CN112286189B - 一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 - Google Patents
一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112286189B CN112286189B CN202011141914.1A CN202011141914A CN112286189B CN 112286189 B CN112286189 B CN 112286189B CN 202011141914 A CN202011141914 A CN 202011141914A CN 112286189 B CN112286189 B CN 112286189B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- area
- translation
- point
- curve
- boundary
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims abstract description 199
- 230000014616 translation Effects 0.000 claims description 193
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 128
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 24
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 4
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000004091 panning Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/0202—Control of position or course in two dimensions specially adapted to aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质。该方法包括：获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。使用本申请的技术方案，可以实现减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗。
Description
技术领域
本发明实施例涉及路径规划和运动控制技术，尤其涉及一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质。
背景技术
随着农业现代化的发展，无人设备，如无人机、无人车等，可以应用于农田的播种、喷施或收割等各项作业中，而无人设备进行农田作业前要进行作业路线的规划。
现有技术中，在针对梯田进行无人设备作业时，主要采用弓字形作业路径进行作业。而现有技术中梯田形状不规则、宽窄不一或者宽度较小，采用弓字形作业路线存在无人设备只进行移动不进行作业的非作业航线过多、无人设备能耗较大的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种作业路线规划方法、装置、无人机和存储介质，以实现减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗。
第一方面，本发明实施例提供了一种作业路线规划方法，该方法包括：
获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。
第二方面，本发明实施例还提供了一种作业路线规划装置，该装置包括：
上边界曲线获取模块，用于获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
平移参数确定模块，用于根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
平移曲线段生成模块，用于根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
作业路线生成模块，用于根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。
第三方面，本发明实施例还提供了一种无人设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的作业路线规划方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例中任一所述的作业路线规划方法。
本发明实施例通过获取待作业梯田的作业区域边界，将区域上边界拟合成上边界曲线，将上边界曲线沿区域上边界指向区域下边界的方向进行平移，生成至少一条平移曲线段，并根据生成的平移曲线段生成无人设备在待作业梯田的作业路线。解决了现有技术中采用弓字形作业路线对梯田进行作业的方式，无人设备只进行移动不进行作业的非作业航线过多、无人设备能耗较大的问题，实现了减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗的效果。
附图说明
图1a是本发明实施例一中的一种作业路线规划方法的流程图；
图1b是适用于本发明实施例中的一种多边形区域的示意图；
图1c是适用于本发明实施例中的一种作业区域的示意图；
图1d是适用于本发明实施例中的一种平移曲线的示意图；
图1e是适用于本发明实施例中的一种平移曲线段的示意图；
图1f是适用于本发明实施例中的一种备选作业起点和备选作业终点的示意图；
图1g是适用于本发明实施例中的一种连通区域的示意图；
图1h是适用于本发明实施例中的一种作业路线的示意图；
图2a是本发明实施例二中的一种作业路线规划方法的流程图；
图2b是适用于本发明具体适用场景一中的一种作业路线规划方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种作业路线规划装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1a是本发明实施例一提供的一种作业路线规划方法的流程图，本实施例可适用于对无人设备在梯田中的作业路线进行规划的情况，该方法可以由作业路线规划装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般集成在无人设备中。
如图1a所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S110、获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线。
其中，待作业梯田是需要无人设备进行农田作业的梯田区域，作业区域边界是与待作业梯田匹配的区域边界，区域上边界是位于作业区域上部的边界，上边界曲线是根据区域上边界拟合获得的较为平滑的曲线。
在本发明实施例中，对待作业梯田的作业区域的区域上边界进行拟合，得到上边界曲线。在本发明实施例中，由于梯田作业区域的特征是区域上边界高于区域下边界，因此无人设备在作业区域内进行作业时，与区域上边界发生碰撞的概率较高，因此，将对区域上边界拟合得到的上边界曲线，作为无人设备进行作业时作业路线的模板。
在本发明实施例中，对区域上边界拟合得到上边界曲线，可以通过曲线拟合算法来实现，曲线拟合算法可以是最小二乘法拟合法，或者样条插值拟合法等，本实施例对区域上边界拟合得到上边界曲线的具体方式不进行限制。
在本发明一个可选的实施例中，获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线，可以包括：获取待作业梯田的点云数据，将各点云进行连接，生成多边形区域；将所述多边形区域的各边向多边形区域内部方向平移单位安全距离，生成作业区域；根据所述作业区域的区域上边界对应的点云数据进行曲线拟合，获取上边界曲线。
其中，点云数据是待作业梯田的作业区域对应的点的集合，点云数据可以通过测绘无人机进行采集，也可以通过人工采集，或者根据服务器的历史数据采集，本实施例对点云数据的获取方式不进行限制。多边形区域是将作业区域边界的点进行连接形成的区域，图1b提供了一种多边形区域的示意图，如图1b所示，多边形区域为多个点云连接形成的不规则区域。单位安全距离是为保障无人设备作业安全而设置的距离，可以防止无人设备与待作业梯田的作业区域边界发生碰撞。可选的，单位安全距离可以是无人机的单次作业宽度的二分之一。图1c提供了一种作业区域的示意图，如图1c所示，作业区域是将多边形区域内缩单位安全距离而生成的。
在本发明实施例中，根据待作业梯田的点云数据，将待作业梯田的点云连接成多边形区域，将多边形区域内缩单位安全距离生成作业区域，对作业区域的区域上边界对应的点云数据进行曲线拟合，生成上边界曲线。
S120、根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数。
其中，作业区域宽度是作业区域的最大宽度，例如，在图1c的作业区域中，作业区域宽度为作业区域最左侧边的宽度。无人设备的单次作业宽度是无人设备进行单次作业时所能覆盖的最大宽度，例如，当无人设备进行喷洒农药作业时，单次作业宽度是无人设备进行农药喷洒的喷幅。平移次数可以根据作业区域宽度与单次作业宽度之间的除数取整而获得，平移宽度可以是无人设备的单次作业宽度的倍数。
S130、根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段。
其中，平移曲线段是将上边界曲线进行平移后获得的曲线段。
在本发明实施例中，沿区域上边界指向区域下边界的方向，按照平移宽度将上边界曲线向下平移，直至达到平移次数。
在本发明一个可选的实施例中，根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段，可以包括：根据所述上边界曲线以及所述平移宽度，生成与所述平移次数匹配的多条平移曲线；根据各所述平移曲线与所述作业区域边界的交点，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段。
在本发明实施例中，沿区域上边界指向区域下边界的方向，按照平移宽度将上边界曲线向下平移，直至达到平移次数，生成与平移次数匹配的多条平移曲线，图1d提供了一种平移曲线的示意图，如图1d所示，平移曲线是由上边界曲线进行若干次平移而生成的。平移曲线落到作业区域内的部分即为平移曲线段，图1e提供了一种平移曲线段的示意图，如图1e所示，平移曲线段全部落在作业区域内部。
S140、根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。
其中，作业路线是指无人设备在待作业梯田内进行作业时的行驶路线。
在本发明实施例中，无人设备根据平移曲线段生成的作业路线进行梯田作业，可以避免无人设备与梯田边界发生碰撞，减少无人设备的非作业航线，从而减少遗漏作业区域，降低无人机能耗。
在本发明一个可选的实施例中，根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线，可以包括：根据各所述平移曲线段在所述待作业梯田内的位置，在各所述平移曲线段中确定至少一个备选作业起点以及至少一个备选作业终点；将各所述平移曲线段划分于至少一个连通区域内，每个所述连通区域内对应至少一种局部连通路径，每个局部连通路径与对应的连通区域出入点关联；根据所述备选作业起点、所述备选作业终点以及与所述连通区域的各局部连通路径分别对应的连通区域出入点，将各连通区域按照多种连接方式互连，得到多条备选作业路径；在各备选作业路径中，确定所述作业路线。
其中，备选作业起点是无人设备在待作业梯田的作业区域内进行作业时可以选择的起点，备选作业终点是无人设备在待作业梯田的作业区域内进行作业时可以选择的终点。图1f提供了一种备选作业起点和备选作业终点的示意图，如图1f所示，当无人设备沿从梯田下部方向向梯田上部方向的作业顺序进行作业，则作业区域的下部的四个端点是备选作业起点，作业区域的上部的两个端点是备选作业终点。反之，若无人设备沿从梯田上部方向往梯田下部方向的作业顺序进行作业，则作业区域的下部的四个端点是备选作业终点，作业区域的上部的两个端点是备选作业起点。
连通区域是在作业区域内划分出的区域，连通区域内的所有相邻平移曲线段之间都是连通的。图1g提供了一种连通区域的示意图，如图1g所示，作业区域被划分为三个连通区域，在每个连通区域内，相邻的两条平移曲线段之间可以不跨过其它平移曲线段进行连接。
局部连通路径是无人设备在连通区域内进行作业时的行驶路线，连通区域出入点是无人设备进入连通区域内的入点和从连通区域出来时的出点，连通区域出入点不同，对应的局部连通路径也不同。备选作业路径是将各连通区域的局部连通路径进行连接生成的路径，备选作业路径可以是多条，并且备选作业路径的数量与备选作业起点和备选作业终点的数量相关联。作业路线是在备选作业路径中选择的长度最短的路径。图1h提供了一种作业路线的示意图，如图1h所示，根据图中的作业路线进行梯田作业，无人设备经过的路径最短，能耗最小，同时还可以保证无人设备作业的覆盖率，减少遗漏作业。
在本发明实施例中，在作业区域中确定备选作业起点和备选作业终点，将各平移曲线段划分到不同的连通区域内，在连通区域内确定局部连通路径，以及局部连通路径和连通区域的连通区域出入点，根据备选作业起点、备选作业终点、各连通区域的局部连通路径，以及各连通区域的连通区域出入点，生成备选作业路径，在备选作业路径中选择最短的一条作为作业路线。
本实施例的技术方案，通过获取待作业梯田的作业区域边界，将区域上边界拟合成上边界曲线，将上边界曲线沿区域上边界指向区域下边界的方向进行平移，生成至少一条平移曲线段，并根据生成的平移曲线段生成无人设备在待作业梯田的作业路线。解决了现有技术中采用弓字形作业路线对梯田进行作业的方式，无人设备只进行移动不进行作业的非作业航线过多、无人设备能耗较大的问题，实现了减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗的效果。
实施例二
图2a是本发明实施例二提供的一种作业路线规划方法的流程图，本发明实施例在上述实施例的基础上，对获得上边界曲线的过程、生成平移曲线段的过程以及生成作业路线的过程进行了进一步的具体化。
相应的，如图2a所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S210、获取待作业梯田的点云数据，将各点云进行连接，生成多边形区域。
在本发明实施例中，根据待作业梯田的点云数据生成待作业梯田对应的多边形区域。
S220、将所述多边形区域的各边向多边形区域内部方向平移单位安全距离，生成作业区域。
在本发明实施例中，多边形区域整体内缩单位安全距离，生成作业区域。这样设置的好处在于，可以避免无人设备在作业过程中与待作业梯田的边界发生碰撞，提高无人机的作业安全性。
S230、根据所述作业区域的区域上边界对应的点云数据进行曲线拟合，获取上边界曲线。
S240、根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数。
在本申请实施例中，可以根据无人设备的单次作业宽度确定平移宽度，根据作业区域宽度和平移宽度计算平移次数。
S250、根据所述上边界曲线以及所述平移宽度，生成与所述平移次数匹配的多条平移曲线。
在本申请实施例中，根据平移次数和平移宽度，将上边界曲线沿区域上边界向区域下边界的方向进行平移。
S260、根据各所述平移曲线与所述作业区域边界的交点，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段。
平移后的各条平移曲线在作业区域内的部分，即为平移曲线段。
S270、根据各所述平移曲线段在所述待作业梯田内的位置，在各所述平移曲线段中确定至少一个备选作业起点以及至少一个备选作业终点。
在本申请实施例中，备选作业起点和备选作业终点的位置与无人设备在作业区域内的作业顺序有关，当无人设备按照作业区域的区域上边界向区域下边界的顺序进行作业时，备选作业起点位于最接近区域上边界的一条平移曲线上，备选作业终点位于最接近区域下边界的一条平移曲线上。当无人设备按照作业区域的区域下边界向区域上边界的顺序进行作业时，备选作业起点位于最接近区域下边界的一条平移曲线上，备选作业终点位于最接近区域上边界的一条平移曲线上。
相应的，S270又包括：
S271、获取由最接近所述区域上边界的一条平移曲线形成的至少一个第一目标平移曲线段，并将所述第一目标平移曲线段与所述作业区域边界的交点，确定为备选作业起点或者备选作业终点。
在本发明实施例中，由于待作业梯田的形状不规则，最接近区域上边界的一条平移曲线，也即上边界曲线进行第一次平移生成的平移曲线，可能与作业区域形成了一条或者多条平移曲线段。平移曲线段与作业区域边界的交点，可以为备选作业起点或者备选作业终点。交点具体为备选作业起点还是备选作业终点与无人设备在作业区域内的作业顺序相关。
S272、获取由最接近所述区域下边界的一条平移曲线形成的至少一个第二目标平移曲线段，并将所述第二目标平移曲线段与所述作业区域边界的交点，确定为备选作业起点或者备选作业终点。
在本发明实施例中，同样由于待作业梯田的形状不规则，最接近区域下边界的一条平移曲线，也即上边界曲线进行最后一次平移生成的平移曲线，可能与作业区域形成了一条或者多条平移曲线段。平移曲线段与作业区域边界的交点，可以为备选作业起点或者备选作业终点。同样，交点具体为备选作业起点还是备选作业终点与无人设备在作业区域内的作业顺序相关。
S280、将各所述平移曲线段划分于至少一个连通区域内，每个所述连通区域内对应至少一种局部连通路径，每个局部连通路径与对应的连通区域出入点关联。
在本发明实施例中，将平移曲线段进行划分，生成连通区域，根据无人设备在作业区域内的作业顺序，以及备选作业起点和备选作业终点，每个连通区域内又可以生成不同的局部连通路径，不同的局部连通路径对应不同的连通区域出入点。
相应的，S280又包括：
S281、获取一个平移曲线段作为当前处理曲线段，并获取与所述当前处理曲线段相邻的一个平移曲线段作为比对曲线段。
在本发明实施例中，连通区域内每两条相邻平移曲线段之间，都是连通的，因此，考察相邻平移曲线段之间是否连通，可以将各平移曲线段划分至不同的连通区域内。
S282、判断当前处理曲线段以及所述比对曲线段的左端点连线以及右端点连线是否均位于所述作业区域边界，如果是，则执行S283，否则执行S285。
在本发明实施例中，判断相邻平移曲线段之间是否连通的标准是，相邻的两条平移曲线段在同一端的端点之间的连线位于作业区域边界之内，并且在同一端的端点之间的连线不与作业区域内的任何一条平移曲线段相交。
S283、判断所述左端点连线与所述右端点连线是否均与任一平移曲线段不相交，如果是，则执行S284，否则执行S285。
S284、将所述当前处理曲线段与所述比对曲线段划分于一个连通区域内。
在本发明实施例中，如果相邻平移曲线段之间是连通的，则将相邻的两条平移曲线段划分在同一个连通区域内。示例性的，如图1g所示，连通区域1内的任意两条相邻平移曲线段都是连通的，但是连通区域1最靠近区域上边界的平移曲线段，与连通区域3最靠近区域下边界的平移曲线段之间不是连通的。
S285、判断是否完成对全部平移曲线段的处理，如果是，则执行S290，否则执行S281。
S290、根据所述备选作业起点、所述备选作业终点以及与所述连通区域的各局部连通路径分别对应的连通区域出入点，将各连通区域按照多种连接方式互连，得到多条备选作业路径。
在本发明实施例中，划分完连通区域之后，根据不同的备选作业起点和备选作业终点，连通区域可以对应不同的局部连通路径，以及对应不同的连通区域出入点。将各连通区域进行连接，可以得到多条备选作业路径。
相应的，S290又包括：
S291、根据各所述备选作业起点以及各所述备选作业终点，获取多个起终点集合，并获取与每个起终点集合分别对应的起点所在连通区域和终点所在连通区域，以及至少一个中转连通区域。
示例性的，以图1f中的各备选作业起点以及各备选作业终点为例，图1f中共包含4个备选作业起点以及2个备选作业终点，因此共可以构造8个起终点集合。2个备选作业终点都在连通区域3内，因此终点所在连通区域为连通区域3。当备选作业起点为点3或点4时，起点所在连通区域为连通区域1，连通区域2为中转连通区域，当备选作业起点为点5或点6时，起点所在连通区域为连通区域2，连通区域1为中转连通区域。
S292、针对每个起终点集合，分别构造从起点所在连通区域中的起点出发，按最短路径经过各中转连通区域中转后，抵达终点所在连通区域中的终点的备选作业路径。
在本发明实施例中，针对每个起终点集合，当起点所在连通区域、作业起点、终点所在连通区域以及作业终点确定之后，起点所在连通区域的局部连通路径和连通区域出点，以及终点所在连通区域的局部连通路径和连通区域入点就确定了，根据起点所在连通区域的连通区域出点和终点所在连通区域的连通区域入点，将各中转连通区域进行连接，最终生成备选作业路径。
相应的，S292又包括：
S2921、在与当前处理的目标起终点集合对应的起点所在连通区域中确定目标连通区域出点。
在本发明实施例中，确定起点所在连通区域以及作业起点之后，目标连通区域出点是可以确定的。
S2922、在与所述目标起终点集合对应的各未处理中转连通区域中，确定距离所述目标连通区域出点最近的目标中转连通区域，并获取与所述目标中转连通区域匹配的连通区域入点和连通区域出点。
在本发明实施例中，在未处理的中转连通区域中，获取距离目标连通区域出点距离最近的端点作为连通区域入点，进而确定连通区域出点。
S2923、将与所述目标中转连通区域匹配的连通区域出点作为新的目标连通区域出点。
在本发明实施例中，当中转连通区域存在多个时，将S2922中的目标中转连通区域的连通区域出点作为新的目标连通区域出点，再次寻找距离新的目标连通区域出点最近的未处理的中转连通区域的端点，直至完成对全部中转连通区域的处理。
S2924、判断是否完成对全部中转连通区域的处理，如果是，则执行S2925，否则执行S2922。
S2925、根据所述目标起终点集合，以及与各所述中转连通区域分别匹配的连通区域入点和连通区域出点，形成与所述目标起终点集合匹配的一条备选作业路径。
在本发明实施例中，当起点所在连通区域、作业起点、终点所在连通区域、作业终点，以及各中转连通区域的连通区域入点和连通区域出点确定之后，将各连通区域的平移曲线段依次进行连接，生成备选作业路径。
S2100、在各备选作业路径中，确定所述作业路线。
在本发明实施例中，在各备选作业路径中，选择最短的备选作业路径作为作业路线。
S2110、获取至少一个待作业梯田对应的作业路线，对各作业路线进行连接，生成所述无人设备与各待作业梯田对应的作业路线。
在本发明实施例中，由于梯田的特点，通常存在多个待作业梯田，并可以呈由高到低排列，对各个待作业梯田，都获取其作业路线之后，按照与无人设备在待作业梯田的作业区域内的作业顺序相匹配的顺序，将各待作业梯田的作业路线进行连接，最终生成无人设备在整个梯田中的作业路线。
本实施例的技术方案，通过待作业梯田的点云数据生成多边形区域，并将多边形区域内缩单位安全距离，生成作业区域，将区域上边界拟合成上边界曲线，将上边界曲线沿区域上边界指向区域下边界的方向进行平移，生成至少一条平移曲线段，根据平移曲线段和待作业梯田获取备选作业起点和备选作业终点，并将作业区域内的平移曲线段划分至连通区域内，根据备选作业起点、备选作业终点以及连通区域对应的局部连通路径的连通区域出入点，将连通区域进行连接，在获得的备选作业路径中选择作业路线。解决了现有技术中采用弓字形作业路线对梯田进行作业的方式，无人设备只进行移动不进行作业的非作业航线过多、无人设备能耗较大的问题，实现了减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗的效果，提高了无人设备在梯田作业时的作业效率。
具体适用场景一
图2b是本发明具体适用场景一提供的一种作业路线规划方法的流程图。如图2b所示，该方法的步骤包括：
S1、获取待作业梯田的点云数据。
S2、根据待作业梯田的点云数据，生成与待作业梯田对应的多边形区域。
S3、将多边形区域的各边向内平移单位安全距离，生成作业区域。
S4、对作业区域的区域上边界的点云数据进行曲线拟合，生成上边界曲线。
S5、根据作业区域最大宽度以及无人设备单次作业宽度，计算平移宽度和平移次数，根据平移宽度和平移次数将上边界曲线沿区域上边界指向区域下边界的方向进行平移，获得平移曲线段。
S6、将平移曲线段划分至至少一个连通区域中，确定作业区域的备选作业起点和备选作业终点，根据备选作业起点、备选作业终点和各连通区域，按照寻优算法获取作业路线。
本实施例的技术方案，通过待作业梯田的点云数据生成多边形区域，并将多边形区域内缩单位安全距离，生成作业区域，将区域上边界拟合成上边界曲线，将上边界曲线沿区域上边界指向区域下边界的方向进行平移，生成至少一条平移曲线段，根据平移曲线段和待作业梯田获取备选作业起点和备选作业终点，并将作业区域内的平移曲线段划分至连通区域内，根据备选作业起点、备选作业终点以及连通区域对应的局部连通路径的连通区域出入点，获得作业路线。解决了现有技术中采用弓字形作业路线对梯田进行作业的方式，无人设备只进行移动不进行作业的非作业航线过多、无人设备能耗较大的问题，实现了减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗的效果，提高了无人设备在梯田作业时的作业效率。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种作业路线规划装置的结构示意图，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般集成在无人设备中。该装置包括：上边界曲线获取模块310、平移参数确定模块320、平移曲线段生成模块330以及作业路线生成模块340。其中：
上边界曲线获取模块310，用于获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
平移参数确定模块320，用于根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
平移曲线段生成模块330，用于根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
作业路线生成模块340，用于根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。
本实施例的技术方案，通过获取待作业梯田的作业区域边界，将区域上边界拟合成上边界曲线，将上边界曲线沿区域上边界指向区域下边界的方向进行平移，生成至少一条平移曲线段，并根据生成的平移曲线段生成无人设备在待作业梯田的作业路线。解决了现有技术中采用弓字形作业路线对梯田进行作业的方式，无人设备只进行移动不进行作业的非作业航线过多、无人设备能耗较大的问题，实现了减少无人设备作业时的非作业航线，从而降低无人设备能耗的效果。
在上述实施例的基础上，所述平移曲线段生成模块330，包括：
平移曲线生成单元，用于根据所述上边界曲线以及所述平移宽度，生成与所述平移次数匹配的多条平移曲线；
平移曲线段生成单元，用于根据各所述平移曲线与所述作业区域边界的交点，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段。
在上述实施例的基础上，所述作业路线生成模块340，包括：
备选点确定单元，用于根据各所述平移曲线段在所述待作业梯田内的位置，在各所述平移曲线段中确定至少一个备选作业起点以及至少一个备选作业终点；
局部连通路径确定单元，用于将各所述平移曲线段划分于至少一个连通区域内，每个所述连通区域内对应至少一种局部连通路径，每个局部连通路径与对应的连通区域出入点关联；
备选作业路径获取单元，用于根据所述备选作业起点、所述备选作业终点以及与所述连通区域的各局部连通路径分别对应的连通区域出入点，将各连通区域按照多种连接方式互连，得到多条备选作业路径；
作业路线确定单元，用于在各备选作业路径中，确定所述作业路线。
在上述实施例的基础上，所述备选点确定单元，具体用于：
获取由最接近所述区域上边界的一条平移曲线形成的至少一个第一目标平移曲线段，并将所述第一目标平移曲线段与所述作业区域边界的交点，确定为备选作业起点或者备选作业终点；
获取由最接近所述区域下边界的一条平移曲线形成的至少一个第二目标平移曲线段，并将所述第二目标平移曲线段与所述作业区域边界的交点，确定为备选作业起点或者备选作业终点。
在上述实施例的基础上，所述局部连通路径确定单元，具体用于：
依次获取一个平移曲线段作为当前处理曲线段，并获取与所述当前处理曲线段相邻的一个平移曲线段作为比对曲线段；
如果所述当前处理曲线段以及所述比对曲线段的左端点连线以及右端点连线均位于所述作业区域边界，且所述左端点连线与所述右端点连线均与任一平移曲线段不相交，则将所述当前处理曲线段与所述比对曲线段划分于一个连通区域内；
返回执行依次获取一个平移曲线段作为当前处理曲线段，直至完成对全部平移曲线段的处理。
在上述实施例的基础上，所述备选作业路径获取单元，包括：
起终点集合获取子单元，用于根据各所述备选作业起点以及各所述备选作业终点，获取多个起终点集合，并获取与每个起终点集合分别对应的起点所在连通区域和终点所在连通区域，以及至少一个中转连通区域；
备选作业路径构造子单元，用于针对每个起终点集合，分别构造从起点所在连通区域中的起点出发，按最短路径经过各中转连通区域中转后，抵达终点所在连通区域中的终点的备选作业路径。
在上述实施例的基础上，所述备选作业路径构造子单元，具体用于：
在与当前处理的目标起终点集合对应的起点所在连通区域中确定目标连通区域出点；
在与所述目标起终点集合对应的各未处理中转连通区域中，确定距离所述目标连通区域出点最近的目标中转连通区域，并获取与所述目标中转连通区域匹配的连通区域入点和连通区域出点；
将与所述目标中转连通区域匹配的连通区域出点作为新的目标连通区域出点后，返回执行在与所述目标起终点集合对应的各未处理中转连通区域中，确定距离所述目标连通区域出点最近的目标中转连通区域的操作，直至完成对全部中转连通区域的处理；
根据所述目标起终点集合，以及与各所述中转连通区域分别匹配的连通区域入点和连通区域出点，形成与所述目标起终点集合匹配的一条备选作业路径。
在上述实施例的基础上，所述上边界曲线获取模块310，包括：
多边形区域生成单元，用于获取待作业梯田的点云数据，将各点云进行连接，生成多边形区域；
作业区域生成单元，用于将所述多边形区域的各边向多边形区域内部方向平移单位安全距离，生成作业区域；
上边界曲线获取单元，用于根据所述作业区域的区域上边界对应的点云数据进行曲线拟合，获取上边界曲线。
在上述实施例的基础上，所述装置，还包括：
作业路线获取模块，用于获取至少一个待作业梯田对应的作业路线，对各作业路线进行连接，生成所述无人设备与各待作业梯田对应的作业路线。
本发明实施例所提供的作业路线规划装置可执行本发明任意实施例所提供的作业路线规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种无人设备的结构示意图，如图4所示，该无人设备包括处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73；无人设备中处理器70的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器70为例；无人设备中的处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器71作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的作业路线规划方法对应的模块(例如，作业路线规划装置中的上边界曲线获取模块310、平移参数确定模块320、平移曲线段生成模块330以及作业路线生成模块340)。处理器70通过运行存储在存储器71中的软件程序、指令以及模块，从而执行无人设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的作业路线规划方法。该方法包括：
获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。
存储器71可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器71可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器71可进一步包括相对于处理器70远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至无人设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置72可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与无人设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置73可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种作业路线规划方法，该方法包括：
获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的作业路线规划方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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的方法。
值得注意的是，上述作业路线规划装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (11)
1.一种作业路线规划方法，其特征在于，包括：
获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线；
所述根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线，包括：
根据各所述平移曲线段在所述待作业梯田内的位置，在各所述平移曲线段中确定至少一个备选作业起点以及至少一个备选作业终点；
将各所述平移曲线段划分于至少一个连通区域内，每个所述连通区域内对应至少一种局部连通路径，每个局部连通路径与对应的连通区域出入点关联；
根据所述备选作业起点、所述备选作业终点以及与所述连通区域的各局部连通路径分别对应的连通区域出入点，将各连通区域按照多种连接方式互连，得到多条备选作业路径；
在各备选作业路径中，确定所述作业路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段，包括：
根据所述上边界曲线以及所述平移宽度，生成与所述平移次数匹配的多条平移曲线；
根据各所述平移曲线与所述作业区域边界的交点，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述平移曲线段在所述待作业梯田内的位置，在各所述平移曲线段中确定至少一个备选作业起点以及至少一个备选作业终点，包括：
获取由最接近所述区域上边界的一条平移曲线形成的至少一个第一目标平移曲线段，并将所述第一目标平移曲线段与所述作业区域边界的交点，确定为备选作业起点或者备选作业终点；
获取由最接近所述区域下边界的一条平移曲线形成的至少一个第二目标平移曲线段，并将所述第二目标平移曲线段与所述作业区域边界的交点，确定为备选作业起点或者备选作业终点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述平移曲线段划分于至少一个连通区域内，包括：
依次获取一个平移曲线段作为当前处理曲线段，并获取与所述当前处理曲线段相邻的一个平移曲线段作为比对曲线段；
如果所述当前处理曲线段以及所述比对曲线段的左端点连线以及右端点连线均位于所述作业区域边界，且所述左端点连线与所述右端点连线均与任一平移曲线段不相交，则将所述当前处理曲线段与所述比对曲线段划分于一个连通区域内；
返回执行依次获取一个平移曲线段作为当前处理曲线段，直至完成对全部平移曲线段的处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述备选作业起点、所述备选作业终点以及与所述连通区域的各局部连通路径分别对应的连通区域出入点，将各连通区域按照多种连接方式互连，得到多条备选作业路径，包括：
根据各所述备选作业起点以及各所述备选作业终点，获取多个起终点集合，并获取与每个起终点集合分别对应的起点所在连通区域和终点所在连通区域，以及至少一个中转连通区域；
针对每个起终点集合，分别构造从起点所在连通区域中的起点出发，按最短路径经过各中转连通区域中转后，抵达终点所在连通区域中的终点的备选作业路径。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对每个起终点集合，分别构造从起点所在连通区域中的起点出发，按最短路径经过各中转连通区域中转后，抵达终点所在连通区域中的终点的备选作业路径，包括：
在与当前处理的目标起终点集合对应的起点所在连通区域中确定目标连通区域出点；
在与所述目标起终点集合对应的各未处理中转连通区域中，确定距离所述目标连通区域出点最近的目标中转连通区域，并获取与所述目标中转连通区域匹配的连通区域入点和连通区域出点；
将与所述目标中转连通区域匹配的连通区域出点作为新的目标连通区域出点后，返回执行在与所述目标起终点集合对应的各未处理中转连通区域中，确定距离所述目标连通区域出点最近的目标中转连通区域的操作，直至完成对全部中转连通区域的处理；
根据所述目标起终点集合，以及与各所述中转连通区域分别匹配的连通区域入点和连通区域出点，形成与所述目标起终点集合匹配的一条备选作业路径。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线，包括：
获取待作业梯田的点云数据，将各点云进行连接，生成多边形区域；
将所述多边形区域的各边向多边形区域内部方向平移单位安全距离，生成作业区域；
根据所述作业区域的区域上边界对应的点云数据进行曲线拟合，获取上边界曲线。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线之后，还包括：
获取至少一个待作业梯田对应的作业路线，对各作业路线进行连接，生成所述无人设备与各待作业梯田对应的作业路线。
9.一种作业路线规划装置，其特征在于，包括：
上边界曲线获取模块，用于获取待作业梯田的作业区域边界，并根据区域上边界拟合得到上边界曲线；
平移参数确定模块，用于根据作业区域宽度和无人设备的单次作业宽度，确定平移宽度和平移次数；
平移曲线段生成模块，用于根据所述上边界曲线、所述平移宽度和所述平移次数，沿区域上边界指向区域下边界的方向，在所述作业区域边界内生成至少一条平移曲线段；
作业路线生成模块，用于根据各所述平移曲线段，生成所述无人设备在所述待作业梯田内的作业路线；
所述作业路线生成模块，包括：
备选点确定单元，用于根据各所述平移曲线段在所述待作业梯田内的位置，在各所述平移曲线段中确定至少一个备选作业起点以及至少一个备选作业终点；
局部连通路径确定单元，用于将各所述平移曲线段划分于至少一个连通区域内，每个所述连通区域内对应至少一种局部连通路径，每个局部连通路径与对应的连通区域出入点关联；
备选作业路径获取单元，用于根据所述备选作业起点、所述备选作业终点以及与所述连通区域的各局部连通路径分别对应的连通区域出入点，将各连通区域按照多种连接方式互连，得到多条备选作业路径；
作业路线确定单元，用于在各备选作业路径中，确定所述作业路线。
10.一种无人设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一所述的作业路线规划方法。
11.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-8中任一所述的作业路线规划方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011141914.1A CN112286189B (zh) | 2020-10-22 | 2020-10-22 | 一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011141914.1A CN112286189B (zh) | 2020-10-22 | 2020-10-22 | 一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112286189A CN112286189A (zh) | 2021-01-29 |
| CN112286189B true CN112286189B (zh) | 2022-11-08 |
Family
ID=74424739
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011141914.1A Active CN112286189B (zh) | 2020-10-22 | 2020-10-22 | 一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112286189B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113310494B (zh) * | 2021-06-02 | 2023-12-05 | 广州极飞科技股份有限公司 | 作业路径生成方法、作业方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113375674B (zh) * | 2021-06-16 | 2024-02-27 | 上海联适导航技术股份有限公司 | 一种曲线路径生成方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN114253261B (zh) * | 2021-12-08 | 2023-04-07 | 广州极飞科技股份有限公司 | 路径生成方法、作业控制方法及相关装置 |
| CN114511579B (zh) * | 2022-01-26 | 2024-02-02 | 上海伯镭智能科技有限公司 | 一种多矿车协同数据共享方法及装置 |
| CN115617029A (zh) * | 2022-04-24 | 2023-01-17 | 丰疆智能软件科技(南京)有限公司 | 农机自动作业的路径规划方法、系统、设备及存储介质 |
| CN116539014B (zh) * | 2023-07-05 | 2023-09-12 | 潍坊市建筑设计研究院有限责任公司 | 一种水利工程地质的测绘系统及方法 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4404943B1 (ja) * | 2008-11-27 | 2010-01-27 | コデン株式会社 | 無人ボート自動観測システムおよび無人ボート自動観測方法 |
| CN109655067B (zh) * | 2016-11-24 | 2021-10-15 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 农业无人飞行器的航线规划方法及地面控制端 |
| CN106873630B (zh) * | 2017-04-20 | 2021-05-14 | 广州极飞科技有限公司 | 一种飞行控制方法及装置，执行设备 |
| CN109032165B (zh) * | 2017-07-21 | 2021-09-10 | 广州极飞科技股份有限公司 | 无人机航线的生成方法和装置 |
| CN109191566B (zh) * | 2018-08-22 | 2022-11-15 | 攀枝花学院 | 基于tin的三维梯田建模方法 |
| CN110348627A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-10-18 | 苏州极目机器人科技有限公司 | 地块编辑方法和装置 |
| CN111221934B (zh) * | 2020-02-05 | 2023-08-18 | 沈阳无距科技有限公司 | 一种无人机作业边界的确定方法及装置 |
| CN111650962B (zh) * | 2020-05-29 | 2023-04-07 | 自然资源部第二地理信息制图院(黑龙江省第五测绘地理信息工程院) | 一种适用于带状测区的多旋翼无人机航线规划与航摄方法 |
-
2020
- 2020-10-22 CN CN202011141914.1A patent/CN112286189B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112286189A (zh) | 2021-01-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112286189B (zh) | 一种作业路线规划方法、装置、无人设备和存储介质 | |
| CN109976350B (zh) | 多机器人调度方法、装置、服务器及计算机可读存储介质 | |
| CN108362285B (zh) | 一种植保无人机精准覆盖航迹规划方法及系统 | |
| CN109426273A (zh) | 一种飞行器控制方法及装置 | |
| CN111256722B (zh) | 一种路径规划方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN110772791B (zh) | 三维游戏场景的路线生成方法、装置和存储介质 | |
| CN111728535B (zh) | 一种生成清扫路径的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN107924188A (zh) | 一种无人机的飞行路径规划、控制方法及系统 | |
| WO2019141223A1 (zh) | 移动机器人的路径规划方法及系统 | |
| CN111586146B (zh) | 基于概率转移深度强化学习的无线物联网资源分配方法 | |
| CN111142567B (zh) | 一种无人机系统中的无人机目标位置交换方法及装置 | |
| CN112525199A (zh) | 一种无人机作业路径规划方法、装置、无人机及介质 | |
| CN112229414B (zh) | 障碍物规避路线的生成方法、装置、无人设备和存储介质 | |
| CN112436971B (zh) | 基于蒙特卡洛树搜索的全域指控网络协作拓扑生成方法 | |
| CN112462763A (zh) | 一种基于栅格地图的割草机器人路径规划方法 | |
| CN113189988A (zh) | 一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法 | |
| Chen et al. | On-line 3D active pose-graph SLAM based on key poses using graph topology and sub-maps | |
| CN114764239A (zh) | 清扫机器人控制方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN107153889B (zh) | 水质采样巡航船路径规划最优化方法 | |
| CN115493606A (zh) | 一种基于地图的电网维修网格工单的最佳路径选择方法 | |
| CN109451557B (zh) | 一种无线传感器网络动态分簇路由方法及装置 | |
| CN112631338B (zh) | 一种航线规划方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN114547227A (zh) | 蚁群和A-Star算法并行的栅格地图路径规划方法 | |
| Okumura et al. | Amoeba exploration: Coordinated exploration with distributed robots | |
| CN114442627A (zh) | 一种面向智能家居移动设备的动态桌面寻路系统及方法 |
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 |
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. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |