CN109881617B - 一种智能的园林落叶清理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于环境工程技术领域，公开了一种智能的园林落叶清理系统及方法，智能的园林落叶清理系统设置有坡道修建设备、排水修建设备、主控设备、落叶收集设备、落叶清理设备、二次处理设备。本发明通过在园林区需要清扫的区域修建坡道，配合坡道修建水源与排水设备，利用排水系统收集落叶，本发明充分发挥了机械物理原理，节约人工成本，增加了清理园林当中落叶的效率，同时通过水流的流动也能冲刷道路，环保无污染，本发明所采用的机械为固定机械，灵活放置，不需要进入园林就能清理整座园林，方便高效，最后将落叶处理成燃料，清理完毕的落叶可以经过晾干后用压力压实后作为燃料，避免直接焚烧对环境的污染，和能源的浪费。

Description

一种智能的园林落叶清理系统及方法

技术领域

本发明属于环境工程技术领域，尤其涉及一种智能的园林落叶清理系统及方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：随着国家大力提倡环保，绿水青山就是金山银山；无论是城市还是乡村都修建园林，园林中的绿植的呼吸作用能净化空气调节气温，同时也能成为人们赏心悦目的一个风景，园林的落叶需要及时清理；传统的人工清扫方式效率低下，成本高昂；现有的清扫器械不够灵活，不适用与园林落叶的清理。

综上所述，现有技术存在的问题是：

传统的人工清扫方式效率低下，成本高昂。

现有的清扫器械不够灵活，不适用与园林落叶的清理。

现有的清扫设备智能化控制程度差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能的园林落叶清理系统及方法。

本发明是这样实现的，一种智能园林落叶清理方法，所述智能园林落叶清理方法包括：

第一步，在园林区落叶清扫的区域修建坡道；配合坡道修建水源与排水设备；

第二步，利用监控设备传输的实时路面情况进行主控设备对比，判断落叶是否已占据道路五分之四，则判断当前坡道是否进行清理；

第三步，获取当前时间并判断当前时间是否处于预设的清理时间中，若属于清理时间则发出清理通知，并控制排水设备进行清理；

第四步，根据实际落叶情况，控制排水设备的打开数量、出水强度与出水量，并根据监控设备传送的实时图像数据，与预先存储的无落叶图像数据进行对比，当落叶占据道路不足二十分之一时，则判定路面已清理干净，中断排水设备；

第五步，利用排水设备排出的水流顺着坡道利用水流因地势差产生的冲力将沿途落叶冲走，带至坡道下方的水坑内，落叶漂浮在第一个水坑的水面上；

第六步，当清理完成后，打开第一水坑与第二水坑的门，第一水坑的水进入第二水坑，第一水坑中仅遗留落叶；将第一水坑中的落叶清理干净并将打捞收集的落叶经过晾干后用压力压实后作为燃料。

进一步，第一步中，水源直接用自来水或地下水或根据园林的特点挖设人工池塘；

修建的坡道数据信息包括坡度、坡道无落叶时图像数据、落叶种类信息。

进一步，第一步中，坡道坡度根据实际情况角度调整为3°到4°，根据表面或砂浆抹平或采用块材、石材贴面，使水流不受阻，不积水；在坡道的汇聚处设置两个水坑，水坑周围修建护栏。

进一步，第一水坑中铺设有细网，直接将细网取出，清理落叶。

进一步，第二步，主控设备判断当前坡道是否进行清理中，需进行：

步骤1：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；

步骤2：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在不小于占据道路五分之四区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；

步骤3：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在不小于占据道路五分之四区；

步骤4：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形的方法，表示出不小于占据道路五分之四区边界；

步骤5：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形方法，表示出改善后的不小于占据道路五分之四区边界；

步骤6：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的不小于占据道路五分之四区边界。

进一步，所述步骤1中传感器节点随机部署在道路区域中，当前坡道区域表示为一个单值函数z＝h(x，y)，每个传感器的感知半径r都相同，感知区域形成了一个在三维空间中以为传感器位置为中心，r为半径的球体；

所述步骤6中，在曲面z＝h(x，y)上，对于点P(x，y)方向梯度为：

其中

和

分别为x和y方向的偏导数，i和j为单位矢量，方向梯度的模为坡度；

点P沿着β方向的坡度G为：

G＝Scosββ是坡向，由于三维地形的起伏缺陷，传感器节点沿β方向的实际探测半径r’与理想探测半径r的关系表示为：

r'＝rcosγ

实际探测半径r’与坡度S和坡向角β的关系为：

r'＝rcos(arctan(Scosβ))；

步骤6中修正方法为沿着坡向方向，节点相交的两条等高线之间的差值为高度差Δh，相交的两条等高线之间的距离为Δd，坡度S表示为：

计算出三维地形下每个传感器节点在二维平面上的椭圆投影。

进一步，第四步主控设备判定路面是否已清理干净中，需进行：

步骤a：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；

步骤b：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在占据道路不足二十分之一区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；

步骤c：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在占据道路不足二十分之一区；

步骤d：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形的方法，表示出占据道路不足二十分之一区边界；

步骤e：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形方法，表示出改善后的占据道路不足二十分之一区边界；

步骤f：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的占据道路不足二十分之一区边界。

进一步，所述步骤a中传感器节点随机部署在道路区域中，当前坡道区域表示为一个单值函数z＝h(x，y)，每个传感器的感知半径r都相同，感知区域形成了一个在三维空间中以为传感器位置为中心，r为半径的球体。

进一步，所述步骤f中，在曲面z＝h(x，y)上，对于点P(x，y)方向梯度为：

其中

和

分别为x和y方向的偏导数，i和j为单位矢量，方向梯度的模为坡度；

点P沿着β方向的坡度G为：

G＝Scosββ是坡向，由于三维地形的起伏缺陷，传感器节点沿β方向的实际探测半径r’与理想探测半径r的关系表示为：

r'＝rcosγ

实际探测半径r’与坡度S和坡向角β的关系为：

r'＝rcos(arctan(Scosβ))；

步骤f中修正方法为沿着坡向方向，节点相交的两条等高线之间的差值为高度差Δh，相交的两条等高线之间的距离为Δd，坡度S表示为：

计算出三维地形下每个传感器节点在二维平面上的椭圆投影。

本发明的另一目的在于提供一种实施所述智能园林落叶清理方法的智能园林落叶清理系统，所述智能园林落叶清理系统包括：

信息输入存储设备：与主控设备连接，用于存储园林内修建的坡道、排水系统信息；

摄像设备：与主控设备连接，用于利用监控设备实时监测园林落叶情况；

排水设备：与主控设备连接，用于利用排水设备排水清理坡道上的落叶；

主控设备：与信息输入存储设备、摄像设备、排水设备、落叶收集设备、声音设备连接，用于根据信息输入存储设备内存储的各坡道数据信息，控制排水操作；

落叶收集设备：与主控设备、二次清理设备连接，用于收集落叶；

声音设备：与主控设备连接，用于利用广播设备在清理前进行播报通知工作人员清理第一水坑内的落叶；

二次清理设备：与落叶收集设备连接，用于将收集的落叶处理为燃料。

本发明的积极效果为：

本发明充分发挥机械物理原理，节约人工成本，增加了清理园林当中落叶的效率，同时通过水流的流动也能冲刷道路，环保无污染。

本发明所采用的机械为固定机械，灵活放置，不需要进入园林就能清理整座园林，方便高效。

本发明主控设备判断当前坡道是否进行清理中，步骤1：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；步骤2：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在不小于占据道路五分之四区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；步骤3：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在不小于占据道路五分之四区；步骤4：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形的方法，表示出不小于占据道路五分之四区边界；步骤5：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形方法，表示出改善后的不小于占据道路五分之四区边界；步骤6：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的不小于占据道路五分之四区边界。

本发明主控设备判定路面是否已清理干净中，步骤a：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；步骤b：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在占据道路不足二十分之一区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；步骤c：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在占据道路不足二十分之一区；步骤d：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形的方法，表示出占据道路不足二十分之一区边界；步骤e：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形方法，表示出改善后的占据道路不足二十分之一区边界；步骤f：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的占据道路不足二十分之一区边界。

本发明控制设备上述特征的实施，保证了园林落叶清理的智能控制，方便了运行设备的及时操控，控制效果良好，方便了各设备的运行。

附图说明

图1是本发明实施例提供的智能的园林落叶清理系统结构示意图。

图中：1、信息输入存储设备；2、摄像设备；3、排水设备；4、主控设备；5、落叶收集设备；6、声音设备；7、二次处理设备。

图2是本发明实施例提供的智能的园林落叶清理方法流程图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的智能的园林落叶清理系统及使用方包括：

信息输入存储设备1、摄像设备2、排水设备3、主控设备4、落叶收集设备5、声音设备6、二次清理设备7。

信息输入存储设备1：与主控设备4连接，用于存储园林内修建的坡道、排水系统信息。

摄像设备2：与主控设备4连接，用于利用监控设备实时监测园林落叶情况。

排水设备3：与主控设备4连接，用于利用排水设备排水清理坡道上的落叶。

主控设备4：与信息输入存储设备1、摄像设备2、排水设备3、落叶收集设备5、声音设备6连接，用于根据信息输入存储设备内存储的各坡道数据信息，控制排水操作。

落叶收集设备5：与主控设备4、二次清理设备7连接，用于收集落叶。

声音设备6：与主控设备4连接，用于利用广播设备在清理前进行播报通知工作人员清理第一水坑内的落叶。

二次清理设备7：与落叶收集设备5连接，用于将收集的落叶处理为燃料。

如图2所示，本发明实施例提供的智能园林落叶清理方法包括：

S101，在园林区落叶清扫的区域修建坡道；配合坡道修建水源与排水设备。

S102，利用监控设备传输的实时路面情况进行主控设备对比，判断落叶是否已占据道路五分之四，则判断当前坡道是否进行清理。

S103，获取当前时间并判断当前时间是否处于预设的清理时间中，若属于清理时间则发出清理通知，并控制排水设备进行清理。

S104，根据实际落叶情况，控制排水设备的打开数量、出水强度与出水量，并根据监控设备传送的实时图像数据，与预先存储的无落叶图像数据进行对比，当落叶占据道路不足二十分之一时，则判定路面已清理干净，中断排水设备。

S105，利用排水设备排除的水流顺着坡道利用水流因地势差产生的冲力将沿途落叶冲走，带至坡道下方的水坑内，落叶漂浮在第一个水坑的水面上。

S106，当清理完成后，打开第一水坑与第二水坑的门，第一水坑的水进入第二水坑，第一水坑中仅遗留落叶；将第一水坑中的落叶清理干净并将打捞收集的落叶经过晾干后用压力压实后作为燃料。

在本发明实施例中，步骤S101中，水源直接用自来水或地下水或根据园林的特点挖设人工池塘；

修建的坡道数据信息包括坡度、坡道无落叶时图像数据、落叶种类信息。

在本发明实施例中，步骤S101中，坡道坡度根据实际情况角度调整为3°到4°，根据表面或砂浆抹平或采用块材、石材贴面，使水流不受阻，不积水；在坡道的汇聚处设置两个水坑，水坑周围修建护栏。

第一水坑中铺设有细网，直接将细网取出，清理落叶。

在本发明实施例中，步骤S102，主控设备判断当前坡道是否进行清理中，需进行：

步骤1：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；

步骤2：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在不小于占据道路五分之四区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；

步骤3：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在不小于占据道路五分之四区；

步骤4：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形的方法，表示出不小于占据道路五分之四区边界；

步骤5：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形方法，表示出改善后的不小于占据道路五分之四区边界；

步骤6：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的不小于占据道路五分之四区边界。

在本发明实施例中，步骤1中传感器节点随机部署在道路区域中，当前坡道区域表示为一个单值函数z＝h(x，y)，每个传感器的感知半径r都相同，感知区域形成了一个在三维空间中以为传感器位置为中心，r为半径的球体；

在本发明实施例中，步骤6中，在曲面z＝h(x，y)上，对于点P(x，y)方向梯度为：

其中

和

分别为x和y方向的偏导数，i和j为单位矢量，方向梯度的模为坡度；

点P沿着β方向的坡度G为：

G＝Scosββ是坡向，由于三维地形的起伏缺陷，传感器节点沿β方向的实际探测半径r’与理想探测半径r的关系表示为：

r'＝rcosγ

实际探测半径r’与坡度S和坡向角β的关系为：

r'＝rcos(arctan(Scosβ))；

步骤6中修正方法为沿着坡向方向，节点相交的两条等高线之间的差值为高度差Δh，相交的两条等高线之间的距离为Δd，坡度S表示为：

计算出三维地形下每个传感器节点在二维平面上的椭圆投影。

在本发明实施例中，步骤S104主控设备判定路面是否已清理干净中，需进行：

步骤a：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；

步骤b：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在占据道路不足二十分之一区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；

步骤c：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在占据道路不足二十分之一区；

步骤d：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形的方法，表示出占据道路不足二十分之一区边界；

步骤e：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形方法，表示出改善后的占据道路不足二十分之一区边界；

步骤f：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的占据道路不足二十分之一区边界。

在本发明实施例中，所述步骤a中传感器节点随机部署在道路区域中，当前坡道区域表示为一个单值函数z＝h(x，y)，每个传感器的感知半径r都相同，感知区域形成了一个在三维空间中以为传感器位置为中心，r为半径的球体。

在本发明实施例中，所述步骤f中，在曲面z＝h(x，y)上，对于点P(x，y)方向梯度为：

其中

和

分别为x和y方向的偏导数，i和j为单位矢量，方向梯度的模为坡度；

点P沿着β方向的坡度G为：

G＝Scosββ是坡向，由于三维地形的起伏缺陷，传感器节点沿β方向的实际探测半径r’与理想探测半径r的关系表示为：

r'＝rcosγ

实际探测半径r’与坡度S和坡向角β的关系为：

r'＝rcos(arctan(Scosβ))；

步骤f中修正方法为沿着坡向方向，节点相交的两条等高线之间的差值为高度差Δh，相交的两条等高线之间的距离为Δd，坡度S表示为：

计算出三维地形下每个传感器节点在二维平面上的椭圆投影。

本发明的工作原理为：首先在园林区落叶较多，需要清扫的区域根据实际情况修建坡道。配合坡道修建水源与可控制排水设备，水源可以直接用自来水或地下水，也可以根据园林的特点挖设人工池塘，排水设备将水源从坡道顶排出，沿着坡道排入第一个水坑。

利用信息输入存储设备1，输入修建的坡道数据信息包括坡度、坡道无落叶时图像数据、落叶种类等信息。主控设备4调用信息输入存储设备1存储的园林坡道无落叶数据与摄像设备2利用监控设备传输的实时路面情况进行对比，若落叶已占据道路五分之四，则判断当前坡道需要进行清理。反之，则不需要进行清理。主控设备4获取当前时间并判断当前时间是否处于预设的可清理时间中，若属于可清理时间则主控设备4控制声音设备6发出清理通知，并控制排水设备进行清理。若不处于可清理时间中，则等待可清理时间时，自动进行清理。主控设备4根据实际落叶情况，控制排水设备3的排水设备的打开数量、出水强度与出水量，并根据摄像设备2的监控设备传送的实时图像数据，与预先存储的无落叶图像数据进行对比，当落叶占据道路不足二十分之一时，则判定路面已清理干净，中断排水设备。主控设备4控制排水设备3打开排水设备，利用排水设备排除的水流顺着坡道利用水流因地势差产生的冲力将沿途落叶冲走，带至坡道下方的水坑内，落叶漂浮在第一个水坑的水面上。

当清理完成后，主控设备4控制落叶收集设备5打开第一水坑与第二水坑的门，第一水坑的水进入第二水坑，第一水坑中仅遗留落叶。主控设备4控制声音设备6播放通知，通知工作人员将第一水坑中的落叶清理干净。二次处理设备7将打捞收集的落叶经过晾干后用压力压实后作为燃料，避免直接焚烧对环境的污染，和能源的浪费。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种智能园林落叶清理方法，其特征在于，所述智能园林落叶清理方法包括：

第一步，在园林区落叶清扫的区域修建坡道；配合坡道修建水源与排水设备；

第二步，利用监控设备传输的实时路面情况进行主控设备对比，判断落叶是否已占据道路五分之四，则判断当前坡道是否进行清理；

第三步，获取当前时间并判断当前时间是否处于预设的清理时间中，若属于清理时间则发出清理通知，并控制排水设备进行清理；

第四步，根据实际落叶情况，控制排水设备的打开数量、出水强度与出水量，并根据监控设备传送的实时图像数据，与预先存储的无落叶图像数据进行对比，当落叶占据道路不足二十分之一时，则判定路面已清理干净，中断排水设备；

第五步，利用排水设备排出的水流顺着坡道利用水流因地势差产生的冲力将沿途落叶冲走，带至坡道下方的水坑内，落叶漂浮在第一个水坑的水面上；

第六步，当清理完成后，打开第一水坑与第二水坑的门，第一水坑的水进入第二水坑，第一水坑中仅遗留落叶；将第一水坑中的落叶清理干净并将打捞收集的落叶经过晾干后用压力压实后作为燃料。

2.如权利要求1所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，第一步中，水源直接用自来水或地下水或根据园林的特点挖设人工池塘；

修建的坡道数据信息包括坡度、坡道无落叶时图像数据、落叶种类信息。

3.如权利要求1所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，第一步中，坡道坡度根据实际情况角度调整为3°到4°，根据表面或砂浆抹平或采用块材、石材贴面，使水流不受阻，不积水；在坡道的汇聚处设置两个水坑，水坑周围修建护栏。

4.如权利要求1所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，第一水坑中铺设有细网，直接将细网取出，清理落叶。

5.如权利要求1所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，第二步，主控设备判断当前坡道是否进行清理中，需进行：

步骤1：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；

步骤2：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在不小于占据道路五分之四区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；

步骤3：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在不小于占据道路五分之四区；

步骤4：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形的方法，表示出不小于占据道路五分之四区边界；

步骤5：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含不小于占据道路五分之四区的最小多边形方法，表示出改善后的不小于占据道路五分之四区边界；

步骤6：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的不小于占据道路五分之四区边界。

6.如权利要求5所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，所述步骤1中传感器节点随机部署在道路区域中，当前坡道区域表示为一个单值函数z＝h(x，y)，每个传感器的感知半径r都相同，感知区域形成了一个在三维空间中以为传感器位置为中心，r为半径的球体；

所述步骤6中，在曲面z＝h(x，y)上，对于点P(x，y)方向梯度为：

其中

和

分别为x和y方向的偏导数，i和j为单位矢量，方向梯度的模为坡度；

点P沿着β方向的坡度G为：

G＝Scosβ

β是坡向，由于三维地形的起伏缺陷，传感器节点沿β方向的实际探测半径r’与理想探测半径r的关系表示为：

r'＝rcosγ

实际探测半径r’与坡度S和坡向角β的关系为：

r'＝rcos(arctan(Scosβ))；

步骤6中修正方法为沿着坡向方向，节点相交的两条等高线之间的差值为高度差Δh，相交的两条等高线之间的距离为Δd，坡度S表示为：

计算出三维地形下每个传感器节点在二维平面上的椭圆投影。

7.如权利要求1所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，第四步主控设备判定路面是否已清理干净中，需进行：

步骤a：将N个传感器节点随机部署在道路区域中，对每个节点的中心点进行Delaunay三角形剖分；

步骤b：做出每个Delaunay三角形的外接圆，比较节点半径和外接圆半径，如果R>r，那么肯定存在占据道路不足二十分之一区，保存这个Delaunay三角形和外接圆，否则去掉外接圆，传感器节点半径为r，每个外接圆的半径为R；

步骤c：计算剩余两个相邻三角形的公共边长d，如果d>2r，或者公共边不与两个三角形外接圆的中心连线相交，那么对这些三角形进行聚类分组得到边界节点，每个聚类分组都会存在占据道路不足二十分之一区；

步骤d：对每个聚类分组中的传感器节点中心点，用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形的方法，表示出占据道路不足二十分之一区边界；

步骤e：对边界节点进行假边界节点的判定，去掉假边界节点之后，再次用能够包含占据道路不足二十分之一区的最小多边形方法，表示出改善后的占据道路不足二十分之一区边界；

步骤f：由于三维起伏地形的缺陷，传感器节点随机部署在当前坡道区域的实际覆盖面积会变小，经过地形修正的传感器节点的二维覆盖区域为椭圆，利用坡度和坡向角算出实际探测半径，最后使用检测算法算出修正后的占据道路不足二十分之一区边界。

8.如权利要求7所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，所述步骤a中传感器节点随机部署在道路区域中，当前坡道区域表示为一个单值函数z＝h(x，y)，每个传感器的感知半径r都相同，感知区域形成了一个在三维空间中以为传感器位置为中心，r为半径的球体。

9.如权利要求7所述的智能园林落叶清理方法，其特征在于，所述步骤f中，在曲面z＝h(x，y)上，对于点P(x，y)方向梯度为：

其中

和

分别为x和y方向的偏导数，i和j为单位矢量，方向梯度的模为坡度；

点P沿着β方向的坡度G为：

G＝Scosβ

β是坡向，由于三维地形的起伏缺陷，传感器节点沿β方向的实际探测半径r’与理想探测半径r的关系表示为：

r'＝rcosγ

实际探测半径r’与坡度S和坡向角β的关系为：

r'＝rcos(arctan(Scosβ))；

步骤f中修正方法为沿着坡向方向，节点相交的两条等高线之间的差值为高度差Δh，相交的两条等高线之间的距离为Δd，坡度S表示为：

计算出三维地形下每个传感器节点在二维平面上的椭圆投影。

10.一种实施权利要求1所述智能园林落叶清理方法的智能园林落叶清理系统，其特征在于，所述智能园林落叶清理系统包括：

信息输入存储设备：与主控设备连接，用于存储园林内修建的坡道、排水系统信息；

摄像设备：与主控设备连接，用于利用监控设备实时监测园林落叶情况；

排水设备：与主控设备连接，用于利用排水设备排水清理坡道上的落叶；

主控设备：与信息输入存储设备、摄像设备、排水设备、落叶收集设备、声音设备连接，用于根据信息输入存储设备内存储的各坡道数据信息，控制排水操作；

落叶收集设备：与主控设备、二次清理设备连接，用于收集落叶；

声音设备：与主控设备连接，用于利用广播设备在清理前进行播报通知工作人员清理第一水坑内的落叶；

二次清理设备：与落叶收集设备连接，用于将收集的落叶处理为燃料。

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