CN113341961B - 一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构及规划路径方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构及规划路径方法，阿克曼移动底盘1上固定有系统支架2、数据采集模块6；所述系统支架2上设有变量喷雾系统3、变风速风送系统4、供电模块5、中央处理器7；所述变量喷雾系统3由水箱31、水泵32、分流器33、电磁阀34、喷头组件35组成，所述变风速风送系统4由涵道41、电机42、桨叶43组成，所述数据采集模块6由三台二维激光雷达61和激光固定板62组成，所述中央处理器7用于控制阿克曼移动底盘1的行进速度和方向、变量喷雾系统3的喷雾量和喷雾时间、变风速风送系统4的风速和风量。本发明能够实现了精准的变量送风和变量喷雾，提高了雾滴的冠层穿透性和沉积分布量。
Description
技术领域
本发明涉及一种喷雾机器人，更具体地说是一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构及规划路径方法。
背景技术
温室农业是我国设施农业中的一个重要组成部分，为保证大棚果蔬的产出质量，需要在果蔬的生长周期内进行多次喷药；大棚植株在不同的生长时期呈现不同的外形结构，其枝叶的疏密程度随时间和季节的转变而变化，目前国内大中型果蔬大棚大多配置了自动控制系统，自动控制系统多采用PLC控制系统，使用同一套装置进行自动浇水与施药，可实现定时定量喷药，一般不能实现精量控制，存在重喷、漏喷、误喷现象，不仅浪费了农药，而且被浪费的农药还对土地和其他作物造成了二次污染。针对这一问题，设计了能够实现智能精准变量喷药功能的大棚自主喷雾机器人。
发明内容
本发明的目的在于设计一种温室自主精准变量风送喷雾机器人，适用于温室大棚内作业，能够高精度的实现对植株靶标有无、大小、形状和密度等特征的检测，从而进行适量、均匀、精准对靶的变量喷雾，提高农药使用效率，降低喷施误靶率，节约成本，减少对环境污染和操作者安全隐患问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构，包括阿克曼移动底盘(1)、系统支架(2)、变量喷雾系统(3)、变风速风送系统(4)、供电模块(5)；阿克曼移动底盘(1)上固定有系统支架(2)、数据采集模块(6)，系统支架(2)上设有变量喷雾系统(3)、变风速风送系统(4)、供电模块(5)、中央处理器(7)；
所述变量喷雾系统(3)由水箱(31)、水泵(32)、分流器(33)、电磁阀(34)、喷头组件(35)组成，用于给大棚内植株喷洒药物，通过水管(36)将他们连通，药液存放于水箱(31)中，依次通过水泵(32)、分流器(33)、电磁阀(34)、喷头组件(35)喷洒到植株冠层；所述变风速风送系统(4)由涵道(41)、电机(42)、桨叶(43)组成，电机(42)轴端连接桨叶(43)，并内置于涵道(41)内，并用直角件(44)固定于系统支架(2)上，变风速风送系统(4)用于实时调节风速与风量，将雾化的药液覆盖更广的作物面积；所述供电模块(5)用于为水泵(32)、电磁阀(34)、电机(42)、数据采集模块(6)中的二维激光雷达(61)、中央处理器(7)提供电力，所述中央处理器(7)用于路径规划算法和靶标植株体积检测算法所需的算力和存储需求。
进一步，所述阿克曼移动底盘(1)用于喷雾机器人结构的转向以及姿态、位置调整，并为作业系统提供搭载平台。
进一步，所述系统支架(2)，分为上、中、下三部分：下层部分使用螺栓螺母将其固定在阿克曼移动底盘(1)上，并搭载下层铝板，将供电模块(5)、中央处理器(7)、电磁阀(34)通过螺栓螺母固定于下层铝板上；中层部分搭载中层铝板，用于固定水箱(31)、水泵(32)和分流器(33)；上层部分用于搭载喷头组件(35)、水管(36)和变风速风送系统(4)；所述系统支架(2)由铝型材和铝板通过金属角件连接而成，给整个平台提供了支撑和承重作用的同时也减轻了平台的质量，此外，铝型材的凹槽结构还可以作为电源线、信号线和水管(36)的布线通道。
进一步，所述水箱(31)通过不锈钢卡箍将其固定在系统支架(2)中层铝板前端；所述水泵(32)和分流器(33)使用螺栓螺母固定于系统支架(2)中层铝板后端；所述电磁阀(34)共8个，左右各放置4个，使用螺栓螺母固定于系统支架(2)下层铝板后端；所述喷头组件(35)，由快速接头(352)两端连接喷头(351)和转接头(353)组成，通过骑马卡(354)固定在喷头支撑板(355)上；所述喷头组件(35)共8个，左右各4个，在竖直方向等距排列，通过直角件(44)固定于系统支架(2)上层。
进一步，所述变风速风送系统(4)包括8个涵道(41)、8个电机(42)、8个桨叶(43)；
所述涵道(41)左右各放置4个，外部通过直角件(44)固定在系统支架(2)上层，在竖直方向等距排列，与喷头组件(35)一一对应，每个涵道(41)内部通过螺栓固定一个电机(42)，电机(42)轴端装有桨叶(43)，通过电调控制电机(42)的转速，进而实现对风速和风量的调节。
进一步，所述供电模块(5)，主要包括6S60AH锂电池(51)，将其固定于系统支架(2)下层铝板后端，为水泵(32)、电磁阀(34)、电机(42)、二维激光雷达(61)、中央处理器(7)提供电力。
进一步，所述数据采集模块(6)由三台二维激光雷达(61)和激光固定板(62)组成；所述激光固定板(62)分为前激光固定板(621)、上激光固定板(622)和后激光固定板(623)；所述前激光固定板(621)和上激光固定板(622)呈“Z”字型，两者通过螺栓螺母固定在一起，然后将其固定在阿克曼移动底盘(1)的前端，所述后激光固定板(623)固定在阿克曼移动底盘(1)的后端；
所述二维激光雷达(61)共三台，分为前激光雷达(611)、上激光雷达(612)和后激光雷达(613)，所述前激光雷达(611)水平放置，固定在前激光固定板(621)，用于检测温室自主精准变量风送喷雾机器人前方障碍物；上激光雷达(612)竖直放置，固定在上激光固定板(622)，用于扫描温室自主精准变量风送喷雾机器人两侧植株冠层的体积；后激光雷达(613)水平放置，固定在后激光固定板(623)，用于检测温室自主精准变量风送喷雾机器人后方障碍物。
进一步，所述中央处理器(7)，固定于系统支架(2)下层铝板前端；所述中央处理器(7)为英特尔酷睿八代i7-8565u处理器。
进一步，所述路径规划方法为：
为排除非相邻树行干扰，设置感兴趣区域(Region of Interest，ROI)提取两侧相邻树行。本发明采用椭圆ROI，以极轴为长轴方向，可采集到更多的树行信息，提高树行直线的拟合精度。椭圆极坐标方程如下：
其中θ为极角，a为长轴长度，b为短轴长度。
从前激光雷达(611)采集到的点云数据中筛选出r≤r0的测量点用作路径提取，建立直角坐标系，将测量点极坐标变换为直角坐标：
采用最小二乘法分别拟合左右两侧树行直线，根据直线斜率估计偏航角α。属于ROI内所有测量点，角度小于α的属于左侧树行，角度大于α的属于右侧树行，计算出左右树行间的中心线作为导航路径。
进一步，一种温室自主精准变量风送喷雾机器人后退时的路径规划采用后激光雷达(613)所采集的数据，规划方法与向前时路径规划方法一致。
进一步，所述靶标植株体积检测算法为：
上激光雷达(612)水平安装，向上扫描，将采集到的点云数据进行聚类处理，拟合出植株树干，计算出激光雷达和植株树干之间的距离l。激光雷达的角度分辨率为0.225°，因此相邻两点云之间的角度差为0.225°。相邻两点云数据之间存在如下关系：
其中βi和βi+1为两相邻点云对应的角度，li和li+1为两相邻点云所采集到的距离值，即激光雷达与靶标植株之间的距离，di和di+1为树冠外侧与树干间的距离，h为两相邻点云在竖直方向上的距离。
每两相邻点云之间覆盖的靶标植株侧面积Si近似于梯形，为：
二维激光雷达的扫描频率为25Hz，在喷雾机器人前进过程中，
其中Δt为激光雷达扫描一帧数据所需时间，W为一帧激光雷达扫描的宽度，即激光雷达采集一帧点云数据时间内喷雾机器人所前进的距离，v为喷雾机器人前进的速度，Vi′为两相邻点云之间植株冠层的体积。
将5帧点云数据进行一次累计，即每5帧点云数据所占体积为：
喷雾机器人单侧安装四个喷头组件(35)，从上到下依次记为1、2、3和4号。1号喷头组件对应角度为20°～30°点云数据，2号喷头组件对应角度为30°～50°点云数据，3号喷头组件对应角度为50°～80°点云数据，4号喷头组件对应角度为80°～135°点云数据。计算出对应点云数据区域内植株体积Vi的总和V5i，根据施药模型对植株冠层进行喷药量计算，生成脉宽调制信号(PWM)存储到喷雾数组，延时控制后根据喷雾数组中脉宽调制信号的大小实时调节喷头流量，实现对靶变量喷雾作业。
传统人工施药易导致施药均匀性差，作业过程中存在重喷、漏喷、误喷现象，作业效率低，药物利用率低，并且作业人员直接暴露在农药弥雾中,容易中毒。传统的机械作业易危害植株、不仅性能落后，而且故障率高，造成农药有效成分在病虫草害严重的区域用量不足，而在轻微或没有发生的区域用量过度。本方案的宗旨便是“精准高效、绿色环保”。便捷的手机端远程监控与控制交互界面，真正实现无人化作业；稳定可靠的底层移动部分提高了对作业环境的适应性；喷雾系统实现了精准的变量送风和变量喷雾，提高了雾滴的冠层穿透性和沉积分布量。
本发明所采用的方案为以阿克曼底盘为移动平台的自主精准变量喷雾机器人，主要应用于大中型设施大棚，适用于多数棚内道路。
附图说明
图1为本发明左前方视图；
图2为本发明左后方视图；
图3为本发明变风速风送系统和喷头组件结构示意图；
图4为前侧二维激光雷达结构示意图；
图5为后侧二维激光雷达结构示意图；
图6为路径规划示意图；
图7为靶标植株体积计算示意图。
其中：1-阿克曼移动底盘；2-系统支架；3-变量喷雾系统；31-水箱；32-水泵；33-分流器；34-电磁阀；35-喷头组件；351-喷头；352-快速接头；353-转接头；354-骑马卡；355-喷头支撑板；36-水管；4-变风速风送系统；41-涵道；42-电机；43-桨叶；44-直角件；5-供电模块；51-6S60AH锂电池；6-数据采集模块；61-二维激光雷达；611-前激光雷达；612-上激光雷达；613-后激光雷达；62-激光固定板；621前激光固定板；622-上激光固定板；623-后激光固定板；7-中央处理器。
具体实施方式
下面结合示意图具体说明所发明的一种温室自主精准变量风送喷雾机器人。
如图1、图2所示，一种温室自主精准变量风送喷雾机器人左前与左后结构视图，它主要由阿克曼移动底盘(1)、系统支架(2)、变量喷雾系统(3)、变风速风送系统(4)、供电模块(5)、数据采集模块(6)组成整体结构框架，并包括以下部分：水箱(31)、水泵(32)、分流器(33)、电磁阀(34)、喷头组件(35)、喷头(351)、快速接头(352)、转接头(353)、骑马卡(354)、喷头支撑板(355)、水管(36)、涵道(41)、电机(42)、桨叶(43)、直角件(44)、24V60AH锂电池(51)、二维激光雷达(61)、前激光雷达(611)、上激光雷达(612)、后激光雷达(613)、激光固定板(62)、前激光固定板(621)、上激光固定板(622)、后激光固定板(623)。
阿克曼移动底盘(1)采用经典控制方法PID控制，包括横向控制和纵向控制，分别实现对转向和速度的操控，具有良好的抗侧翻性，行驶稳定且灵活，适合温室内多为土壤且路况较差的作业地面。系统支架(2)由铝型材和铝板通过金属角件连接而成，在保证支架强度的前提下极大的减轻了负载的重量。中央控制器(7)对前激光雷达(611)和后激光雷达(613)实时扫描所得点云数据进行处理，实现实时避障和局部路径规划。两个水平放置激光雷达(611、613)用于机器人的定位、避障和姿态调节；竖直放置的激光雷达(612)辅助变量喷雾；变量喷雾系统(3)和变风速风送系统(4)根据喷嘴前方植株的冠层体积和距离实现精准变量喷雾。
如图3所示，变风速风送系统和喷头组件结构示意图，涵道(41)通过3D打印加工制作而成，涵道(41)内部通过4根螺栓固定电机(42)，涵道(41)外部通过直角件(44)固定在系统支架(2)上；电机(42)通过电调来控制其转速，实现对风速和风量的调节。快速接头(352)两端连接喷头(351)和转接头(353)，通过骑马卡(354)固定在喷头支撑板(355)上，继而通过直角件(44)固定在系统支架(2)上层。变风速风送系统(3)和喷头组件(35)一一对应，各有8组，每侧安装4组，每个电磁阀控制一个喷嘴(351)，通过脉宽调制信号对电磁阀开关频率的控制实现变量喷雾，开关频率最高可达10Hz。通过对每个电机(42)转速控制可细化液滴、增强药液覆盖率，从而实现“精准喷雾、深层施药”的目的。
如图4和图5所示，为前侧二维激光雷达示意图和后侧二维激光雷达示意图，前侧二维激光雷达包括向前扫描的前激光雷达(611)和向上扫描的上激光雷达(612)，后侧二维激光雷达为向后扫描的后激光雷达(613)，通过螺栓螺母固定在激光固定板(62)上，继而通过螺母固定在阿克曼移动底盘(1)的前端和后端。搭载英特尔酷睿八代i7-8565u处理器作为中央处理器(7)，完全能够满足三台单线激光雷达点云计算和规划算法所需的算力和存储需求。以主流的机器人软件框架ROS(Robot Operation System)作为当前开发环境，大量的开源资料简化了感知规划处理的难度。基于ROS开发的冠层点云体积处理算法和导航规划处理算法集合ROS系统优点，具有模块化的特点。本方案充分利用前后两台激光(611、613)，同时用于定位、姿态估计以及局部轨迹规划。局部轨迹规划采用结合阿克曼运动模型的teb算法；喷雾机器人根据前后两台二维激光雷达(611、613)的数据，实时调整行驶路线及自身姿态，使喷雾机器人与植株之间保持一定的安全距离和喷雾距离，同时能够实现作业过程中避障功能。
如图6所示，为路径规划示意图，设置椭圆ROI(Region of Interest)，以极轴为长轴方向，可采集到更多的树行信息，提高树行直线的拟合精度。筛选出ROI内的点云数据，采用最小二乘法拟合出喷雾机器人两侧树行直线，计算出左右两侧树行直线的中心线作为导航路线。喷雾机器人前进时根据前激光雷达(611)采集到点云数据进行路径规划，后退时根据后激光雷达(613)采集到的点云数据进行路径规划。
如图7所示，为靶标植株体积计算示意图，上激光雷达(612)水平安装，向上扫描，将采集到的点云数据进行聚类处理，拟合出植株树干，计算出激光雷达和植株树干之间的距离l，通过点云数据中的角度βi和距离值li可计算出两相邻点云之间靶标植株侧面积Si，结合喷雾机器人前进速度v和激光雷达采集数据的频率25Hz，可计算出两相邻点云之间植株冠层的体积Vi′，将5帧点云数据进行一次累计，计算出每5帧点云数据所占体积V5i，根据施药模型对植株冠层进行喷药量计算，生成脉宽调制信号(PWM)存储到喷雾数组，延时控制后根据喷雾数组中脉宽调制信号的大小实时调节喷头流量，实现对靶变量喷雾作业。
喷雾机器人拥有稳定的续航能力，电池电量以百分比的形式在远程控制端显示。中央处理器(7)通过对电池电压检测，实现喷雾机器人低压状态自主返航充电功能。
喷雾机器人的风送系统(4)根据冠层枝叶稠密程度通过脉宽调制(pulse widthmodulation，PWM)信号控制电机(42)转速，实时调节风速与风量，可将雾化的药液覆盖更广的作物面积，提高雾滴在果树冠层的穿透和沉积分布，并且风力辅助输送雾滴可胁迫雾滴定向沉积至目标冠层，气流二次破碎雾滴同时翻转扰动冠层内部茎叶使得雾滴沉积到目标冠层内部，从而增加雾滴在目标冠层内部的穿透能力、叶片背面的沉积量、沉积分布均匀性，使喷雾机器人能将药液喷洒到常规喷雾器难以喷洒到的冠层内部，施药效果更好。
喷雾系统通过竖直放置的二维激光雷达(612)获得两侧靶标植株信息，实时处理得到植株冠层体积以及植株距喷嘴距离从而得到所需施药量和风送机的风速。喷雾机器人的每个喷头均由单独的电磁阀来控制其流量的大小，根据计算出的冠层离散化后的体积，控制电磁阀的流量大小，使得每个喷头喷洒对应体积的药液。
各系统之间相互配合，实现了自主移动喷雾机器人的送风喷雾双变量的精准作业。
本发明的路径规划方法为：
为排除非相邻树行干扰，设置感兴趣区域(Region of Interest，ROI)提取两侧相邻树行。本发明采用椭圆ROI，以极轴为长轴方向，可采集到更多的树行信息，提高树行直线的拟合精度。椭圆极坐标方程如下：
其中θ为极角，a为长轴长度，b为短轴长度。
从前激光雷达(611)采集到的点云数据中筛选出r≤r0的测量点用作路径提取，建立直角坐标系，将测量点极坐标变换为直角坐标：
采用最小二乘法分别拟合左右两侧树行直线，根据直线斜率估计偏航角α。属于ROI内所有测量点，角度小于α的属于左侧树行，角度大于α的属于右侧树行，计算出左右树行间的中心线作为导航路径。
进一步，一种温室自主精准变量风送喷雾机器人后退时的路径规划采用后激光雷达(613)所采集的数据，规划方法与向前时路径规划方法一致。
进一步，所述靶标植株体积检测算法为：
上激光雷达(612)水平安装，向上扫描，将采集到的点云数据进行聚类处理，拟合出植株树干，计算出激光雷达和植株树干之间的距离l。激光雷达的角度分辨率为0.225°，因此相邻两点云之间的角度差为0.225°。相邻两点云数据之间存在如下关系：
其中βi和βi+1为两相邻点云对应的角度，li和li+1为两相邻点云所采集到的距离值，即激光雷达与靶标植株之间的距离，di和di+1为树冠外侧与树干间的距离，h为两相邻点云在竖直方向上的距离。
每两相邻点云之间覆盖的靶标植株侧面积Si近似于梯形，为：
二维激光雷达的扫描频率为25Hz，在喷雾机器人前进过程中，
其中Δt为激光雷达扫描一帧数据所需时间，W为一帧激光雷达扫描的宽度，即激光雷达采集一帧点云数据时间内喷雾机器人所前进的距离，v为喷雾机器人前进的速度，Vi′为两相邻点云之间植株冠层的体积。
将5帧点云数据进行一次累计，即每5帧点云数据所占体积为：
喷雾机器人单侧安装四个喷头组件(35)，从上到下依次记为1、2、3和4号。1号喷头组件对应角度为20°～30°点云数据，2号喷头组件对应角度为30°～50°点云数据，3号喷头组件对应角度为50°～80°点云数据，4号喷头组件对应角度为80°～135°点云数据。计算出对应点云数据区域内植株体积Vi的总和V5i，根据施药模型对植株冠层进行喷药量计算，生成脉宽调制信号(PWM)存储到喷雾数组，延时控制后根据喷雾数组中脉宽调制信号的大小实时调节喷头流量，实现对靶变量喷雾作业。
Claims (6)
1.一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，包括阿克曼移动底盘(1)、系统支架(2)、变量喷雾系统(3)、变风速风送系统(4)、供电模块(5)；阿克曼移动底盘(1)上固定有系统支架(2)、数据采集模块(6)，系统支架(2)上设有变量喷雾系统(3)、变风速风送系统(4)、供电模块(5)、中央处理器(7)；
所述变量喷雾系统(3)由水箱(31)、水泵(32)、分流器(33)、电磁阀(34)、喷头组件(35)组成，用于给大棚内植株喷洒药物，通过水管(36)将其连通，药液存放于水箱(31)中，依次通过水泵(32)、分流器(33)、电磁阀(34)、喷头组件(35)喷洒到植株冠层；所述变风速风送系统(4)由涵道(41)、电机(42)、桨叶(43)组成，电机(42)轴端连接桨叶(43)，并内置于涵道(41)内，并用直角件(44)固定于系统支架(2)上，变风速风送系统(4)用于实时调节风速与风量，将雾化的药液覆盖更广的作物面积；所述供电模块(5)用于为水泵(32)、电磁阀(34)、电机(42)、数据采集模块(6)中的二维激光雷达(61)、中央处理器(7)提供电力；所述中央处理器(7)用于路径规划算法和靶标植株体积检测算法所需的算力和存储需求；
所述系统支架(2)，分为上、中、下三部分：下层部分使用螺栓螺母将其固定在阿克曼移动底盘(1)上，并搭载下层铝板，将供电模块(5)、中央处理器(7)、电磁阀(34)通过螺栓螺母固定于下层铝板上；中层部分搭载中层铝板，用于固定水箱(31)、水泵(32)和分流器(33)；上层部分用于搭载喷头组件(35)、水管(36)和变风速风送系统(4)；所述系统支架(2)由铝型材和铝板通过金属角件连接而成，给整个平台提供了支撑和承重作用的同时也减轻了平台的质量，此外，铝型材的凹槽结构还可以作为电源线、信号线和水管(36)的布线通道；
所述水箱(31)通过不锈钢卡箍将其固定在系统支架(2)中层铝板前端；所述水泵(32)和分流器(33)使用螺栓螺母固定于系统支架(2)中层铝板后端；所述电磁阀(34)共8个，左右各放置4个，使用螺栓螺母固定于系统支架(2)下层铝板后端；所述喷头组件(35)，由快速接头(352)两端连接喷头(351)和转接头(353)组成，通过骑马卡(354)固定在喷头支撑板(355)上；所述喷头组件(35)共8个，左右各4个，在竖直方向等距排列，通过直角件(44)固定于系统支架(2)上层；
所述数据采集模块(6)由三台二维激光雷达(61)和激光固定板(62)组成；所述激光固定板(62)分为前激光固定板(621)、上激光固定板(622)和后激光固定板(623)；所述前激光固定板(621)和上激光固定板(622)呈“Z”字型，两者通过螺栓螺母固定在一起，然后将其固定在阿克曼移动底盘(1)的前端，所述后激光固定板(623)固定在阿克曼移动底盘(1)的后端；
所述二维激光雷达(61)共三台，分为前激光雷达(611)、上激光雷达(612)和后激光雷达(613)，所述前激光雷达(611)水平放置，固定在前激光固定板(621)，用于检测温室自主精准变量风送喷雾机器人前方障碍物；上激光雷达(612)竖直放置，固定在上激光固定板(622)，用于扫描温室自主精准变量风送喷雾机器人两侧植株冠层的体积；后激光雷达(613)水平放置，固定在后激光固定板(623)，用于检测温室自主精准变量风送喷雾机器人后方障碍物。
2.根据权利要求1所述的一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述阿克曼移动底盘(1)用于喷雾机器人结构的转向以及姿态、位置调整，并为作业系统提供搭载平台。
3.根据权利要求1所述的一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述变风速风送系统(4)包括8个涵道(41)、8个电机(42)、8个桨叶(43)；
所述涵道(41)左右各放置4个，外部通过直角件(44)固定在系统支架(2)上层，在竖直方向等距排列，与喷头组件(35)一一对应，每个涵道(41)内部通过螺栓固定一个电机(42)，电机(42)上装有桨叶(43)，通过电调控制电机(42)的转速，进而实现对风速和风量的调节。
4.根据权利要求1所述的一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述供电模块(5)，主要包括6S60AH锂电池(51)，将其固定于系统支架(2)下层铝板后端，为水泵(32)、电磁阀(34)、电机(42)、二维激光雷达(61)、中央处理器(7)提供电力。
5.根据权利要求1所述的一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述中央处理器(7)，固定于系统支架(2)下层铝板前端；所述中央处理器(7)为英特尔酷睿八代i7-8565u处理器。
6.根据权利要求1所述的一种温室自主精准变量风送喷雾机器人结构的规划路径方法，其特征在于，为排除非相邻树行干扰，设置感兴趣区域ROI提取两侧相邻树行，采用椭圆ROI，以极轴为长轴方向，椭圆极坐标方程如下：
其中θ为极角，a为长轴长度，b为短轴长度；
从前激光雷达(611)采集到的点云数据中筛选出r≤r0的测量点用作路径提取，建立直角坐标系，将测量点极坐标(ri，θi)变换为直角坐标(xi，yi)：
采用最小二乘法分别拟合左右两侧树行直线，根据直线斜率估计偏航角α，属于ROI内所有测量点，角度小于α的属于左侧树行，角度大于α的属于右侧树行，计算出左右树行间的中心线作为导航路径；
进一步，一种温室自主精准变量风送喷雾机器人后退时的路径规划采用后激光雷达(613)所采集的数据，规划方法与向前时路径规划方法一致；
进一步进行靶标植株体积检测为：
上激光雷达(612)水平安装，向上扫描，将采集到的点云数据进行聚类处理，拟合出植株树干，计算出激光雷达和植株树干之间的距离l，激光雷达的角度分辨率为0.225°，因此相邻两点云之间的角度差为0.225°，相邻两点云数据之间存在如下关系：
其中βi和βi+1为两相邻点云对应的角度，li和li+1为两相邻点云所采集到的距离值，即激光雷达与靶标植株之间的距离，di和di+1为树冠外侧与树干间的距离，h为两相邻点云在竖直方向上的距离；
每两相邻点云之间覆盖的靶标植株侧面积Si近似于梯形，为：
二维激光雷达的扫描频率为25Hz，在喷雾机器人前进过程中，
其中Δt为激光雷达扫描一帧数据所需时间，W为一帧激光雷达扫描的宽度，即激光雷达采集一帧点云数据时间内喷雾机器人所前进的距离，v为喷雾机器人前进的速度，V′i为两相邻点云之间植株冠层的体积；
将5帧点云数据进行一次累计，即每5帧点云数据所占体积为：
喷雾机器人单侧安装四个喷头组件(35)，从上到下依次记为1、2、3和4号，1号喷头组件对应角度为20°～30°点云数据，2号喷头组件对应角度为30°～50°点云数据，3号喷头组件对应角度为50°～80°点云数据，4号喷头组件对应角度为80°～135°点云数据；计算出对应点云数据区域内植株体积Vi的总和V5i，根据施药模型对植株冠层进行喷药量计算，生成脉宽调制信号PWM存储到喷雾数组，延时控制后根据喷雾数组中脉宽调制信号的大小实时调节喷头流量，实现对靶变量喷雾作业。
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