CN112068572A - 一种无人收割系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人收割系统，包括监测系统、管理云平台、地图系统、传感器系统、中央控制系统和执行系统，监测系统与管理云平台通信连接，用于对农作物的成熟度进行检测，将检测结果上报到管理云平台；管理云平台，用于根据检测结果制定收割方案，将收割方案发送至中央控制系统；中央控制系统与管理云平台、地图系统、传感器系统和执行系统相连接。同时，本发明还公开了一种无人收割方法，实时获取农作物的生长状态制定收割方案，根据传感器系统采集到的信息，结合地图系统规划收割机行驶路线，并控制执行系统执行相应的规划决策，完成收割机的行进与收割，以实现高精度、高准确率的无人收割，提高无人收割机的可靠性和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及农业机械技术领域，特别涉及一种无人收割系统及方法。
背景技术
目前随着无人驾驶技术的快速发展，越来越多的应用场景引入无人驾驶技术方案进行场景改造，在农业领域，随着农业的机械化程度越来越高，农业收割无人操作可以有效的释放相关设备操作人员，提高收割效率，符合国家农业实现现代化的理念。但，现有的无人收割机由于地形条件不同，且农作物的成熟度不同，不能够准确定位收割区域的边界，因此，难以保证收割的可靠性和稳定性。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种无人收割系统及方法，将深度学习技术、无人驾驶相关传感器技术、决策感知技术与农业的特定工作场景相结合，通过引入高精地图进一步提升无人驾驶的可靠性和稳定性。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种无人收割系统，包括监测系统、管理云平台、地图系统、传感器系统、中央控制系统和执行系统，所述监测系统与管理云平台通信连接，用于对农作物的成熟度进行检测，并将检测结果上报到管理云平台；所述管理云平台，用于根据检测结果制定收割方案，并将收割方案发送至中央控制系统；所述中央控制系统分别与管理云平台、地图系统、传感器系统和执行系统相连接，用于接收收割方案，根据传感器系统采集到的信息，结合地图系统规划收割机行驶路线，并控制所述执行系统执行相应的规划决策，完成收割机的行进与收割。
进一步地，所监测系统包括相互连接的采集模块、检测模块和通信模块，采集模块，用于采集农作物的图像数据；
检测模块，通过农作物成熟度网络模型对采集的农作物进行状态检测；
通信模块，将检测结果上报到管理云平台，并接收管理云平台的指令信息。
进一步地，所述执行系统包括转向系统和电控系统，通过所述电控系统和转向系统对收割机的油门和方向进行控制。
进一步地，所述传感器系统设置于收割机上，实时探测收割机周围的环境信息。
进一步地，所述中央控制系统包括定位模块、图像识别模块和雷达探测模块，通过所述定位模块对收割机进行定位，通过所述图像识别模块采集收割机周围图像信息并识别道路、障碍物和标识物信息，通过所述雷达探测模块探测所识别的道路、障碍物和标识物的距离信息。
进一步地，所述地图系统为高精度地图系统，内设高分辨率地图。
本发明还提供一种无人收割方法，包括以下步骤：
步骤A、对农作物进行编号，并安装监控摄像头；
步骤B、对农作物各阶段的成熟度图像进行网络训练，得到农作物成熟度网络模型，对农作物成熟度进行检测；
步骤C、监测系统实时采集各区域农作物的生长信息，通过成熟度网络模型检测农作物当前生长状态，将结果上报到管理云平台；
步骤D、管理云平台通过检测的农作物生长状态计算需要收割的区域，并将收割指令和收割区域信息发送到中央控制系统；
步骤E、中央控制系统接收信息后，进行路线规划；并将收割方案和路线信息发送至执行系统；
步骤F、执行系统将收割机行进至收割区域，完成收割。
进一步地，所述中央控制系统通过传感器系统获取收割机的定位数据和目的地信息，结合高精地图系统数据规划行驶路线，计算控制信息发送至执行系统。
进一步地，所述执行系统将收割机行进至收割区域，中央控制系统实时获取传感器系统探测到的障碍物数据，根据障碍物信息计算出相应的执行决策，并发送到执行系统控制收割机进行障碍物避让。
进一步地，所述步骤F还包括判断收割机是否行进至收割区域，若是，则进行收割；若否，则返回步骤E，重新进行路线规划，并将信息反馈到管理云平台。
本发明的有益效果是：
通过本发明的无人收割系统及方法，实时获取农作物的生长状态制定收割方案，根据传感器系统采集到的信息，结合地图系统规划收割机行驶路线，并控制所述执行系统执行相应的规划决策，完成收割机的行进与收割，以实现高精度、高准确率的无人收割，提高无人收割的可靠性、稳定性以及安全性。
附图说明
图1为本发明实施例中无人收割系统结构示意图。
图2为本发明实施例中无人收割方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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。
实施例1，
如图1所示，一种用于大型农业的无人收割系统，包括农作物成熟度监测系统、管理云平台、高精度地图系统、传感器系统、中央控制系统和执行系统。
农作物成熟度监测系统设置于农作物生产现场，与管理云平台通信连接，用于对农作物的成熟度进行检测，并将检测结果上报到管理云平台。监测系统包括相互连接的图像采集模块、检测模块和通信模块，通过图像采集模块采集农作物的视频图像；检测模块通过对各类农作物各阶段成熟度图像进行网络训练，得到农作物成熟度网络模型，并对当前农作物成熟度进行匹配检测；通信模块将检测结果上报到管理云平台，并接收管理云平台的指令信息。
管理云平台分别与农作物成熟度监测系统、中央控制系统通信连接，用于接收农作物成熟度监测系统的上报信息，并根据农作物的成熟度情况制定收割方案，将收割方案发送至中央控制系统。
中央控制系统还与设置于收割机上的传感器系统、高精度地图系统和执行系统相连接，用于接收管理云平台的收割方案，根据传感器系统采集到的信息，结合高精地图规划收割机行驶路线，控制执行系统执行相应的规划决策。并在收割过程中，通过传感器系统和高精度地图系统实时监测收割状态，规划收割路线，并制定决策信息发送到执行系统进行控制；例如，根据图像识别结果和雷达探测结果判断行驶过程中的障碍物情况并进行响应的规划决策。
执行系统与中央控制系统相连接，通过中央控制系统控制执行系统执行相应的操作；执行系统包括电动助力转向系统和收割机发动机电控系统等，根据中央控制系统的决策信息，电动助力转向系统将数字控制量转化为方向盘的角度，控制收割机的转向；收割机发动机电控系统控制油门开度等，从而控制收割机行进和收割。
在本实施例中，所述传感器系统，设置于收割机上，实时探测收割机行进过程中周围的环境信息，如位置信息、道路信息和障碍物情况信息，并将环境信息实时发送至中央控制系统。系统包括定位模块、图像识别模块和雷达探测模块；所述定位模块采用惯导和北斗组合定位方式获取并计算定位信息；所述图像识别模块用于根据采集的收割机周围图像信息识别道路、障碍物、标识物等信息；所述雷达探测模块用于探测收割机周围的障碍物信息及距离信息。
在本实施例中，所述高精度地图系统，内设有高精度电子地图。与传统导航地图不同，高精度电子地图除了能提供道路(Road)级别的导航信息外，还能够提供车道(Lane)级别的导航信息，无论是在信息的丰富度还是信息的精度方面，都远远高于传统导航地图；通过设置高精度电子地图制作农作物的高进度地图系统，提高中央控制系统进行查询和道路规划的准确性，保证无人收割系统的安全性及可控性。
实施例2，
如图2所示，一种无人收割方法，包括以下步骤：
步骤A、对农作物进行编号，并安装监控摄像头；
当上报检测结果时，仅需提供相应编号，管理云平台便能够通过编号快速查询到对应的监控区域、农作物种类等情况。
步骤B、对农作物各阶段的成熟度图像进行网络训练，得到农作物成熟度网络模型，用于对农作物成熟度进行检测；
步骤C、监测系统实时采集各区域农作物的生长信息，通过成熟度网络模型检测农作物当前生长状态，将结果上报到管理云平台；
步骤D、规划收割指令和收割区域，管理云平台通过检测的农作物生长状态计算需要收割的区域，并将收割指令和收割区域等信息发送到中央控制系统；
步骤E、中央控制系统接收信息后，进行路线规划；并将收割方案和路线信息发送至执行系统。收割机的中央控制系统通过传感器系统获取定位数据和目的地信息，结合高精地图数据规划行驶路线，并根据路线及收割机状态信息，计算控制信息并发送到执行系统，操作收割机行驶到目的收割区域。
步骤F、收割机到达指定的目的收割区域，根据收割方案执行收割指令；
收割机行驶到收割区域目的地，中央控制系统实时获取传感器系统的探测到的障碍物数据，根据障碍物信息计算出相应的执行决策，并发送到执行系统控制收割机进行障碍物避让等操作。判断收割机是否行驶至指定的目的收割区域，若是，则进行收割；若否，则返回步骤E，重新进行路线规划。当判定结果为否时，还将上述信息反馈到管理云平台，提醒管理人员进行分析判断，并将处理结果发送到收割机的中央控制系统，中央控制系统接收到处理指令后，根据处理指令执行相关的处理操作。
步骤G、完成收割。
本发明的无人收割系统及方法，将深度学习技术、无人驾驶相关传感器技术、决策感知技术与农业的特定工作场景相结合，通过引入高精度地图进一步提升无人驾驶的稳定性和可靠性，提高无人收割系统的安全性。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种无人收割系统，其特征在于，包括监测系统、管理云平台、地图系统、传感器系统、中央控制系统和执行系统，所述监测系统与管理云平台通信连接，用于对农作物的成熟度进行检测，并将检测结果上报到管理云平台；所述管理云平台，用于根据检测结果制定收割方案，并将收割方案发送至中央控制系统；所述中央控制系统分别与管理云平台、地图系统、传感器系统和执行系统相连接，用于接收收割方案，根据传感器系统采集到的信息，结合地图系统规划收割机行驶路线，并控制所述执行系统执行相应的规划决策，完成收割机的行进与收割。
2.根据权利要求1所述的无人收割系统，其特征在于，所监测系统包括相互连接的采集模块、检测模块和通信模块，
采集模块，用于采集农作物的图像数据；
检测模块，通过农作物成熟度网络模型对采集的农作物进行状态检测；
通信模块，将检测结果上报到管理云平台，并接收管理云平台的指令信息。
3.根据权利要求1所述的无人收割系统，其特征在于，所述执行系统包括转向系统和电控系统，通过所述电控系统和转向系统对收割机的油门和方向进行控制。
4.根据权利要求1所述的无人收割系统，其特征在于，所述传感器系统设置于收割机上，实时探测收割机周围的环境信息。
5.根据权利要求1所述的无人收割系统，其特征在于，所述中央控制系统包括定位模块、图像识别模块和雷达探测模块，通过所述定位模块对收割机进行定位，通过所述图像识别模块采集收割机周围图像信息并识别道路、障碍物和标识物信息，通过所述雷达探测模块探测所识别的道路、障碍物和标识物的距离信息。
6.根据权利要求1所述的无人收割系统，其特征在于，所述地图系统为高精度地图系统，内设高分辨率地图。
7.一种无人收割方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A、对农作物进行编号，并安装监控摄像头；
步骤B、对农作物各阶段的成熟度图像进行网络训练，得到农作物成熟度网络模型，对农作物成熟度进行检测；
步骤C、监测系统实时采集各区域农作物的生长信息，通过成熟度网络模型检测农作物当前生长状态，将结果上报到管理云平台；
步骤D、管理云平台通过检测的农作物生长状态计算需要收割的区域，并将收割指令和收割区域信息发送到中央控制系统；
步骤E、中央控制系统接收信息后，进行路线规划；并将收割方案和路线信息发送至执行系统；
步骤F、执行系统将收割机行进至收割区域，完成收割。
8.根据权利要求7所述的无人收割方法，其特征在于，所述中央控制系统通过传感器系统获取收割机的定位数据和目的地信息，结合高精地图系统数据规划行驶路线，计算控制信息发送至执行系统。
9.根据权利要求8所述的无人收割方法，其特征在于，所述执行系统将收割机行进至收割区域，中央控制系统实时获取传感器系统探测到的障碍物数据，根据障碍物信息计算出相应的执行决策，并发送到执行系统控制收割机进行障碍物避让。
10.根据权利要求7所述的无人收割方法，其特征在于，所述步骤F还包括判断收割机是否行进至收割区域，若是，则进行收割；若否，则返回步骤E，重新进行路线规划，并将信息反馈到管理云平台。
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