을 이용한 유해 조수 및 곤충 방제장치 및 그를 구비하는 드론
CN113099847B (zh) * 2021-05-25 2022-03-08 广东技术师范大学 一种基于果实三维参数预测模型的果实采摘方法
US12084182B2 (en) * 2021-08-05 2024-09-10 Saudi Arabian Oil Company UAV for continuous ultrasound testing (UT) scans with a flexible payload
CN113485448A (zh) * 2021-08-16 2021-10-08 浙江大学 一种园林用自主修剪型无人机及其控制方法
WO2023037437A1 (ja) * 2021-09-08 2023-03-16 東京ロボティクス株式会社 無人飛行機、飛行体及び飛行ロボット
EP4151073A1 (en) 2021-09-15 2023-03-22 Kubota Corporation Method and system for harvesting fruit or vegetable
CN114119858A (zh) * 2021-10-14 2022-03-01 诚邦测绘信息科技(浙江)有限公司 一种绘制山体地形图的方法、系统、存储介质及智能终端
CN113875423B (zh) * 2021-10-27 2022-08-09 国网山东省电力公司武城县供电公司 用于砍伐侵入交叉输电线路植物的削剪装置及方法
CN115245096B (zh) * 2022-01-05 2023-08-11 浙江理工大学 一种基于剪刀组件平行式的无人机采茶装置
CN114374951B (zh) * 2022-01-12 2024-04-30 重庆邮电大学 一种多无人机动态预部署方法
KR102662332B1 (ko) * 2022-01-14 2024-05-08 한국전력공사 문제수목 확인드론 및 방법
WO2023158489A1 (en) * 2022-02-18 2023-08-24 Florida Atlantic University Board Of Trustees Platform-independent mobile environmental sensing system
HUP2200080A1 (hu) * 2022-03-18 2023-09-28 Zedna Robotics Zrt Terménybetakarító drón
CN114572398A (zh) * 2022-03-24 2022-06-03 上海顺诠科技有限公司 空陆无人机的充电及巡检接替系统及其方法
WO2023242745A1 (en) * 2022-06-16 2023-12-21 Global Village Fruit, Inc. Unmanned aerial vehicle
CN115042972B (zh) * 2022-06-20 2024-10-15 中国林业科学研究院木材工业研究所 竹林无人机采伐运输方法及系统
CH719874A1 (de) 2022-07-08 2024-01-15 Chemspeed Res Ag System zur Schädlingsbekämpfung an Pflanzen.
CN115088500B (zh) * 2022-08-25 2022-11-18 中化现代农业有限公司 用于果树的修剪系统及使用方法
CN115336520B (zh) * 2022-08-26 2023-05-16 北大荒集团黑龙江七星农场有限公司 一种用于水稻部署的大数据分类处理系统
EP4339554A1 (en) * 2022-09-16 2024-03-20 Airbus Operations GmbH System for scanning or inspecting an aircraft or spacecraft surface
CN115843563B (zh) * 2022-12-06 2024-06-07 华南农业大学 基于力矩平衡原理的无人机除梢装置及其控制方法
KR102574447B1 (ko) * 2022-12-06 2023-09-06 주식회사 어밸브 스마트팜 내의 드론을 제어하는 방법, 및 이를 이용하는 드론
KR102564656B1 (ko) * 2022-12-07 2023-08-09 이근출 말벌 퇴치용 드론
WO2024142219A1 (ja) * 2022-12-27 2024-07-04 株式会社クボタ 作業システム及び飛行体
WO2024142232A1 (ja) * 2022-12-27 2024-07-04 株式会社クボタ 無人航空機および無人航空機の制御方法
CN116138062B (zh) * 2023-01-06 2024-08-27 海南大学 一种主干形果树智能修剪装备及其作业方法
WO2024171290A1 (ja) * 2023-02-14 2024-08-22 株式会社クボタ 無人航空機、管理システム、パッケージシステム、管理方法、コンピュータプログラム
WO2024171291A1 (ja) * 2023-02-14 2024-08-22 株式会社クボタ 無人航空機、管理システム、パッケージシステム、管理方法、コンピュータプログラム
KR102661023B1 (ko) * 2023-11-23 2024-04-26 주식회사 이온모빌리티 말벌을 포함하는 유해충 퇴치 드론 플랫폼

Family Cites Families (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4835955A (en) 1988-05-05 1989-06-06 Gaubis Alfred E Hand-operated fruit picker
AU2003211938B2 (en) * 2002-02-13 2008-04-10 The General Environmental Technos Co., Ltd. Method of biomass estimation for forests and trees by remote sensing high-resolution data
JP4080302B2 (ja) * 2002-11-07 2008-04-23 三菱電機株式会社 位置判読装置
ITFI20030172A1 (it) * 2003-06-17 2004-12-18 Maflex S R L Un'apparecchiatura per la raccolta di olive, bacche od altri frutti.
US7765780B2 (en) * 2003-12-12 2010-08-03 Vision Robotics Corporation Agricultural robot system and method
US7854108B2 (en) * 2003-12-12 2010-12-21 Vision Robotics Corporation Agricultural robot system and method
JP4984591B2 (ja) * 2006-03-28 2012-07-25 日本電気株式会社 自動姿勢制御装置、自動姿勢制御方法及び自動姿勢制御プログラム
CN100512621C (zh) * 2007-03-06 2009-07-15 江苏大学 果蔬采摘机器人末端执行器
BRPI0907881A2 (pt) * 2008-02-13 2015-07-21 Picker Technologies Llc Sistema móvel para melhorar a colheita e o processamento preliminar de maças, frutos cítricos, drupas e objetos similares
CN201418285Y (zh) * 2009-04-24 2010-03-10 谢伦国 遥控采摘飞机
US20110047951A1 (en) 2009-08-25 2011-03-03 Francis Wilson Moore Fruit tree pruner and harvesting machine
FR2985581B1 (fr) * 2012-01-05 2014-11-28 Parrot Procede de pilotage d'un drone a voilure tournante pour operer une prise de vue par une camera embarquee avec minimisation des mouvements perturbateurs
US9650138B2 (en) 2012-03-30 2017-05-16 W.Morrison Consulting Group, Inc. Long range electric aircraft and method of operating same
US9384668B2 (en) * 2012-05-09 2016-07-05 Singularity University Transportation using network of unmanned aerial vehicles
WO2013181558A1 (en) * 2012-06-01 2013-12-05 Agerpoint, Inc. Systems and methods for monitoring agricultural products
US9113590B2 (en) 2012-08-06 2015-08-25 Superior Edge, Inc. Methods, apparatus, and systems for determining in-season crop status in an agricultural crop and alerting users
CN102881219B (zh) 2012-09-20 2014-11-26 北京林业大学 果树定位地图构建装置及方法
CN102914967B (zh) * 2012-09-21 2015-01-28 浙江工业大学 采摘机器人的自主导航和人机协同采摘作业系统
US9198363B2 (en) * 2012-12-12 2015-12-01 The Boeing Company Tree metrology system
WO2014100502A1 (en) 2012-12-19 2014-06-26 Alan Shulman Methods and systems for automated micro farming
US9429425B2 (en) 2013-03-05 2016-08-30 Here Global B.V. Aerial image collection
WO2014160589A1 (en) 2013-03-24 2014-10-02 Bee Robotics Corporation Aerial farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs
US9852644B2 (en) 2013-03-24 2017-12-26 Bee Robotics Corporation Hybrid airship-drone farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs
JP2014227166A (ja) 2013-05-27 2014-12-08 株式会社 帝国設計事務所 飛行体型目視点検装置
US9629220B2 (en) * 2013-08-05 2017-04-18 Peter Panopoulos Sensor-based controllable LED lighting system with repositionable components and method
WO2015105554A1 (en) * 2013-10-15 2015-07-16 Skypersonic Llc Enclosed drone apparatus and method for use thereof
CN104854428B (zh) * 2013-12-10 2018-12-14 深圳市大疆创新科技有限公司 传感器融合
DE102014201203A1 (de) 2014-01-23 2015-07-23 Deere & Company Landwirtschaftliches Arbeitsfahrzeug mit einem Fluggerät und zugehöriger Stromversorgung
NL2012485B1 (en) * 2014-03-20 2016-01-18 Lely Patent Nv Method and system for navigating an agricultural vehicle on a land area.
WO2014080386A2 (en) * 2014-03-25 2014-05-30 Alshdaifat, Wasfi Drone service aero-carrier
US9489576B2 (en) * 2014-03-26 2016-11-08 F12 Solutions, LLC. Crop stand analysis
US9875661B2 (en) * 2014-05-10 2018-01-23 Aurora Flight Sciences Corporation Dynamic collision-avoidance system and method
KR101458534B1 (ko) 2014-07-16 2014-11-05 (주)테크맥스텔레콤 잣채취용 덕트형 무인비행체
CN105492985B (zh) * 2014-09-05 2019-06-04 深圳市大疆创新科技有限公司 一种用于在环境内控制可移动物体的系统及方法
EP3197258B1 (en) 2014-09-23 2020-05-06 Biocarbon Engineering Ltd. Techniques for automated planting
US20160183514A1 (en) 2014-12-26 2016-06-30 Robert J. Dederick Device and method for dispersing unwanted flocks and concentrations of birds
IL236606B (en) * 2015-01-11 2020-09-30 Gornik Amihay Standards and methods for agricultural monitoring
US9792557B2 (en) * 2015-01-14 2017-10-17 Accenture Global Services Limited Precision agriculture system
US9436187B2 (en) * 2015-01-15 2016-09-06 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System and method for decentralized, multi-agent unmanned vehicle navigation and formation control
US9420748B2 (en) 2015-01-20 2016-08-23 Elwha Llc Systems and methods for pruning plants
US10698402B2 (en) * 2015-01-21 2020-06-30 Ramot At Tel-Aviv University Ltd. Agricultural robot
US10395115B2 (en) * 2015-01-27 2019-08-27 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Systems, devices, and methods for robotic remote sensing for precision agriculture
JP6510247B2 (ja) 2015-01-27 2019-05-08 株式会社トプコン 測量データ処理装置、測量データ処理方法およびプログラム
CN204433059U (zh) * 2015-01-30 2015-07-01 马鞍山市赛迪智能科技有限公司 一种搭载机械手电锯的飞行器
WO2016123656A1 (en) * 2015-02-05 2016-08-11 The University Of Sydney Horticultural harvesting system and apparatus using revolving shells
GB201501882D0 (en) 2015-02-05 2015-03-25 Technology Res Ct The Ltd Apparatus and method for analysis of growing items
CN104590562B (zh) 2015-02-12 2016-11-30 马鞍山市赛迪智能科技有限公司 一种防撞式定点消防无人机
US11260971B2 (en) * 2015-02-23 2022-03-01 Aaron Weller Enclosed unmanned aerial vehicle
US10139279B2 (en) * 2015-05-12 2018-11-27 BioSensing Systems, LLC Apparatuses and methods for bio-sensing using unmanned aerial vehicles
US9944366B2 (en) 2015-05-19 2018-04-17 Rujing Tang Unmanned aerial vehicle system and methods for use
CN104881017B (zh) * 2015-06-11 2018-03-30 沈阳北斗平台科技有限公司 一种基于北斗的农作物生长监管系统
CN104919981A (zh) 2015-07-13 2015-09-23 绍兴文理学院 一种无人机香榧果采摘器
US10241097B2 (en) * 2015-07-30 2019-03-26 Ecoation Innovative Solutions Inc. Multi-sensor platform for crop health monitoring
US9679490B2 (en) * 2015-08-04 2017-06-13 Qualcomm Incorporated Opportunistic unmanned autonomous vehicle energy harvesting
US10099561B1 (en) * 2015-09-25 2018-10-16 Amazon Technologies, Inc. Airborne unmanned aerial vehicle charging
US10555460B2 (en) 2015-10-05 2020-02-11 Amrita Vishwa Vidyapeetham Automated drone for harvesting produce
CN105501441A (zh) 2015-12-16 2016-04-20 无锡同春新能源科技有限公司 一种无人番茄采摘机
CN205454643U (zh) 2016-01-27 2016-08-17 东北林业大学 林业高枝松果悬空采摘器
CN105684746A (zh) * 2016-03-03 2016-06-22 安金梁 一种农林修剪专用无人机
US10827672B2 (en) * 2016-03-14 2020-11-10 Cutter Technologies, LLC Field monitoring, analysis, and treatment system
US10417469B2 (en) * 2016-05-07 2019-09-17 Morgan E. Davidson Navigation using self-describing fiducials
CN206024714U (zh) 2016-08-15 2017-03-22 许珉裴 一种多旋翼植保无人机
BR112019002091B1 (pt) * 2016-08-18 2022-08-02 Tevel Advanced Technologies Ltd Sistema e método de colheita, diluição e poda de fruto e banco de dados
US10538326B1 (en) * 2016-08-31 2020-01-21 Amazon Technologies, Inc. Flare detection and avoidance in stereo vision systems
US10353401B2 (en) * 2017-05-01 2019-07-16 EAVision Corporation Detecting and following terrain height autonomously along a flight path
US20180365995A1 (en) * 2017-06-14 2018-12-20 Trw Automotive U.S. Llc Automobile communication system using unmanned air vehicle intermediary
US10569875B2 (en) * 2017-09-29 2020-02-25 Deere & Company Using unmanned aerial vehicles (UAVs or drones) in forestry imaging and assessment applications
US10796275B1 (en) * 2017-10-27 2020-10-06 Amazon Technologies, Inc. Systems and methods for inventory control and delivery using unmanned aerial vehicles
US11406056B2 (en) * 2018-12-05 2022-08-09 H2Gr0, Llc Social farming network and control system for agricultural chemical management

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