CN116058353A - 一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于农田耕种的无人化管理方法及方法，涉及农田耕种技术领域，包括以下步骤：S1：获取到喷洒作业所需的相关数据；S2：对获取到的数据进行分析，得到对于农田的无人化喷洒作业方案；S3：对无人化喷洒作业进行全程监测，根据S2中的预设方案，并结合实时监测数据，对无人机发出控制指令；S4：接收S3中的控制指令，调整无人机相关参数，并对实时数据进行更新；使得能够在保证喷洒工作效率的同时，减少药物喷洒误差，从而根据地形特点，实现对于阶梯型农田的无人化精准作业，满足无人机进行喷洒作业的需求，有效预防病虫害，减少地形限制，增加农田产量，合理利用土地资源，发挥土地价值。
Description
技术领域
本发明涉及农田耕种技术领域，具体为一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法。
背景技术
由于劳动力和耕种面积的减少，我国的粮食产量不足以满足我国的实际需求，需要依靠进口来补充。为了提高生产效率，当前的农业生产开始借助于计算机技术，推广大规模、集中管理的智慧农业模式。同时随着科技的进步，无人机在农业领域的应用越来越广泛，当前在对农田进行喷洒作业时，已经开始利用无人机代替人工方式，相比于传统的作业模式，使用无人机能够极大地提升工作效率，同时降低了人力、物力的成本，并且由于无人机的分型高度更低，喷洒效果也会更好。但是，当前使用无人机进行喷洒作业时，忽略了对于农田交界处的地势差距造成的喷洒误差，为了避免药物喷洒对作物的不良影响，有效防止病虫害并有效发挥农田的土地价值，人们需要一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于农田耕种的无人化管理方法，包括以下步骤：
S1：获取喷洒作业所需的相关数据；
S2：对获取的数据进行分析，得到对农田进行无人化喷洒的作业方案；
S3：对无人化喷洒作业进行全程监测，根据S2中的预设作业方案，并结合实时监测数据，对无人机发出控制指令；
S4：接收S3中的控制指令，调整无人机相关参数，并对实时数据进行更新。
进一步的，在步骤S1中，通过前期勘测获取到目标农田的相关数据，包括地形、土壤、作物数据；通过无人机内的定位模块和多种传感器获取到无人机的相关数据，包括位置信息、电量、载物量等数据；并将获取到的各项数据传输至数据库中进行存储。
进一步的，在步骤S2中，对获取到的数据进行分析，对无人化喷洒作业的飞行路线进行规划，具体包括以下步骤：
A1:设置无人机的起点，途径航点和目标终点；
A2:通过弗洛伊德算法分析得到任意途径航点间的最优路径；以便于能够对无人机及时进行补给；
A3:将规划得出的无人机飞行路线存储至数据库中。
进一步的，在步骤S2中，对获取到的数据进行分析，对无人化喷洒作业的喷洒药量进行分析，具体包括以下步骤：
B1:获取无人机的预设飞行路线，根据前期勘测获取到目标农田的相关数据，对无人机内喷洒药箱内的药量进行分析；
B2:获取无人机的相关数据，将无人机进行喷洒的喷头辐射角度记为α，当无人机距离农田地表的高度为h时，根据以下公式计算得到喷头所喷洒药物在农田上的最大覆盖距离x为：
具体的，无人机距离农田地表的高度通过无人机配备的传感器和前期勘测得到的农田数据与无人机定位进行获取。
B3:当无人机飞行到农田边缘，在药物喷洒的覆盖距离x超出第一农田区域进入第二农田区域前，对于具有地势高度差的农田交界区域，当无人机进行下降操作时，获取预设喷洒方案中目标农田各区域所需药量，对交界处区域的喷洒药量浓度进行分析，根据以下公式计算得出当无人机飞行高度为h时，喷洒药量的浓度G为：
G＝k*h+c；
其中，k表示线性参数，c为常数。
当无人机在具有地势差的农田交界区域进行喷洒作业时，为了保证喷洒效率，保持喷洒的连续性，同时避免因喷洒药物误差引起的作物影响，本发明选择对无人机的喷洒药物浓度进行调整，确保目标农田内获取的实际药量在预设喷洒方案的阈值内，实现无人化精准作业。
进一步的，在步骤S3中，通过无人机内的定位模块和多种传感器获取无人机的实时数据，根据S2中的无人机飞行路线规划，调控无人机开始作业；通过监测到的目标农田的实时环境数据、作物状态实时数据和无人机状态实时数据，根据S2中的喷洒药量分析，根据喷洒所需药物浓度对无人机内部的水箱阀门发出控制指令，通过流量计监测到无人机当前的喷洒药量情况，根据以下公式对调整药物浓度所需注水量s或注药量y进行计算：
其中，G0表示喷洒药物调整前的浓度，y0表示喷洒药物调整前的含水量，s0表示喷洒药物调整前的含药量；G′表示喷洒药物调整后的浓度。
进一步的，在步骤S4中，根据S3中的实时监测数据对农田相关数据进行更新；以便于对于农田数据进行精准把握，提高无人化作业的精确性；根据S3中计算得到药物浓度调整数据，接收到对无人机内部的水箱阀门的控制指令，相应的对无人机的喷洒参数设置进行调控；并根据实时监测数据对进行作业的无人机相关数据进行更新。
一种基于农田耕种的无人化管理系统，所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据分析模块、数据监测模块和调控更新模块；
所述数据采集模块用于对喷洒作业所需的相关数据进行采集，并存储至数据库中；
所述数据分析模块用于根据数据库中的相关数据分析得出喷洒作业方案；
所述数据监测模块用于对喷洒作业过程中的实时数据进行监测；
所述调控更新模块用于根据监测到的实时数据对数据库中的相关数据进行更新，对无人机的相关参数进行调整；
所述数据采集模块的输出端连接所述数据分析模块的输入端；所述数据监测模块的输出端连接所述数据分析模块和所述调控更新模块的输入端。
进一步的，所述数据采集模块包括农田数据采集单元和无人机数据采集单元；
所述农田数据采集单元用于对目标农田的相关数据进行采集，包括地形数据、土壤数据、作物覆盖数据；以便于根据目标农田的相关数据对无人作业方案进行分析规划；
所述无人机数据采集单元用于对进行喷洒作业的无人机相关数据进行采集；以便于保证无人化作业实施可行性，并根据无人机相关数据对无人作业的实施路线进行规划；
所述数据库用于对数据采集模块采集到的相关数据进行存储；
所述数据分析单元包括飞行路径规划单元和喷洒药量分析单元；
所述飞行路径规划单元用于根据采集到的相关数据对无人机的飞行路线进行规划；使得提高无人机的资源利用率，并保证无人作业的完成度；
所述喷洒药量分析单元用于根据采集到的相关数据和监测到的相关数据对进行喷洒作业的无人机实时喷洒药量进行分析。使得目标区域内得到的实际喷洒量在预设的阈值内，确保目标区域内的作物不会受到药物喷洒误差影响，从而达到预防病虫害，提高农田产量的效果。
进一步的，所述数据监测模块包括环境监测单元、作物状态监测单元和无人机状态监测单元；
所述环境监测单元用于对目标农田的实时环境进行监测；以便于确保无人作业的运行符合实际情况；
所述作物状态监测单元用于对目标农田内的作物实时状态进行监测；以便于确保当前作物实际状态符合预设无人作业方案的实施要求；
所述无人机状态监测单元用于对进行作业的无人机实时状态进行监测；以便于确保当前的无人机状态能够完成本次作业，并确保无人机设备的安全性。
所述调控更新单元包括农田数据更新单元、喷洒调控单元和无人机数据更新单元；
所述农田数据更新单元用于根据数据监测模块的实时监测数据对农田相关数据进行更新；以便于对于农田数据进行精准把握，提高无人化作业的精确性；
所述喷洒调控单元用于对无人机的喷洒参数设置进行调控；
所述无人机数据更新单元用于根据数据监测模块的实时监测数据对进行作业的无人机相关数据进行更新。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明通过对具有地势差的农田进行研究，提供了一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法，通过数据采集模块对喷洒作业所需的相关数据进行采集，并存储至数据库中；通过数据分析模块根据数据库中的相关数据分析得出喷洒作业方案；通过数据监测模块对喷洒作业过程中的实时数据进行监测；通过调控更新模块根据监测到的实时数据对数据库中的相关数据进行更新，对无人机的相关参数进行调整；使得能够在保证喷洒工作效率的同时，减少药物喷洒误差，从而根据地形特点，实现对于阶梯型农田的无人化精准作业，满足无人机进行喷洒作业的需求，有效预防病虫害，减少地形限制，增加农田产量，合理利用土地资源，发挥土地价值，推动传统农业不断走向现代化。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法的模块结构示意图；
图2是本发明一种基于农田耕种的无人化管理系统及方法的方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
请参阅图1、图2和具体实施例对本发明作进一步的说明。
实施例1：如图1所示，本实施例提供了一种基于农田耕种的无人化管理系统，上述系统包括：数据采集模块、数据库、数据分析模块、数据监测模块和调控更新模块；
通过数据采集模块对喷洒作业所需的相关数据进行采集，并存储至数据库中；数据采集模块包括农田数据采集单元和无人机数据采集单元；
通过农田数据采集单元对目标农田的相关数据进行采集，包括地形数据、土壤数据、作物覆盖数据；以便于根据目标农田的相关数据对无人作业方案进行分析规划；
通过无人机数据采集单元对进行喷洒作业的无人机相关数据进行采集；以便于保证无人化作业实施可行性，并根据无人机相关数据对无人作业的实施路线进行规划；
通过数据库对数据采集模块采集到的相关数据进行存储；
通过数据分析模块根据数据库中的相关数据分析得出喷洒作业方案；数据分析单元包括飞行路径规划单元和喷洒药量分析单元；
通过飞行路径规划单元根据采集到的相关数据对无人机的飞行路线进行规划；使得提高无人机的资源利用率，并保证无人作业的完成度；
通过喷洒药量分析单元根据采集到的相关数据和监测到的相关数据对进行喷洒作业的无人机实时喷洒药量进行分析。使得目标区域内得到的实际喷洒量在预设的阈值内，确保目标区域内的作物不会受到药物喷洒误差影响，从而达到预防病虫害，提高农田产量的效果。
通过数据监测模块对喷洒作业过程中的实时数据进行监测；数据监测模块包括环境监测单元、作物状态监测单元和无人机状态监测单元；
通过环境监测单元对目标农田的实时环境进行监测；以便于确保无人作业的运行符合实际情况；
通过作物状态监测单元对目标农田内的作物实时状态进行监测；以便于确保当前作物实际状态符合预设无人作业方案的实施要求；
通过无人机状态监测单元对进行作业的无人机实时状态进行监测；以便于确保当前的无人机状态能够完成本次作业，并确保无人机设备的安全性。
通过调控更新模块根据监测到的实时数据对数据库中的相关数据进行更新，对无人机的相关参数进行调整；调控更新单元包括农田数据更新单元、喷洒调控单元和无人机数据更新单元；
农田数据更新单元用于根据数据监测模块的实时监测数据对农田相关数据进行更新；以便于对于农田数据进行精准把握，提高无人化作业的精确性；
喷洒调控单元用于对无人机的喷洒参数设置进行调控；
无人机数据更新单元用于根据数据监测模块的实时监测数据对进行作业的无人机相关数据进行更新。
实施例2：如图2所示，本实施例提供了一种基于农田耕种的无人化管理方法，其基于实施例中的一种基于农田耕种的无人化管理系统实现，具体包括以下步骤：
S1：获取喷洒作业所需的相关数据；在步骤S1中，通过前期勘测获取目标农田的相关数据，包括地形、土壤、作物数据；通过无人机内的定位模块和多种传感器获取无人机的相关数据，包括位置信息、电量、载物量等数据；并将获取的各项数据传输至数据库中进行存储。
S2：对获取的数据进行分析，得到对于农田的无人化喷洒作业方案；
在步骤S2中，对获取的数据进行分析，对无人化喷洒作业的飞行路线进行规划，具体包括以下步骤：
A1:设置无人机的起点，途径航点和目标终点；
A2:通过弗洛伊德算法分析得到任意途径航点间的最优路径；以便于能够对无人机及时进行补给；
优选的，选择多架无人机进行协同作业时，可结合改进粒子群优化算法对协同路径进行规划建模；
A3:将规划得出的无人机飞行路线存储至数据库中。
在步骤S2中，对获取的数据进行分析，对无人化喷洒作业的喷洒药量进行分析，具体包括以下步骤：
B1:获取无人机的预设飞行路线，根据前期勘测获取目标农田的相关数据，对无人机内喷洒药箱内的药量进行分析；
B2:获取无人机的相关数据，将无人机进行喷洒的喷头辐射角度记为α，当无人机距离农田地表的高度为h时，根据以下公式计算得到喷头所喷洒药物在农田上的最大覆盖距离x为：
具体的，无人机距离农田地表的高度通过无人机配备的传感器和前期勘测得到的农田数据与无人机定位进行获取。
B3:当无人机飞行到达农田边缘，在药物喷洒的覆盖距离x超出第一农田区域进入第二农田区域前，对于具有地势高度差的农田交界区域，当无人机进行下降操作时，获取预设喷洒方案中目标农田各区域所需药量，对交界处区域的喷洒药量浓度进行分析，根据以下公式计算得出当无人机飞行高度为h时，喷洒药量的浓度G为：
G＝k*h+c；
其中，k表示线性参数，c为常数；
例如，当无人机距离农田地表的高度为2m时，喷洒药量的浓度为15％。
当无人机在具有地势差的农田交界区域进行喷洒作业时，为了保证喷洒效率，保持喷洒的连续性，同时避免因喷洒药物误差引起的作物影响，本发明选择对无人机的喷洒药物浓度进行调整，确保目标农田内获取的实际药量在预设喷洒方案的阈值内，实现无人化精准作业。
优选的，无人机进行上升操作时，为了确保目标农田内获取的实际药量达到预设喷洒标准，可以通过减缓飞行速度的方式，在无人机平滑上升的过程中，保持喷洒作业的连续性的同时，避免因喷洒药物误差引起的对作物的影响。
S3：对无人化喷洒作业进行全程监测，根据S2中的预设方案，并结合实时监测数据，对无人机发出控制指令；
在步骤S3中，通过无人机内的定位模块和多种传感器获取无人机的实时数据，根据S2中的无人机飞行路线规划，调控无人机开始作业；通过监测到的目标农田的实时环境数据、作物状态实时数据和无人机状态实时数据，根据S2中的喷洒药量分析，根据喷洒所需药物浓度对无人机内部的水箱阀门发出控制指令，通过流量计监测到无人机当前的喷洒药量情况，根据以下公式对调整药物浓度所需注水量s或注药量y进行计算：
其中，G0表示喷洒药物调整前的浓度，y0表示喷洒药物调整前的含水量，s0表示喷洒药物调整前的含药量；G′表示喷洒药物调整后的浓度。
例如，监测到无人机飞行到达农田边缘，在目标农田的交界区域处进行下降操作，喷头所喷洒药物在农田上的最大覆盖距离为1m,在药物喷洒的覆盖距离超出第一农田区域进入第二农田区域之前，获取到当前喷洒药物浓度为15％，根据获取到无人机的实时数据，在t1时刻，分析得到无人机需将喷洒药物浓度调整为10％，对无人机内部的水箱阀门发出控制指令，根据公式：
即，调整药物浓度所需注水量为50。
S4：接收S3中的控制指令，调整无人机相关参数，并对实时数据进行更新；在步骤S4中，根据S3中的实时监测数据对农田相关数据进行更新；以便于对于农田数据进行精准把握，提高无人化作业的精确性；根据S3中计算得到药物浓度调整数据，接收到对无人机内部的水箱阀门的控制指令，相应的对无人机的喷洒参数设置进行调控；并根据实时监测数据对进行作业的无人机相关数据进行更新。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。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 (9)
1.一种基于农田耕种的无人化管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取喷洒作业所需的相关数据；
S2：对获取的数据进行分析，得到对农田进行无人化喷洒的作业方案；
S3：对无人化喷洒作业进行全程监测，根据S2中的预设作业方案，并结合实时监测数据，对无人机发出控制指令；
S4：接收S3中的控制指令，调整无人机相关参数，并对实时数据进行更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于农田耕种的无人化管理方法，其特征在于：在步骤S1中，通过前期勘测获取目标农田的相关数据；通过无人机内的定位模块和多种传感器获取无人机的相关数据，并将获取到的各项数据传输至数据库中进行存储。
3.根据权利要求1所述的一种基于农田耕种的无人化管理方法，其特征在于：在步骤S2中，对获取到的数据进行分析，对无人化喷洒作业的飞行路线进行规划，具体包括以下步骤：
A1:设置无人机的起点，途径航点和目标终点；
A2:通过弗洛伊德算法分析得到任意途径航点间的最优路径；
A3:将规划得出的无人机飞行路线存储至数据库中。
4.根据权利要求1所述的一种基于农田耕种的无人化管理方法，其特征在于：在步骤S2中，对获取到的数据进行分析，对无人化喷洒作业的喷洒药量进行分析，具体包括以下步骤：
B1:获取无人机的预设飞行路线，根据前期勘测获取目标农田的相关数据，对无人机喷洒药箱内的药量进行分析；
B2:获取无人机的相关数据，将无人机进行喷洒的喷头辐射角度记为α，当无人机距离农田地表的高度为h时，根据以下公式计算得到喷头所喷洒药物在农田上的最大覆盖距离x为：
B3:当无人机飞行到农田边缘，在药物喷洒的覆盖距离x超出第一农田区域进入第二农田区域前，对于具有地势高度差的农田交界区域，当无人机进行下降操作时，获取到预设喷洒方案中目标农田各区域所需药量，对交界处区域的喷洒药量浓度进行分析，根据以下公式计算得出当无人机飞行高度为h时，喷洒药量的浓度G为：
G＝k*h+c；
其中，k表示线性参数，c为常数。
5.根据权利要求1所述的一种基于农田耕种的无人化管理方法，其特征在于：在步骤S3中，通过无人机内的定位模块和多种传感器获取无人机的实时数据，根据S2中的无人机飞行路线规划，调控无人机开始作业；通过监测到的目标农田的实时环境数据、作物状态实时数据和无人机状态实时数据，根据S2中的喷洒药量分析，根据喷洒所需药物浓度对无人机内部的水箱阀门发出控制指令，通过流量计监测到无人机当前的喷洒药量情况，根据以下公式对调整药物浓度所需注水量s或注药量y进行计算：
其中，G0表示喷洒药物调整前的浓度，y0表示喷洒药物调整前的含水量，s0表示喷洒药物调整前的含药量；G′表示喷洒药物调整后的浓度。
6.根据权利要求1所述的一种基于农田耕种的无人化管理方法，其特征在于：在步骤S4中，根据S3中的实时监测数据对农田相关数据进行更新；根据S3中计算得到药物浓度调整数据，接收到对无人机内部的水箱阀门的控制指令，相应的对无人机的喷洒参数设置进行调控；并根据实时监测数据对进行作业的无人机相关数据进行更新。
7.一种基于农田耕种的无人化管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据分析模块、数据监测模块和调控更新模块；
所述数据采集模块用于对喷洒作业所需的相关数据进行采集，并存储至数据库中；
所述数据分析模块用于根据数据库中的相关数据分析得出喷洒作业方案；
所述数据监测模块用于对喷洒作业过程中的实时数据进行监测；
所述调控更新模块用于根据监测到的实时数据对数据库中的相关数据进行更新，对无人机的相关参数进行调整；
所述数据采集模块的输出端连接所述数据分析模块的输入端；所述数据监测模块的输出端连接所述数据分析模块和所述调控更新模块的输入端。
8.根据权利要求7所述的一种基于农田耕种的无人化管理系统，其特征在于：所述数据采集模块包括农田数据采集单元和无人机数据采集单元；
所述农田数据采集单元用于对目标农田的相关数据进行采集，包括地形数据、土壤数据、作物覆盖数据；所述无人机数据采集单元用于对进行喷洒作业的无人机相关数据进行采集；所述数据库用于对数据采集模块采集到的相关数据进行存储；
所述数据分析单元包括飞行路径规划单元和喷洒药量分析单元；
所述飞行路径规划单元用于根据采集到的相关数据对无人机的飞行路线进行规划；所述喷洒药量分析单元用于根据采集到的相关数据和监测到的相关数据对进行喷洒作业的无人机实时喷洒药量进行分析。
9.根据权利要求7所述的一种基于农田耕种的无人化管理系统，其特征在于：所述数据监测模块包括环境监测单元、作物状态监测单元和无人机状态监测单元；
所述环境监测单元用于对目标农田的实时环境进行监测；
所述作物状态监测单元用于对目标农田内的作物实时状态进行监测；
所述无人机状态监测单元用于对进行作业的无人机实时状态进行监测；
所述调控更新单元包括农田数据更新单元、喷洒调控单元和无人机数据更新单元；
所述农田数据更新单元用于根据数据监测模块的实时监测数据对农田相关数据进行更新；
所述喷洒调控单元用于对无人机的喷洒参数设置进行调控；
所述无人机数据更新单元用于根据数据监测模块的实时监测数据对进行作业的无人机相关数据进行更新。
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