CN111189444A

CN111189444A - 一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统及规划方法

Info

Publication number: CN111189444A
Application number: CN202010224567.2A
Authority: CN
Inventors: 李莹玉; 王鹏; 王文武; 陈进富; 张鹏锐
Original assignee: Luoyang Intelligent Agricultural Equipment Research Institute Co Ltd
Current assignee: Luoyang Intelligent Agricultural Equipment Research Institute Co Ltd
Priority date: 2020-03-26
Filing date: 2020-03-26
Publication date: 2020-05-22

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统及规划方法，包括数据采集单元、用户操作单元和处理单元，所述数据采集单元和用户操作单元连接，所述数据采集单元和用户操作单元分别与处理单元连接；所述数据采集单元包括多种传感器，目的是采集作业区域与农机周围的环境信息，用户操单元用于人机交互；自动驾驶农机田间作业路径规划方法包括八个步骤；本发明利用高精度的定位装置，通过车辆控制器，可以实现农机位姿的精准控制，通过科学的田间作业路径规划系统及方法，可以有效的提高农机的作业效率和作业质量。

Description

一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统及规划方法

技术领域

本发明涉及一种作业路径规划系统及规划方法，具体涉及一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统及规划方法。

背景技术

我国地域辽阔，农田的存在形式多种多样，既有集中规则的大田，也有分布零散的小田。农机在田间作业时，根据作业需求，需要在地头进行转弯或掉头，而农机在农具处于下降即农具入土的情况下进行转弯或掉头，将增加转弯半径，增加发动机的负荷，且容易造成农具的损坏。因此，农机在实际作业转弯中，被要求提升起农具，这种情况又会造成地头漏耕。如图4-6所示，以农机在作业中常用的梨形转弯模型为例，从抬犁点到转弯曲线纵向最远点的距离为：

。l为农具长度,r为转弯半径，

。w 为相邻两条作业行之间的间隔，w/2<r。由此可见，地头必然会存在一定空间没有被耕到。因此，自动驾驶农机在田间作业时需要根据机耕道位置，灌溉设施位置,田块形状以及农作物种类的不同，进行合理的路径规划，在保证田间作业高覆盖率的同时，减少农机空驶行程，从而使能源和土地的利用率最大化。

而目前常规农机，如拖拉机、收割机等在作业时存在频繁转弯，影响机组的作业效率问题，特别是不规则的田间地块，农机在田间作业时若没有科学的路径规划，很难保证合理有效的作业面积且能源消耗高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统及规划方法，以解决上述背景技术中提出的问题。本发明所述的自动驾驶农机田间作业路径规划系统及规划方法，农机自动驾驶系统利用高精度的定位装置，通过车辆控制器，可以实现农机位姿的精准控制，通过科学的田间作业路径规划系统及方法，可以有效的提高农机的作业效率和作业质量。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统，包括数据采集单元、用户操作单元和处理单元，所述数据采集单元和用户操作单元连接，所述数据采集单元和用户操作单元分别与处理单元连接；所述数据采集单元包括多种传感器，目的是采集作业区域与农机周围的环境信息，用户操单元用于人机交互。

处理单元包括信息接收器、信息处理器和决策生成器；所述信息接收器与数据采集单元和信息处理器连接，信息处理器与决策生成器连接；信息接收器对数据采集单元和用户操作单元输入的信息进行接收分类后交由信息处理器进行处理，决策生成器生成连续的可执行的操作命令。本申请工作时，首先需通过用户操作单元和数据采集单元录入路径规划所需的信息，包含传感器参数、农机参数、农具参数、规划参数、作业参数和农田模型数据。处理单元中信息接受器接收到各种参数信息后，信息处理器对参数信息进行处理。用户通过用户操作单元控制数据采集单元采集环境信息数据，并将环境信息数据以及用户输入的参数信息数据传递给处理单元的信息接收器，信息处理器对接收到的信息进行分类和处理后，决策生成器根据输入信息，进行路径规划。

数据采集单元与用户操作单元之间可选的通信方式包含4G、WIFI、以太网、串行通信；数据采集单元中的传感器包括差分定位传感器、角度传感器、惯性传感器、电子罗盘；

所述信息处理器配置有不同的导航模式，包括行走模式、掉头模式和收边模式。行走模式包括向心耕法、离心耕法、套耕耕法、田形耕法和梭形耕法。

一种自动驾驶农机田间作业路径规划方法，具体步骤如下：

步骤1、为当前规划任务配置参数、配置农田模型；其中参数包括传感器参数、农机参数、农具参数、规划参数、作业参数，农田模型数据。所述农田模型数据包括农田边界轮廓数据、边界条件、入口位置、出口位置；

步骤2、模型分类；处理单元中的信息处理器对步骤1输入的农田模型进行分类；

步骤3、配置导航模式；通过自动模式选择或者人工模式选择的方式选择作业区全覆盖路径规划的行走模式、掉头模式，选择待转区的收边模式；

步骤4、确定主轴方向；主轴方向在2D平面内，为工作区平行线扫描的基线方向；主轴大小为0到2*∏，主轴方向可以由人工根据田间实际情况进行设置，若用户未指定主轴方向，系统中的主轴评估单元则自动计算，得到至少一条可用的主轴；

步骤5、农田分割；用特定的分割策略将农田分割为工作区和待转区两个区域；

步骤6、作业区规划，在步骤5分割出的作业区中进行全覆盖路径规划，这里采用平行线扫描的方式得到平行的作业行路线，能够全面的覆盖工作区；根据步骤3中确定的行走模式，来确定平行线扩展策略，为了保证规划路线全程不会出现位置、航向突变，则需要用特定的掉头模式提供的转弯模型来衔接相邻的两条平行线；

步骤7、收边规划，根据步骤1中的参数和农田模型，以及步骤3中的导航模式，来确定作业区规划和收边规划的先后顺序、开始位置、停止位置，收边规划算法设计收边路径；

步骤8、离散、插值；采用离散、插值方法对全局路径规划结果进行处理，最终生成统一的路径点序列。

该路径规划系统输出的路径规划结果，可直接用于运动控制器跟踪控制，从而使农机实现田间全程无人化驾驶作业。

所述传感器参数：包含无人驾驶农机上所安装的定位、定向、感知传感器及已安装传感器的品牌、型号、关键尺寸、相对安装位置、检测范围、检测角度、使用条件。

农机参数：包含农机长度、农机宽度、农机轴距、农具前轮轮距、后轮轮距、农机转向方式、最小转弯半径；

农具参数：包含农具类型、农具悬挂方式、农具尺寸、农具安装位置等；

规划参数：包含插值间隔、作业行行距、最小误差、最大误差、评价函数系数；

作业参数：即农机在田间执行作业任务的类型，包含但不限于犁地、耙地、旋耕、起垄、播种、收割；

农田边界轮廓数据，即通过一些有序点的空间点集合来描述农田的边界，该步骤不限制数据来源，但需要通过滤波算法数据进行去噪和降采样处理，最终保留拐点来描述农田轮廓；

边界条件即为经过农田边界轮廓数据处理后的边界附加属性；

入口位置即车辆从农田外进入农田的位置；

出口位置即车辆完成所有作业任务任务离开农田的位置；

自动模式选择，路径规划中的参数处理器对输入参数进行评估，判断其是否满足规划条件，且在满足条件的前提下推荐一种或多种可用的导航模式；

人工模式选择，从系统推荐的多种导航模式中选择人为的选择一种作为全局路径规划的导航模式；

作业区：即农机在田间作业的主体部分，一般在农田的中间部位，是田间作业的主要部分，该部分用基于主轴的平行线扫描的方式进行覆盖；

行走模式：农田在田间耕作时的田间行走模式。该发明用平行线扫面的方式进行工作区的全覆盖规划，行走模式不同，平行线排序策略不同，且相邻的两条平行线之间的行间距不同。大多数农机拥有较大的转弯半径，较大的行间距可以降低农机掉头消耗。系统可用的行走模式包含向心耕法、离心耕法、套耕耕法、田形耕法、梭形耕法，其他实现效果相同但命名不同的行走模式亦在此范围内；

掉头模式：农田从一条作业行驶向相邻的一条作业行时，由于两条作业行平行且方向相反，农机需要在有限的空间内同时完成特定的姿态和位置移动，前轮转向车辆以固定的偏转角进行转弯时，轨迹呈现弧线，系统采用圆弧、直线、倒车相结合的方式进行掉头，而不同的掉头模式可以提供不同的掉头路径，以适应于更多类型的车辆、农具以及工况。系统可用的掉头模式包含弓形、U形、梨形、鱼尾形、鱼形等。其他实现效果相同但命名不同的行走模式亦在此范围内；

待转区：位于农田边缘，一块农田可能有一个或者两个待转区，待转区用平行于边界的直线进行扫描，系统处理单元中的决策生成器根据作业类型，确定作业区和待转区作业的先后顺序。

收边模式：在待转区内作业的模式，系统提供两种收边模式，分别为折返式和环绕式。其他实现效果相同但命名不同的行走模式亦在此范围内；

平行线扫描：平行于主轴创建等间隔的直线，直到覆盖整个作业区间；

主轴评估单元：主轴未工作区平行线扫描的主要方向，不同的主轴方向可能会导致平行线数量不同，可过多的平行线会导致掉头转弯次数增多，从而导致农机作业消耗增加。因此需要选择一条最优的主轴作为平行线扫描的基线，主轴评估单元的功能即在有效区间内生成n条（有限数量）主轴，分别对n条主轴进行评分，最终输出得分最高的一条或多条主轴；

分割策略：将农田模型分割为作业区和待转区，根据地形的不同，有A、B两种分割方案；

平行线扩展策略：梭形模式下，平行线从第一条作业行开始，朝着另一侧等间距扩展；离心模式下从中间向两边扩展；向心模式下则从两边向中心扩展；

作业区规划和收边规划的先后顺序：根据农艺要求，确定先进行作业区规划还是先进行待转区的收边规划。例如：收割作业时先进行收边规划再进行作业区内的规划，犁地作业时先进行作业区内的规划再进行收边规划；

开始位置：若农田模型中指定了农田入口位置，系统规划一条从入口位置沿着农田边界到田间作业路线起始点的路线，该路线的起始点即为开始位置；若系统未指定农田入口位置，则田间作业路线起始点位置即为开始位置；

停止位置：若农田模型中指定了农田出口位置，系统规划一条从田间作业结束点沿着农田边界到农田出口位置的路线，该路线的终止点即未停止位置；否则田间作业路线终止点位置即为停止位置；

收边规划算法：农机在掉头的时候，需要提升农具，作业区规划平行于主轴，但在地头转弯时会造成作业遗漏。收边规划算法设计平行于作业边界的路径，覆盖待转区，补充作业区规划的遗漏；

离散、插值：系统设计的全局路径规划中包含直线、圆弧、倒车路线，这里设计了一种包含位置信息、姿态信息、车速参考信息、时间信息、农具控制参考信息的路点，对不同的路线进行一致化处理，将每一段子路径都抽象成若干个在时间、空间上连续的路点。

步骤6中，特定的掉头模式包括弓形或U形或梨形或鱼尾形或鱼形的掉头模式。

步骤8中，所述离散方法，直线路径可采用弹性离散方法，离散间隔的长度与子路径长度成正比；圆弧路径则采用等间隔离散方法，每隔一个角度差θ，在圆弧上取一个点。

步骤2中，所述模型分类的主要任务是对步骤1中录入的农田模型数据进行分类，将农田分为标准农田和非标准农田，不同的农田数据将面对不同的农田分割方式。根据地形的不同，有A、B两种分割方案；所述A方案主轴为p0p3，两个待转区为p0p1p1’p0’，p2p3p3’p2’，工作区域为p0’p1’p2’p3’；适用于向心、离心、跨行行走模式的分割方法，用于常规农田的分割方法；所述B方案主轴为p0p1，此时存在一个连续的待转区p0p0’p4’p3’p2’p1’p1p2p3p4，一个工作区p0’p1’p2’p3’p4’，适用于梭形行走模式的分割方法，用于不规则农田的分割。此时，车辆可能在除了主轴之外任意一条边上转向。

步骤3中，所述掉头模式的配置方式则需要依据农机参数以及农机作业时携带农具的农具参数，以及作业时用户要求的行重叠宽度。农机从当前作业行驶向下一条作业行时，前后两条作业行之间的距离为行间距，当农机的转弯半径小于二分之一行间距时，选择弓形转弯模型，当农机的转弯半径等于二分之一行间距时，选择U形转弯模型，当农机的转弯半径大于二分之一行间距时，可以选择梨形和鱼尾型转弯模型，当农机拖拽超长农具时，可选择鱼形转弯模型。

步骤3中，所述收边模式的匹配则需要根据农田分割方式的不同来确定，根据图3所示的分割方式，若选择方案A进行农田的分割，农田中包含两个待转区，可以选择折返式进行收边，若农田中包含一个连续的待转区，则可以选择环绕式进行收边。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明可根据输入地块的边界、形状、大小，以及农机具参数和作业工艺要求，产生至少一种科学合理的路径规划；

2、本发明在保证了占农田主体部分的工作区的全覆盖规划外，还在待转区进行收边规划，可以有效的提高整个农田作业的覆盖率、减少漏耕。

3、本发明在农田边界模型中标注出农田的入口位置、出口位置，在进行路径规划时，结合农田实际情况进行路径规划，可以有效的降低空驶里程，分别为其设计不同的收边方式，也可以缩短一定的空驶里程。

4、本发明能够对信息进行精细的模型分类、模式匹配，提高了农机自动驾驶系统的智能化程度和精准化程度。

附图说明

图1是本发明所述的路径规划系统的行走模式示意图；

图2是本发明所述的路径规划系统的收边模式示意图；

图3是本发明所述的路径规划系统的工作区划分示意图；

图4是本发明所述的路径规划系统弓形、U形的掉头模式示意图；

图5是本发明所述的路径规划系统梨形、鱼尾形的掉头模式示意图；

图6是本发明所述的路径规划系统鱼形的掉头模式示意图；

图7是本发明所述的路径规划系统的任意角度转弯模式示意图；

图8是本发明所述的路径规划系统的田间作业路径规划流程图；

图9是本发明所述的路径规划系统的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

根据图1-9，本发明提供一种技术方案：

处理单元包括信息接收器、信息处理器和决策生成器。所述信息接收器与数据采集单元和信息处理器连接，信息处理器与决策生成器连接；信息接收器对数据采集单元和用户操作单元输入的信息进行接收分类后交由信息处理器进行处理，决策生成器生成连续的可执行的操作命令。本发明工作时，首先需通过用户操作单元和数据采集单元录入路径规划所需的信息，包含传感器参数、农机参数、农具参数、规划参数、作业参数和农田模型数据。处理单元中信息接受器接收到各种参数信息后，信息处理器对参数信息进行处理。用户通过用户操作单元控制数据采集单元采集环境信息数据，并将环境信息数据以及用户输入的参数信息数据传递给处理单元的信息接收器，信息处理器对接收到的信息进行分类和处理后，决策生成器根据输入信息，进行路径规划。

所述信息处理器配置有不同的导航模式，包括行走模式、掉头模式和收边模式。行走模式的实现效果如图1所示，犁地作业时，可以选择向心耕法、离心耕法；旋耕作业时，可以选择套耕耕法、田形耕法以及梭形耕法；播种作业时农机行走方式与耕地时类似，可选择向心、离心、梭形的行走方法。

实施本发明所述的自动驾驶农机田间作业路径规划方法，具体流程如图8，

步骤1、用户通过用户操作单元进行配置参数、配置农田模型，完成数据的录入后，将数据从用户操作单元传递给操作单元；

农田模型包含农田边界轮廓数据、边界条件、入口位置、出口位置。其中农田边界轮廓数据可兼容多种获取方式，系统可以从符合要求的数据中提取出农田边界轮廓点集的拐点坐标数据，将农田抽象为平面上的多边形。例如可利用高精度的低空无人机遥感影像获取农田边界轮廓数据。

在创建农田模型的过程中，需要对农田边界数据进行处理。该部分的处理包括两个部分，一部分是边界点坐标序列的处理，需要对离散的点集进行滤波处理，找出“拐点”，“拐点”数量应大于3个，将边界抽象成凸多边形，便于进行作业行的规划。此外还需要标注“任务农田”边界上每一条边的属性，如边界的通过性：可以将某一边外侧为农田、防风林、水渠、深沟等要素边的“通过性”属性设置为0；将某一边外侧为机耕道、田间道路的“通过性”属性设置为1，可以利用通过性来约束路径规划终点的位置。计算当前农田的类型：将边界模型中的形状属性接近于矩形/平行四边形的农田的“农田类型”属性设置为0，即标准农田；将边界模型中形状属性为不规则形状的“农田类型”属性设置为1，即不规则农田。入口位置为路径规划的起点，出口位置为路径规划的终点。由于农田这种有边界限制的半封闭区性质，从机耕道/田间道路行驶到农田中往往只有一个通道，若将路径规划的起点或终点设置在离入口较远的地方，将会导致农机空驶行程加长，油耗增加，出入口位置则对路径规划的起始点、终止点位置进行约束，若该项属性为空，则按照默认值进行规划。规定了起始点和终止点的全局规划结果，能够减少农机空驶路程。

步骤2、模型分类，处理单元中的信息处理器对输入的农田模型进行筛查，要求输入的农田模型中的边界轮廓为凸多边形。根据我国地形特点，将农田分为两类，一类是接近于矩形的标准农田，一类是边界呈不规则形状的非标准农田。判别标准农田和非标准农田的标准为农田轮廓的矩形度。矩形度的计算如下：

其中S_Real为农田轮廓实际面积，S_MBR为最小边界矩形的面积。MBR为R树数据标准索引，可采用旋转卡尺的方法获取。矩形度：Rectangularity的值域为[0,1]。矩形度大于临界值的为标准农田，矩形度小于临界值的为非标准农田。临界值根据实际实验结果确定。

步骤3、配置导航模式，系统处理单元的决策生成器可以根据整机参数配置行走模式和转弯模型，其中作业行宽为农具宽幅减去重叠宽度。系统根据作业行宽和车辆转弯半径长度自动配置转弯模型，配置规则如下：当转弯半径小于二分之一行宽时，选择弓形转弯模式，转弯半径等于二分之一行宽时，选择U形转弯模式，转弯半径大于二分之一行宽时，可根据农田边界模型、农机的特性、农具长度进行选择，可选的转弯模式包含但不限于梨形、鱼尾形以及鱼形。收边模式的匹配则需要根据农田分割方式的不同来确定，根据图3所示的分割方式，若选择方案A进行农田的分割，农田中包含两个待转区，可以选择折返式进行收边，若农田中包含一个连续的待转区，则可以选择环绕式进行收边。

步骤4、确定主轴方向，主轴方向即为作业行的方向，用户可根据农作物种植要求或生长位置进行自定义，若未定义，系统处理单元的决策生成器将产生多条待选主轴，并分别对待选主轴进行评分，最终输出评分最高的主轴，评分规则如下：

其中ls为与主轴平行的作业行长度，lr为转弯路径长度，lc为收边路径长度。其中line_cost一般为正值，turn_cost和close_cost为负值。

步骤5、农田分割，方式如下：农机在田间作业时，按照作业流程划分，将农田模型划分为两个区域，一个占主体部分的工作区域和一个位于农田边缘的待转区域，如图3所示，分割方法有两种：一种为适用于向心、离心、跨行行走模式的分割方法。用于常规农田的分割方法，该种方法使用时，要求田块接近于矩形。此时，农机只在地头两边转向，不存在侧边转向可能。图3方案A所示，主轴为p0p3，两个待转区为p0p1p1’p0’，p2p3p3’p2’，工作区域为p0’p1’p2’p3’；另一种方案为适用于梭形行走模式的分割方法。用于不规则农田的分割。此时，车辆可能在除了主轴之外任意一条边上转向。图3方案B中所示，主轴为p0p1，此时存在一个连续的待转区p0p0’p4’p3’p2’p1’p1p2p3p4，一个工作区p0’p1’p2’p3’p4’。

步骤6、作业区规划，在步骤5分割出的作业区中进行全覆盖路径规划，这里采用平行线扫描的方式得到平行的作业行路线，能够全面的覆盖工作区；根据步骤3中确定的行走模式，来确定平行线扩展策略为了保证规划路线全程不会出现位置、航向突变，则需要用如图4~6中所示的特定的掉头模式提供的转弯模型来衔接相邻的两条平行线；特定的掉头模式包括弓形或U形或梨形或鱼尾形或鱼形的掉头模式。

作业区规划，农机在田间作业时需要行驶路径能够覆盖整块农田。单大多数农机由拥有体积庞大且转向困难的问题，而农机在行驶过程中也有着自己的历史使命“作业”，这就要求在完成全覆盖的同时还要符合农艺，显然自由度过高的全覆盖路径规划显然并不适用。这里，我们提出一种基于模型模板的路径规划方法。首先我们需要对整块农田进行平行线扫描，以主轴为基线，产生一系列有序的作业行序列；然后根据上一步中分割的工作区域和待转区域为作业行附加属性，其中位置属性有农机在该条作业行上开始工作位置的坐标SP，农机在该条直线上停止工作位置的坐标EP。以第一条作业行为例，该作业行在二维空间中有着唯一的方位角θ。若农机在农田内，则从作业行相反的方向寻找该作业行与工作区边界相交的边，表示为SEGS，正方向寻找到该作业行与工作区边界相交的边，表示为SEGE；若农机在农田外，则从作业行正方向寻找到的与工作区边界的第一条交线为SEGS，第二条交线为SEGE。

其中作业行所在直线L的表达式为ax+by+c=0，SP、EP、NP为二维平面上的点，以SP点为例，SP点的x坐标表示为SP.x，SP点的y坐标表示为SP.y。SEGS和SEGE为二维平面上的线段，SEGS上拥有起始点和终点两个点属性，两个点的坐标分别为(X1,Y1),(X2,Y2)；SEGE上的起始点和终点，坐标分别为(X3,Y3),(X4,Y4)；直线方程的第一个参数为a,第二个参数为b，第三个参数为c；

由此，我们可以很容易计算出L的起始点和终点。

农机在行驶过程中，需要根据农艺要求来选择对应的平行线拓展策略。不同的拓展策略，在实例中表现为不同的耕作方法，如图1所示，系统处理单元的决策生成器中提供五种可选的耕作方法，分别为向心耕法、离心耕法、套耕耕法、田形耕法和梭形耕法。其中以向心耕法为例，决策生成器实现该种耕法的具体方式为获取平行线扫描结果，获取有序的作业行序列放进开表中。第一步，取第一条作业行将其方向属性设置为正，将该条作业行放入闭表中，从开表中删除该直线；第二步，搜寻距离该作业行最远的直线，将该作业行的方向属性设置为负，将该条作业行放入闭表中，从开表中删除该作业行；依次重复第一步和第二步操作，直到开表中所有的作业行都被删除掉；至此，我们就按照向心耕法的拓展策略，完成作业行的排序。农机从一条作业行行驶到下一条的作业行，需要完成位置和姿态的改变。由于待转区空间有限，系统中处理单元的决策生成器会结合参数配置，为农机匹配合适的掉头模式，掉头路径的起点为当前作业行终点，掉头路径的终点为下一条作业路径的起点，且与下一条作业路径起点方向一致。

可选的掉头模式包含图4到图6中所示的5种模式，上一条直线路径的起点用A表示，上一条直线路径的终点用B表示，下一条直线路径的起点用N表示，途中弧线路径的路径依次用以O开头的点表示，弧线上的节点依次用以P开头的点表示。以图5中的鱼尾型掉头模式为例，鱼尾型转弯模式由7段基础路线组合而成，第一段为从B到P1的直线；第二段为弧线P1P2,该弧线以o1为圆心，r被半径，逆时针旋转；第三段P2P3为平行于BN的延长线，用于调整车身姿态（以车辆实际入线距离为准）;第四段为P3P4的倒车路线；第五段P4P5为直线；第六段弧线P5P6，以o2为圆心，r为半径，逆时针旋转；第七段为从P6到N的直线。

步骤7、收边规划，农机除了完成工作区域的全覆盖扫描，还需要在待转区域内进行收边作业，通过该方法可提高农机在天间作业时的实际耕作面积，降低漏耕面积。收边两种方式，一种为折返式，一种为环绕式，实现效果如图2所示。收边路径的设计关键点在于以下三点：在待转区设计收边路径，根据作业区终止点位置和农田出口位置设计收边行走模式，根据转弯角度大小和农机的参数设计转弯路径。

收边路径的设计与工作区路径相同，也是用平行于主轴的平行线覆盖待转区域。区别于作为工作区域拓展基线的主轴，将掉头区域的拓展基线称为“边轴”，如图3方案A所示，两个待转区内的“边轴”方向分别平行于p0’p1’、p3p2。如图3方案B中所示，若存在一个掉头区域，则从工作区边界开始沿着该边界的平行的方向建立环线（与主轴平行的边上，多条环线共用一条路经）环线依次以p1’p2’、p2’p3’、p3’p4’、p4’p0’、p0’p1、为基线，朝着远离工作区的方向扩展，p0’p1’边上可重复的将基线设为为路径。最靠近作业区域的环线被称为一环，向外依次被称为二环、三环……。

收边模式算法生成原理，以环绕式为例，实现步骤如下：

算法输入：农田出口位置、农机工作区结束点位姿（初始向量），环线集合。

算法输出：收边路径节点集合。

7.1、E←Ø；

7.2、将工作结束点位置设为road节点，并放入E中；

7．3、将初始向量和一环交点设为road节点，放入E中；

7.4、计算出口位置与每一条环线的垂足，称为当前环线的终点；

7.5、计算从road节点沿着环线到达当前环线终点的距离，将绕行距离较短的路线的方向设为绕行方向；

7.6、沿环线绕行，将沿途环线上的折点按先后到达的顺序依次设为road节点，放入E中。将当前环线终点设为road节点，放入E中；

7.7、进入下一条环线，沿着与上一条绕行路线相同的方向绕行，重复步骤7.6；

7.8、重复步骤7.7，直至完成所有环线的遍历；

7.9输出E。

为每一个转角匹配合适的转弯模型，收边路径中不仅有与工作区作业类似的180°掉头，转弯方法根据作业行宽幅、边界条件和农机的整机参数相关，可选的转弯模式包括但不限于弓形、U形、梨形、鱼尾型、鱼形，这里例举的转弯模式实现效果如图4~6所示，其他效果相同但命名不同的转弯方式亦在此范围内。此外，收边路径中还包含有不确定角度的转弯（小于180°），可选的转弯模式如图7所示。当转弯角度a小于90°时，可以采用弧线来平滑转角，实现效果之一如图7左侧效果图所示；当转弯角度b大于90°时，需要分别经过以O1为圆心和以O2为圆心的两段圆弧来完成预定的转弯任务，实现效果之一如图7右侧效果图所示。

步骤8、离散、插值，系统生成的路径有多种，包含直线前进路径、直线倒车路径、圆弧路径，为了使多种路径实现一致化，则需要对各种路径进行统一的处理，通过离散与插值，最终生成统一的路径点序列。

离散实际上就适用一组有限个离散的点来代替全局路径中的直线前进路径、直线倒车路径、圆弧路径，其中直线路径可采用弹性离散方法，离散间隔的长度与子路径长度成正比；圆弧路径则采用等间隔离散方法，每隔一个角度差θ，在圆弧上取一个点。

经过离散，不同类型的子路径被统一成连续的路径点序列。系统处理单元检查所有的路径点序列，寻找点序列中曲率变化率较大的路径点集合，集合中所有的点方向相同，前进路线方向为正，倒车路径方向为负，然后用三次样条线进行插值。

通过上述操作，对将要执行的规划任务进行精准、科学的分类、处理，决策生成器可以调用不同的规划算法，生成一条科学合理的路径规划结果。

通过上述步骤中的农田分割、分区域规划，在保证了占农田主体部分的工作区的全覆盖规划外，还在待转区进行收边规划，可以有效的提高整个农田作业的覆盖率、减少漏耕。

在农田边界模型中标注出农田的入口位置、出口位置，在进行路径规划时，结合农田实际情况进行路径规划，可以有效的降低空驶里程。分别为其设计不同的收边方式，也可以缩短一定的空驶里程。

本申请实施过程中，系统处理单元对用户操作单元和数据采集单元录入的信息进行精细的模型分类、模式匹配，提高了农机自动驾驶系统的智能化程度和精准化程度。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims

1.一种自动驾驶农机田间作业路径规划系统，包括数据采集单元、用户操作单元和处理单元，其特征在于：所述数据采集单元和用户操作单元连接，所述数据采集单元和用户操作单元分别与处理单元连接；所述数据采集单元包括多种传感器。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶农机田间作业路径规划系统，其特征在于：所述处理单元包括信息接收器、信息处理器和决策生成器，所述信息接收器与数据采集单元和信息处理器连接，信息处理器与决策生成器连接。

3.根据权利要求1所述的自动驾驶农机田间作业路径规划系统，其特征在于：数据采集单元与用户操作单元之间可选的通信方式包括4G、WIFI、以太网、串行通信；数据采集单元中的传感器包括差分定位传感器、角度传感器、惯性传感器和电子罗盘。

4.根据权利要求2所述的自动驾驶农机田间作业路径规划系统，其特征在于：所述信息处理器配置有不同的导航模式，包括行走模式、掉头模式和收边模式；行走模式包括向心耕法、离心耕法、套耕耕法、田形耕法和梭形耕法。

5.一种自动驾驶农机田间作业路径规划方法，其特征在于：具体步骤如下：

步骤1、为当前规划任务配置参数、配置农田模型；其中参数包括传感器参数、农机参数、农具参数、规划参数、作业参数，农田模型数据；所述农田模型数据包括农田边界轮廓数据、边界条件、入口位置、出口位置；

步骤2、模型分类；对步骤1输入的农田模型进行分类；

6.根据权利要求5所述的自动驾驶农机田间作业路径规划方法，其特征在于：步骤2中，所述模型分类的主要任务是对步骤1中录入的农田模型数据进行分类，将农田分为标准农田和非标准农田，不同的农田数据将面对不同的农田分割方式；

根据地形的不同，包括A、B分割方案；所述A方案主轴为p0p3，两个待转区为p0p1p1’p0’，p2p3p3’p2’，工作区域为p0’p1’p2’p3’；适用于向心、离心、跨行行走模式的分割方法，用于常规农田的分割方法；所述B方案主轴为p0p1，此时存在一个连续的待转区p0p0’p4’p3’p2’p1’p1p2p3p4，一个工作区p0’p1’p2’p3’p4’，适用于梭形行走模式的分割方法，用于不规则农田的分割。

7.根据权利要求5所述的自动驾驶农机田间作业路径规划方法，其特征在于：步骤3中，所述掉头模式的配置方式则需要依据农机参数以及农机作业时携带农具的农具参数，以及作业时用户要求的行重叠宽度，农机从当前作业行驶向下一条作业行时，前后两条作业行之间的距离为行间距，当农机的转弯半径小于二分之一行间距时，选择弓形转弯模型，当农机的转弯半径等于二分之一行间距时，选择U形转弯模型，当农机的转弯半径大于二分之一行间距时，可以选择梨形和鱼尾型转弯模型，当农机拖拽超长农具时，选择鱼形转弯模型。

8.根据权利要求5所述的自动驾驶农机田间作业路径规划方法，其特征在于：步骤3中，所述收边模式的匹配则需要根据农田分割方式的不同来确定，根据图3所示的分割方式，若选择方案A进行农田的分割，农田中包含两个待转区，可以选择折返式进行收边，若农田中包含一个连续的待转区，则可以选择环绕式进行收边。

9.根据权利要求5所述的自动驾驶农机田间作业路径规划方法，其特征在于：步骤6中，特定的掉头模式包括弓形或U形或梨形或鱼尾形或鱼形的掉头模式。

10.根据权利要求5所述的自动驾驶农机田间作业路径规划方法，其特征在于：步骤8中，所述离散方法，直线路径采用弹性离散方法，离散间隔的长度与子路径长度成正比；圆弧路径则采用等间隔离散方法，每隔一个角度差θ，在圆弧上取一个点。