CN112015176A - 一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，包括：步骤A，农田地块预处理；步骤B，获取地块各顶点位置信息，进行地块几何建模；步骤C，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径；步骤D，行驶前预设拖拉机与障碍物之间安全距离，无人驾驶拖拉机按所述期望路径行驶并实时分析当前作业环境，联合感知传感器获得障碍物信息判断是否进行局部路径规划；步骤E，调用在线局部路径算法进行路径规划，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物；步骤F，无人驾驶拖拉机保持期望路径行驶。本发明还公开用于实现上述方法的装置。该无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置可实现地块全区域覆盖，具备很强的通用性和良好的避障效果，可有效减少重耕、漏耕率。

Description

一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置

技术领域

本发明涉及无人驾驶拖拉机技术领域，尤其涉及一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置。

背景技术

近些年来，为推动精准农业实施，提高资源利用率和劳动生产率，减少不必要的人力资源，无人驾驶拖拉机已经成为近些年来研究的热点。在无人驾驶拖拉机的研究中，如何确定田间作业路径规划是亟需解决的难题。合理的田间作业路径规划将有利于提高农机作业时的作业精度、减少对人力资源的投入和对土壤不必要的碾压、降低漏耕及重耕率，有助于获得良好的避障效果从而达到最优工作效率。

无人驾驶拖拉机的路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划，其中全局路径规划旨在实现对地块全覆盖、降低漏耕及重耕率，属于静态规划，是无人驾驶拖拉机在已知农田的环境信息提前规划出全局路径。局部路径规划属于动态规划，是无人拖拉机在沿全局路径行驶过程中根据感知传感器实时获取路径上的障碍物信息并进行路径规划。目前，大多数路径规划研究主要针对规则地块在不同评价指标和不同转弯方式下的作业路径规划，对于不规则地块作业规划研究较少，缺乏一定的通用性，且对于含有障碍物地块的路径规划还没有相关完整、系统的研究分析。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：

提供了一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，包括以下步骤：

步骤A，农田地块预处理；

步骤B，获取地块各顶点位置信息，进行地块几何建模；

步骤C，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径；

步骤D，行驶前预设拖拉机与障碍物之间安全距离，无人驾驶拖拉机按所述期望路径行驶并实时分析当前作业环境，联合感知传感器获得障碍物信息判断是否进行局部路径规划，若需要，转到步骤E；反之，转到步骤F；

步骤E，调用在线局部路径算法进行路径规划，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物；

步骤F，无人驾驶拖拉机保持期望路径行驶。

进一步的，所述步骤A具体包括：针对农田地块中是否出现大型障碍物(优选地，特指障碍物宽度大于两个作业宽度)，进行地块分割并对分割后的子地块逐个进行路径规划。

进一步的，所述步骤B包括以下步骤：

步骤B1，通过高精度差分BDS导航系统实地测量获取农田地块各顶点位置信息，并以E120°为中央子午线进行高斯投影正算获得农田各顶点平面坐标；

步骤B2，不考虑地形复杂工况通过各顶点坐标表示地块信息，将农田地块放入平面直角坐标系第一象限进行几何建模，将路径规划抽象为2D模型。

进一步的，所述步骤C包括以下步骤：

步骤C1，选取作业最小消耗作为优化目标，计算求得无人驾驶拖拉机最佳作业方向角；

步骤C2，通过对有序多边形地块相邻顶点的向量叉乘依次逐点判断多边形地块顶点的凹凸性，划分凹形和凸形地块，并将凹形地块凹角与最佳作业角进行比较，判断是否需要分解该凹形地块；

步骤C3，考虑到无人驾驶拖拉机存在最小转弯半径，需在地块边界预留一定的地头宽度作为转弯区域并对实际作业区域进行求解；

步骤C4，选取自上而下的方法进行直线路径规划从而达到对不规则地块全覆盖要求；

步骤C5，无人驾驶拖拉机进行转弯时，采取何种转弯方式均有四种情况，分别对不同转弯方式四种情况进行轨迹构建；

步骤C6，按照自上而下，左右交错原则将求得的多个转弯路径添加到地头区域，形成期望的田间作业完整路径。

进一步的，所述步骤D中判断是否需要避障包括以下步骤：

步骤D1，采用差分BDS，在激光雷达有限感知范围内采集到期望路径周围的各种障碍物(小型障碍物)相关信息，并抽象为其最小外接圆形，获取障碍物最小外接圆圆心和半径，并通过最小外接圆半径、最小转弯半径和农机具作业宽度的关系确定障碍物圆区域半径；

步骤D2，判断拖拉机与障碍物之间距离是否大于安全距离，若是，转到步骤F；反之，转到步骤D3；

步骤D3，根据农机具作业宽度、障碍物安全区域半径和最小外接圆圆心与作业路径的距离之间的关系判断是否需要避障，如需要，转到步骤E；反之，转到步骤F。

进一步的，所述步骤E包括以下步骤：

步骤E1，判断是否为静态障碍物，若是，转到步骤E2；反之，进行紧急制动并更新路径信息,转到步骤E4；

步骤E2，依次判断相邻障碍物避障圆是否无交点，若有，将两相交障碍物圆区域合并成一新障碍物圆区域并继续进行判断直至无交点。

步骤E3，采用实时避障局部路径规划算法进行路径规划并更新路径信息；

步骤E4，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物。

本发明提供一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划装置，该装置包括：

信息采集模块，包括差分BDS和激光雷达，用于采集农田顶点位置信息、无人驾驶拖拉机实际行驶信息、期望路径信息、局部路径信息以及障碍物信息；

全局路径规划模块，根据信息采集模块采集的地块信息，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径，将期望路径发送至无人驾驶拖拉机执行控制层；

局部路径规划模块，根据信息采集模块实时获取无人驾驶拖拉机作业时周围环境信息，根据环境信息判断是否需要进行局部路径规划，若需要，调用在线局部路径规划算法进行局部路径规划并将局部路径发送至无人驾驶拖拉机执行控制层；

执行控制模块，无人技术拖拉机根据信息采集模块实时获取无人驾驶拖拉机的行驶信息，结合期望路径信息、局部路径信息计算出期望转角，发送至行车控制器对规划路径进行跟踪控制。

本发明提供了一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法和装置，该方法具有如下优点：

(1)本发明提出的无人驾驶拖拉机全局路径规划方法在满足地块全区域覆盖的基础上，综合考虑不规则地块各边界点凹凸性，提出了一种面向包含不规则地块的作业区域进行全区域覆盖路径的通用方法，对不同地块在不同转弯类型下均可规划出相应的全局路径。

(2)本发明提出的无人驾驶拖拉机局部路径规划方法，分析了不同障碍物对作业路径的影响并进行了系统性的划分整理，针对不同障碍物分别规划出相应的局部路径，对无人驾驶拖拉机田间作业具有现实意义。

(3)本发明提出的无人驾驶拖拉机路径规划方法将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结合，并合理选择切换条件实现技术切换，从而实现无人驾驶拖拉机最优田间作业路径规划，保证了路径规划的全局最优性和局部实时性。

附图说明

图1为本发明一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法的流程示意图；

图2为本发明中全局路径规划方法的流程图；

图3为本发明中地块的作业消耗图；

图4为本发明中弓形转弯轨迹示意图；

图5为本发明中局部路径规划方法的流程图；

图6为本发明中局部路径轨迹示意图；

图7为本发明构建的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示的总体流程图，以国内某不规则农田和某型最小转弯半径r为5m的轮式无人驾驶拖拉机为例，进行田间作业路径构建。

一、农田地块预处理

选取作业机具的作业幅度w为12m，如地块内部出现类似湖泊等单个障碍物宽度大于两个作业宽度的大型障碍物时，对整体消耗和复耕率影响较大，此时需要沿大型障碍物边界将地块分割成若干个子地块，而后对多个子地块逐一进行路径规划。此外，除了针对大型障碍物外，也可以根据地块边界，将不规则地块分割成多个规则的子地块以利于路径规则。

二、地块几何建模

进行离线全局路径规划时，将作业路径规划抽象为2D模型，假定无人驾驶拖拉机在理想条件下作业，地块中无障碍物、不考虑地形的复杂工况，通过地块顶点坐标来表示地块信息。实际工作中，路径规划计算量十分庞大，为减小计算量，降低对硬件的需求，在需要规划的地块附近设定原点，原点须设定在工作区域的东南方，避免XY坐标出现负值产生计算冲突，原点采集后，轨迹显示图的坐标轴数量级会明显减小。

通过布置高精度差分BDS导航系统实地测量获取农田地块各顶点位置信息，并以E120°为中央子午线进行高斯投影正算获得农田各顶点平面坐标，例如为(43,247)、(184,236)、(228,369)、(391,359)、(347,163)、(18,13)，根据各顶点平面坐标进行二维建模，将农田地块放在平面直角坐标系第一象限中分析。若地块边界垂直于平面直角坐标系x轴，应将几何模型旋转一定角度直至无边界垂直于x轴再进行全局路径规划。其中，农田地块包括第一步中分割后的若干子地块。

三、全局路径规划

常用的五种农机作业行驶方式中，对于不规则地块只有梭式法、绕行法满足全覆盖要求，但绕行法对农机控制要求过高且更为复杂，故选用梭式法作为无人驾驶拖拉机行驶方式。无人驾驶拖拉机转弯方式由农机具作业宽度w和拖拉机最小转弯半径r之间的关系确定：w＜2r，选用梨形转弯；w＝2r，选用半圆形转弯；w＞2r，选用弓形转弯。根据上述原则，故该型无人驾驶拖拉机田间作业转弯时采用弓形转弯。

全局路径规划方法如图2所示，过程具体包括：

步骤1，最佳作业方向角求取。全局路径规划可通过时间消耗来反映无人驾驶拖拉机田间作业消耗和效率。四种路径优化目标中，作业消耗最小最能直观地反映无人驾驶拖拉机田间工作效率，故最佳作业方向角θ采用作业消耗最小作为评价指标：

式(1)中：t为单个转弯所消耗时间；δ_i为作业直线与第i条边界夹角；v₁为直线作业速度；v₂为转弯作业速度；λ为不同转弯方式的消耗；L_i为第i条边界的长度；C_i为第i条边界上的转弯消耗；C为地块边界上总消耗。通过式(1)求取作业消耗C最小时对应的作业方向角度，其结果如图3所示，求得最佳作业方向角θ为24.5°。

步骤2，判断地块是否需要分解。进行路径构建前，通过对该地块相邻顶点的向量叉乘依次逐点判断多边形地块顶点的凹凸性，存在凹点(184,236)，即为凹形地块。过凹点以θ为倾角做直线方程y-0.456x-152.146＝0，且与凹点相邻的两点分别为(43,247)、(228,369)，因(241-0.456×43-152.146)×(368-0.456×228-152.146)>0，故(43,247)、(228,369)两点分布于该直线同侧，需沿着最佳作业方向对凹点进行分解，形成两个子地块。子地块1顶点坐标为(43,247)、(184,236)、(384,328)、(347,163)、(18,13)，子地块2顶点坐标为(228,369)、(391,359)、(384,328)、(184,236),并对两子地块分别进行最佳作业方向角求取，θ仍都为24.5°。

步骤3，求解实际作业区域。由于无人驾驶拖拉机存在最小转弯半径，需在地块边界预留一定的地头宽度作为转弯区域。地块建模时，按顺时针顺序将地块各边界表示为带方向的矢量线段，各边界首尾相连。n边形地块各边界表示为P_iP_i+₁,…P_nP₁。边界内缩方向由边界矢量终点横坐标与起点横坐标的关系确定：x_i+1(x₁)＞x_i(x_n)，内缩方向为下；反之则为上。

子地块1、2的各边界所在直线按照既定方向平移一定距离，随后逐个求解平移后各相邻直线交点便可求出该地块实际作业区域，子地块1实际作业区域各顶点坐标为(55.705,228.832)、(188.9,218.441)、(361.647,297.905)、(334.56,177.111)、(35.6177,40.8149)，子地块2实际作业区域各顶点坐标为(238.689,351.143)、(371.794,343.154)，(371.555,342.088)、(211.307,268.374)。

步骤4，直线路径构建。为让无人驾驶拖拉机在不规则地块田间作业一次性达到全覆盖作业要求，且行走方式尽可能简单，在直线路径规划时采用“自上而下”的规划方法。以子地块1为例，过(43,247)以θ为倾角做直线L₁，所对应截距227.65为最大截距，过(347,163)以θ为倾角做直线L₂，所对应截距4.768为最小截距，且过这两点做直线的下方为地块左侧，上方为右侧。以w为平移距离，由L₁依次向下平移且不超过L₂，所得每条直线与作业区域左右两侧边界各有交点，连接左右两侧两交点即为直线作业路径。

步骤5，转弯路径构建。无人驾驶拖拉机进行转弯时，采取何种转弯方式均有四种情况：δ_i为锐角，在地块右侧或左侧转弯；δ_i为钝角，在地块右侧或左侧转弯。以弓形转弯δ_i>90°右转弯为例，其轨迹示意图如图4所示，弓形转弯路径由直线P₁P₂、P₃P₄和弧P₂P₃、P₄P₅平滑连接而成。P₁坐标(x₁,y₁)和P₅坐标(x₅,y₅)易通过几何关系求得，且两圆心坐标可通过P₅坐标推算求得：

上式中：θ_u为直线P₂P₅对应的倾角。已知圆心坐标和各圆弧的起始角度，可求得转弯路径中圆弧轨迹，然后依次连接各点即得完整的转弯路径，同理可求得其他三种情况的转弯路径。

步骤6，完整路径规划。按照自上而下，左右交错原则将求得的多个转弯路径添加到地头区域，形成田间作业完整路径。所规划路径起点为最上方的作业路径所在直线与地块右边界的交点。若作业路径为奇数行时，终点为最后一条作业路径所在直线与地块边界左侧交点，反之为右侧交点，故该地块全局路径规划如图7所示。

四、障碍物信息识别判断

行驶前预设障碍物与拖拉机之间安全距离为5m，无人拖拉机在沿全局路径行驶过程中根据感知传感器实时获取路径上的障碍物信息并进行在线路径规划。采用差分BDS，在激光雷达有限感知范围内采集到期望路径周围的各种障碍物(小型障碍物)相关信息，并抽象为其最小外接圆形，获取障碍物最小外接圆圆心和半径R。考虑到无人驾驶拖拉机存在最小转弯的问题，通过最小外接圆半径、最小转弯半径和农机具作业宽度的关系确定障碍物圆区域半径：当R≥r-w/2时，小障碍物圆区域半径R_o＝R,反之R_o＝r-w/2。

若障碍物与拖拉机之间距离小于安全距离，则进行障碍物威胁性判断。其中，仅在小于安全距离才进行更进一步的障碍物威胁判断，而大于安全距离不进行判断，是一种两级判断机制，能够大大提高判断效率。障碍物威胁性判断包括：设当前行驶路径直线方程为y＝kx+b，小障碍物圆心坐标为(x₀,y₀)，可求得障碍物圆心与作业路径之间的距离d。根据农机具作业宽度、小障碍物圆区域半径和最小外接圆圆心与作业路径的距离之间的关系判断是否需要避障：当R_o+w/2≤d时，此时不需要采取避障策略，可沿原作业路径行驶；反之，如果无人驾驶拖拉机仍沿原作业路径行驶，所携带的农机具将会和小障碍物碰撞，故需进行避障局部路径规划。

五、局部路径规划

局部路径规划方法如图5所示，过程具体包括：

步骤1，判断障碍物是否为静态障碍物。若障碍物圆心坐标处于持续变化状态中，则为动态障碍物，需进行紧急制动直至避过该动态障碍物，然后继续沿着原作业路径行驶；若为静态障碍物，则执行步骤2。

步骤2，判断相邻障碍物避障圆是否有交点。设避障圆半径为R_o+w/2，依次判断相邻两障碍物避障圆之间关系：若两圆有交点，应将两圆区域合并成一个新障碍物园区域并获得圆区域圆心和半径，随后继续与邻近障碍物避障圆进行距离判断直至无交点。

步骤3，实时局部路径构建。根据障碍物圆心与原作业路径关系，即当kx₀+b>y₀，无人驾驶拖拉机从障碍物上方避过；反之，从下方避过。且设无人驾驶拖拉机沿作业路径行驶的前5s行驶轨迹点为P_i(x_i,y_i)，当前行驶轨迹点P_i+1(x_i+1,y_i+1)。

当进行局部路径规划时，可分为四种情况：x_i＜x_i+1，上行上避障或下避障；x_i＞x_i+1，下行上避障或下避障。以上行上避障和下行下避障为例，其轨迹示意图如图6所示。在上避障过程中，由于无人驾驶拖拉机存在最小转弯半径，所以避障路径由AB、BC和CD三段半径均大于等于最小转弯半径的圆弧组成。其中，辅助圆3半径为R_o+w/2+r，辅助直线与原作业路径平行且方程为y＝kx+b+r/cos[arc tan(|k|)]。可求出辅助直线与辅助圆3的两个交点，沿作业方向第一个交点定义为点O₁，第二个交点定义为点O₂，以r为半径且以O₁、O₂为圆心分别做辅助圆1、2。可求得辅助圆1、2与原直线路径A、D两交点坐标，辅助圆1、2与避障圆B、C两交点坐标，已知圆心坐标和各圆弧的起始角度，可求得局部路径中圆弧轨迹，然后依次连接各点既得完整的局部路径。同理，可在另一条作业路径上规划出由弧A'B'、B'C'和C'D'构成的分段圆弧避障路径。

无人驾驶拖拉机在沿期望路径行驶过程中采集到各小障碍物最小外接圆圆心坐标：Z₁(74,161)、Z₂(114,198)、Z₃(223,217)、Z₄(282,224)、Z₅(299,230)、Z₆(104,130)、Z₇(129,145)、Z₈(173,129)、Z₉(202,144)、Z₁₀(281,325)、Z₁₁(255,301)、Z₁₂(254,310)，对应圆半径R：5m、4m、3m、4m、3m、5m、5m、3m、3m、4m、4m、3m。其中Z₄、Z₅两障碍物避障圆有交点，故合成一新圆区域，其半径12m，圆心(290.634,277.265)。Z₁₁、Z₁₂安全圆相邻过近，需合成一新障碍物，其圆心坐标为((254,305)，R＝7.7m，内切于原安全圆。局部路径规划结果如图7所示。

六、无人驾驶拖拉机按照规划出的局部路径行驶直至避过障碍物后，仍沿原直线路径继续行驶。原直线路径为期望路径上位于障碍物后方的规划路径。

本发明还提供了一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划装置，该装置包括：

信息采集模块，包括差分BDS和激光雷达，用于采集农田顶点位置信息、无人驾驶拖拉机实际行驶信息、期望路径信息、局部路径信息以及障碍物信息；

全局路径规划模块，根据信息采集模块采集的地块信息，采用全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径，将期望路径发送至无人驾驶拖拉机执行控制层；

局部路径规划模块，根据信息采集模块实时获取无人驾驶拖拉机作业时周围环境信息，根据环境信息判断是否需要进行局部路径规划，若需要，调用局部路径规划算法进行局部路径规划并将局部路径发送至无人驾驶拖拉机执行控制层；

执行控制模块，无人技术拖拉机根据信息采集模块实时获取无人驾驶拖拉机的行驶信息，结合期望路径信息、局部路径信息计算出期望转角，发送至行车控制器对规划路径进行跟踪控制。

上述各个模块对应执行的功能具体参见上文中对相应步骤的描述，在此不再赘述。所述多个模块共同配合用于实现上述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法的各个步骤根据模块对应的功能而被结合到装置中。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则内，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 (10)

1.一种无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤A，农田地块预处理；

步骤B，获取地块各顶点位置信息，进行地块几何建模；

步骤C，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径；

步骤D，行驶前预设拖拉机与障碍物之间安全距离，无人驾驶拖拉机按所述期望路径行驶并实时分析当前作业环境，联合感知传感器获得障碍物信息判断是否进行局部路径规划，若需要，转到步骤E；反之，转到步骤F；

步骤E，调用在线局部路径算法进行实时的局部路径规划，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物；

步骤F，无人驾驶拖拉机保持期望路径行驶。

2.根据权利要求书1所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述步骤A具体包括：针对农田地块中出现的大型障碍物，进行地块分割并对分割后的子地块逐个进行路径规划。

3.根据权利要求书2所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述大型障碍物是指障碍物宽度大于两个作业宽度的障碍物。

4.根据权利要求书1所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述步骤B具体包括以下步骤：

步骤B1，通过高精度差分BDS导航系统实地测量获取农田地块各顶点位置信息，并以E120°为中央子午线进行高斯投影正算获得农田地块各顶点平面坐标；

步骤B2，不考虑地形复杂工况通过各顶点坐标表示地块信息，将农田地块放入平面直角坐标系第一象限进行几何建模，将路径规划抽象为2D模型。

5.根据权利要求书1所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述步骤C具体包括以下步骤：

步骤C1，选取作业最小消耗作为优化目标，计算求得优化目标对应的无人驾驶拖拉机最佳作业方向角；

步骤C2，通过对有序多边形地块相邻顶点的向量叉乘依次逐点判断多边形地块顶点的凹凸性，划分凹形和凸形地块，并将凹形地块凹角与最佳作业角进行比较，判断是否需要分解该凹形地块；

步骤C3，考虑到无人驾驶拖拉机存在最小转弯半径，需在地块边界预留预定的地头宽度作为转弯区域并对实际作业区域进行求解；

步骤C4，选取自上而下的方法进行直线路径规划从而达到对不规则地块全覆盖要求；

步骤C5，无人驾驶拖拉机进行转弯时，采取何种转弯方式均有四种情况，分别对不同转弯方式四种情况进行轨迹构建；

步骤C6，按照自上而下，左右交错原则将求的多个转弯路径添加到地头区域，形成田间作业完整路径。

6.根据权利要求书5所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述四种情况为：δ_i为锐角，在地块右侧转弯；δ_i为锐角，在地块左侧转弯；δ_i为钝角，在地块右侧转弯；δ_i为钝角，在地块左侧转弯；其中，δ_i为作业直线与地块边界的夹角。

7.根据权利要求书1所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述步骤D中判断是否需要避障包括以下步骤：

步骤D1，采用差分BDS，在激光雷达有限感知范围内采集到期望路径周围的各种障碍物相关信息，并抽象为其最小外接圆形，获取障碍物最小外接圆圆心和半径，并通过最小外接圆半径、最小转弯半径和农机具作业宽度的关系确定障碍物圆区域半径；

步骤D2，判断拖拉机与障碍物之间距离是否大于安全距离，若是，转到步骤F；反之，转到步骤D3；

步骤D3，根据农机具作业宽度、障碍物安全圆区域半径和最小外接圆圆心与作业路径的距离之间的关系判断是否需要避障，如需要，转到步骤E；反之，转到步骤F。

8.根据权利要求书1所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，所述步骤E具体包括以下步骤：

步骤E1，判断是否为静态障碍物，若是，转到步骤E2；反之，进行紧急制动并更新局部路径信息，转到步骤E4；

步骤E2，依次判断相邻障碍物避障圆是否无交点，若有，将两相交障碍物圆区域合并成一新障碍物圆区域并继续进行判断直至无交点。

步骤E3，采用实时避障局部路径规划算法进行路径规划并更新局部路径信息；

步骤E4，无人驾驶拖拉机按所述局部路径行驶直至避过障碍物。

9.根据权利要求书8所述的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划方法，其特征在于，无人驾驶拖拉机按照规划出的局部路径行驶直至避过障碍物后转入步骤F中，从避过障碍物后的位置沿原期望路径继续行驶。

10.一种用于实现如权利要求1-9任一项所述的路径规划方法的无人驾驶拖拉机田间作业路径规划装置，其特征在于，包括：

信息采集模块，包括差分BDS和激光雷达，用于采集农田顶点位置信息、无人驾驶拖拉机实际行驶信息、期望路径信息、局部路径信息以及障碍物信息。

全局路径规划模块，根据信息采集模块采集的地块信息，采用离线全局路径规划算法规划出全局路径，生成期望路径，将期望路径发送至无人驾驶拖拉机执行控制层；

局部路径规划模块，根据信息采集模块实时获取无人驾驶拖拉机作业时周围环境信息，根据环境信息判断是否需要进行局部路径规划，若需要，调用在线局部路径规划算法进行局部路径规划并将局部路径发送至无人驾驶拖拉机执行控制层；

执行控制模块，无人技术拖拉机根据信息采集模块实时获取无人驾驶拖拉机的行驶信息，结合期望路径信息、局部路径信息计算出期望转角，发送至行车控制器对规划路径进行跟踪控制。

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