CN114237255A - 空地协同荒漠治理机器人系统 - Google Patents
空地协同荒漠治理机器人系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114237255A CN114237255A CN202111560962.9A CN202111560962A CN114237255A CN 114237255 A CN114237255 A CN 114237255A CN 202111560962 A CN202111560962 A CN 202111560962A CN 114237255 A CN114237255 A CN 114237255A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- planting
- desert
- robot
- coordinates
- unmanned aerial
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 41
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000016776 visual perception Effects 0.000 claims description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 6
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 abstract description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 3
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 239000002828 fuel tank Substances 0.000 description 1
- 239000010763 heavy fuel oil Substances 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000007226 seed germination Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012876 topography 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
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0253—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting relative motion information from a plurality of images taken successively, e.g. visual odometry, optical flow
-
- 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
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- 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
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
-
- 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
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Transplanting Machines (AREA)
Abstract
本发明提供了一种空地协同荒漠治理机器人系统，包括以下步骤：S1、控制补给站预先设定无人机的勘测范围以及荒漠地貌分割类别，并将勘测范围信息以及荒漠地貌分割类别信息传输至无人机，无人机按照补给站预先设定无人机的勘测范围进行自主巡航，并构建勘测范围内的荒漠原始地图；通过无人机或控制补给站对荒漠原始地图进行初步划分。本发明有益效果：本发明所述的空地协同荒漠治理机器人系统通过无人机对目标区域进行画面采集，同时通过无人机或者控制补给站对画面进行语义分割形成荒漠原始地图，种植机器人根据荒漠原始地图进行种植作业，种植机器人在种植过程中通过视觉等传感器实时分析周边环形信息以及种植信息，形成种植地图。
Description
技术领域
本发明属于荒漠治理设备领域，尤其是涉及一种空地协同荒漠治理机器人系统。
背景技术
目前的荒漠治理过程中，大多需要人工对荒漠的地形地貌进行勘察勘测，通过勘察勘测的信息绘制包含可种植区域、不可种植区域的荒漠地图，同时在种植后还需要定期的巡查，构建待养护区域地图，由于荒漠环境恶劣，且通过人工巡查费时费力，因此极大的浪费了人力物力，因此亟需一种使用现代化技术替代人工的智能的空地协同荒漠治理机器人系统。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种空地协同荒漠治理机器人系统，以解决上述问题中的不足之处。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面本方案公开了空地协同荒漠治理方法，包括以下步骤：
S1、控制补给站预先设定无人机的勘测范围以及荒漠地貌分割类别，并将勘测范围信息以及荒漠地貌分割类别信息传输至无人机，无人机按照补给站预先设定无人机的勘测范围进行自主巡航，并构建勘测范围内的荒漠原始地图；
通过无人机或控制补给站对荒漠原始地图进行初步划分，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标；
S2、种植机器人根据种植区域及其坐标，在种植区域进行作业，并构建种植坐标及种植地图信息；
S3、养护机器人根据待养护区域及其坐标、种植机器人生成的种植坐标及种植地图信息进行养护作业。
进一步的，在步骤S1中，无人机根据控制补给站设定的勘测范围进行自主巡航，并通过传感器采集信息，结合传感器采集的信息构建全局的荒漠原始地图，后续可定期再次自主巡航更新全局的荒漠原始地图；
通过无人机或者控制补给站通过控制补给站对荒漠原始地图进行语义分割，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标。
进一步的，在步骤S1中，控制补给站根据无人机采集的信息，设定种植机器人的种植区域，并获取种植区域的中心坐标，向种植机器人发送种植区域和中心坐标的信息，同时下达出发指令。
进一步的，在步骤S2中，种植机器人根据控制补给站下发的种植区域、中心坐标的信息进行路径规划，并按照规划好的路径进行在种植区域内的全覆盖路径的移动。
进一步的，在步骤S2中，种植机器人还通过传感器采集周围环境信息，并对周围环境进行实时的目标检测，并通过差分卫星、惯导融合的高精度定位技术，构建种植地图，以实现安全避障。
进一步的，在步骤S2中，种植机器人在种植后，自动记录下每一个种植坐标点。
进一步的，在步骤S2中，种植机器人在完成种植任务或能量不足时，种植机器人自动返回控制补给站，上传种植坐标及构建的种植地图。
进一步的，在步骤S3中，控制补给站将包含种植坐标及种植地图的信息发送给养护机器人，向养护机器人下达出发指令。
进一步的，在步骤S3中，养护机器人根据种植坐标及种植地图，规划最优行进路径；
养护机器人还通过视觉感知模块检测种植坐标的作物生长存活情况，对长势不符合要求或者死亡的作物进行自主补种。
第二方面本方案公开了空地协同荒漠治理机器人系统，基于第一方面所述的空地协同荒漠治理方法，包括控制补给站、无人机、种植机器人和养护机器人；
无人机根据控制补给站预先设定的勘测范围以及预先设定的荒漠地貌分割类别进行自主巡航，并构建勘测范围内的荒漠原始地图，无人机或控制补给站通过对荒漠原始地图进行初步划分，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标；
种植机器人根据种植区域及其坐标，在种植区域进行作业，并构建种植坐标及种植地图信息；
养护机器人根据无人机获取的待养护区域及其坐标、种植机器人生成的种植坐标及种植地图信息进行养护作业。
相对于现有技术，本发明所述的空地协同荒漠治理机器人系统具有以下有益效果：
本发明所述的空地协同荒漠治理机器人系统设置有控制补给站、无人机、种植机器人以及养护机器人，通过无人机对目标区域进行画面采集，同时通过无人机或者控制补给站对画面进行语义分割形成荒漠原始地图，种植机器人根据荒漠原始地图进行种植作业，种植机器人在种植过程中通过视觉等传感器实时分析周边环形信息以及种植信息，形成种植地图，最后养护机器人再根据种植地图对设定区域进行养护作业，同时无人机、种植机器人以及养护机器人将采集的数据汇总至控制补给站，通过数据的实施采集分析，形成精确的设定区域荒漠地图，为后续的无人机勘测、种植机器人的种植操作、养护机器人的养护操作提供更精确的作业指导。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
在附图中：
图1为本发明实施例所述的空地协同荒漠治理机器人系统示意图；
图2为本发明实施例所述的控制补给站示意图；
图3为本发明实施例所述的系统整体布置示意图。
附图标记说明：
1、控制补给站；2、补给罐；3、控制中心；4、种植机器人；5、原料补给车。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示，本发明所述的空地协同荒漠治理机器人系统设置有控制补给站、无人机、种植机器人以及养护机器人，通过无人机对目标区域进行画面采集，同时通过无人机或者控制补给站对画面进行语义分割形成荒漠原始地图，种植机器人根据荒漠原始地图进行种植作业，种植机器人在种植过程中通过视觉等传感器实时分析周边环形信息以及种植信息，形成种植地图，最后养护机器人再根据种植地图对设定区域进行养护作业，同时无人机、种植机器人以及养护机器人将采集的数据汇总至控制补给站，通过数据的实施采集分析，形成精确的设定区域荒漠地图，为后续的无人机勘测、种植机器人的种植操作、养护机器人的养护操作提供更精确的作业指导。
空地协同荒漠治理机器人系统，包括控制补给站、无人机、种植机器人和养护机器人；控制补给站作为无人机、种植机器人和养护机器人的控制中心以及补给中心，同时根据需要控制补给站可以设置更多的无人机或者相关的作业机器人，无人机和各种机器人可以是作业后返回控制补给站，将采集的数据信息传输至控制补给站，也可以通过无线通信技术将采集的信息实时分享至控制补给站，再通过控制补给站处理后更新实时地图，对相关的无人机或者机器人下达指令；
无人机根据控制补给站预先设定的勘测范围以及预先设定的荒漠地貌分割类别进行自主巡航，并构建勘测范围内的荒漠原始地图，无人机或控制补给站通过对荒漠原始地图进行初步划分，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标；种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标包括确定范围的具有明显轮廓的区域，也可以是具有边缘点坐标的区域，均用于为相关机器人的作业提供作业范围的限制以及指导。
种植机器人根据种植区域及其坐标，在种植区域进行作业，并构建种植坐标及种植地图信息；种植机器人首先根据无人机采集后处理形成的荒漠原始地图进行种植区域自主巡航，在到达设定区域后，也会通过自身的摄像头等视觉传感器实现的实时目标检测技术、结合差分卫星惯导等高精度定位技术构建具有更多细节信息的种植地图(种植地图相对于荒漠原始地图，会具有更精准的信息，同时对荒漠原始地图中不具有的信息或者错误信息进行更新纠正，为后续的养护提供更精准的作业指导)。
养护机器人根据无人机获取的待养护区域及其坐标、种植机器人生成的种植坐标及种植地图信息进行养护作业。
无人机根据设定勘测范围进行自主巡航，并通过传感器采集信息，结合传感器采集的信息构建全局的荒漠原始地图，后续可定期再次自主巡航更新全局的荒漠原始地图，通过无人机或者控制补给站通过控制补给站对荒漠原始地图进行语义分割，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标。
控制补给站根据无人机采集的信息，设定种植机器人的种植区域或中心坐标，同时向种植机器人下达出发指令。
种植机器人根据控制补给站下发的种植区域或中心坐标信息进行路径规划，并按照路径进行在种植区域内的全覆盖路径的移动。
种植机器人还通过传感器采集周围环境信息，并对周围环境进行实时的目标检测，并通过差分卫星、惯导融合的高精度定位技术，构建种植地图，以实现安全避障。
种植机器人在种植后，自动记录下每一个种植坐标点。
在完成种植任务或能量不足时，种植机器人自动返回控制补给站，上传种植坐标及构建的种植地图。
控制补给站将包含种植坐标及种植地图的信息发送给养护机器人，向养护机器人下达出发指令。
养护机器人根据种植坐标及种植地图，规划最优行进路径。
养护机器人还通过视觉感知模块检测种植坐标的作物生长存活情况，对长势不符合要求或者死亡的作物进行自主补种。
如图2所示，公开了本方案中原料控制补给站、控制中心以及种植机器人的位置关系，通过原料补给车定期对原料控制补给站进行物资补充；
同时公开一种可以用于本方案的控制补给站，控制补给站的硬件部分包括补给罐、种子催芽装置，补给罐包括种子罐、水罐、燃料罐、自动化出入库系统装置、柴油发电装置、太阳能电力装置、控制计算中心、无人机收储柜、无人机停机坪、天线、防雷防火等安全设施、工作人员工作区、生活区、自动加水油工作区、AGV车辆检修区；上述结构、部件以及设备可以采用现有技术实现；
控制中心设置在控制补给站中，用于对方案进行统一的控制调度，还用于管理控制补给站内的物料信息，同时根据无人机以及种植机器人采集的信息构建地图，还用于部署种植区域调度种植设备
硬件部分的作用包括：
1.种植机器人上的种子剩余量监控系统：
能够自动从控制补给站分拣出定量的种子数目(重量或数量)，保证种子顺利传送至种植机器人的种植系统，并能够实时监测剩余种子的量；
2.补给机器人的水定量，剩余水量监控；
装置能够自动从控制补给站分拣出定量的水量，保证水能够传送至养护机器人的种植系统，并能够实时监测水量；
种植养护机器人的种植过程如下：
机器人具有挖穴、排种、施肥、浇水、覆土、镇压等功能为一体的自动化无人种植功能，尤其是针对在沙土较为松散荒漠的种子播种，通过伺服电机带动的升降机构挖开沙土后，利用拉簧机构打开末端阀嘴将肥料和种子按设定的数量投入穴中，同时侧面排水。完成播种后在阀嘴在通过拉簧力张开一定角度时上升，直到触及限位挡块后闭合，来实现荒漠种植过程。并通过差分卫星定位技术记录种植点坐标及控制补给中心对机器人进行全天候补给，使荒漠种植变革为无人化、标准化、精准化，规范了种植过程和精度，扩大了种植范围和时长，大大降低了荒漠种植人力成本，提高了种植效率。
机器人系统软件功能：
AGV状态监控(续航状态，车体状态等)；
续航状态：剩余燃料监控，剩余工作时间预估，燃料低位报警，超续航任务警告；
车体状态：燃机状态，传动装置状态，控制系统状态，通信状态；
AGV运动模式(移动模式，作业模式，待机模式)；
移动模式：不进行任何作业，仅进行车体位置上的移动；
作业模式：可分为连续作业和定点作业，连续作业对车体来说就是需要在指定的时间间隔或者距离间隔下进行自动的连续的进行插播活动，定点作业就是移动至指定地点进行插播作业；
待机模式：暂无作业命令，车体待命；
AGV异常上报；
位置丢失：AGV无法判断当前位置，停止移动；
无法移动：AGV接到命令后由于泥泞、沟壑、窄路、人为上锁等其他原因导致一段时间内无法移动，停止移动；
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述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单元来实现本发明实施例方案的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，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.空地协同荒漠治理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、控制补给站预先设定无人机的勘测范围以及荒漠地貌分割类别，并将勘测范围信息以及荒漠地貌分割类别信息传输至无人机，无人机按照补给站预先设定无人机的勘测范围进行自主巡航，并构建勘测范围内的荒漠原始地图；
通过无人机或控制补给站对荒漠原始地图进行初步划分，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标；
S2、种植机器人根据种植区域及其坐标，在种植区域进行作业，并构建种植坐标及种植地图信息；
S3、养护机器人根据待养护区域及其坐标、种植机器人生成的种植坐标及种植地图信息进行养护作业。
2.根据权利要求1所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S1中，无人机根据控制补给站设定的勘测范围进行自主巡航，并通过传感器采集信息，结合传感器采集的信息构建全局的荒漠原始地图，后续可定期再次自主巡航更新全局的荒漠原始地图；
通过无人机或者控制补给站通过控制补给站对荒漠原始地图进行语义分割，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标。
3.根据权利要求1所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S1中，控制补给站根据无人机采集的信息，设定种植机器人的种植区域，并获取种植区域的中心坐标，向种植机器人发送种植区域和中心坐标的信息，同时下达出发指令。
4.根据权利要求3所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S2中，种植机器人根据控制补给站下发的种植区域、中心坐标的信息进行路径规划，并按照规划好的路径进行在种植区域内的全覆盖路径的移动。
5.根据权利要求4所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S2中，种植机器人还通过传感器采集周围环境信息，并对周围环境进行实时的目标检测，并通过差分卫星、惯导融合的高精度定位技术，构建种植地图，以实现安全避障。
6.根据权利要求1所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S2中，种植机器人在种植后，自动记录下每一个种植坐标点。
7.根据权利要求1所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S2中，种植机器人在完成种植任务或能量不足时，种植机器人自动返回控制补给站，上传种植坐标及构建的种植地图。
8.根据权利要求1所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S3中，控制补给站将包含种植坐标及种植地图的信息发送给养护机器人，向养护机器人下达出发指令。
9.根据权利要求8所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于：在步骤S3中，养护机器人根据种植坐标及种植地图，规划最优行进路径；
养护机器人还通过视觉感知模块检测种植坐标的作物生长存活情况，对长势不符合要求或者死亡的作物进行自主补种。
10.空地协同荒漠治理机器人系统，基于权利要求1-9任一所述的空地协同荒漠治理方法，其特征在于，包括控制补给站、无人机、种植机器人和养护机器人；
无人机根据控制补给站预先设定的勘测范围以及预先设定的荒漠地貌分割类别进行自主巡航，并构建勘测范围内的荒漠原始地图，无人机或控制补给站通过对荒漠原始地图进行初步划分，生成种植区域及其坐标、待养护区域及其坐标；
种植机器人根据种植区域及其坐标，在种植区域进行作业，并构建种植坐标及种植地图信息；
养护机器人根据无人机获取的待养护区域及其坐标、种植机器人生成的种植坐标及种植地图信息进行养护作业。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111560962.9A CN114237255B (zh) | 2021-12-09 | 2021-12-09 | 空地协同荒漠治理机器人系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111560962.9A CN114237255B (zh) | 2021-12-09 | 2021-12-09 | 空地协同荒漠治理机器人系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114237255A true CN114237255A (zh) | 2022-03-25 |
| CN114237255B CN114237255B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=80759050
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111560962.9A Active CN114237255B (zh) | 2021-12-09 | 2021-12-09 | 空地协同荒漠治理机器人系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114237255B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106020233A (zh) * | 2016-07-08 | 2016-10-12 | 聂浩然 | 无人机植保作业系统、用于植保作业的无人机及控制方法 |
| US20160307448A1 (en) * | 2013-03-24 | 2016-10-20 | Bee Robotics Corporation | Hybrid airship-drone farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs |
| CN109085594A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-12-25 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种用于施药导引的无人机机载系统及施药导引系统 |
| CN109240304A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-01-18 | 南京林业大学 | 一种精确种植系统及方法 |
| CN111124014A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-05-08 | 南京创绿智能化科技有限公司 | 基于智能化园林绿化和荒漠生态修复装置及修复方法 |
| US20210088354A1 (en) * | 2019-09-20 | 2021-03-25 | Deere & Company | Method and system for planning a path of a vehicle |
| CN112655344A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-16 | 李广远 | 一种轨道式田间管理养护机器人系统及方法 |
| JP2021149669A (ja) * | 2020-03-19 | 2021-09-27 | 水ｉｎｇ株式会社 | 水処理施設の運転管理方法及び運転管理システム |
| AU2020300962A1 (en) * | 2019-04-06 | 2021-11-04 | Electric Sheep Robotics, Inc. | System, devices and methods for tele-operated robotics |
| US20220046859A1 (en) * | 2018-12-11 | 2022-02-17 | Tevel Aerobotics Technologies Ltd. | System and method for selective harvesting at night or under poor visibility conditions, night dilution and agriculture data collection |
-
2021
- 2021-12-09 CN CN202111560962.9A patent/CN114237255B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160307448A1 (en) * | 2013-03-24 | 2016-10-20 | Bee Robotics Corporation | Hybrid airship-drone farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs |
| CN106020233A (zh) * | 2016-07-08 | 2016-10-12 | 聂浩然 | 无人机植保作业系统、用于植保作业的无人机及控制方法 |
| CN109085594A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-12-25 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种用于施药导引的无人机机载系统及施药导引系统 |
| CN109240304A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-01-18 | 南京林业大学 | 一种精确种植系统及方法 |
| US20220046859A1 (en) * | 2018-12-11 | 2022-02-17 | Tevel Aerobotics Technologies Ltd. | System and method for selective harvesting at night or under poor visibility conditions, night dilution and agriculture data collection |
| AU2020300962A1 (en) * | 2019-04-06 | 2021-11-04 | Electric Sheep Robotics, Inc. | System, devices and methods for tele-operated robotics |
| US20210088354A1 (en) * | 2019-09-20 | 2021-03-25 | Deere & Company | Method and system for planning a path of a vehicle |
| CN111124014A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-05-08 | 南京创绿智能化科技有限公司 | 基于智能化园林绿化和荒漠生态修复装置及修复方法 |
| JP2021149669A (ja) * | 2020-03-19 | 2021-09-27 | 水ｉｎｇ株式会社 | 水処理施設の運転管理方法及び運転管理システム |
| CN112655344A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-16 | 李广远 | 一种轨道式田间管理养护机器人系统及方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| QILIZHE: "Adaptive graph reasoning network for fashion landmark detection", 《FRONTIERS INARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPLICATIONS, vol. 325, 8 September 2020 (2020-09-08), pages 2672 - 2679 * |
| 曹光乔;李亦白;南风;刘东;陈聪;张进龙;: "植保无人机飞控系统与航线规划研究进展分析", 农业机械学报 * |
| 曹光乔;李亦白;南风;刘东;陈聪;张进龙;: "植保无人机飞控系统与航线规划研究进展分析", 农业机械学报, no. 08, 19 August 2020 (2020-08-19) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114237255B (zh) | 2024-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20190031346A1 (en) | System and method for controlling an unmanned vehicle and releasing a payload from the same | |
| US9382003B2 (en) | Aerial farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs | |
| US11656624B2 (en) | Horticulture aided by autonomous systems | |
| CN207096463U (zh) | 一种农用北斗差分测向导航控制系统 | |
| US6553299B1 (en) | Methods and apparatus for precision agriculture operations utilizing real time kinematic global positioning system systems | |
| US11730089B2 (en) | Horticulture aided by autonomous systems | |
| UA123591C2 (uk) | Виявлення хмарності на зображеннях, що отримані за допомогою дистанційного зондування | |
| DE102013107492A1 (de) | System zur Überwachung und Steuerung von Aktivitäten zumindest eines Gartengeräts innerhalb zumindest eines Aktivitätsgebiets | |
| US20210055417A1 (en) | Methods for generating treatment prescriptions based on uav-derived plant height data and related crop management systems | |
| CN112817331A (zh) | 一种基于多机协同的林业信息智能监测系统 | |
| CN107526367A (zh) | 一种基于地理信息融合技术的果树植保无人机作业系统 | |
| CN112015200A (zh) | 一种农业无人机群协同作业系统、协同作业方法及无人机 | |
| DE102019111315A1 (de) | Autonome landwirtschaftliche Arbeitsmaschine und Verfahren zu deren Betrieb | |
| CN117406776A (zh) | 一种无人机飞行轨迹规划方法及相关装置 | |
| CN111487989A (zh) | 植保机全自主作业路径规划方法 | |
| CN114237255B (zh) | 空地协同荒漠治理机器人系统 | |
| CN116058353A (zh) | 一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法 | |
| KR102586714B1 (ko) | 살포제를 자동 공급하는 드론스테이션 및 이를 포함하는 드론 살포 시스템 | |
| CN114971212A (zh) | 一种基于农业物联网的元宇宙交互系统及其方法 | |
| CN114049051A (zh) | 基于Mavlink协议的植保无人机地面监测终端 | |
| Kholodiuk et al. | The efficiency of using agras drones for spraying, their design, technical and technological features | |
| CN112034883A (zh) | 一种基于无人机转运的梯田机械化作业方法 | |
| CN207264205U (zh) | 一种基于地理信息融合技术的果树植保无人机作业系统 | |
| CN116029566A (zh) | 一种基于空地协同荒漠治理规划系统 | |
| Burimsky et al. | Improving production efficiency through the implementation of digital projects in the agricultural sector |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |