JP2022523836A - 農薬散布の制御方法、デバイス及び記憶媒体 - Google Patents

農薬散布の制御方法、デバイス及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

農薬散布の制御方法、装置、デバイス及び記憶媒体である。当該方法は、コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするステップと、コントローラが、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含み、ここで、散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、散布飛行ルートにおいて、実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。

Description

本発明の実施例は、農薬散布の制御技術に関し、特に農薬散布の制御方法、装置、デバイス及び記憶媒体に関する。
本願は、２０１９年３月６日に中国特許局に出願された、優先権番号が「２０１９１０１６７８８８．０」で発明の名称が「農薬散布の制御方法、装置、デバイス及び記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、そのすべての内容を引用によって本願に組み込む。
科学技術の発展に伴い、従来の農業生産モードがだんだん、機械化、情報化した手段により代替されてきた。植物保護用無人機はフレキシブルで、体積が小さく、コストが低いなどの利点を有するため、それによって低空散布作業を行うと、農林植被における作業効率及び精度を大幅に向上させることができる。
現在、植物保護用無人機を用いて畑で自主散布作業を実行するときには、一般に、散布領域に基づいて予め無人機の飛行作業ルートを計画し、予め設定された単位面積当たりの農薬使用量に基づいて無人機の散布流量を制御する。従来の均一に散布する方法によって農薬が散布される場合、問題が軽微であるか又は発生していない一部の局部領域では農薬が必要以上に使用されて、農民が植物保護作業にかかるコストが無駄になってしまうなどの課題が存在する。このような課題を解決するためには、無人機に異なる散布点を設定して、散布点によって異なる散布量を定めることによって、畑に対して適応的な散布を実施することができる。
発明者は本発明を実現するときに、以下の課題を発見した。適応的な散布を実施するとき、作業無人機は、飛行して１つの散布点に到着してから、対応する散布量によって農薬を散布する。しかしながら、このような散布方法では無人機の実際の飛行状況及び農薬が畑に届くまでの時間遅延が考慮されていないため、設定された散布量の農薬が実際に、理論的に設定された畑領域をカバーできず、農薬の散布効果が弱化してしまう問題が発生する可能性がある。
本発明の実施例は、農薬散布の制御方法、装置、デバイス及び記憶媒体を提供することによって、従来の農薬散布技術を改良して、適応的な農薬散布プロセスにおける農薬散布効果を最大限に保障することができる。
第１の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御方法を開示する。当該制御方法は、
コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするステップと、
前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含み、
ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
さらに、前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。
さらに、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、前記コントローラが前記散布対象領域に対応する病害虫データを取得するステップと、前記コントローラが標準空間座標系に基づいて前記病害虫データを格子領域に切り分けるステップと、前記コントローラが、切り分けた各格子領域における病害虫データに基づいて病害虫の深刻さレベルを認識するステップと、前記コントローラが各格子領域の認識結果に基づいて前記農作物処方マップを生成するステップと、を更に含み、ここで、前記病害虫データは画像データ及び／又はスペクトルデータを含む。
さらに、前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップと、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップと、前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含む。
さらに、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップは、前記コントローラが信号受信応答時間及び飛行速度を取得し、前記散布開始点と散布終了点との間の飛行ルート距離に基づいて制御点の間隔を確定するステップと、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから散布開始点及び散布終了点を特定して両方とも散布制御点として確定するステップと、前記コントローラが前記散布開始点と前記散布終了点との間の散布飛行ルートにおいて、前記制御点の間隔に基づいて各散布制御点をそれぞれ確定するステップと、を含む。ここで、隣接する２つの散布制御点の間の飛行ルート距離が前記制御点の間隔となる。
さらに、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップは、前記コントローラが、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交わると確定した場合、前記標準線分と前記格子領域の境界との少なくとも１つの交点を取得し、前記２つの隣接する散布制御点及び前記少なくとも１つの交点のうちのそれぞれ位置的に隣接する２つの点を連結して少なくとも２つの格子内線分を形成するステップ、又は、前記コントローラが、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交点を有しないと確定した場合、前記標準線分を格子内線分として確定するステップ、を含む。
さらに、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との交点を、非等間隔の散布制御点として確定するステップと、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分を格子内線分として確定し、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含む。
さらに、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、散布対象となる農作物が含まれる実際地理範囲領域を取得するステップと、取得した前記実際地理範囲領域に対応する農作物処方マップにおける各領域の農作物状態情報に基づいて、前記実際地理範囲領域において少なくとも１つの散布対象領域を確定するステップと、を更に含む。ここで、前記散布対象領域の領域範囲は前記実際地理範囲領域の領域範囲以下である。
さらに、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップの後に、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量とを前記作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各前記散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点に到着するときに前記実際散布点に関連する散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするステップ、を更に含む。
さらに、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップの後に、前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、前記コントローラが散布制御点に基づいて、各実際散布点と散布量との間の対応関係を構築するステップと、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量とを前記作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各実際散布点に到着するときに対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするステップと、を更に含む。
さらに、前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップは、前記コントローラが前記作業無人機の、前記散布飛行ルートにおける少なくとも１つの速度関連パラメータを取得するステップと、前記コントローラが前記速度関連パラメータに基づいて各散布制御点にそれぞれ対応する距離値を確定するステップと、各散布制御点にそれぞれ対応する距離値に基づいて、前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、を含む。
第２の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御方法を更に開示する。当該制御方法は、
作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、散布制御点に対応する散布量とを受信するステップであって、散布制御点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものであるステップと、
前記作業無人機が、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップと、
前記作業無人機が現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するステップと、
前記作業無人機が、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するステップと、
前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行するステップと、を含む。
第３の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御方法を更に提供する。当該制御方法は、
作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、実際散布点に対応する散布量とを受信するステップであって、実際散布点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものであるステップと、
前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行するステップと、を含む。
第４の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御装置を更に提供する。当該制御装置は、
散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするように構成される散布飛行ルート確定モジュールと、
前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するように構成される散布制御点及び散布量確定モジュールと、を備え、
ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
第５の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御装置を更に提供する。当該制御装置は、散布情報受信モジュール、ターゲット散布制御点確定モジュール、距離検出モジュール、農薬散布モジュール及び循環リアルタイム検出モジュールを備え、
散布情報受信モジュールは、コントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、散布制御点に対応する散布量とを受信するように構成され、散布制御点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものであり、
ターゲット散布制御点確定モジュールは、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするように構成され、
距離検出モジュールは、現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するように構成され、
農薬散布モジュールは、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するように構成され、
循環リアルタイム検出モジュールは、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行するように構成される。
第６の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御装置を更に提供する。当該制御装置は、散布情報受信モジュール及び農薬散布モジュールを備え、
散布情報受信モジュールは、コントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、実際散布点に対応する散布量とを受信するように構成され、実際散布点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものであり、
農薬散布モジュールは、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行するように構成される。
第７の態様によると、本発明の一実施例はデバイスを更に提供する。当該デバイスは、メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶されており且つプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、本発明の実施例に記載のいずれかの農薬散布の制御方法が実現される。
第８の態様によると、本発明の一実施例はコンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読取可能な記憶媒体を更に提供する。当該プログラムがプロセッサにより実行されると、本発明の実施例に記載のいずれかの農薬散布の制御方法が実現される。
本発明は、散布飛行ルートを農作物処方マップにマッピングして、散布飛行ルートにおける散布制御点と、各散布制御点に対応する散布量とを確定するとともに、各散布制御点に基づいて、散布飛行ルートにおいて当該散布制御点の前に位置する実際散布点を確定することによって、無人機が実際散布点に到着するときに散布量に従って農薬散布を実行することを実現し、農薬散布の実行が散布制御点で始められて散布制御点にある畑が農薬によりカバーできないという従来技術の課題を解決し、無人機の飛行状況及び農薬が畑に届く時間遅延を総合的に考慮することを実現し、したがって病害虫が発生している畑全体に農薬を散布することができ、従来の農薬散布技術を改良し、散布の実際位置を適応的に調整して、適応的な農薬散布作業の農薬散布効果を最大限に保障することができる。
本発明の実施例１に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例１に係る散布対象領域の模式図である。 本発明の実施例２に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例２に係る等間隔の散布制御点の模式図である。 本発明の実施例３に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例３に係る非等間隔の散布制御点の模式図である。 本発明の実施例４に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例５に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例６に係る農薬散布の制御装置の構造模式図である。 本発明の実施例７に係る農薬散布の制御装置の構造模式図である。 本発明の実施例８に係る農薬散布の制御装置の構造模式図である。 本発明の実施例９に係るデバイスの構造模式図である。
以下、図面及び実施例を参照しながら本発明をより詳しく説明する。なお、ここで記載される具体的な実施例は本発明を解釈するための内容に過ぎず、本発明に対する制限にはならない。また、説明の便宜上、図面にはすべての構造ではなく本発明に関わる部分のみを示している。
＜実施例１＞
図１ａは本発明の実施例１に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。本実施例は作業無人機を制御して農薬散布作業を実行する場合に適用されることができ、当該方法は本発明の実施例に係る農薬散布の制御装置により実行されることができ、当該装置はソフトウェア及び／又はハードウェアの形態により実現されることができ、一般には作業無人機との通信機能を有する電子デバイス（例えば、無人機のリモコン又はサーバなど）に集積されることができる。図１ａに示すように、本実施例の方法は具体的に以下の内容を含む。
Ｓ１１０において、コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングする。
ここで、散布対象領域は、作業無人機により散布作業が行われる必要がある領域を表すことができ、具体的には、農作物が実際に存在する地理空間の領域全体（すなわち実際地理範囲領域）を含んでもよく、病害虫・雑草（以下、病害虫と称する）が確実に発生した農作物が存在する局部的な領域のみを含んでもよい。ここで、実際地理範囲領域の範囲は畑の開発状況によって決められるか、又は畑の柵により囲まれる領域の範囲によって決められる。一般的に、実際地理範囲領域の形状は標準の多角形ではなく不規則な形状となるため、実際地理範囲領域を切り取って標準の形状の領域を形成して散布対象領域とすることができる。
コントローラは、作業無人機の飛行及び散布操作を制御するように構成され、作業無人機の地上制御スタンド又は作業無人機の手持ち端末の中に配置されることができる。
選択的に、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画する前に、散布対象となる農作物が含まれる実際地理範囲領域を取得するステップと、取得した前記実際地理範囲領域に対応する農作物処方マップにおける各領域の農作物状態情報に基づいて、前記実際地理範囲領域において少なくとも１つの散布対象領域を確定するステップと、を更に含むことができる。ここで、前記散布対象領域の領域範囲は前記実際地理範囲領域の領域範囲以下である。
具体的には、散布対象となる農作物の実際地理範囲領域を取得し、農作物の状態（例えば、農作物の健康レベル又は病害虫の深刻さレベルなど）に基づいて、農薬散布される必要がある農作物に対応する領域範囲を実際地理範囲領域の中で特定して散布対象領域として確定する。農作物の状態に基づいて実際地理範囲領域の中で散布対象領域を確定することによって、散布する必要がない領域を削減し、したがって散布飛行ルートから余計な飛行ルートを除去して、散布作業の効率を向上させることができる。
散布飛行ルートは作業無人機が散布作業を行うときに飛行する飛行ルートを指すことができ、一般的には「回」字型又はＳ型となる。一般的に、散布飛行ルートは当該散布飛行ルートを構成する各位置点の経緯度及び海抜を含む。
具体的に、散布飛行ルートは、実際地理範囲領域の境界に基づいて、又は病害虫が確実に発生した農作物を含む局部的な領域の境界のみに基づいて、ヒューリスティック探索（例えばＡ＊検索法）、Ｖｏｒｏｎｏｉ図アルゴリズム、遺伝アルゴリズム、蟻コロニー最適化及び粒子最適化アルゴリズムなどのアルゴリズムによって決められることができる。また、必要に応じて他の方法によって散布飛行ルートを計画することもでき、病害虫領域のみに対して飛行ルートを計画してもよく、これについて本発明の実施例は詳しく制限しない。
農作物処方マップは、農作物に発生した病害虫の種類及び深刻さの、実際の地図において分布する状況と、分布状況に基づいて確定された病害虫状況を対処する処方種類及び処方用量とに基づいて、生成された分布図を表すことができる。病害虫の種類は害虫種類及び雑草の種類を含んでもよく、対応するように、処方種類は病害虫の種類によって決められることができる。例示的に、病害虫の種類が雑草である場合、対応する少なくとも１つの農薬の種類が雑草を除去する薬剤となる。病害虫の深刻さに基づいて、少なくとも１つの農薬の散布用量及び対応する比（すなわち処方用量）を確定する。具体的に、農作物処方マップは農作物の病害虫の種類情報及び深刻さ情報、及び／又は、対応する処方種類情報及び処方用量情報を含む。
選択的に、前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含むことができる。各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。
ここで、格子は、空間が規則的なメッシュに分割されることを指すことができ、１つのメッシュが１つのユニットとなる。通常、１つの農作物領域において、病害虫が発生した農作物は空間的に均一に分布するわけではない。よって、農作物領域を切り分けて複数の格子領域を形成し、各領域中の農作物の状態に基づいて病害虫の深刻さレベルに従って農作物を区別することができる。実際に、病害虫の深刻さレベルは相対的なレベルであるため、必要に応じて、正常な農作物の状態データを人為的に設定してから、病害虫が発生した農作物の状態データに基づいて、病害虫が発生した農作物の病害虫の深刻さレベルを確定することができる。例示的に、病害虫の深刻さレベルをパーセンテージの形で表すことができ、具体的には０％、３０％、６０％、９０％、１００％及び１２０％となる。また、他の形式で病害虫の深刻さレベルを表してもよく、本発明の実施例はこれについて制限しない。
実際に、本実施例は、病害虫の深刻さレベルの情報が記憶されている格子を処理ユニットとして採用することによって、無関係のデータをろ過して余計なデータを除去して、病害虫情報の処理効率を向上させることができる。それに、作業無人機が農薬散布を行うとき、作業対象は農作物領域である。それぞれの農作物を対象として高精度で散布することは、不可能であるとともに必要もない。よって、農作物処方マップを格子領域に分割する方式を採用すると、作業無人機の農薬散布作業操作に適合することができ、余計な操作を減少して農薬散布の効率を向上させることができる。
農作物処方マップを複数の格子領域に分割し、各格子領域の病害虫の深刻さレベルを当該格子領域に関連する農作物状態情報として取得することによって、それぞれの領域における病害虫の深刻さを正確に区別することができ、したがって病害虫の状況に基づいて必要に応じて精度よく散布を行って、散布の柔軟性を向上させて、全域での均一散布により招来される農薬用量が足りないか又は浪費、汚染などの問題を防げることができる。
なお、散布対象領域は農作物処方マップ及び実際地理範囲領域に基づいて確定されることができる。一般的には、正常な農作物を含み且つ正常な農作物しか含まない領域を実際地理範囲領域から除去することによって当該散布対象領域を形成することができる。つまり、散布対象領域のサイズは実際地理範囲領域のサイズ以下である。
選択的に、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画する前に、前記コントローラが前記散布対象領域に対応する病害虫データを取得するステップと、前記コントローラが標準空間座標系に基づいて前記病害虫データを格子領域に切り分けるステップと、前記コントローラが、切り分けた各格子領域における病害虫データに基づいて病害虫の深刻さレベルを認識するステップと、前記コントローラが各格子領域の認識結果に基づいて前記農作物処方マップを生成するステップと、を更に含むことができる。ここで、前記病害虫データは画像データ及び／又はスペクトルデータを含む。
病害虫データは農作物の生長データを指すことができ、種類によって区分すると画像データ及び／又はスペクトルデータを含むことができる。具体的には、カラーカメラにより採集される農作物の赤緑青（ＲＧＢ）映像データ又はカラー画像データ、及び／又は、マルチスペクトルカメラにより採集される農作物のマルチスペクトルデータである。ここで、マルチスペクトルカメラは可視光のもとに赤外線及び紫外線の２つの方向へ拡張することができ、且つ様々なフィルタ又は分光器と様々な感光フィルムとの組み合わせによって、同一のターゲットの、異なる狭帯域スペクトルで放射又は反射した情報をそれぞれ同時に受信して、ターゲットの複数枚の異なるスペクトルバンドでのスペクトルデータを取得することができる。
ここで、標準空間座標系は、地上座標系又は他の予め設定された空間座標系であってもよい。グローバルポジショニングシステム又は北斗衛星測位システムによって、標準空間座標系に基づいて実際地理範囲領域の地理位置情報を取得し、当該実際地理範囲領域で採集された病害虫データを格子領域に切り分けることによって、各格子領域の、地理空間における位置情報（詳しくは格子領域の４つの頂点の座標位置を含む）を確定することができる。ここで、格子領域のサイズは必要に応じて設定されることができる。例えば、作業無人機の飛行速度に基づいて格子領域のサイズを設定することができる。又は、散布対象領域のサイズに応じて格子領域のサイズを設定するか、又は他の方式で格子領域のサイズを設定することができ、本発明の実施例はこれについて制限しない。
切り分けた各格子領域における病害虫データに基づいて病害虫の深刻さレベルを認識することは、具体的には、格子領域における病害虫データを、病害虫がない農作物のデータに比較してデータ近似度（例えば、２つの画像の近似度）を計算することによって、病害虫の深刻さレベルを検出することができる（近似度が低いほど病害虫の深刻さレベルが高い）。又は、病害虫の深刻さレベルが予めラベリングされた病害虫データを用いて機械学習モデルをトレーニングして病害虫の深刻さレベルの検出モデルを生成してから、病害虫の深刻さレベルの検出モデルに各格子領域における病害虫データを入力して各格子領域の病害虫の深刻さレベルを取得することができる。さらに、他の方法によって各格子領域の病害虫の深刻さレベルを認識してもよく、本発明の実施例はこれについて制限しない。
各格子領域に対する認識結果に基づいて各格子領域における農作物の病害虫の種類及び深刻さを確定することができ、さらに、各格子領域における農作物の病害虫の種類及び深刻さに基づいて各格子領域における農作物の処方種類及び処方用量を確定することができる。したがって、各格子領域における農作物の病害虫の種類及び病害虫の深刻さ、及び／又は、病害虫の処方種類及び病害虫の処方用量に基づいて、農作物処方マップを生成する。
農作物の病害虫データを採集して格子分割を行い、各格子に対して病害虫の深刻さレベルの認識を行って農作物処方マップを取得することによって、病害虫の分布を領域に反映して病害虫の深刻さを精度高く区別することができ、したがって病害虫の状況に基づいて必要に応じて精度高く散布を実行することができる。
散布飛行ルートを農作物処方マップにマッピングすることによって、散布飛行ルート上の各点の、農作物処方マップにおける位置を特定することができ、したがって作業無人機が散布飛行ルートに沿って散布作業を行うときに作業無人機が経過する農作物の病害虫の深刻さを確定することができる。つまり、作業無人機のリアルタイム位置と病害虫の深刻さとの間の対応関係を構築することができる。よって、「対症下薬」、すなわち病害虫の深刻さレベルに対応する散布量に従って散布を行うことを実現する。
Ｓ１２０において、前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定する。ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
ここで、農作物状態情報は農作物の色、形状、葉脈特徴、虫及び共に生える雑草の状態などの情報のうちの少なくとも１つであってもよい。
散布制御点は、作業無人機が実際に散布を行う位置を特定するための位置点であって、散布飛行ルート上にある点である。具体的には、当該点の位置情報、経度情報、緯度情報及び海抜などの情報のうちの少なくとも１つを含む。具体的に、散布飛行ルートと各格子領域との交点を散布制御点としてもよく、又は、散布飛行ルートと病害虫の深刻さが所定の閾値を超えた格子領域との交点を散布制御点としてもよく、さらに、必要に応じて他の方式で散布制御点を決めてもよく、本発明の実施例はこれについて制限しない。
実際散布点は、作業無人機が散布を行うように指示する実際の位置点であって、散布飛行ルート上にある点である。実際に、作業無人機の飛行方向によって、当該実際散布点が散布制御点の前に位置するように設定することにより、作業無人機が農薬散布作業を行うときに農薬が病害虫が発生している畑に届かないことを防ぐことができる。具体的には、散布飛行ルートにおいて、散布制御点の前に位置し且つ散布制御点との間の距離が所定距離となる位置点を、実際散布点として選定する。例示的に、所定距離が３メートルである場合、散布飛行ルートにおいて、各散布制御点の前にあり且つ散布制御点との間の距離が３メートルとなる位置点を、各散布制御点に関連する実際散布点として確定する。
散布量は、散布される農薬用量を指すことができ、散布制御点に対応するとともに、対応する散布制御点に関連する実際散布点のところから作業無人機が散布量に従って農薬散布を始めるように指示する。具体的に、散布量は散布制御点に関連する格子領域における病害虫の深刻さに基づいて決められることができ、例えば、散布制御点に関連する格子領域における病害虫の深刻さに対応する処方容量を、当該散布制御点に対応する散布量として確定する。
散布制御点、実際散布点及び散布量はいずれも、コントローラが作業無人機を指示して散布作業を行わせるためのパラメータである。コントローラは散布飛行ルート、散布制御点及び散布量を作業無人機に直接送信してもよく、この場合、作業無人機は散布制御点に関連する実際散布点を確定してから実際散布点に従って散布作業を実行する。又は、コントローラは、作業無人機が散布作業を直接実行するように指示するために、散布制御点に基づいて関連する実際散布点を確定してから散布飛行ルート、実際散布点及び散布量を作業無人機に送信してもよい。
選択的に、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップの後に、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量とを作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点に到着するときに関連する散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするステップ、を更に含んでもよい。
選択的に、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップの後に、前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、前記コントローラが散布制御点に基づいて、各実際散布点と散布量との間の対応関係を構築するステップと、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量とを作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各実際散布点に到着するときに対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするステップと、を更に含んでもよい。
作業無人機が行う散布作業のパラメータをコントローラにより算出して作業無人機に送信して作業無人機が散布作業を実行するように指示することによって、制御端末が作業無人機の作業パラメータを容易にモニタリングすることができ、作業無人機が正確に作業を行うように保障するとともに、作業無人機の作業計算量を削減して作業無人機の作業効率を向上させることができる。
選択的に、前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップは、前記コントローラが前記作業無人機の、前記散布飛行ルートにおける少なくとも１つの速度関連パラメータを取得するステップと、前記コントローラが前記速度関連パラメータに基づいて各散布制御点にそれぞれ対応する距離値を確定するステップと、各散布制御点にそれぞれ対応する距離値に基づいて、前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、を含むことができる。
具体的に、速度関連パラメータは作業無人機の、散布飛行ルートでの速度を確定するために用いられる。距離値は所定距離を確定するために用いられる。一般的に、所定距離は距離値以上である。具体的に、速度関連パラメータに基づいて距離値を確定する方法は、速度関連パラメータに基づいて無人機の飛行速度を確定してから、当該飛行速度と予め設定された時間との積を算出して距離値として確定することであってもよい。また、距離値を確定するためには他の方式を採用してもよく、本発明の実施例はこれについて制限しない。
１つの具体的な例において、少なくとも１つの速度関連パラメータに基づいて確定された無人機の飛行速度は６メートル／秒であり、定速の飛行であり、予め設定された時間は０．３秒である。よって、距離値は１．８メートルとなり、所定距離は２メートルと設定されることができる。したがって、散布飛行ルートにおける実際散布点は、散布制御点から２メートル離れている位置点となる。
作業無人機の、散布飛行ルートにおける速度関連パラメータに基づいてそれぞれの散布制御点に対応する距離値を確定し、さらに当該距離値に基づいて所定距離を確定し、それにより実際散布点を確定することによって、作業無人機の飛行状況に基づいて実際散布点を確定して作業無人機の散布位置を適応的に調整することを実現し、したがって畑が農薬によりカバーされる程度を調整することを実現して、病害虫が発生した領域に農薬が精度よく届くように保障し、農薬の散布効果を向上させることができる。
なお、作業無人機は、農薬散布を実行する際、２つずつの隣接する実際散布点同士の間の散布飛行ルートに沿って農薬の散布作業を行うときに、当該隣接する実際散布点のうち、位置が前にある実際散布点に関連する散布制御点に対応する散布量に従って農薬を散布することができる。つまり、作業無人機が１つの実際散布点に到着するたびに、散布量を、当該実際散布点に関連する散布制御点に対応する散布量に調整する。ここで、散布方式としては、当該部分の散布飛行ルートにおいて作業する間にずっと当該散布量で散布することであってもよい。
１つの具体的な例において、図１ｂに示すように、散布対象領域１３１の農作物の生長データを格子領域に分割し、１つの格子領域をユニットとして雑草の密度（すなわち、病害虫の深刻さレベル）を認識し、認識結果が図１ｂに示す通りとなる。ここで、雑草の密度がそれぞれ６０％、９０％、１００％及び１２０％である。作業無人機が散布飛行ルート１３２に沿って散布作業を行う際、実際散布点Ａから実際散布点Ｂまで飛行する間、作業無人機は実際散布点Ａに関連する散布制御点に対応する散布量（例えば、９０ｍｌの除草剤であってもよい）に従って等量に散布を実行する。
本発明の実施例は、散布飛行ルートを農作物処方マップにマッピングして、散布飛行ルートにおける散布制御点と、各散布制御点に対応する散布量とを確定するとともに、各散布制御点に基づいて、散布飛行ルートにおいて当該散布制御点の前に位置する実際散布点を確定することによって、無人機が実際散布点に到着するときに散布量に従って農薬散布を実行することを実現し、農薬散布の実行が散布制御点で始められて散布制御点にある畑が農薬によりカバーできないという従来技術の課題を解決し、無人機の飛行状況及び農薬が畑に届く時間遅延を総合的に考慮することを実現し、したがって病害虫が発生している畑全体に農薬を散布することができ、従来の農薬散布技術を改良し、散布の実際位置を適応的に調整して、適応的な農薬散布作業の農薬散布効果を最大限に保障することができる。
＜実施例２＞
図２ａは本発明の実施例２に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。本実施例は上述の実施例を基礎として更に詳細化したものである。本実施例において、前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。それとともに、前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップと、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップと、前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含むように詳細化される。本実施例による方法は具体的に以下の内容を含む。
Ｓ２１０において、コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングする。前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。
なお、本実施例における散布対象領域、散布飛行ルート、農作物処方マップ、農作物状態情報、格子領域、散布制御点、実際散布点及び散布量については、すべて上述の実施例の説明を参照すればよい。
Ｓ２２０において、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定する。
一般的に、散布飛行ルートは、実は複数の位置点が連結されて形成されるものであり、各位置点がすなわち散布経過点である。等間隔の散布制御点とは、２つずつの隣接する散布制御点同士の間の距離が等しいことを指す。等間隔の散布制御点は、複数の散布経過点のうちから選定された、間隔が同一な複数の散布経過点であってもよく、又は、作業無人機の応答時間及び飛行速度に基づいて制御点の間隔が確定されてから、散布飛行ルートの開始点及び終了点に基づいて確定されてもよく、さらに他の方式で確定されてもよく、本発明の実施例はこれについて制限しない。
選択的に、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップは、前記コントローラが信号受信応答時間及び飛行速度を取得し、前記散布開始点と散布終了点との間の飛行ルート距離に基づいて制御点の間隔を確定するステップと、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから散布開始点及び散布終了点を特定して両方とも散布制御点として確定するステップと、前記コントローラが前記散布開始点と前記散布終了点との間の散布飛行ルートにおいて、前記制御点の間隔に基づいて各散布制御点をそれぞれ確定するステップと、を含むことができる。ここで、隣接する２つの散布制御点の間の飛行ルート距離が前記制御点の間隔となる。
なお、信号受信応答時間は、作業無人機が散布作業を実行する際の遅延時間を表すことができる。ここで、作業無人機が次の散布制御点に到着する前に農薬の散布作業を実行開始するように確保するために、制御点の間隔を信号受信応答時間と飛行速度との積以上に設定する。こうすると、制御点の間隔が小さすぎて農薬をまだ散布していないうちに作業無人機が次の散布制御点に着いてしまうことを防ぐことができる。
散布開始点は、散布飛行ルートの始点を指してもよく、散布命令が実行開始される目標始点を指してもよい。散布終了点は、散布飛行ルートの終点を指してもよく、散布命令が実行終了される目標終点を指してもよい。
他の散布制御点は、散布開始点及び制御点の間隔に基づいて順次に確定されることができる。例示的に、散布開始点と散布終了点との間の散布飛行ルートにおいて、散布開始点をターゲット散布制御点とし、散布飛行ルート上の、ターゲット散布制御点から制御点の間隔だけ離れている位置点を次のターゲット散布制御点として確定する。このように類推して他の散布制御点の確定を実現する。
信号受信応答時間、飛行速度及び散布飛行ルート上の複数の散布経過点に基づいて等間隔の散布制御点を確定することによって、作業無人機の作業パラメータを適応的に用いて散布制御点を適時で正確に確定することができ、散布制御点をフレキシブルに調整することを実現し、したがって作業無人機の作業上の柔軟さを向上させることができる。
Ｓ２３０において、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分ける。
具体的に、標準線分は１つの格子領域の内部にあってもよく、少なくとも２つの格子領域と交わってもよい。標準線分が１つの格子領域の内部にある場合、当該格子領域に対応する病害虫の深刻さレベルのみに基づいて標準線分に対応する病害虫の深刻さレベルを確定することができ、ひいて当該標準線分の散布量を確定する。標準線分が少なくとも２つの格子領域と交わる場合、少なくとも２つの格子領域に対応する病害虫の深刻さレベルを総合的に考慮する必要があるため、標準線分の、各格子領域における割り当てを確認する必要がある。具体的には、各格子領域の領域範囲に基づいて標準線分を分割することによって、確認することができる。ここで、格子内線分は、標準線分の、格子領域の内部にあるセグメントを表すことができる。
選択的に、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップは、前記コントローラが、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交わると確定した場合、前記標準線分と前記格子領域の境界との少なくとも１つの交点を取得し、前記２つの隣接する散布制御点及び前記少なくとも１つの交点のうちのそれぞれ位置的に隣接する２つの点を連結して少なくとも２つの格子内線分を形成するステップ、又は、前記コントローラが、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交点を有しないと確定した場合、前記標準線分を格子内線分として確定するステップ、を含む。
１つの具体的な例において、図２ｂに示すように、２つの隣接する散布制御点Ｃ及び散布制御点Ｄはそれぞれ異なる格子領域に位置する。それとともに、散布制御点Ｃと散布制御点Ｄとが連結されて形成する標準線分ＣＤと、格子領域の境界との交点が点Ｅ及び点Ｆとなる。ここで、点Ｅは散布制御点Ｃ及び点Ｆと隣接し、散布制御点Ｄは点Ｆのみと隣接する。線分ＣＥ、線分ＥＦ及び線分ＦＤが格子内線分であると確定する。
標準線分と農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係（すなわち交わるか否か）に応じて格子内線分を確定することによって、格子領域に基づいて線分を正確に分割することを実現することができる。
Ｓ２４０において、前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定する。ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
具体的に、各散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分は、各散布制御点と、隣接する次の（或いは前の）散布制御点とが連結されて形成する標準線分に対応する少なくとも１つの格子内線分を表すことができる。格子内線分に対応する格子領域は格子内線分が位置する格子領域を表すことができる。隣接する２つの散布制御点が連結されて形成される標準線分に対応する各格子内線分が位置する格子領域における病害虫の深刻さレベルに対して加重和を求めることによって、標準線分に対応する散布量を確定することができる。なお、加重係数は各格子内線分が標準線分で占める割合であってもよい。
選択的に、前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、以下の内容を含む。
前記コントローラが以下の式に基づいて、前記散布飛行ルート上のｉ個目の散布制御点の散布量Ｖｉを計算する。

Figure 2022523836000002
ここで、ｌｋはｋ個目の格子内線分の長さであり、Ｐｋはｋ個目の格子内線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルであり、Ｌｉはｉ個目の散布制御点とｉ＋１個目の散布制御点とが構成する標準線分の長さであり、ｎはｉ個目の散布制御点とｉ＋１個目の散布制御点とが構成する標準線分が分割されて形成される格子内線分の数である。
具体的に、各格子内線分の長さと関連する標準線分の長さとの比と、当該格子内線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルとの積を当該格子内線分に対応する病害虫の深刻さレベルとして確定し、標準線分が分割されて形成されるすべての格子内線分に対応する病害虫の深刻さレベルの和を求めることによって、標準線分に対応する散布量を確定する。このように、標準線分によりカバーされるすべての格子領域の病害虫の深刻さレベルに基づいて散布量を確定することを実現し、つまり、作業無人機が経過する格子領域の病害虫の深刻さレベルに基づいて、作業無人機が経過する当該標準線分に対応する散布飛行ルートでの散布量を確定して、農薬に対する需要を精度よく確定し、したがって散布量を適応的に調整することを達成する。
本発明の実施例は、散布飛行ルートにおける散布経過点に基づいて等間隔の散布制御点を特定することによって、必要に応じて散布制御点の間の距離を合理的に計画することができ、作業無人機が隣接する２つの散布制御点の間で需要を満たす散布作業を完成するように保障するとともに、余計又は非合理的な散布制御点が形成されてしまうことを防ぐことができる。また、各格子領域の境界に基づいて、隣接する２つの散布制御点が連結されて形成される標準線分を少なくとも１つの格子内線分に分割し、少なくとも１つの格子内線分がそれぞれ対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルによって各散布制御点に対応する散布量を確定することによって、それぞれの散布制御点の、各格子領域での分布状況に従って散布量を適応的に調整することを実現し、したがって作業無人機が農薬を精度よく且つフレキシブルに散布するようにして、農薬の過大使用により招来される浪費や汚染などの事態を防ぐことができる。
＜実施例３＞
図３ａは本発明の実施例３に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。本実施例は、上述の実施例を基礎として更に詳細化したものである。本実施例において、前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。それとともに、前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との交点を、非等間隔の散布制御点として確定するステップと、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分を格子内線分として確定し、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含むように詳細化される。本実施例による方法は具体的に以下の内容を含む。
Ｓ３１０において、コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングする。前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。
なお、本実施例における散布対象領域、散布飛行ルート、農作物処方マップ、農作物状態情報、格子領域、散布制御点、実際散布点及び散布量については、すべて上述の実施例の説明を参照すればよい。
Ｓ３２０において、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との交点を非等間隔の散布制御点として確定する。
１つの具体的な例において、図３ｂに示すように、散布飛行ルート３５１と格子領域３５２の境界線との交点Ｍ及び交点Ｎは散布制御点である。
Ｓ３３０において、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分を格子内線分とし、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定する。ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れ、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
具体的に、散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分は、散布制御点と、隣接する次の（及び／又は前の）散布制御点とが連結されて形成される標準線分を表すことができる。散布飛行ルートと格子領域の境界との交点を散布制御点とすると、２つずつの隣接する散布制御点同士が連結されて形成される標準線分は格子領域の内部に位置するようになるため、当該格子領域に対応する病害虫の深刻さレベルに基づいて、標準線分を構成する散布制御点に対応する散布量を直接確定することができる。
選択的に、前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、以下の内容を含む。
前記コントローラが以下の式に基づいて、前記散布飛行ルート上のｉ個目の散布制御点の散布量Ｖｉを計算する。

Figure 2022523836000003
ここで、Ｐｉはｉ個目の格子内線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルである。
具体的に、散布飛行ルートと格子領域の境界との交点を散布制御点とする。つまり、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分が１つのみの格子領域の内部に位置する。よって、格子内線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルを散布制御点の散布量として直接確定することができ、散布量の計算困難さを低下させることができる。
本発明の実施例は、散布飛行ルートと格子領域の境界との交点を散布制御点とし、隣接する２つの散布制御点が連結されて形成される標準線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルに基づいて散布制御点の散布量を直接確定することによって、散布制御点及び散布量を確定するための計算困難さを低下させるとともに、計算にあたるデータ量を削減することができ、したがって散布作業の処理効率を向上させることができる。
＜実施例４＞
図４は本発明の実施例４に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。本実施例は、作業無人機が農薬の散布作業を実行する場合に適用されることができる。当該方法は、本発明の実施例による農薬散布の制御装置により実行されることができる。当該装置は、ソフトウェア及び／又はハードウェアの形態で実現されることができ、一般的には作業無人機の中に集積されることができる。図４に示すように、本実施例の方法は具体的に以下の内容を含む。
Ｓ４１０において、作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、散布制御点に対応する散布量とを受信する。ここで、散布制御点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものである。
なお、本実施例における散布対象領域、散布飛行ルート、農作物処方マップ、農作物状態情報、領域、散布制御点、実際散布点及び散布量はすべて上述の実施例の記載を参照すればよい。
Ｓ４２０において、前記作業無人機が、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とする。
進行方向においてリアルタイムに取得される最も近い１つの散布制御点は、作業無人機がまだ到着していなく且つ作業無人機のリアルタイム位置に最も近い散布制御点である。
Ｓ４３０において、前記作業無人機が現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出する。
現在位置点の座標及びターゲット散布制御点の座標を取得し、２つの座標の間の水平距離を計算して距離値とすることができる。ここで、座標は空間座標であってもよく、平面座標（すなわち、高さを含まない）であってもよい。
Ｓ４４０において、前記作業無人機が、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行する。
距離間隔条件は、作業無人機が農薬の散布作業を始める距離範囲又はある距離値を制限するために用いられる。例示的に、距離間隔条件が３メートルである場合、距離値が３メートルとなれば、予め設定された距離間隔条件を満たすと確定する。距離間隔条件は、作業無人機のリアルタイム速度関連パラメータに基づいて決められることができる。例示的に、経験値に基づいてリアルタイム速度関連パラメータと距離間隔条件との間の対応関係を予め構築することができ、作業無人機のリアルタイム速度関連パラメータに基づいて、距離間隔条件を確定する。
作業無人機が病害虫の深刻さが高い領域から離れるとき、散布を中止するか又は散布量を下げることができ、その時間も予め制御されることができる。
Ｓ４５０において、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行する。
本発明の実施例は、現在位置点と、最も近い散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出し、当該距離値が距離間隔条件を満たす場合に現在位置点から当該散布制御点に対応する散布量に従って農薬の散布作業を始めることによって、散布制御点に到着する前に農薬の散布作業を予め実行することを実現して、農薬散布が必要な畑がすべて農薬によりカバーされることができるようにして、農薬の散布効果を向上させることができる。また、作業無人機で実際散布点をリアルタイムに計算することによって、作業無人機の作業状況を適時に調整することができ、農薬作業の柔軟さを向上させることができる。
＜実施例５＞
図５は本発明の実施例５に係る農薬散布の制御方法のフローチャートである。本実施例は、作業無人機が農薬の散布作業を実行する場合に適用されることができる。当該方法は、本発明の実施例による農薬散布の制御装置により実行されることができる。当該装置は、ソフトウェア及び／又はハードウェアの形態で実現されることができ、一般的には作業無人機の中に集積されることができる。図５に示すように、本実施例の方法は具体的に以下の内容を含む。
Ｓ５１０において、作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、実際散布点に対応する散布量とを受信する。ここで、実際散布点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものである。
なお、本実施例における散布対象領域、散布飛行ルート、農作物処方マップ、農作物状態情報、領域、散布制御点、実際散布点及び散布量はすべて上述の実施例の記載を参照すればよい。
Ｓ５２０において、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行する。
本発明の実施例は、散布制御点の前に位置する実際散布点に従って農薬散布を実行することによって、散布制御点に届く前に農薬の散布作業を予め行うことを実現し、農薬散布が必要な畑がすべて農薬によりカバーされることができるようにして、農薬の散布効果を向上させることができる。また、コントローラにより送信される実際散布点を直接取得して農薬の散布作業を行うようにすることによって、作業無人機が実際散布点の確定を担当することを避けて、作業無人機の作業効率を向上させることができる。
＜実施例６＞
図６は本発明の実施例６に係る農薬散布の制御装置の模式図である。実施例６は、本発明の上述の実施例に係る農薬散布の制御方法を実現するための対応する装置である。当該装置は、作業無人機と通信可能に接続されるコントローラの中に配置される。
対応するように、本実施例による装置は、散布飛行ルート確定モジュール６１０、散布制御点及び散布量確定モジュール６２０を備えることができる。
散布飛行ルート確定モジュール６１０は、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするように構成される。
散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するように構成される。ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
本発明の実施例は、散布飛行ルートを農作物処方マップにマッピングして、散布飛行ルートにおける散布制御点と、各散布制御点に対応する散布量とを確定することによって、全域で均一に散布して農薬が過大に使用されることにより招来されるコスト浪費や環境汚染などの従来技術の課題を解決し、畑の病害虫状況によって農薬の散布量を適応的に調整することができ、農薬の過大使用を防いで農薬散布のコスト浪費を減少させることができる。
さらに、前記農作物処方マップは具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域はそれぞれ農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する。
さらに、前記農薬散布の制御装置は具体的に、前記散布対象領域に対応する病害虫データを取得し、標準空間座標系に基づいて前記病害虫データを格子領域に切り分け、切り分けた各格子領域における病害虫データに基づいて病害虫の深刻さレベルを認識し、各格子領域の認識結果に基づいて前記農作物処方マップを生成するように構成される。ここで、前記病害虫データは画像データ及び／又はスペクトルデータを含む。
さらに、前記散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は具体的に、前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定し、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分け、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するように構成される。
さらに、前記散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は具体的に、信号受信応答時間及び飛行速度を取得し、前記散布開始点と散布終了点との間の飛行ルート距離に基づいて制御点の間隔を確定し、前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから散布開始点及び散布終了点を特定して両方とも散布制御点として確定し、前記散布開始点と前記散布終了点との間の散布飛行ルートにおいて、前記制御点の間隔に基づいて各散布制御点をそれぞれ確定するように構成される。ここで、隣接する２つの散布制御点の間の飛行ルート距離が前記制御点の間隔となる。
さらに、前記散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は具体的に、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交わると確定した場合、前記標準線分と前記格子領域の境界との少なくとも１つの交点を取得し、前記２つの隣接する散布制御点及び前記少なくとも１つの交点のうちのそれぞれ位置的に隣接する２つの点を連結して少なくとも２つの格子内線分を形成するか、又は、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交点を有しないと確定した場合、前記標準線分を格子内線分として確定するように構成される。
さらに、前記散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は具体的に、以下の式に基づいて前記散布飛行ルート上のｉ個目の散布制御点の散布量Ｖｉを計算するように構成される。

Figure 2022523836000004
ここで、ｌｋはｋ個目の格子内線分の長さであり、Ｐｋはｋ個目の格子内線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルであり、Ｌｉはｉ個目の散布制御点とｉ＋１個目の散布制御点とが構成する標準線分の長さであり、ｎはｉ個目の散布制御点とｉ＋１個目の散布制御点とが構成する標準線分が分割されて形成される格子内線分の数である。
さらに、前記散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は具体的に、前記散布飛行ルートと前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との交点を、非等間隔の散布制御点として確定し、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分を格子内線分として確定し、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するように構成される。
さらに、前記散布制御点及び散布量確定モジュール６２０は具体的に、以下の式に基づいて前記散布飛行ルート上のｉ個目の散布制御点の散布量Ｖｉを計算するように構成される。

Figure 2022523836000005
ここで、Ｐｉはｉ個目の格子内線分が位置する格子領域の病害虫の深刻さレベルである。
さらに、前記農薬散布の制御装置は具体的に、散布対象となる農作物が含まれる実際地理範囲領域を取得し、取得した前記実際地理範囲領域に対応する農作物処方マップにおける各領域の農作物状態情報に基づいて、前記実際地理範囲領域において少なくとも１つの散布対象領域を確定するように構成される。ここで、前記散布対象領域の領域範囲は前記実際地理範囲領域の領域範囲以下である。
さらに、前記農薬散布の制御装置は具体的に、前記散布飛行ルートと、各前記散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量とを作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点に到着するときに関連する散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするように構成される。
さらに、前記農薬散布の制御装置は具体的に、前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定し、前記コントローラが散布制御点に基づいて、各実際散布点と散布量との間の対応関係を構築し、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量とを作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各実際散布点に到着するときに対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするように構成される。
さらに、前記農薬散布の制御装置は具体的に、前記コントローラが前記作業無人機の、前記散布飛行ルートにおける少なくとも１つの速度関連パラメータを取得し、前記コントローラが前記速度関連パラメータに基づいて各散布制御点にそれぞれ対応する距離値を確定し、各散布制御点にそれぞれ対応する距離値に基づいて、前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するように構成される。
以上で説明した農薬散布の制御装置は本発明の任意の実施例に係る農薬散布の制御方法を実行することができ、農薬散布の制御方法を実行するための対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。
＜実施例７＞
図７は本発明の実施例７に係る農薬散布の制御装置の模式図である。実施例７は、本発明の上述の実施例に係る農薬散布の制御方法を実行するための対応する装置である。当該装置は作業無人機の中に配置される。
具体的に、本実施例に係る装置は、散布情報受信モジュール７１０、ターゲット散布制御点確定モジュール７２０、距離検出モジュール７３０、農薬散布モジュール７４０及び循環リアルタイム検出モジュール７５０を備える。
散布情報受信モジュール７１０は、コントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、散布制御点に対応する散布量とを受信するように構成される。ここで、散布制御点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものである。
ターゲット散布制御点確定モジュール７２０は、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするように構成される。
距離検出モジュール７３０は、現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するように構成される。
農薬散布モジュール７４０は、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するように構成される。
循環リアルタイム検出モジュール７５０は、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とする操作に戻って再実行するように構成される。
本発明の実施例は、現在位置点と、最も近い散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出し、当該距離値が距離間隔条件を満たす場合に現在位置点から当該散布制御点に対応する散布量に従って農薬の散布作業を始めることによって、散布制御点に到着する前に農薬の散布作業を予め実行することを実現して、農薬散布が必要な畑がすべて農薬によりカバーされることができるようにして、農薬の散布効果を向上させることができる。また、作業無人機で実際散布点をリアルタイムに計算することによって、作業無人機の作業状況を適時に調整することができ、農薬作業の柔軟さを向上させることができる。
上述の農薬散布の制御装置は本発明の任意の実施例に係る農薬散布の制御方法を実行することができ、農薬散布の制御方法を実行するための対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。
＜実施例８＞
図８は本発明の実施例８に係る農薬散布の制御装置の模式図である。実施例８は、本発明の上述の実施例に係る農薬散布の制御方法を実行するための対応する装置である。当該装置は作業無人機の中に配置される。
具体的に、本実施例に係る装置は散布情報受信モジュール８１０及び農薬散布モジュール８２０を備える。
散布情報受信モジュール８１０は、コントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、実際散布点に対応する散布量とを受信するように構成される。ここで、実際散布点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものである。
農薬散布モジュール８２０は、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行するように構成される。
本発明の実施例は、散布制御点の前に位置する実際散布点に従って農薬散布を実行することによって、散布制御点の前に農薬の散布作業を予め行うことを実現し、農薬散布が必要な畑がすべて農薬によりカバーされることができるようにして、農薬の散布効果を向上させることができる。また、コントローラにより送信される実際散布点を直接取得して農薬の散布作業を行うようにすることによって、作業無人機が実際散布点の確定を担当することを避けて、作業無人機の作業効率を向上させることができる。
上述の農薬散布の制御装置は本発明の任意の実施例に係る農薬散布の制御方法を実行することができ、農薬散布の制御方法を実行するための対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。
＜実施例９＞
図９は本発明の実施例９に係るデバイスの構造模式図である。図９は、本発明の実施形態を実現するための例示的なデバイス９０１のブロック図を示している。図９に示されるデバイス９０１は１つの例に過ぎず、本発明の実施例の機能及び適用範囲に対する制限にはならない。
図９に示すように、デバイス９０１は汎用計算デバイスの形式で表される。デバイス９０１のコンポーネントは、１つ又は複数のプロセッサー又は処理ユニット９０２と、システムメモリ９０３と、各システムコンポーネント（システムメモリ９０３及び処理ユニット９０２を含む）を接続するバス９０４と、を備えるが、これらに限られない。
バス９０４は、いくつかのバス構造のうちの１種類又は複数種類を表し、メモリバス又はメモリコントローラ、ペリフェラルバス、ＡＧＰ、プロセッサー又は複数種類のバス構造のうちの任意のバス構造を採用したローカルバスを含む。例として説明すると、これらのシステム構造は、インダストリスタンダードアーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＭＣＡ）バス、増強型ＩＳＡバス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＶＥＳＡ）ローカルバス及びペリフェラルコンポーネントインターコネクト（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ，ＰＣＩ）バスを含むが、これらに限られない。
デバイス９０１は、複数種類のコンピュータシステム読取可能な媒体を典型的に備える。これらの媒体は、制御端末９０１によりアクセス可能な任意の使用可能な媒体であってもよく、揮発性及び不揮発性の媒体と、リムーバブル及びノンリムーバブルの媒体と、を含む。
システムメモリ９０３は、揮発性メモリ形式のコンピュータシステム読取可能な媒体、例えば、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＡＭ）９０５及び／又は、キャッシュメモリ９０６を含むことができる。デバイス９０１は、他のリムーバブル／ノンリムーバブルの、揮発性／不揮発性のコンピュータシステム記憶媒体を更に備えることができる。単なる例として説明するが、記憶システム９０７は、ノンリムーバブル且つ不揮発性の磁気媒体（図９に示されておらず、一般に「ハードディスクドライブ」と称される）を読み取り且つ書き込むように設けられることができる。図９には示されていないが、リムーバブル且つ不揮発性の磁気ディスク（例えば、「ソフトディスク」）に対する読取及び書込みに適用される磁気ディスクドライブ、及びリムーバブル且つ不揮発性のコンパクトディスク（例えば、リードオンリーメモリ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｄｅｏ Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＤＶＤ－ＲＯＭ）又は他の光媒体）に対する読取及び書込みに適用されるコンパクトディスクドライブ、として配置されることができる。これらの場合、いずれのドライブも１つ又は複数のデータ媒体インタフェースを介してバス９０４に接続することができる。システムメモリ９０３は少なくとも１つのプログラム製品を含むことができ、当該プログラム製品は１セットの（例えば、少なくとも１つの）プログラムモジュールを備え、これらのプログラムモジュールは本発明の各実施例の機能を実行するように配置される。
１セットの（少なくとも１つの）プログラムモジュール９０８を有するプログラム／実用ツール９０９は、例えばシステムメモリ９０３に記憶されることができる。このようなプログラムモジュール９０８は、操作システム、１つ又は複数の応用プログラム、他のプログラムモジュール及びプログラムデータを含むが、これらに限られない。これらの例のうちのいずれかの、又はある１つの組み合わせには、ネットワーク環境の実現が含まれるかもしれない。プログラムモジュール９０８は一般に、本発明に係る実施例に記載の機能及び／又は方法を実行する。
デバイス９０１は、１つ又は複数の外部デバイス９１０（例えばキーボード、指向デバイスなど）と通信してもよく、１つ又は複数の、ユーザと当該デバイス９０１とのインタラクションを可能にするデバイス（例えば、図９によるディスプレイ９１１）と通信してもよく、及び／又は、当該デバイス９０１が１つ又は複数の他の計算デバイスと通信可能にする任意のデバイス（例えばネットワークカード、モデムなど）と通信してもよい。このような通信は、入力／出力（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ，Ｉ／Ｏ）インタフェース９１２によって行われることができる。且つ、デバイス９０１はネットワークアダプタ９１３を介して１つ又は複数のネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＡＮ）及び／又はパブリックネットワーク、例えばインターネット）と通信してもよい。図面に示すように、ネットワークアダプタ９１３はバス９０４を介してデバイス９０１の他のモジュールと通信する。なお、図９には示されていないが、デバイス９０１を、他のハードウェア及び／又は、ソフトウェアモジュール（マイクロコード、デバイスドライブ、冗長処理ユニット、外部ディスク駆動アレー、磁気ディスクアレー（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ Ａｒｒａｙｓ ｏｆ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｄｉｓｋｓ，ＲＡＩＤ）システム、テープドライブ及びデータバックアップ記憶システムなどを含むが、これらに限られない）と協同で使用することができる。
処理ユニット９０２は、システムメモリ９０３に記憶されているプログラムを運転することによって、各機能応用及びデータ処理を実行する。例えば、本発明の上述の実施例に係る農薬散布の制御方法を実現する。
＜実施例１０＞
本発明の実施例１０は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供しており、当該プログラムがプロセッサにより実行されるとき、本発明に記載の実施例に係る農薬散布の制御方法が実現される。
つまり、当該プログラムがプロセッサにより実行されるとき、コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするステップと、前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、が実現される。ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
又は、当該プログラムがプロセッサにより実行されるとき、作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、散布制御点に対応する散布量とを受信するステップであって、散布制御点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものであるステップと、前記作業無人機が、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップと、前記作業無人機が現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するステップと、前記作業無人機が、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するステップと、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行するステップと、が実現される。
又は、当該プログラムがプロセッサにより実行されるとき、作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、実際散布点に対応する散布量とを受信するステップであって、実際散布点及び散布量は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものであるステップと、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行するステップと、が実現される。
本発明の実施例に係るコンピュータ記憶媒体としては、１つ又は複数のコンピュータ読取可能な媒体の任意の組み合わせを採用することができる。コンピュータ読取可能な媒体は、コンピュータ読取可能な信号媒体又はコンピュータ読取可能な記憶媒体であってもよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体は例えば、電気、磁気、光、電磁気、赤外線、又は半導体のシステム、装置又は素子、又はこれらの任意の組み合わせであってもよいがこれらに限られない。コンピュータ読取可能な記憶媒体のより詳しい例（すべてではない）としては、１つ又は複数の導線を備える電気接続、携帯式コンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＯＭ）、書き込み・消去可能なリードオンリーメモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ，ＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、光ファイバー、携帯式コンパクトディスクリードオンリーメモリ、光メモリデバイス、磁気メモリデバイス、又はこれらの任意の妥当な組み合わせを含む。本文では、コンピュータ読取可能な記憶媒体はプログラムを含むか記憶している任意の有形な媒体であってもよく、当該プログラムは命令実行システム、装置又はデバイスにより使用されるか又はそれと協同で使用されることができる。
コンピュータ読取可能な信号媒体は、ベースバンドの中で又はキャリアの一部として伝播されるデータ信号を含んでもよく、その中にコンピュータ読取可能なプログラムコードが含まれている。このように伝播されるデータ信号としては、様々な形態を採用することができ、電磁気信号、光信号又はこれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限られない。コンピュータ読取可能な信号媒体は、コンピュータ読取可能な記憶媒体以外の任意のコンピュータ読取可能な媒体であってもよく、当該コンピュータ読取可能な媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスにより使用されるか又はそれと協同で使用されるプログラムを送信、伝播又は輸送することができる。
コンピュータ読取可能な媒体に含まれているプログラムコードは、任意の適切な媒体（無線、電線、光ケーブル、高周波（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ＲＦ）など、又はそれらの任意の組み合わせ）によって輸送されることができる。
１つ又は複数の種類のプログラム設計言語又はそれらの組み合わせを用いて、本発明による操作を実行するためのコンピュータプログラムコードを編集することができる。前記プログラム設計言語は、対象向けのプログラム設計言語（例えば、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋）と、一般な過程型のプログラム設計言語（例えば、「Ｃ」言語又はそれと類似するプログラム設計言語）と、を含む。プログラムコードは、ユーザのコンピュータにより完全に実行されるか、部分的にユーザのコンピュータにより実行されるか、１つの独立したソフトウェアパックとして実行されるか、一部がユーザのコンピュータにより実行され且つ一部がリモートコンピュータにより実行されるか、又は、完全にリモートコンピュータやサーバにより実行されることができる。リモートコンピュータに関わる場合、リモートコンピュータは任意の種類のネットワーク（ローカルエリアネットワーク又はワイドエリアネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、又は、外部のコンピュータ（例えば、インターネットサービス業者を利用してインターネットを介して接続する）に接続することができる。
注意すべき点として、以上の記載は本発明の好ましい実施例及び関連の技術的原理に過ぎない。本発明はここで記載された特定の実施例に限られないことは、当業者であれば理解できる。当業者であれば、本発明の保護範囲を逸脱しない前提で、以上の実施例に基づいて様々な明確な変化、新たな調整及び代替を実現することができる。よって、以上の実施例を用いて本発明を詳しく説明したが、本発明は以上の実施例に限られず、本発明の思想から逸脱しない前提で、たくさんの他の等価の実施例を更に含むことができる。一方、本発明の範囲は特許請求の範囲により決められる。
工業上の実用性
本発明の実施例に係る技術案は、農薬散布制御に適用されることができ、散布飛行ルートを農作物処方マップにマッピングすることによって、散布飛行ルートにおける散布制御点及び各散布制御点に対応する散布量を確定するとともに、各散布制御点に基づいて散布飛行ルート上の、当該散布制御点の前に位置する実際散布点を確定する。また、無人機の飛行状況及び農薬が畑に届く時間遅延を考慮して、適応的な農薬散布作業にあたる農薬の散布効果を最大限に確保することができる。
第１の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御方法を開示する。当該制御方法は、
コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするステップと、
前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップと、を含み、
ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する。
さらに、前記少なくとも２つの領域は具体的に少なくとも２つの格子領域を含み、各格子領域に関連する農作物状態情報は、病害虫の種類、病害虫の深刻さレベル及び植物密度レベルのうちの少なくとも１つを含む。
さらに、前記農作物状態情報は少なくとも前記病害虫の深刻さレベルを含み、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、前記コントローラが前記散布対象領域に対応する病害虫データを取得するステップと、前記コントローラが標準空間座標系に基づいて前記病害虫データを格子領域に切り分けるステップと、前記コントローラが、切り分けた各格子領域における病害虫データに基づいて病害虫の深刻さレベルを認識するステップと、前記コントローラが各格子領域の認識結果に基づいて前記農作物処方マップを生成するステップと、を更に含み、ここで、前記病害虫データは画像データ及び／又はスペクトルデータを含む。

さらに、前記農作物状態情報は少なくとも前記病害虫の種類を含み、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、前記コントローラが前記病害虫の種類に基づいて前記農作物処方マップを生成するステップを更に含み、ここで、前記農作物処方マップは各格子領域に対応する処方種類を含む。
さらに、前記農作物状態情報は少なくとも前記植物密度レベルを含み、前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、前記コントローラが前記植物密度レベルに基づいて前記農作物処方マップを生成するステップを更に含み、ここで、前記農作物処方マップは各格子領域に対応する散布量を含み、前記散布量と前記植物密度レベルとは正の相関がある。
さらに、前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップは、前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップと、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップと、前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベル、植物密度レベル及び病害虫の種類のうちの少なくとも１つとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップと、を含む。
さらに、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップは、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との交点を、非等間隔の散布制御点として確定するステップと、前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分を格子内線分として確定し、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベル、植物密度レベル及び病害虫の種類のうちの少なくとも１つとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップと、を含む。
さらに、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップの後に、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類とを前記作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各前記散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点に到着するときに前記実際散布点に関連する散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類に従って農薬散布を実行するようにするステップ、を更に含む。
さらに、前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類を確定するステップの後に、前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、前記コントローラが散布制御点に基づいて、各実際散布点と散布量との間の対応関係、及び／又は、各実際散布点と処方種類との間の対応関係を構築するステップと、前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量及び／又は処方種類とを前記作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各実際散布点に到着するときに対応する散布量及び／又は処方種類に従って農薬散布を実行するようにするステップと、を更に含む。
第２の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御方法を更に開示する。当該制御方法は、
作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類とを受信するステップであって、散布制御点及び散布量及び／又は処方種類は、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものであるステップと、
前記作業無人機が、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップと、
前記作業無人機が現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するステップと、
前記作業無人機が、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量及び／又は処方種類に従って農薬散布を実行するステップと、
前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行するステップと、を含む。
第３の態様によると、本発明の一実施例は農薬散布の制御方法を更に提供する。当該制御方法は、
作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、実際散布点に対応する散布量及び／又は処方種類とを受信するステップであって、実際散布点と、散布量及び／又は処方種類とは、コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び／又は処方種類、及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものであるステップと、
前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量及び／又は処方種類に従って農薬散布を実行するステップと、を含む。

Claims (18)

  1. 農薬散布の制御方法であって、
    コントローラが、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするステップと、
    前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含み、
    前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する
    ことを特徴とする農薬散布の制御方法。
  2. 前記農作物処方マップは少なくとも２つの格子領域を含み、
    各格子領域はそれぞれ、農作物状態情報としての病害虫の深刻さレベル又は植物密度レベルに関連する
    ことを特徴とする請求項１に記載の農薬散布の制御方法。
  3. 前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、
    前記コントローラが前記散布対象領域に対応する病害虫データを取得するステップと、
    前記コントローラが標準空間座標系に基づいて前記病害虫データを格子領域に切り分けるステップと、
    前記コントローラが、切り分けた各格子領域における病害虫データに基づいて病害虫の深刻さレベルを認識するステップと、
    前記コントローラが各格子領域の認識結果に基づいて前記農作物処方マップを生成するステップと、を更に含み、
    ここで、前記病害虫データは画像データ及び／又はスペクトルデータを含む
    ことを特徴とする請求項２に記載の農薬散布の制御方法。
  4. 前記コントローラが、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、
    前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップと、
    前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップと、
    前記コントローラが、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項２に記載の農薬散布の制御方法。
  5. 前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから等間隔の散布制御点を確定するステップは、
    前記コントローラが信号受信応答時間及び飛行速度を取得し、散布開始点と散布終了点との間の飛行ルート距離に基づいて制御点の間隔を確定するステップと、
    前記コントローラが前記散布飛行ルートに対応する複数の散布経過点のうちから前記散布開始点及び前記散布終了点を特定して両方とも前記散布制御点として確定するステップと、
    前記コントローラが前記散布開始点と前記散布終了点との間の散布飛行ルートにおいて、前記制御点の間隔に基づいて各散布制御点をそれぞれ確定するステップと、を含み、
    ここで、隣接する２つの散布制御点の間の飛行ルート距離が前記制御点の間隔となる
    ことを特徴とする請求項４に記載の農薬散布の制御方法。
  6. 前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との間の位置関係に基づいて、各標準線分を少なくとも１つの格子内線分に切り分けるステップは、
    前記コントローラが、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交わると確定した場合、前記標準線分と前記格子領域の境界との少なくとも１つの交点を取得し、前記２つの隣接する散布制御点及び前記少なくとも１つの交点のうちのそれぞれ位置的に隣接する２つの点を連結して少なくとも２つの格子内線分を形成するステップ、又は、
    前記コントローラが、２つの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分と、前記農作物処方マップにおける格子領域の境界とが交点を有しないと確定した場合、前記標準線分を格子内線分として確定するステップ、を含む
    ことを特徴とする請求項４に記載の農薬散布の制御方法。
  7. 前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップは、
    前記コントローラが、前記散布飛行ルートと前記農作物処方マップにおける格子領域の境界との交点を、非等間隔の散布制御点として確定するステップと、
    前記コントローラが、２つずつの隣接する散布制御点が連結されて形成される標準線分を格子内線分として確定し、各前記散布制御点に関連する少なくとも１つの格子内線分と、前記少なくとも１つの格子内線分に対応する格子領域における病害虫の深刻さレベルとに基づいて、各前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項２に記載の農薬散布の制御方法。
  8. 前記コントローラが散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画することの前に、
    散布対象となる農作物が含まれる実際地理範囲領域を取得するステップと、
    取得した前記実際地理範囲領域に対応する農作物処方マップにおける各領域の農作物状態情報に基づいて、前記実際地理範囲領域において少なくとも１つの散布対象領域を確定するステップと、を更に含み、
    ここで、前記散布対象領域の領域範囲は前記実際地理範囲領域の領域範囲以下である
    ことを特徴とする請求項１に記載の農薬散布の制御方法。
  9. 前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップの後に、
    前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量とを前記作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各前記散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点に到着するときに前記実際散布点に関連する散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするステップ、を更に含む
    ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載の農薬散布の制御方法。
  10. 前記コントローラが前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するステップの後に、
    前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、
    前記コントローラが前記散布制御点に基づいて、各実際散布点と散布量との間の対応関係を構築するステップと、
    前記コントローラが、前記散布飛行ルートと、各前記実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量とを前記作業無人機に送信して、前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って飛行して各実際散布点に到着するときに対応する散布量に従って農薬散布を実行するようにするステップと、を更に含む
    ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載の農薬散布の制御方法。
  11. 前記コントローラが前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップは、
    前記コントローラが前記作業無人機の、前記散布飛行ルートにおける少なくとも１つの速度関連パラメータを取得するステップと、
    前記コントローラが前記速度関連パラメータに基づいて各散布制御点にそれぞれ対応する距離値を確定するステップと、
    各散布制御点にそれぞれ対応する距離値に基づいて、前記散布飛行ルートにおいて各散布制御点から所定距離だけ離れている実際散布点を確定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項１０に記載の農薬散布の制御方法。
  12. 農薬散布の制御方法であって、
    作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量とを受信するステップであって、前記散布制御点及び前記散布量は、前記コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものであるステップと、
    前記作業無人機が、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得してターゲット散布制御点とするステップと、
    前記作業無人機が現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するステップと、
    前記作業無人機が、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するステップと、
    前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得して前記ターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行するステップと、を含む
    ことを特徴とする農薬散布の制御方法。
  13. 農薬散布の制御方法であって、
    作業無人機がコントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量とを受信するステップであって、前記実際散布点及び前記散布量は、前記コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものであるステップと、
    前記作業無人機が前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行するステップと、を含む
    ことを特徴とする農薬散布の制御方法。
  14. コントローラの中に配置される農薬散布の制御装置であって、散布飛行ルート確定モジュール及び散布制御点及び散布量確定モジュールを備え、
    前記散布飛行ルート確定モジュールは、散布対象領域に対応する散布飛行ルートを計画し、前記散布飛行ルートを前記散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングするように構成され、
    前記散布制御点及び散布量確定モジュールは、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて前記散布飛行ルートにおいて散布制御点を確定し、前記散布制御点に対応する散布量を確定するように構成され、
    ここで、前記散布制御点は作業無人機の実際散布点に関連し、前記散布飛行ルートにおいて、前記実際散布点は関連する散布制御点から所定距離だけ離れており、且つ、前記作業無人機の進行方向において、前記実際散布点は関連する散布制御点の前に位置する
    ことを特徴とする農薬散布の制御装置。
  15. 作業無人機の中に配置される農薬散布の制御装置であって、散布情報受信モジュール、ターゲット散布制御点確定モジュール、距離検出モジュール、農薬散布モジュール及び循環リアルタイム検出モジュールを備え、
    前記散布情報受信モジュールは、コントローラにより送信された散布飛行ルートと、各散布制御点と、前記散布制御点に対応する散布量とを受信するように構成され、前記散布制御点及び前記散布量は、前記コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定したものであり、
    前記ターゲット散布制御点確定モジュールは、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を行い、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得して前記ターゲット散布制御点とするように構成され、
    前記距離検出モジュールは、現在位置点と前記ターゲット散布制御点との間の距離値をリアルタイムに検出するように構成され、
    前記農薬散布モジュールは、前記距離値が予め設定された距離間隔条件を満たすと確定した場合、前記ターゲット散布制御点に対応する散布量に従って農薬散布を実行するように構成され、
    前記循環リアルタイム検出モジュールは、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、進行方向において最も近い１つの散布制御点をリアルタイムに取得して前記ターゲット散布制御点とするステップに戻って再実行するように構成される
    ことを特徴とする農薬散布の制御装置。
  16. 作業無人機の中に配置される農薬散布の制御装置であって、散布情報受信モジュール及び農薬散布モジュールを備え、
    前記散布情報受信モジュールは、コントローラにより送信された散布飛行ルートと、各実際散布点と、前記実際散布点に対応する散布量とを受信するように構成され、前記実際散布点及び前記散布量は、前記コントローラが、計画した散布飛行ルートを散布対象領域に対応する農作物処方マップにマッピングしてから、前記農作物処方マップに含まれる少なくとも２つの領域における農作物状態情報に基づいて確定した散布制御点、散布量及び予め設定された間隔距離に基づいて確定したものであり、
    前記農薬散布モジュールは、前記散布飛行ルートに沿って散布作業を実行し、前記散布対象領域に対する散布作業を完成するまでに、各実際散布点へ飛行して到着するたびに対応する散布量に従って農薬散布を実行するように構成される
    ことを特徴とする農薬散布の制御装置。
  17. メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶されており且つプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムを備え、
    前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１ないし１１、１２又は１３のいずれか一項に記載の農薬散布の制御方法が実現される
    ことを特徴とするデバイス。
  18. コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
    当該コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１ないし１１、１２又は１３のいずれか一項に記載の農薬散布の制御方法が実現される
    ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
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