CN111750861A - 优选路径规划方法、装置及电子设备 - Google Patents

优选路径规划方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111750861A
CN111750861A CN202010480094.2A CN202010480094A CN111750861A CN 111750861 A CN111750861 A CN 111750861A CN 202010480094 A CN202010480094 A CN 202010480094A CN 111750861 A CN111750861 A CN 111750861A
Authority
CN
China
Prior art keywords
path
selectable
planning
paths
determined
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.)
Granted
Application number
CN202010480094.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111750861B (zh
Inventor
吴泽龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Priority to CN202010480094.2A priority Critical patent/CN111750861B/zh
Publication of CN111750861A publication Critical patent/CN111750861A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111750861B publication Critical patent/CN111750861B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明实施例提供的优选路径规划方法、装置及电子设备，涉及路径规划技术领域。其中，优选路径规划方法包括在作业地块内确定多个可选路径起点；获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间；根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径。通过得到更多的路径进行多方面的评估，从而便于选择最符合实际需求的目标优选路径。保障无人作业的作业效率。

Description

优选路径规划方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及路径规划技术领域，具体而言，涉及一种优选路径规划方法、装置及电子设备。
背景技术
对于需要通过移动完成作业的作业设备而言，可靠的路径规划才能保障高效的作业。即便是具有丰富的专家经验，也很难直接确定出最优的路线。现有技术中，通过给定的起点和限定的几个方向规划固定数量的样本路径，并从中选出认为最优的路径。
明显的，样本路径均为根据特定限制的方向进行规划所得到的，因此，就可能出现样本路径中不包含实际最优路径的情况，进而导致最终确定出的路线依然不是实际最优的路线，甚至影响到实际的作业效率。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种优选路径规划方法、装置及电子设备，用于寻找对于作业地块而言，实际最优作业路径，进而提高作业效率。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种优选路径规划方法，包括：在作业地块内确定多个可选路径起点；获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间；根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条所述可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径第二方面，本发明实施例提供了一种优选路径规划装置，包括：确定模块，用于在作业地块内确定多个可选路径起点；获取模块，用于获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间；规划模块，用于根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条所述可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现第一方面所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明实施例提供的优选路径规划方法，通过在作业地块内确定多个可选路径起点，再获取每个可选路径起点对应的方向可行域。由于方向可行域是用于选择路径起始方向角的角度区间，因此，根据可选路径起点及对应的方向可行域即可在作业地块上规划出多条可选路径，可以理解地，一方面，不同的可选路径可以具有不同的优势，另一方面，通过对可选路径的规划精度的判定，便可以判断实际最优的路径是否在可选路径中。从而，方便结合预设的多代价模型综合评估出目标优化路径，使作业设备按照目标优化路径进行作业时，更加高效。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的电子设备的示意图。
图2示出了本发明实施例提供的优选路径规划方法的步骤流程图。
图3示出了可选路径起点及其方向可行域的示例图。
图4示出了基于不同可选路径起点及从方向可行域确定出的起始路径方向规划得到的可选路径的示意图。
图5为步骤S103的子步骤流程图之一。
图6为步骤S103的子步骤流程图之二。
图7示出了本发明实施例提供的优选路径规划装置的示意图。
图标：100-电子设备；110-存储器；120-处理器；130-通信模块；500-优选路径规划装置；501-确定模块；502-获取模块；503-规划模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
无人驾驶作业目前在农业领域应用广泛。对于无人驾驶作业而言，路径规划非常重要。一方面，无人驾驶设备需要根据已规划的路径位移，因此，路径规划是能够作业的前提。另一方面，路径规划是否合理又影响着作业的效率、作业能耗等。
目前，规划路径的方式很多，对于同一块作业地块，基于不同的起点和起始方向可以规划出不同的作业路径。即便是经验丰富的人员也无法确定从什么样的起点和起始方向规划得到的作业路径最优。
为了改善上述问题，本发明实施例提供了一种喷洒控制方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，通过构建多条可选择的路径，从而综合且多方面评估出最优的作业路径。
请参照图1，是电子设备100的方框示意图。上述电子设备100可以是，但不限于是作业设备、遥控作业设备的智能终端(比如，地面站、手机)及服务器。
在一些实施例中，上述作业设备还可以是无人操作设备，比如，无人机、无人车、机器人、无人船等。
可选地，上述优选路径规划方法及装置应可以应用于上述电子设备100。
可选地，如图1所示，上述电子设备100包括存储器110、处理器120及通信模块130。所述存储器110、处理器120以及通信模块130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
其中，存储器110用于存储程序或者数据。所述存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric ErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器120用于读/写存储器110中存储的数据或程序，并执行相应地功能。
通信模块130用于通过所述网络建立所述电子设备100与其它通信终端之间的通信连接，并用于通过所述网络收发数据。
请参考图2，本发明实施例提供了一种优选路径规划方法。如图2所示，上述优选路径规划方法包括以下步骤：
步骤S101，在作业地块内确定多个可选路径起点。
上述可选路径起点是从作业地块上选择出可以作为路径规划的起始点。上述路径规划的起始点需要是在作业地块上具备掉头条件的点，换句话说，即便是在路径规划的起始点进行掉头，也不会出现越出作业地块的边界。
步骤S102，获取可选路径起点对应的方向可行域。
上述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间。从上述方向可行域中可以选择规划路径时所用的。可以理解地，每个方向可行域是基于所对应的可选路径起点确定。换句话说，每一个方向可行域都唯一对应着一个可选路径起点。可选路径起点中每一个角度都可以作为基于该可选路径起点规划可用的作业路径的方向。
在一些实施例中，可以是在以可选路径起点为原点的360度的方向区间中，去除不宜作为路径起始方向角的角度区域，以得到方向可行域。上述不宜作为路径起始方向角的角度区域可以根据路径规划经验确定。
步骤S103，根据可选路径起点及方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径。
上述可选路径可以是基于可选路径起点及从对应的方向可行域中选出的一个方向角(作为路径起始方向角)生成于作业地块上的作业路径。一条可选路径对应着一个可选路径起点和从对应的方向可行域中选择的一个路径起始方向角。可见，每一个可选路径起点都可根据所对应的方向可行域生成多条可选路径。
上述规划精度可以是指规划路径的粒度。简单地说，路径对应的规划精度越高表征得到的路径更加全面，遗漏实际最优路径的可能性越小，当然，规划路径的过程所需的系统资源越多，耗时越长。反之，表征得到的路径不够全面，遗漏实际最优路径的可能性越大，当然，规划路径的过程所需的系统资源越少，耗时越少。本发明实施例中，规划路径所用的规划精度可以预先设置一个固定值，也可以是完成规划后根据已规划路径之间的起始位置之间的差异评估对应的规划精度。比如，根据所规划的相同起点且起始方向角相邻的路径所对应的起始方向角的夹角，评估对应的规划精度。
上述多代价模型用于从多个角度综合评估得到的可选路径的优质程度。上述多代价模型对可选路径的评估结果可以由代价值表征。代价值越高表征可选路径的优质程度越低，反之越高。
在本发明实施例中，规划出多条可用的作业路径后，根据规划可选路径所用的规划精度，评估选择直接从可选路径中选出目标优化路径，还是选择在可选路径的基础上，生成更多的路径，并从中选出目标优化路径。
可选地，直接从可选路径中选出目标优化路径可以是：基于多个方面从多条可用的作业路径中评估出最优的作为目标优化路径。
为了方便本领域技术人员理解本方案，结合图3进行举例说明：
在图3所示的作业地块上，确定出可选路径起点a、b，并分别确定出可选路径起点a所对应的方向可行域c和可选路径起点b所对应的方向可行域d。为了方便展示，图4中分别呈现基于可选路径起点a从方向可行域c中选择的一个路径起始方向角e生成一条可选路径，和基于可选路径起点b从方向可行域d中选择的一个路径起始方向角f生成一条可选路径。当然图4只是一种示例，如此，基于每个可选路径起点及属于其对应的方向可行域的多个路径起始方向角，便可以生成多条可选路径，并得到规划上述可选路径所对应的规划精度。最后，若根据规划精度评估已得到的可选路径中很大概率已包含实际最优的路径，则从得到的多个可选路径中利用多代价模型评估出最优的作业路径，以作为目标优化路径。
基于以上可知，本发明实施例通过生成丰富的可用作业路径作为可选路径，再基于多代价模型，从中评估出最优的目标优化路径。如此，无论是此时可用的路径规划的策略优劣程度如何，都能找到当前技术条件下可得到的最佳的作业路径。
下面对本发明实施例的细节进行描述：
在一些实施例中，上述步骤S101的目的在于获取多个可用于规划路径的起点。作为一种实施方式，上述步骤S101可以包括以下步骤：
首先，获取作业地块中每个地块顶点所对应的起点可选区域。
在一些实施例中，属于起点可选区域的每一个点都是具备掉头条件的点，即作业设备在所述起点可选区域内调头不会越出所述作业地块的边界。可选地，将相交于地块顶点的边界线作为该地块顶点的第一边界和第二边界，在作业地块中获取距离第一边界和第二边界距离都不小于作业设备的转弯半径的位置点集合，以得到该地块顶点对应的起点可选区域。
其次，从起点可选区域中选取多个可选路径起点。
在一些实施例中，可以根据所需精准程度随机从起点可选区域选择多个可选路径起点。
在另外一些实施例中，还可以从起点可选区域中选出满足特定条件的可选路径起点。上述可选路径起点到距离该可选路径起点最近的顶块顶点所对应的第一边界和第二边界之间的距离正好等于作业设备的转弯半径。比如，图3中，距离可选路径起点a最近的地块顶点1，故，确定出相交于地块顶点1的第一边界(即边界线m)和第二边界(即边界线n)。上述可选路径起点a到边界线m和n的距离正好等于作业设备的转弯半径。
上述步骤S102的目的在于确定出每个可选路径起点处可以选择的路径起始方向角的选择范围。
在一些实施例中，确定每个可选路径起点所对应的方向可行域的步骤可以是：
首先，以可选路径起点为起点，确定垂直于第一边界的第一方向，以及确定平行第一边界且远离所对应的地块顶点的第二方向。需要说明的是，上述所对应的地块顶点便为距离该可选路径起点最近的地块顶点。
其次，以可选路径起点为起点，确定垂直于第二边界的第三方向，以及确定平行第二边界且远离所对应的地块顶点的第四方向。
最后，将第一方向和第二方向之间的角度区间及第三方向和第四方向之间的角度区间作为方向可行域。
如前所述，对于每一个可选路径起点而言，每一个路径起始方向角都可以规划出一条可选路径。然而，可选路径起点所对应的方向可行域中可以选出无数个路径起始方向角，因此，每个可选路径起点都可以基于方向可行域，生成无数条可选路径。大量的可选路径虽然提高了得到最优的路径的可能性，同时也增加了大量的系统资源的占用，增加运行负荷。
为了改善上述问题，在一些实施例中，上述步骤S103如图5所示，可以包括：
步骤S103-1，分别从每个方向可行域中获取多个第一方向。
上述第一方向可以是从可选路径起点对应的方向可行域中选出的作为路径起始方向角的方向。可以理解地，方向可行域中任何一个方向角都可以选择为路径起始方向角，然而，将所有方向角都与可选路径起点配合生成对应的可选路径的话，将带来巨大的计算量。因此，可以先从方向可行域中获取一定数量的第一方向。
作为一种实施方式，可以将方向可行域中获取指定数量的第一方向，使相邻的两个第一方向之间的夹角相等。比如，图6所示的方向可行域由两个90度的方向可行域组成。分别将两个90度的方向可行域划分为3个30度的夹角，从而得到8个第一方向。
作为另外一种实施方式，还可以从方向可行域中随机确认多个第一方向。也即，同一方向可行域内相邻两个第一方向之间的夹角值可以不同。
步骤S103-2，根据每个可选路径起点及对应的多个第一方向，规划出多条可选路径。
上述可选路径起点对应着至少一个方向可行域，同时，每个方向可行域仅对应这一个可选路径起点。因此，每个可选路径起点均对应着多个第一方向。
在一些实施例中，每条可选路径对应一个第一方向。如此，基于每个可选路径起点都可以得到多条可选路径。
步骤S103-3，利用多代价模型从多条可选路径中选出代价值最小的第一待定路径。
上述多代价模型可以从多个方面评估一条可选路径的优劣，是否满足用户的实际需求。特别地，上述多代价模型能够评估的方面可以但不限于是，作业效率比、作业面积利用率及过渡率。上述作业效率比、作业面积利用率及过渡率可以分别从一个独有的角度评价用于作业的路径的优劣。
在一些实施例中，上述步骤S103-3中利用多代价模型评估一条可选路径的步骤包括：
(1)计算可选路径的作业效率比、作业面积利用率及过渡率。
在一些实施例中，上述作业效率比用于表征有效作业路径占比，即可选路径中实际能够进行作业的路段在该可选路径的总长度中的占比。可以理解地，规划出的可选路径包括多条直线路径及用于连接相邻两条直线路径的掉头路径。作业设备在沿着直线路径移动时可以针对作业地块进行作业，然而，掉头路径的作用在于使作业设备过度到另一条直线路径进行作业。因此，一条可选路径中实际进行作业的路径为直线路径，不能进行作业的路径为掉头路径。故，作为一种可选的实施方式，可以基于可选路径中的直线路径的长度和掉头路径的长度，利用公式：
Figure BDA0002517005940000111
计算作业效率比。其中，η代表作业效率比，Ll代表直线路径的长度，Lc代表掉头路径的长度。
在一些实施例中，上述作业面积利用率用于表征基于可选路径进行作业时有效作业面积占比。顾名思义，即利用可选路径进行作业时，实际作业到的土地面积与作业地块的总面积之间的占比。
作为一种可选的实施方式，可以根据作业地块的总面积及有效作业面积，利用公式：
Figure BDA0002517005940000121
计算作业面积利用率。其中，λ代表作业面积利用率，Sw代表有效作业面积，Sf代表作业地块的总面积。可以将直线路径的长度和垄距之间的乘积作为有效作业面积。
由于作业设备的初始姿态(原始位置及初始方向)与规划可选路径所使用的可选路径起点及路径起始方向角存在差异。因此，作业设备若要按照可选路径进行作业，则需要移动至对应的可选路径起点，并将作业设备的前进方向调整至与路径起始方向角重合。作业设备从原始位置移动至可选路径起点，并将作业设备的前进方向调整至路径起始方向角的过程中产生的位移路径作为过渡路段。
在一些实施例中，还需要基于过渡路段对可选路径进行评估。比如，评估可选路径对应的过渡率。上述过渡率用于表征从作业设备的原始位置到可选路径的可选路径起点之间的过渡代价。作为一种实施方式，可以利用公式：
Figure BDA0002517005940000122
计算过渡率。上述ρ代表过渡率。上述dpa代表作业设备的原始位置到可选路径的可选路径起点之间的长度。上述dfa代表作业设备的原始位置与其在作业地块中距离最远的边界线之间距离值。
(2)根据作业效率比、作业面积利用率及过渡率，计算可选路径对应的代价值，以便根据对应的代价值从多条可选路径中选出第一待定路径。
作为一种实施方式，可以根据作业效率比、作业面积利用率及过渡率，利用公式：
J＝ω1×(1-η)+ω2×(1-λ)+ω3×ρ，
计算代价值。其中，ω1、ω2和ω3均为设定值，且满足0≤ω1≤1，0≤ω2≤1-ω1，ω3＝1-ω1-ω2。上述η代表作业效率比，上述λ代表作业面积利用率，上述ρ代表过渡率。
通过上述方式可以确保当一条可选路径的路径效率越高，面积利用率越大、过渡率越低时，计算出的可选路径的代价值越低。换句话说，若计算出的代价值越低，表明该可选路径越符合实际需求。
在本发明实施例中，基于每一个可选路径起点即可规划出多条可选路径。
因此，在第一种方案下，上述步骤S103-3可以是分别从每个可选路径起点所对应的多条可选路径中，各选出一条第一待定路径。
在第二种方案下，上述步骤S103-3可以是所有的可选路径起点所对应的多条可选路径中，选出一条第一待定路径。
步骤S103-4，检验第一待定路径的规划精度是否满足预设要求。
上述第一待定路径的规划精度由第一待定路径的第一方向与所属的方向可行域中相邻的第一方向之间的第一夹角表征。此外，第一待定路径是从可选路径中选出的，也就是，第一待定路径的规划精度事实上也是规划可选路径的规划精度。
在本发明实施例中，无论是步骤S103-3采用第一种方案确定出多条第一待定路径还是采用第二种方案确定出一条第一待定路径，上述步骤S103-4的原理均相同，为了方面说明，下面以一条第一待定路径为例进行描述：
首先，获取规划生成第一待定路径的第一方向，及其所属的方向可行域。
其次，获取该第一待定路径的第一方向在其所属的方向可行域中相邻的第一方向之间的第一夹角。
最后，在第一夹角不大于预设值时，判断第一待定路径的规划精度满足预设要求。反之，则判断第一待定路径的规划精度不满足预设要求。
步骤S103-5，若规划精度满足预设要求，则基于第一待定路径确定目标优化路径。
上述第一夹角不大于预设值时，表征规划可选路径的精度是满足要求的。故，可以直接基于第一待定路径确定目标优化路径。
比如，上述步骤S103-3在第一种方案下，如果所得到的第一待定路径所对应的规划精度都满足预设要求，那么可以从多条第一待定路径中选出代价值最小的作为目标优化路径。
再比如，上述步骤S103-3在第二种方案下，如果所得到的第一待定路径所对应的规划精度满足预设要求，那么将第一待定路径作为目标优化路径。
在一些实施例中，在图5的基础上，如图6所示，上述步骤S103还可以包括步骤：
步骤S103-6，若规划精度不满足预设要求，则基于第一待定路径所对应的第一方向从方向可行域中划分出可行子区域。
在第一待定路径所对应的第一夹角大于预设值时，表征规划可选路径的精度是未满足要求，还需进一步地，寻找可用的作业路径，并从中寻找最优的路径。此时，得到的第一待定路径在寻找实际最优路径方面具有一定指导性，用于缩小寻找方向可行域的角度，重新规划出更多的可用路径。
作为一种实施方式，可以是第一待定路径所对应的第一方向从其所属的方向可行域中划分出一个对应的可行子区域，以便生成更多的可供评估的作业路径。
在一些实施例中，上述获取可行子区域的方式可以是：从上述方向可行域中获取一个所对应角度范围小于该方向可行域所对应的角度范围且包含上述第一待定路径的第一方向的可行子区域。比如，以第一待定路径的第一方向为中心，确定一个角度范围等于第一夹角的可行子区域。再比如，将与第一待定路径的第一方向相邻的两条第一方向之间的角度区间作为可行子区域。
步骤S103-7，根据第一待定路径对应的可选路径起点及可行子区域，规划出多条次优路径，并结合多代价模型，基于次优路径及次优路径的规划精度确定出目标优化路径。
上述次优路径的规划精度可以是规划次优路径时的规划粒度。其与可选路径的规划精度类似，在此不再赘述。
在一些实施例中，上述步骤S103-7的原理本质上与上述步骤S103-2至步骤S103-6相同。
在基于一条第一待定路径获得一个可行子区域后，上述步骤S103-7可以是：
首先，从可行子区域中获取多个第二方向。
其次，根据第一待定路径对应的可选路径起点及多个第二方向，重新规划出多条次优路径。其中，每条次优路径对应一个所述第二方向。
再次，利用多代价模型从得到的次优路径中选出代价值最小的第二待定路径。需要说明的是，使用多代价模型从次优路径中选出代价值最小的第二待定路径的原理与步骤S103-3相同，换句话说，利用多代价模型评估路径的代价值的原理都相同。因此，在此不再赘述。
然后，检验第二待定路径所对应的规划精度是否满足预设要求。
上述第二待定路径的规划精度由所述第二待定路径的第二方向与所属的可行子区域中相邻的第二方向之间的第二夹角表征。此外，第二待定路径是从次优路径中选出的，也就是，第二待定路径的规划精度事实上也是规划次优路径的规划精度。
在一些实施例中，在上述第二夹角不大于预设值时，判定第二待定路径的规划精度满足预设要求。反之，则判定第二待定路径的规划精度不满足预设要求。此时，如果第二待定路径的规划精度满足预设要求，则基于第二待定路径获取目标优化路径。比如，可以从第二待定路径中选出代价值最小的路径作为目标优化路径。
如果第二待定路径的规划精度不满足预设要求，则再次利用第二待定路径所对应的第二方向从可行子区域中再次划分出更小范围的可选角度区域，从而重复规划出更多的可供选择的路径，以便评估出目标优化路径。
需要说明的是，本发明实施例中，每次缩小可选角度区域、重新生成路径并从其中找出代价值最小的路径，均要重复检验生成路径的精度是否满足要求(检验的过程可参考步骤S103-4)，满足要求(即，对应的夹角不大于预设值)则根据已有的路径确定目标优化路径。不满足要求则进一步缩小路径起始方向的选择范围，重新规划路径。
如此循环，不仅提高获得路径的精度，又能减少不必要的计算量。
在一些特殊的场景下，即，确定出多条第一待定路径且经过检验确定部分第一待定路径所对应的规划精度满足预设要求，另一部分第一待定路径所对应的规划精度不满足预设要求，那么基于所对应的规划精度不满足预设要求的第一待定路径进入步骤S103-6，以获得所对应的第二待定路径，然后从得到的第二待定路径和所对应的规划精度满足预设要求的第一待定路径中选出代价值最小的路径作为目标优化路径。
需要说明的是，本发明实施例中所提到的计算代价值的原理均可参考步骤S103-3，对此，不再赘述。
基于以上描述可知，上述步骤S103具有多种实现方式，下面针对不同的实现方式进行描述:
在一种实施方式下，寻找目标优化路径的过程中采用位置优先的原则。即，上述步骤S103可以是：
步骤S103-1可以是：分别从每个可选路径起点对应的方向可行域中获取多个第一方向。
步骤S103-2可以是：根据每个可选路径起点及对应的多个第一方向，规划出多条可选路径。
步骤S103-3可以是：利用多代价模型从所有的可选路径起点对应的可选路径中选出一条第一待定路径。
步骤S103-4可以是：检验该第一待定路径所对应的规划精度是否满足预设要求。此时，第一待定路径的第一方向与所属的方向可行域中相邻的第一方向之间的第一夹角大于预设值，则代表规划精度不满足预设要求，反之，则代表不满足预设要求。
步骤S103-5可以是：若第一待定路径所对应的规划精度满足预设要求，则将第一待定路径确定为目标优化路径。
步骤S103-6可以是：若第一待定路径所对应的规划精度不满足预设要求，则基于第一待定路径所对应的第一方向从方向可行域中划分出可行子区域。同时，流程进入步骤S103-7。
步骤S103-7可以包括：
步骤S103-7-1，从可行子区域中获取多个第二方向。
步骤S103-7-2，根据第一待定路径对应的可选路径起点及多个第二方向，重新规划出多条次优路径。其中，每条次优路径对应一个所述第二方向。
步骤S103-7-3，利用多代价模型从得到的所述次优路径中选出代价值最小的第二待定路径。
步骤S103-7-4，检验第二待定路径所对应的规划精度是否满足预设要求。此时，第二待定路径的第二方向与所属的方向可行域中相邻的第二方向之间的第二夹角大于预设值则代表规划精度不满足预设要求，反之，则代表规划精度满足预设要求。
步骤S103-7-5，若第二待定路径所对应的规划精度满足预设要求，则将第二待定路径确定为目标优化路径。
步骤S103-7-6，若第二待定路径所对应的规划精度不满足预设要求，则根据第二待定路径的第二方向从可行子区域中划分出新的子区域，并重复从新的子区域中获取多个第三方向，生成更多的用于作业的路径，最后，从中选出目标优选路径。
在另一种实施方式下，寻找目标优化路径的过程中采用方向优先的原则。即，上述步骤S103可以是：
步骤S103-1可以是：依次从每个可选路径起点对应的方向可行域中获取多个第一方向。
步骤S103-2可以是：依次根据每个可选路径起点及其对应的多个第一方向，规划出多条可选路径。
步骤S103-3可以是：利用多代价模型依次从每个可选路径起点对应的可选路径中选出一条第一待定路径。如此，具有多少可选路径起点即可得到多少条第一待定路径。
步骤S103-4可以是：依次检验每条第一待定路径所对应的规划精度是否满足预设要求。
步骤S103-5可以是：若第一待定路径的规划精度满足预设要求，则从第一待定路径中选出代价值最小的路径作为目标优化路径。
步骤S103-6可以是：若存在第一待定路径的规划精度不满预设要求，则依次基于该条第一待定路径所对应的第一方向确定出对应的可行子区域。并且流程进入步骤S103-7。
上述步骤S103-7可以是包括：
步骤S103-7-1，依次从每条第一待定路径对应的可行子区域中获取多个第二方向。
步骤S103-7-2，根据每条第一待定路径对应的可选路径起点及多个第二方向，重新规划出多条次优路径。其中，每条次优路径对应一个所述第二方向。每个可选路径起点对应这多条次优路径。
步骤S103-7-3，利用多代价模型，依次选出具有相同的可选路径起点的次优路径中代价值最小的第二待定路径。
步骤S103-7-4，依次检验每条第二待定路径所对应的规划精度是否满足预设要求。
步骤S103-7-5，若第二待定路径的规划精度满足预设要求，则利用多代价模型从所有的第二待定路径中确定出代价值最小的目标优化路径。
步骤S103-7-6，若第二待定路径的规划精度不满足预设要求，则根据第二待定路径的第二方向从可行子区域中划分出新的子区域，并重复从新的子区域中获取多个第三方向，生成更多的用于作业的路径，以供选择。
作为一种实施方式，在依次检验每条第二待定路径所对应的规划精度是否满足预设要求的过程中，每判定一条第一待定路径的第一夹角大于预设值，均触发基于该条第一待定路径的可行子区域，执行步骤S103-7。
此外，在执行步骤S103-7的过程中，若进行检验的第二待定路径的规划精度满足预设要求，则将第二待定路径及其代价值与其所用的可选路径起点对应存储。
若进行检验的第二待定路径的规划精度不满足预设要求，则缩小该第二待定路径的可选路径起点所对应的路径起始方向选择范围，并重新规划新的路径，直至找到满足要求且代价值最小的路径，并将该路径和代价值与所用的可选路径起点对应存储。
如此，在所有可选路径起点都具有对应存储的路径之后，根据已存储的路径及其代价值，选出代价值最小的路径，作为目标优化路径。
为了方便本领域技术人员了解本发明实施例的内容，下面采用两个实例进行描述：
实例一：
S1，在作业路径中获取三个可选路径起点，分别为位置点1、位置点2和位置点3。
S2，确定每个可选路径起点的方向可行域。
S3，分别在每个可选路径起点的方向可选域中取k个等角度间隔的第一方向。此时，方向可选域对应的角度为180°，得到的相邻的两个第一方向之间的夹角为180°/k。
S4，基于各个可选路径起点及对应的第一方向，可规划出3*k条可选路径。
S5，利用多代价模型分别评估所得到的3*k条可选路径的代价值，并从中选出代价值最小的第一待定路径。假设第一待定路径所对应的起点为位置点1。
S6，检验到第一待定路径的规划精度不满足预设要求。即，检验到第一夹角(即，180°/k)大于预设值。需要说明的是，在划分第一方向时，相邻两个第一方向之间的夹角均为180°/k，因此，检验第一待定路径所对应的第一方向与相邻的第一方向之间的第一夹角也为180°/k。上述第一夹角大于预设值，流程进入步骤S7。
S7，基于第一待定路径的第一方向，从方向可行域中划分出可行子区域。
可行子区域是以第一待定路径的第一方向为中心，角度范围为180°/k。
S8，从可行子区域中等角度间隔地获取k个第二方向，以使得到的相邻两个第二方向之间的夹角为180°/k2。
S9，基于位置点1及对应的k个第二方向，规划出k个次优路径。
S10，利用多代价模型评估出k个次优路径中代价值最小的第二待定路径。
S11，检验到第二待定路径所对应的规划精度满足预设要求。即，检验到第二夹角(即180°/k2)不大于预设值。
S12，将第二待定路径确定为目标优化路径。
实例二：
A1，在作业路径中获取三个可选路径起点，分别为位置点1、位置点2和位置点3。并将位置点1、位置点2和位置点3放在待处理集合中。
A2，确定每个可选路径起点的方向可行域。
A3，分别在每个可选路径起点的方向可选域中取k个等角度间隔的第一方向。此时，方向可选域对应的角度为180°，得到的相邻的两个第一方向之间的夹角为180°/k。
A4，基于位置点1及对应的k个第一方向规划出k条可选路径。
A5，利用多代价模型评估以位置点1为起点的k条可选路径的代价值，并从中选出代价值最小的第一待定路径1。
A6，检验到第一待定路径1的规划精度不满足预设要求。即，第一待定路径1的第一夹角(即，180°/k)大于预设值。
A7，基于第一待定路径1的第一方向，从对应的方向可行域中划分出可行子区域。可行子区域是以第一待定路径1的第一方向为中心，角度范围为180°/k。
A8，从可行子区域中等角度间隔地获取k个第二方向，以使得到的相邻两个第二方向之间的夹角为180°/k2。
A9，基于位置点1及对应的k个第二方向，规划出k个次优路径。
A10，利用多代价模型评估出k个次优路径中代价值最小的第二待定路径1。
A11，检验到第二待定路径1的规划精度满足预设要求，即，第二待定路径1的第二夹角(即180°/k2)不大于预设值。
A12，将第二待定路径1作为目标优化路径与位置点1对应存储。
A13，将位置点1从待处理集合删除。然后，基于位置点2及对应的k个第一方向，使流程回到A4，直到待处理集合中所有位置点都被删除，流程才进入A14。
A14，从与位置点1对应存储的第二待定路径1、与位置点2对应存储的第二待定路径2和与位置点3对应存储的第二待定路径3中选出代价值最小的，以作为目标优选路径。
为了执行上述实施例及各个可能的方式中的相应步骤，下面给出一种优选路径规划装置500的实现方式，可选地，该优选路径规划装置500可以采用上述图1所示的电子设备100的器件结构。进一步地，请参阅图7，图7为本发明实施例提供的一种优选路径规划装置500的功能模块图。需要说明的是，本实施例所提供的优选路径规划装置500，其基本原理及产生的技术效果和上述实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。该优选路径规划装置500包括：确定模块501、获取模块502及规划模块503。
确定模块501，用于在作业地块内确定多个可选路径起点。
在一些实施例中，上述步骤S101可以由确定模块501执行。
获取模块502，用于获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间。
在一些实施例中，上述步骤S102可以由获取模块502执行。
规划模块503，用于根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径。
在一些实施例中，上述步骤S103可以由规划模块503执行。
在一些实施例中，上述规划模块503包括：
方向获取子模块，用于分别从每个所述可选路径起点对应的所述方向可行域中获取多个第一方向。
规划子模块，用于根据每个所述可选路径起点及对应的多个所述第一方向，规划出多条所述可选路径；其中，每条所述可选路径对应一个所述第一方向。
筛选子模块，用于利用所述多代价模型从多条所述可选路径中选出代价值最小的第一待定路径。
判断子模块，用于检验所述第一待定路径的规划精度是否满足预设要求。
其中，第一待定路径的规划精度由所述第一待定路径的第一方向与所属的所述方向可行域中相邻的第一方向之间的第一夹角表征；在所述第一夹角不大于预设值时，所述第一待定路径的规划精度满足所述预设要求。确定子模块，用于若第一待定路径的规划精度满足预设要求，则基于第一待定路径确定目标优化路径。
在一些实施例中，上述规划模块503还可以包括：
所述确定子模块，还用于若第一待定路径的规划精度不满足预设要求，则基于第一待定路径所对应的第一方向从方向可行域中划分出可行子区域。
所述规划子模块，还用于根据所述第一待定路径对应的可选路径起点及可行子区域，规划出多条次优路径，并结合多代价模型，基于次优路径及次优路径的规划精度确定出目标优化路径。
在一些实施例中，上述筛选子模块还包括用于：计算所述可选路径的作业效率比、作业面积利用率及过渡率；其中，所述作业效率比表征有效作业路径占比；所述作业面积利用率表征基于所述可选路径进行作业时有效作业面积占比；所述过渡率表征从作业设备的原始位置到所述可选路径的可选路径起点之间的过渡代价；根据所述作业效率比、作业面积利用率及过渡率，计算所述可选路径对应的所述代价值，以便根据对应的所述代价值从多条所述可选路径中选出所述第一待定路径。
在一些实施例中，上述确定模块501包括：
获取子模块，用于获取所述作业地块中每个所述地块顶点所对应的起点可选区域；其中，起点可选区域中的位置点均具备掉头条件。
选择子模块，用于从所述起点可选区域中选取多个所述可选路径起点。
可选地，上述模块可以软件或固件(Firmware)的形式存储于图1所示的存储器110中或固化于该电子设备100的操作系统(Operating System，OS)中，并可由图1中的处理器120执行。同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器110中。
综上所述，本发明实施例提供的优选路径规划方法、装置及电子设备。其中，优选路径规划方法包括在作业地块内确定多个可选路径起点；获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间；根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型从多条所述可选路径中确定目标优化路径。通过得到更多的路径进行多方面的评估，从而便于选择最符合实际需求的目标优选路径。保障无人作业的作业效率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (16)

1.一种优选路径规划方法，其特征在于，所述优选路径规划方法包括：
在作业地块内确定多个可选路径起点；
获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间；
根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在所述作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条所述可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径。
2.根据权利要求1所述的优选路径规划方法，其特征在于，所述根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条所述可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径的步骤包括：
分别从每个所述方向可行域中确定出多个第一方向；
根据每个所述可选路径起点及所对应的多个所述第一方向，规划出多条所述可选路径；其中，每条所述可选路径对应一个所述第一方向；
利用所述多代价模型从多条所述可选路径中选出代价值最小的第一待定路径；
检验所述第一待定路径的规划精度是否满足预设要求；其中，所述第一待定路径的规划精度由所述第一待定路径的第一方向与所属的所述方向可行域中相邻的第一方向之间的第一夹角表征；在所述第一夹角不大于预设值时，所述第一待定路径的规划精度满足所述预设要求；
若所述第一待定路径的规划精度满足所述预设要求，则基于所述第一待定路径确定所述目标优化路径。
3.根据权利要求2所述的优选路径规划方法，其特征在于，所述根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条所述可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径的步骤包括：
若所述规划精度不满足所述预设要求，则基于所述第一待定路径所对应的所述第一方向从所述方向可行域中划分出可行子区域；
根据所述第一待定路径对应的可选路径起点及所述可行子区域，规划出多条次优路径，并结合所述多代价模型，基于所述次优路径及所述次优路径的规划精度确定出所述目标优化路径。
4.根据权利要求3所述的优选路径规划方法，其特征在于，所述根据所述第一待定路径对应的可选路径起点及所述可行子区域，规划出多条次优路径，并结合所述多代价模型，基于所述次优路径及所述次优路径的规划精度确定出所述目标优化路径的步骤包括：
从所述可行子区域中获取多个第二方向；
根据所述第一待定路径对应的所述可选路径起点及多个所述第二方向，重新规划出多条所述次优路径；其中，每条所述次优路径对应一个所述第二方向；
利用所述多代价模型从得到的所述次优路径中选出代价值最小的第二待定路径；
检验所述第二待定路径的规划精度是否满足预设要求；其中，所述第二待定路径的规划精度由所述第二待定路径的第二方向与所属的所述可行子区域中相邻的第二方向之间的第二夹角表征；在所述第二夹角不大于预设值时，所述第二待定路径的规划精度满足所述预设要求；
若所述第二待定路径的规划精度满足所述预设要求，则基于所述第二待定路径获取所述目标优化路径。
5.根据权利要求4所述的优选路径规划方法，其特征在于，
所述利用所述多代价模型从多条所述可选路径中选出代价值最小的第一待定路径的步骤包括：利用所述多代价模型从所有的所述可选路径起点对应的所述可选路径中选出一条所述第一待定路径；
所述基于所述第二待定路径确定所述目标优化路径的步骤包括：将所述第二待定路径确定为所述目标优化路径。
6.根据权利要求4所述的优选路径规划方法，其特征在于，
所述利用所述多代价模型从多条所述可选路径中选出代价值最小的第一待定路径的步骤包括：利用所述多代价模型，分别从每个所述可选路径起点对应的所述可选路径中选出一条所述第一待定路径；
所述基于所述第二待定路径获取所述目标优化路径包括：利用所述多代价模型从所有的所述可选路径起点对应的所述第二待定路径中确定出代价值最小的所述目标优化路径。
7.根据权利要求2所述的优选路径规划方法，其特征在于，所述利用所述多代价模型从多条所述可选路径中选出代价值最小的第一待定路径的步骤包括：
计算所述可选路径的作业效率比、作业面积利用率及过渡率；其中，所述作业效率比表征有效作业路径占比；所述作业面积利用率表征基于所述可选路径进行作业时有效作业面积占比；所述过渡率表征从作业设备的原始位置到所述可选路径的可选路径起点之间的过渡代价；
根据所述作业效率比、作业面积利用率及过渡率，计算所述可选路径对应的所述代价值，以便根据对应的所述代价值从多条所述可选路径中选出所述第一待定路径。
8.根据权利要求1所述的优选路径规划方法，其特征在于，所述在作业地块内确定多个可选路径起点的步骤包括：
获取所述作业地块中每个地块顶点所对应的起点可选区域；其中，所述起点可选区域中的位置点均具备掉头条件；
从所述起点可选区域中选取多个所述可选路径起点。
9.根据权利要求2所述的优选路径规划方法，其特征在于，所述获取所述可选路径起点对应的方向可行域的步骤包括：
以所述可选路径起点为起点，确定垂直于第一边界的第一方向和平行所述第一边界且远离地块顶点的第二方向；
以所述可选路径起点为起点，确定垂直于第二边界的第三方向和平行所述第二边界且远离所述地块顶点的第四方向；
将所述第一方向和第二方向之间的角度区间及所述第三方向和第四方向之间的角度区间作为所述方向可行域。
10.一种优选路径规划装置，其特征在于，所述优选路径规划装置包括：
确定模块，用于在作业地块内确定多个可选路径起点；
获取模块，用于获取所述可选路径起点对应的方向可行域；其中，所述方向可行域为用于选择路径起始方向角的角度区间；
规划模块，用于根据所述可选路径起点及所述方向可行域，在作业地块上规划出多条可选路径；并结合预设的多代价模型，基于多条所述可选路径及对应的规划精度确定目标优化路径。
11.根据权利要求10所述的优选路径规划装置，其特征在于，所述规划模块包括：
方向获取子模块，用于分别从每个所述方向可行域中获取多个第一方向；
规划子模块，用于根据每个所述可选路径起点及对应的多个所述第一方向，规划出多条所述可选路径；其中，每条所述可选路径对应一个所述第一方向；
筛选子模块，用于利用所述多代价模型从多条所述可选路径中选出代价值最小的第一待定路径；
判断子模块，用于检验所述第一待定路径的规划精度是否满足预设要求；其中，所述第一待定路径的规划精度由所述第一待定路径的第一方向与所属的所述方向可行域中相邻的第一方向之间的第一夹角表征；在所述第一夹角不大于预设值时，所述第一待定路径的规划精度满足所述预设要求；
确定子模块，用于若所述第一待定路径的规划精度满足预设要求，则基于所述第一待定路径确定所述目标优化路径。
12.根据权利要求11所述的优选路径规划装置，其特征在于，所述规划模块还包括：
所述确定子模块，还用于若所述第一待定路径的规划精度不满足预设要求，则基于所述第一待定路径所对应的所述第一方向从所述方向可行域中划分出可行子区域；
所述规划子模块，还用于根据所述第一待定路径对应的可选路径起点及所述可行子区域，规划出多条次优路径，并结合所述多代价模型，基于所述次优路径及所述次优路径的规划精度确定出所述目标优化路径。
13.根据权利要求11所述的优选路径规划装置，其特征在于，所述筛选子模块还包括用于：计算所述可选路径的作业效率比、作业面积利用率及过渡率；其中，所述作业效率比表征有效作业路径占比；所述作业面积利用率表征基于所述可选路径进行作业时有效作业面积占比；所述过渡率表征从作业设备的原始位置到所述可选路径的可选路径起点之间的过渡代价；根据所述作业效率比、作业面积利用率及过渡率，计算所述可选路径对应的所述代价值，以便根据对应的所述代价值从多条所述可选路径中选出所述第一待定路径。
14.根据权利要求10所述的优选路径规划装置，其特征在于，所述确定模块包括：
获取子模块，用于获取所述作业地块中每个地块顶点所对应的起点可选区域；其中，所述起点可选区域中的位置点均具备掉头条件；
选择子模块，用于从所述起点可选区域中选取多个所述可选路径起点。
15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-9任一所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。
CN202010480094.2A 2020-05-29 2020-05-29 优选路径规划方法、装置及电子设备 Active CN111750861B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010480094.2A CN111750861B (zh) 2020-05-29 2020-05-29 优选路径规划方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010480094.2A CN111750861B (zh) 2020-05-29 2020-05-29 优选路径规划方法、装置及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111750861A true CN111750861A (zh) 2020-10-09
CN111750861B CN111750861B (zh) 2024-04-09

Family

ID=72674143

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010480094.2A Active CN111750861B (zh) 2020-05-29 2020-05-29 优选路径规划方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111750861B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112395813A (zh) * 2020-11-27 2021-02-23 广州极飞科技有限公司 平地作业规划方法、装置及电子设备
CN112650221A (zh) * 2020-12-03 2021-04-13 广州极飞科技有限公司 平地路径生成方法、装置、处理设备及存储介质
CN112686424A (zh) * 2020-12-03 2021-04-20 广州极飞科技有限公司 平地路径范围确定方法、平地路径规划方法及相关装置
CN113110471A (zh) * 2021-04-25 2021-07-13 珠海格力电器股份有限公司 设备作业路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114594761A (zh) * 2022-01-05 2022-06-07 美的集团(上海)有限公司 机器人的路径规划方法、电子设备及计算机可读存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004171430A (ja) * 2002-11-22 2004-06-17 Sanyo Electric Co Ltd 搬送車
JP2005196639A (ja) * 2004-01-09 2005-07-21 Seiko Epson Corp 画像レイアウト装置及び画像レイアウトプログラム、並びに画像レイアウト方法
CN102167038A (zh) * 2010-12-03 2011-08-31 北京农业信息技术研究中心 农田地块全区域覆盖最优作业路径生成方法及装置
US20170300064A1 (en) * 2016-04-19 2017-10-19 CropZilla, Inc. Machine Guidance for Optimal Working Direction of Travel
JP2019021197A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 株式会社Ｉｈｉエアロスペース 経路決定装置と経路決定方法
CN109828575A (zh) * 2019-02-22 2019-05-31 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） 一种有效提高农机作业效率的路径规划方法
CN110371294A (zh) * 2019-07-12 2019-10-25 仲恺农业工程学院 植保无人机系统及植保无人机作业方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004171430A (ja) * 2002-11-22 2004-06-17 Sanyo Electric Co Ltd 搬送車
JP2005196639A (ja) * 2004-01-09 2005-07-21 Seiko Epson Corp 画像レイアウト装置及び画像レイアウトプログラム、並びに画像レイアウト方法
CN102167038A (zh) * 2010-12-03 2011-08-31 北京农业信息技术研究中心 农田地块全区域覆盖最优作业路径生成方法及装置
US20170300064A1 (en) * 2016-04-19 2017-10-19 CropZilla, Inc. Machine Guidance for Optimal Working Direction of Travel
JP2019021197A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 株式会社Ｉｈｉエアロスペース 経路決定装置と経路決定方法
CN109828575A (zh) * 2019-02-22 2019-05-31 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） 一种有效提高农机作业效率的路径规划方法
CN110371294A (zh) * 2019-07-12 2019-10-25 仲恺农业工程学院 植保无人机系统及植保无人机作业方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
尹李亮: "植保无人机定位系统及作业规划研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑, no. 2, pages 77 - 85 *
曹光乔 等: "基于多目标优化的飞防队作业调度模型研究", 农业机械学报, vol. 50, no. 11, pages 92 - 101 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112395813A (zh) * 2020-11-27 2021-02-23 广州极飞科技有限公司 平地作业规划方法、装置及电子设备
CN112395813B (zh) * 2020-11-27 2022-12-27 广州极飞科技股份有限公司 平地作业规划方法、装置及电子设备
CN112650221A (zh) * 2020-12-03 2021-04-13 广州极飞科技有限公司 平地路径生成方法、装置、处理设备及存储介质
CN112686424A (zh) * 2020-12-03 2021-04-20 广州极飞科技有限公司 平地路径范围确定方法、平地路径规划方法及相关装置
CN112650221B (zh) * 2020-12-03 2021-12-03 广州极飞科技股份有限公司 平地路径生成方法、装置、处理设备及存储介质
CN113110471A (zh) * 2021-04-25 2021-07-13 珠海格力电器股份有限公司 设备作业路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114594761A (zh) * 2022-01-05 2022-06-07 美的集团(上海)有限公司 机器人的路径规划方法、电子设备及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111750861B (zh) 2024-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111750861A (zh) 优选路径规划方法、装置及电子设备
CN107390709B (zh) 一种植保无人机多机协同作业方法及系统
CN110493333A (zh) 一种目标位置点的确定方法、装置、设备及存储介质
Feyzabadi et al. Risk-aware path planning using hirerachical constrained markov decision processes
Liu et al. Convex feasible set algorithm for constrained trajectory smoothing
CN110415349B (zh) 三维管道建模方法及装置
Moldovan et al. Risk aversion in Markov decision processes via near optimal Chernoff bounds
CN111737389B (zh) 曲线优化方法、装置、设备和介质
CN111750860B (zh) 往返式路径规划方法、装置及电子设备
CN107741232B (zh) 一种测量船的航路规划方法及装置
CN111752302A (zh) 路径规划方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
Artuñedo et al. Smooth path planning for urban autonomous driving using OpenStreetMaps
CN113791617A (zh) 一种基于消防机器人物理尺寸的全局路径规划方法
CN109885058A (zh) 行车轨迹规划方法、装置、电子设备及存储介质
CN106774393B (zh) 一种任务进度计算方法、装置及无人机
CN115933751A (zh) 无人农机的全覆盖路径规划方法、装置及电子设备
CN116952252B (zh) 移动路径的调整方法、终端设备及介质
CN113108806A (zh) 路径规划方法、装置、设备及介质
CN110794849B (zh) 路径的处理方法、装置、机器人、计算机设备和存储介质
CN113310494A (zh) 作业路径生成方法、作业方法、装置、设备及存储介质
CN112417070B (zh) 路网拓扑构建方法、装置、电子设备及存储介质
CN114219328A (zh) 一种企业间关系的确定方法及装置
CN109855629A (zh) 一种任务规划方法、装置及电子设备
CN112362063B (zh) 基于碰撞类型划分的多机器人路径规划方法和系统
CN109827584A (zh) 路径规划方法、装置、电子设备与存储介质

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
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province

Applicant after: XAG Co., Ltd.

Address before: 510000 Block C, 115 Gaopu Road, Tianhe District, Guangzhou City, Guangdong Province

Applicant before: Guangzhou Xaircraft Technology Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant