CN113313784B - 基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置 - Google Patents

基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置，该方法包括：接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。该方法既可以实现通过种植和插秧的方式制作农田画，也可以通过后期“修剪”的方式绘制图案。采用高精度的无人驾驶农机，简化农田画的制作和图案绘制的工作，提高作业效率；将图案信息编码为农机具的操作，无需复杂的机械手臂或执行机构，结构简单，经济性好，并且保证绘制的图案精度和绘制效率。

Description

基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置
技术领域
本发明涉及农业信息化技术领域，尤其涉及一种基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高，生态旅游和乡村观光成了越来越多人亲近自然的选择。在国内外，各地因地制宜，通过修剪树冠、草坪或者水稻和小麦等农作物，创作稻田画和绘制各种图案。其中，通过种植彩色水稻，制作稻田艺术画，最为代表性。
然而，目前主要制作方法还是先在田里通过画线器画出九宫格，依设计图样定出坐标，再通过绳子牵线描出图样及字体轮廓，沿着绳子移栽不同颜色的秧苗或进行修剪。稻田字，成了农场的“标志性”景点。将创意农业和观光旅游相结合，为人民提供休闲娱乐、了解农业生产的同时，促进了农村的经济发展。
现有技术在图案规划和秧苗种植和修剪环节智能化不足，需要人工在农田关键位置进行标记，并执行图案制作的操作。例如，在稻田艺术画的制作过程中，在秧苗的颜色和层次上受到人工限制，无法实现较好的视觉效果，秧苗的种植、修剪以及管理技术需要改进。
现有设备功能单一，通常没有智能化设备和方法可以用于秧苗的种植和修剪和其他管理环节。并且，设备成本高，通用性差。以草坪修剪为例，现有设备类似于扫地机器人，只能修剪同一高度和形状的草坪，无法修剪出具有高程差的立体图案；如果需要进行三维精细修正，需要复杂的机械手臂或执行机构，结构复杂，经济性好。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置。
本发明提供一种基于无人驾驶农机的农田画制作方法，包括：接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
根据本发明一个实施例的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，所述作业信息包括农机的开关、农机的高度、作业深度、播种、插苗或者施药量多少。
根据本发明一个实施例的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，所述接收作业图像之前，还包括：根据GNSS数据获取农田边界信息，结合障碍物边界以及农机尺寸，构建所述农田作业边界。
根据本发明一个实施例的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，所述根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业之前，还包括：采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径。
根据本发明一个实施例的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，所述采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径，包括：对农田作业边界区域进行凸划分，得到包含多个凸区域子集的农田作业边界；采用蚁群算法，确定遍历所有凸区域的一级路径；针对每个凸区域内部采用全覆盖路径规划，设计平行作业路径覆盖每个凸区域；采用蚁群算法，确定遍历凸区域内所有平行作业路径的二级路径；结合所述一级路径和所述二级路径，得到所述规划路径。
根据本发明一个实施例的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，所述沿着规划路径逐像素点作业过程中，还包括：根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态。
根据本发明一个实施例的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，所述根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态，包括：
其中，δ为转向轮当前的转角，L为车辆前后轮轴距，ε为相对于目标像素位置的横向偏差，α为偏航角度，β为车辆侧滑角，k为速度权重系数，v为车辆行进速度，Rmin为二轮车模型中最小转弯半径。
本发明还提供一种基于无人驾驶农机的农田画制作装置，包括：接收模块，用于接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；处理模块，用于根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
本发明还提供一种电子设备，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上述任一种所述基于无人驾驶农机的农田画制作方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于无人驾驶农机的农田画制作方法的步骤。
本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置，既可以实现通过种植和插秧的方式制作农田画，也可以通过后期“修剪”的方式绘制图案。采用高精度的无人驾驶农机，简化农田画的制作和图案绘制的工作，提高作业效率；将图案信息编码为农机具的操作，无需复杂的机械手臂或执行机构，结构简单，经济性好，并且保证绘制的图案精度和绘制效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法的流程示意图之二；
图3是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作农机姿态控制示意图；
图4是本发明提供的农机的姿态调整示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
下面结合图1-图5描述本发明的基于无人驾驶农机的农田画制作方法及装置。图1是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法的流程示意图之一，如图1所示，本发明提供基于无人驾驶农机的农田画制作方法，包括：
101、接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；
102、根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
具体地，根据农田画的设计方案和农田边界信息，将图案填充作业区域内，同时满足和农机具的空间作业分辨率约束，生成栅格化的作业地图，如一个像素表示一个栅格。本发明实施例的农机包括但不限于：拖拉机、植保机或插秧机。
作业图像是将图像的像素信息编码为农机的开关、升降等操作信息，例如，像素值代表割草的深度、种苗的数目或喷洒的剂量等。将像素图案投影至作业区域，相当于确定了作业位置和操作编码。
农机接收到作业图像后，通过无人驾驶农机的自动导航和农机具的精准作业控制。可设计速度自适应纯路径跟踪算法，控制农机沿着规划路径逐点作业。到达指定位置后控制农机具执行规划的操作，实现种苗、切割和喷洒等预定操作。例如，通过旋耕机的启停和耕深，无人农机完成农田写字作业。
本发明的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，既可以实现通过种植和插秧的方式制作农田画，也可以通过后期“修剪”的方式绘制图案。采用高精度的无人驾驶农机，简化农田画的制作和图案绘制的工作，提高作业效率；将图案信息编码为农机具的操作，无需复杂的机械手臂或执行机构，结构简单，经济性好，并且保证绘制的图案精度和绘制效率。
在一个实施例中，所述作业信息包括农机的开关、农机的高度、作业深度、播种、插苗或者施药量多少。
以使仅是举例，可以包含各种未列举的作业信息。例如，通过设置农机的开关、播种或插苗对应每个像素的是否修剪、播种或插苗，实现较为简单的农田图画。通过设置农机的修剪高度对应每个像素的像素值，实现更为立体的农田图画，其中，像素为0时可设为不修剪。
在一个实施例中，所述接收作业图像之前，还包括：根据GNSS数据获取农田边界信息，结合障碍物边界以及农机尺寸，构建所述农田作业边界。
根据如GNSS数据提供的高精度农田边界信息和农机具的宽幅等尺寸约束，构建符合农机具作业要求的边界关键点集合。根据农田形状的复杂程度，根据可作业区域和障碍物的边界进行农田作业边界的确定。
在一个实施例中，所述根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业之前，还包括：采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径。
采用蚁群算法规划一个最优的，能够覆盖所有作业区域的路径，避免路径的重复，从而可以有效提高作业效率，节省燃油。
所述采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径，包括：对农田作业边界区域进行凸划分，得到包含多个凸区域子集的农田作业边界；采用蚁群算法，确定遍历所有凸区域的一级路径；针对每个凸区域内部采用全覆盖路径规划，设计平行作业路径覆盖每个凸区域，采用蚁群算法，确定遍历凸区域内所有平行作业路径的二级路径；结合所述一级路径和所述二级路径，得到所述规划路径。
图2是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法的流程示意图之二，采用蚁群算法和区域全覆盖路径规划方法融合的方式规划农机的作业路径。首先将不规则凸区域的地块，首先采用蚁群算法生成全局最优的区域访问顺序，即一级路径。然后，针对每一个凸区域内部采用全覆盖路径规划方法，设计平行作业路径覆盖整个子区域，再次应用蚁群算法优化作业路径的访问顺序，生成全局部最优的区域访问顺序，即二级路径。一级路径和二级路径串联便可得到规划路径。本发明实施例通过路径规划，提高绘图作业的效率。
在一个实施例中，所述沿着规划路径逐像素点作业过程中，还包括：根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态。
在一个实施例中，所述根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态，包括：
其中，δ为转向轮当前的转角，L为车辆前后轮轴距，ε为相对于目标像素位置P的横向偏差，α为偏航角度，β为车辆侧滑角，k为速度权重系数，v为车辆行进速度，Rmin为二轮车模型中最小转弯半径。
图3是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作农机姿态控制示意图，本发明通过监控无人农机反馈的位置信息，对照地图规划设计的作业路线自主行走，并完成指定操作，设计速度自适应的纯路径跟踪方法。可结合双天线卫星定位和姿态信息，计算偏航误差，结合车速和偏差信息按照公式(1)计算最优的前轮转角自动调整农机和机具的姿态，寻找最近的目标位置执行操作。可预先将要绘制的像素位置信息，编码为卫星坐标系下的对应位置。在图案绘制过程中控制算法始终控制农机沿着预先设定的轨迹作业，避免了采用传统农田画绘制方法中的累积误差的出现。
具体如下：
式中：δ——转向轮当前的转角，单位：°；
L——车辆前后轮轴距，单位：m；
ε——相对于目标像素位置P的横向偏差(即P点到车辆速度矢量V的距离)，单位：m；
α——偏航角度，单位：°；
β——车辆侧滑角，单位：°；
k——速度权重系数，单位：s；
v——车辆行进速度，单位：m/s；
Rmin——二轮车模型中最小转弯半径，单位：m。
其中，速度权重系数k可根据试验测得。例如，通过设置不同的系数k，选取使农机能够准确到达目标位置的k值。
农机在开始作画时，获取定位信息和地图规划，地图规划中包括了所有目标像素的位置信息和规划路径。在作画过程中，对照规划路径，依靠车速和偏差信息进行自主行走。行走过程中无需依赖卫星定位，避免由于定位误差导致的农田画不准确的问题。同时，根据不同速度设置不同的转向角度，实现速度自适应，避免高速行驶时，转角过大带来的偏移。
下面对本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作装置进行描述，下文描述的基于无人驾驶农机的农田画制作装置与上文描述的基于无人驾驶农机的农田画制作方法可相互对应参照。
图4是本发明提供的基于无人驾驶农机的农田画制作装置的结构示意图，如图4所示，该基于无人驾驶农机的农田画制作装置包括：接收模块401和处理模块402。其中，接收模块401用于接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；处理模块402用于根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
本发明实施例提供的装置实施例是为了实现上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述方法实施例，此处不再赘述。
本发明实施例提供的基于无人驾驶农机的农田画制作装置，既可以实现通过种植和插秧的方式制作农田画，也可以通过后期“修剪”的方式绘制图案。采用高精度的无人驾驶农机，简化农田画的制作和图案绘制的工作，提高作业效率；将图案信息编码为农机具的操作，无需复杂的机械手臂或执行机构，结构简单，经济性好，并且保证绘制的图案精度和绘制效率。
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)501、通信接口(Communications Interface)502、存储器(memory)503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。处理器501可以调用存储器503中的逻辑指令，以执行基于无人驾驶农机的农田画制作方法，该方法包括：接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
此外，上述的存储器503中的逻辑指令可以通过软件功能单元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。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，该方法包括：接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，该方法包括：接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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ROM/RAM、磁碟、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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于无人驾驶农机的农田画制作方法，其特征在于，包括：
接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；
根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作；
所述根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业之前，还包括：
采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径；
所述采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径，包括：
对农田作业边界区域进行凸划分，得到包含多个凸区域子集的农田作业边界；
采用蚁群算法，确定遍历所有凸区域的一级路径；
针对每个凸区域内部采用全覆盖路径规划，设计平行作业路径覆盖每个凸区域，采用蚁群算法，确定遍历凸区域内所有平行作业路径的二级路径；
结合所述一级路径和所述二级路径，得到所述规划路径；
所述沿着规划路径逐像素点作业过程中，还包括：
根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态。
2.根据权利要求1所述的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，其特征在于，所述作业信息包括农机的开关、农机的高度、作业深度、播种、插苗或者施药量多少。
3.根据权利要求1所述的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，其特征在于，所述接收作业图像之前，还包括：
根据GNSS数据获取农田边界信息，结合障碍物边界以及农机尺寸，构建所述农田作业边界。
4.根据权利要求1所述的基于无人驾驶农机的农田画制作方法，其特征在于，所述根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态，包括：
；
其中，为转向轮当前的转角，/>为车辆前后轮轴距，/>为相对于目标像素位置的横向偏差，/>为偏航角度，/>为车辆侧滑角，/>为速度权重系数，/>为车辆行进速度，为二轮车模型中最小转弯半径。
5.一种基于无人驾驶农机的农田画制作装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收作业图像，所述作业图像为，待制作图案以像素的形式填充在农田作业边界的图像内，同时将农机作业信息编码到每个像素信息中得到；
处理模块，用于根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业，对每一像素点执行作业信息中的操作；
所述根据所述作业图像，沿着规划路径逐像素点作业之前，还包括：
采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径；
所述采用蚁群算法，确定满足覆盖所有区域的作业路径，得到所述规划路径，包括：
对农田作业边界区域进行凸划分，得到包含多个凸区域子集的农田作业边界；
采用蚁群算法，确定遍历所有凸区域的一级路径；
针对每个凸区域内部采用全覆盖路径规划，设计平行作业路径覆盖每个凸区域，采用蚁群算法，确定遍历凸区域内所有平行作业路径的二级路径；
结合所述一级路径和所述二级路径，得到所述规划路径；
所述沿着规划路径逐像素点作业过程中，还包括：
根据最近的目标像素位置、偏航角、侧滑角以及车身轴距，计算前轮转角以调整农机的姿态。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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至4任一项所述基于无人驾驶农机的农田画制作方法的步骤。
7.一种非暂态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如权利要求1至4任一项所述基于无人驾驶农机的农田画制作方法的步骤。
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