一种控制无人机进行植株修剪的设备的制作方法

文档序号：23217869发布日期：2020-12-08 14:58阅读：73来源：国知局

本发明涉及修剪领域，更具体的说，是涉及一种控制无人机进行植株修剪的设备。

背景技术：

现在的植株修剪大多是通过陆地行走的机器人进行修剪，主要是针对高度较低的植株进行修剪，并且，修剪的精度较低，得不到需要修剪的造型。

在对植株修剪的过程中往往还需要对高度较高的植株进行修剪。目前针对高度较高的植株进行修剪是通过人工升高的方式进行修剪的，而对于从事高空修剪植株的人员要求较高，并且通过人工升高的方式进行修剪植株具有较大的危险性，通过人工升高的方式进行修剪植株还需要在修剪之前做好一系列的检查才进行修剪，因此，通过人工升高的方式进行修剪植株大大的降低的修剪效率。

由于通过人工升高的方式进行修剪植株，是通过修剪人员人眼去观察并且修剪的，而人眼观察得并不准确，并且，工作人员在高空进行修剪植株的过程中会受到很多的限制，从而导致修剪的精度较低，修剪不出想要的植株造型。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决高空修剪产生的危险性及高空修剪的效率低和精度低的问题，提供一种基于无人机的修剪方法及控制无人机进行植株修剪的设备。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于无人机的修剪方法，包括以下步骤：

通过扫描无人机对需要修剪的植株进行扫描获取所述植株的3d模型；

将所述3d模型与数据库中存储的库模型进行对比，通过所述库模型与所述3d模型进行对比，根据所述3d模型超出所述库模型的差值区域规划出所述植株的修剪路线并生成修剪路线信息；

其中，所述修剪路线信息包括粗剪路线信息和精剪路线信息，将所述粗剪路线信息和精剪路线信息分别传输至所述粗剪无人机和所述精剪无人机，先通过所述粗剪无人机对所述植株进行第一次修剪，再通过所述精剪无人机对所述植株进行第二次修剪，以修剪出所述植株的新形态。

优选的，所述根据3d模型超出所述库模型的差值规划出所述植株的修剪路线的步骤包括：

将所述3d模型分成多个具有相同高度h的原模型层结构，获取每层原模型层结构的轮廓，将所述每层原模型层结构的轮廓与所述库模型的库模型层结构的轮廓进行对比，获取所述3d模型超出所述库模型层结构的轮廓的差值区域，根据所述差值区域规划所述植株的修剪路线。

通过将所述3d模型分为多个原模型层结构与所述库模型的库模型层结构进行对比，获取所述每层原模型层结构的轮廓与所述库模型的库模型层结构的差值区域，从而规划所述植株的修剪路线，这样规划的修剪路线更为精准，以便于修剪出需要的植株新形态。

优选的，规划所述植株的修剪路线还包括：

根据所述差值区域的深度，若所述差值区域的深度大于d1，则将所述差值区域分成多个修剪区域，根据所述多个修剪区域生成对应的修剪路线。

若所述差值区域的深度大于d1，则将所述差值区域分成多个修剪区域，这样当所述差值区域的深度过深时，可以通过多次的来回修剪对该区域进行修剪，从而提高修剪精准度，以便于修剪出所需的植株新形态。

优选的，所述方法还包括：根据所述每次原模型层结构的高度h，选取具有对应高度h的适用修剪刀具的粗剪无人机。通过选取相对应适用的修剪刀具的粗剪无人机可以更快更精准的修剪所述差值区域。

优选的，所述方法还包括：

根据预设的时间间隔通过所述扫描无人机获取粗剪或精剪过程中所述植株的3d模型结构。通过预设的时间间隔及时获取粗剪或精剪的过程中所述植株的3d模型结构，可以及时了解修剪情况，这样当修剪过程中出现问题时以便于及时作出相应的修剪改进方案，避免修剪过程中出现误差。

优选的，所述方法还包括：

通过设置在所述粗剪无人机及所述精剪无人机的摄像头实时获取修剪过程的图像信息。通过实时了解所述精剪无人机及所述精剪无人机在修剪过程中的图像信息，当修剪过程中出现问题时便于及时作出相应的修剪改进方案，避免修剪过程中出现误差，从而提高修剪植株的精准度，便于修剪出所需的植株新形态。

优选的，所述粗剪无人机由所述植株的顶端向下修剪，修剪至所述植株的下端时又由所述植株的顶端向下修剪，以此反复进行修剪。所述粗剪无人机有所述植株的顶端向下修剪，修剪至下端时又由顶端向下修剪，以此反复修剪，所述粗剪无人机由上往下修剪，可以避免所述粗剪无人机在修剪过程中受到所述植株上的枝条的影响，还可以避让修剪掉落的枝条，便于所述粗剪无人机进行修剪。

优选的，所述方法还包括：

优选的，根据所述植株的生长信息，生成所述植株的修剪周期信息。通过生成所述植株的修剪周期信息可以及时的对所述植株进行修剪，避免对所述植株进行大修。

优选的，根据所述植株的修剪周期信息，生成所述无人机的工作排班表。通过生成所述无人机的工作排班表，可以优化分派所述无人机进行修剪，并且所述无人机还可以根据工作排班表自行进行植株的修剪，进而提高所述无人机的利用率。

一种控制无人机进行植株修剪的设备，包括：存储器、处理器和通信接口，其中，所述存储器用于存储可执行程序代码和数据，所述通信接口用于所述设备与无人机进行通信交互，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

通过所述通信接口控制扫描无人机对需要修剪的植株进行扫描获取植株的3d模型；

将所述3d模型与所述存储器的数据库中存储的库模型进行对比，通过所述库模型与所述3d模型进行对比，根据所述3d模型超出所述库模型的差值区域规划出所述植株的修剪路线并生成修剪路线信息；

其中，所述修剪路线信息包括粗剪路线信息和精剪路线信息，控制所述通信接口将所述粗剪路线信息和精剪路线信息分别传输至粗剪无人机和精剪无人机，先控制所述粗剪无人机对所述植株进行第一次修剪，再控制所述精剪无人机对所述植株进行第二次修剪，以修剪出所述植株的新形态。

优选的，所述处理器根据3d模型超出所述库模型的差值规划出所述植株的修剪路线的方式包括：

优选的，所述处理器根据所述差值区域规划所述植株的修剪路线的方式包括：

根据所述差值区域的深度，若所述差值区域的深度大于d1，则将所述差值区域分成多个修剪区域，根据所述多个修剪区域生成对应的修剪路线。

优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

根据所述每次原模型层结构的高度h，选取具有对应高度h的适用修剪刀具的粗剪无人机。

优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

根据预设的时间间隔控制所述扫描无人机获取粗剪或精剪过程中所述植株的3d模型结构。

优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

控制设置在所述粗剪无人机及所述精剪无人机的摄像头实时获取修剪过程的图像信息。

优选的，所述粗剪无人机由所述植株的顶端向下修剪，修剪至所述植株的下端时又由所述植株的顶端向下修剪，以此反复进行修剪。

优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

修剪完成后控制所述扫描无人机每隔20至30天进行一次3d扫描获取所述植株的3d对比模型，根据所述3d对比模型获取时间对比所述3d对比模型的变化，获取所述植株的生长信息。

优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

根据所述植株的生长信息，生成所述植株的修剪周期信息。

优选的，所述处理器还用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

根据所述植株的修剪周期信息，生成无人机的工作排班表。

本发明带来的有益效果：通过控制扫描无人机获取所述植株的3d模型，再通过所述3d模型与数据库中的库模型对比规划出修剪路线并生成修剪路线信息，将所述修剪路线信息传输至粗剪无人机和精剪无人机，控制粗剪无人机对所述植株进行第一次修剪，得到所述植株的初级形态，再控制精剪无人机对所述植株的初级形态进行第二次修剪，从而得到所述植株的最终形态。通过控制不同的无人机来对植株进行修剪，避免了通过人工高空修剪的危险性，并且，通过规划出的所述修剪路线相对于人工进行形态选取修剪更为精准，还通过所述粗剪无人机进行第一次修剪，再通过所述精剪无人机进行第二次修剪，进一步的提高的修剪的精准度，从而使修剪出的植株新形态与所需的植株新形态一致。通过控制一台扫描无人机、一台粗剪无人机、一台精剪无人机共同实现对植株进行修剪，可以在保证修剪精准度的前提下进一步的提高修剪效率。

附图说明

图1是本发明实施例的整体方案流程图；

图2是本发明实施例的修剪路线信息传输流程图；

图3是本发明实施例的修剪路线的步骤流程图；

图4是本发明实施例的修剪路线的步骤流程图；

图5是本发明实施例的3d模型平面示意图；

图6是本发明实施例的库模型平面示意图；

图7是本发明实施例的修剪路线分层规划示意图；

图8是本发明实施例的修剪路线分区规划示意图；

图9是本发明实施例生成工作排班表的流程图；

图10是本发明实施例的控制无人机进行植株修剪的设备的结构示意图。

具体实施方式

下面描述本发明的优选实施方式，本领域普通技术人员将能够根据下文所述用本领域的相关技术加以实现，并能更加明白本发明的创新之处和带来的益处。

如图1-9所示，提供了一种基于无人机的修剪方法，包括以下步骤：

s1、通过扫描无人机对需要修剪的植株进行扫描获取所述植株的3d模型；

s2、将所述3d模型与数据库中存储的库模型进行对比，通过所述库模型与所述3d模型进行对比；

s3、根据所述3d模型超出所述库模型的差值区域规划出所述植株的修剪路线并生成修剪路线信息；

s4、所述修剪路线信息包括粗剪路线信息和精剪路线信息，将所述粗剪路线信息和精剪路线信息分别传输至所述粗剪无人机和所述精剪无人机，先通过所述粗剪无人机对所述植株进行第一次修剪，再通过所述精剪无人机对所述植株进行第二次修剪，从而修剪出所述植株的新形态。

通过所述扫描无人机获取所述植株的3d模型，再通过所述3d模型与数据库中的库模型对比规划出修剪路线并生成修剪路线信息，将所述修剪路线信息传输至粗剪无人机和精剪无人机，通过粗剪无人机对所述植株进行第一次修剪，得到所述植株的初级形态，再通过精剪无人机对所述植株的初级形态进行第二次修剪，从而得到所述植株的最终形态。通过所述无人机来对所述植株进行修剪，避免了通过人工高空修剪的危险性，并且，通过规划出的所述修剪路线相对于人工进行形态选取修剪更为精准，还通过所述粗剪无人机进行第一次修剪，再通过所述精剪无人机进行第二次修剪，进一步的提高的修剪的精准度，从而使修剪出的植株新形态与所需的植株新形态一致。通过一台扫描无人机、一台粗剪无人机、一台精剪无人机共同实现对植株进行修剪的方法，这样无需更换修剪刀具也没有人工修剪的限制，因此，这样可以在保证修剪精准度的前提下进一步的提高修剪效率。

在发明的实施例中，所述数据库中存储有多种植株的模型，所述3d模型通过与所述数据库中的多种植株模型进行对比，选取一个与所述3d模型最为接近的植株模型作为需要修剪的植株模型，然后，通过3d模型与所述选取的植株模型进行对比，超出所述选取的植株模型的区域为差值区域，最后，通过差值区域的形状规划出所述植株的修剪路线，并生成修剪路线信息。通过所述修剪路线信息可以精准的对所述植株进行修剪，保证了修剪的精准度。在本发明的实施例中，所述粗剪路线为修剪所述植株凸出部分的路线，即超出所述选取的植株模型的部分的路线，所述精剪路线为需要修剪所述植株内凹部分或修剪部分精细的位置的路线，即需要修剪内凹结构或者是需要修剪精致位置的路线。所述粗剪路线通过粗剪无人机进行修剪，所述精剪路线通过精剪无人机进行修剪。

在本发明的实施例中，所述粗剪无人机上设置的修剪刀具为电锯，电锯的锯条包括链式锯条、条式锯条以及圆形锯条等，优选的为链式锯条，通过链式锯条可以更方便修剪大面积的枝条。当然，修剪刀具还可以是直接设置在所述粗剪无人机上的链式刀头、圆形锯条等，优选的为链式刀头，通过链式刀头更方便的修剪大面积的枝条。

在本发明的实施例中，所述精剪无人机上设置的修剪刀具为电锯，电锯的锯条为圆形锯条及圆形锯条等，所述精剪无人机上电锯上的锯条比所述粗剪无人机上的锯条相对较小，以便于修剪内凹部分以及精细的部分，以此提高修剪的精准度，优选的为圆形锯条，通过圆形锯条可以更精准修剪所述植株上的精细部分。当然，所述修剪刀具还可以是直接设置在所述精剪无人机上的圆形锯片、条形锯片等，优选的为圆形锯条，通过圆形锯条可以更精准修剪所述植株上的精细部分。

在本发明的实施例中，如图7所示，步骤s3中，所述根据3d模型超出所述库模型的差值规划出所述植株的修剪路线的步骤包括：

将所述3d模型分成多个具有相同高度h的原模型层结构，获取每层原模型层结构的轮廓，将所述每层原模型层结构的轮廓与所述库模型的库模型层结构的轮廓进行对比，获取所述3d模型超出所述库模型层结构的轮廓的差值区域，根据所述差值区域规划所述植株的修剪路线。通过将所述3d模型分为多个原模型层结构与所述库模型的库模型层结构进行对比，获取所述每层原模型层结构的轮廓与所述库模型的库模型层结构的差值区域，从而规划所述植株的修剪路线，这样规划的修剪路线更为精准，通过这样的修剪路线进行修剪也更为精准，以便于修剪出需要的植株新形态。

在本发明的实施例中，所述高度h根据所述粗剪无人机上的修剪刀具的修剪刀头的长度进行设置，这样当所述粗剪无人机对所述植株进行修剪时可以一次性的修剪所述每层原模型层结构上多出的枝条长度，从而提高修剪的精准度以及修剪效率。

在本发明的实施例中，还可以先设置相同高度的原模型层结构，然后，根据所述原模型层结构选取具有相对应长度的修剪刀头的粗剪无人机。

在本发明的实施例中，所述修剪刀头的长度大于或等于所述高度h。这样所述粗剪无人机便可以一次性的修剪所述每层原模型结构上多出的枝条长度。从而提高修剪效率。

在本发明的实施例中，所述高度h优选为0.3至0.6米，选取这样的高度便于所述无人机携带修剪刀具，并且，便于所述粗剪无人机对所述每层原模型层结构相对应的植株上多出来的枝条长度进行一次性修剪。

在本发明的实施例中，当所述差值区域的高度大于h1时，将所述差值区域分为多个具有相同高度h的原模型层结构，然后，通过所述粗剪无人机和所述精剪无人机对所述每层原模型层结构相对应的修剪部进行修剪，通过分层对植株进行修剪，可以更细致的修剪所述修剪部，从而提高修剪的精准度。

在本发明的实施例中，所述高度h1为0.6米，当所述差值区域大于0.6米时将所述植株分层进行修剪，若当所述差值区域小于0.6米时，完全可以选取修剪刀头长度为0.6米的粗剪无人机进行修剪，无需进行分层，因此，只有当所述修剪部大于0.6米时才将所述3d模型进行分层。

在本发明步骤s3中的示例，如图3、图5至图7所示，将所述3d模型与所述库模型进行对比，得出所述3d模型超出所述库模型的差值区域，所述差值区域的高度为1.8米，如果不对所述差值区域的高度进行分层直接进行修剪会影响修剪精准度以及所述无人机的飞行，因此，将所述差值区域分为三层原模型层结构，每层所述原模型层结构的高度为0.6米，当然，也可以根据实际情况分为多个原模型层结构，然后，通过将每层原模型层结构与相对应的所述库模型层结构对比，得出每层原模型层结构超出所述库模型层结构的差值区域，从而规划规划出修剪路线，最后通过修剪路线修剪每层原模型层结构需要修剪的部分相对应的所述植株上的枝条。

在本发明的实施例中，如图8所示，步骤s3中，规划所述植株的修剪路线还包括：

根据所述差值区域的深度，若所述差值区域的深度大于d1，则将所述差值区域分成多个修剪区域，根据所述多个修剪区域生成对应的修剪路线。

在本发明的实施例中，所述差值区域的深度过深时，所述粗剪无人机上的修剪刀具在进行修剪时会由于修剪的枝条长度过长影响所述无人机的修剪，并且，修剪下来的树枝过长也会影响多所述无人机的飞行，因此，需要将所述差值区域分为多个修剪区域来进行修剪。避免所述粗剪无人机和所述精剪无人机受到影响，从而影响修剪精准度及修剪效率。

在本发明的实施例中，若所述差值区域的深度大于0.4米时，将所述差值区域分为多个修剪区域。

在本发明的实施例中，所述每个修剪区域的深度优选为0.2至0.4米，通过将所述差值区域分为多个深度为0.2至0.4米之间的修剪区域，便于所述粗剪无人机以及所述精剪无人机进行修剪，并且，将所述差值区域进行细致分层，可以提高修剪的精准度。

在本发明步骤s3中的示例，如图4至图6、图8，将所述3d模型与所述库模型进行对比，得出所述3d模型超出所述库模型的差值区域，所述差值区域的部分深度为0.4米，如果不对该部分进行分区修剪的话会影响修剪精度以及所述无人机的飞行，因此，将该部分分为两个修剪区域，每各修剪区域的深度为0.2米，然后，规划修剪路线，再通过所述粗剪无人机根据所述规划的修剪路线对该部分进行一次来回修剪，以此提高修剪的精准度。

在本发明的实施例中，所述方法还包括，根据所述每次原模型层结构的高度h，选取具有对应高度h的适用修剪刀具的粗剪无人机。通过选取相对应适用的修剪刀具的粗剪无人机可以更快更精准的修剪所述差值区域。在本发明的实施例中，所述方法还包括：

在本发明的实施例中，所述方法步骤s4中还包括：

通过设置每5至10分钟通过所述扫描无人机获取粗剪或精剪的过程中所述植株的3d模型结构，并将该3d模型结构与数据库中的库模型进行对比；

若与所述库模型对比出现误差，将从新选取最为接近的新模型，再根据所述3d模型结构超出新模型的差值区域规划所述植株新的修剪路线，并生成新的修剪路线信息，并将新的修剪路线信息分别传输至所述粗剪无人机和所述精剪无人机；

若与所述库模型对比无误差，则按原修剪路线进行修剪。

这样可以及时的更正修剪路线，避免修剪过程中出现误差而不能及时改进方案。

在本发明的实施例中，所述方法步骤s4中还包括：

在本发明的实施例中，所述摄像头为高清摄像头，所述方法步骤s4中还包括：

通过所述粗剪无人机及所述精剪无人机上的无线模块将获取的图像信息发送至显示终端，通过人工实时了解图像信息，判断修剪过程中是否出现误差；

当出现误差时，通过人工暂停所述粗剪无人机及所述精剪无人机的修剪工作；

当没有出现误差时，则按原修剪路线进行修剪。

这样可以及时更正误差，避免修剪过程中出现误差而不能及时改进方案。

在本发明的实施例中，所述粗剪无人机由所述植株的顶端向下修剪，修剪至所述植株的下端时又由所述植株的顶端向下修剪，以此反复进行修剪。所述粗剪无人机有所述植株的顶端向下修剪，修剪至下端时又由顶端向下修剪，以此反复修剪，所述粗剪无人机由上往下修剪，可以避免所述粗剪无人机在修剪过程中受到所述植株上的枝条的影响，还可以避让修剪掉落的枝条，便于所述粗剪无人机进行修剪。

在本发明的实施例中，步骤s4中的所述粗剪无人机由所述植株的顶端向下修剪，是通过将所述粗剪无人机上的修剪刀具横向设置。这样以便于修剪到更多的枝条。

在本发明的实施例中，步骤s4中的所述粗剪无人机由所述植株的顶端向下修剪，是围绕所述植株的顶端进行一圈修剪，然后，通过一圈一圈的向下修剪。这样可以更精准的修剪所述植株上多余的枝条，并且，在修剪枝条的过程中不会影响所述粗剪无人机的飞行。

在本发明的实施例中，步骤s4中的所述粗剪无人机由所述植株相对应的每层原模型层结构的最上层依次向下层进行修剪。通过由上往下进行修剪，可以避免所述植株的上层树枝影响所述粗剪无人机的飞行，从而提高修剪效率。

在本发明的实施例中，如图9所示，所述方法还包括步骤s5：

修剪完成后通过所述扫描无人机每隔20至30天进行一次3d扫描获取所述植株的3d对比模型，根据所述3d对比模型获取时间对比所述3d对比模型的变化，获取所述植株的生长信息。通过所述扫描无人机获取所述植株的3d对比模型，并对比每次获取的所述3d对比模型的变化，得出所述植株的生长信息，通过得出的所述植株的生长信息，可以及时对所述植株进行修剪，避免对所述植株进行大修。在本发明的实施例中，所述扫描无人机可以是每隔10至20天扫描一次获取所述植株的3d对比模型，这样可以获取更多所述植株的生长信息。当然所述扫描无人机还可以是每隔20至30天扫描一次获取所述植株的3d对比模型，这样也可以获取所述植株的生长信息。

在本发明的实施例中，如图9所示，还包括步骤s6、根据所述植株的生长信息，生成所述植株的修剪周期信息。通过生成所述植株的修剪周期信息可以及时的对所述植株进行修剪，避免对所述植株进行大修。

在本发明的实施例中，如图9所示，还包括步骤s7、根据所述植株的修剪周期信息，生成所述粗剪无人机和所述精剪无人机的工作排班表。通过生成所述无人机的工作排班表，可以优化分派所述无人机进行修剪，并且所述无人机还可以根据工作排班表自行进行植株的修剪，进而提高所述无人机的利用率。

作为本发明的另一种实施例，如图1至图9所示，一种基于无人机的修剪方法，包括以下步骤：

s1、通过人工操控扫描无人机对需要修剪的多棵植株进行扫描获取每棵植株的3d模型；

s2、通过人工对所述每棵植株的3d模型进行塑造获取对比模型，将所述对比模型与所述3d模型进行对比；

s3、根据所述3d模型超出所述新模型的差值区域规划所述植株的修剪路线并生成修剪路线信息；

s4、将所述修剪路线信息传输至修剪无人机，通过修剪无人机对所述植株进行修剪。

通过人工操控所述扫描无人机获取需要修剪的多棵植株的3d模型，在通过人工对每棵植株的3d模型进行塑造获取对比模型，通过对比所述3d模型和所述对比模型可以得出差值区域，通过差值区域规划修剪路线，这样相对于将所述3d模型与数据库存储的库模型进行对比，更为精准，并且通过人工进行塑造获取对比模型，这样想要将所述植株修剪成什么形状都可以，并不会只局限于数据库中存储的库模型。

在本发明的实施例中，所述扫描无人机通过无线模块与遥控设备以及显示终端连接，所述现在终端中设置有存储设备。所述显示终端可以是手机、电脑、显示屏等，所述存储设备可以是ram、rom、硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器等。

在本发明的实施例中，如图2所示，所述修剪无人机包括粗剪无人机以及精剪无人机，通过两台无人机通过对所在植株进行修剪，提高修剪效率。

在本发明的实施例中，如图2所示，步骤s3及s4中，所述修剪路线信息包括粗剪路线信息和精剪路线信息，将所述粗剪路线信息和精剪路线信息分别传输至所述粗剪无人机和所述精剪无人机，先通过所述粗剪无人机对所述植株进行第一次修剪，再通过所述精剪无人机对所述植株进行第二次修剪，从而修剪出所述植株的新形态。

通过两次对所述植株进行修剪可以进一步的提升修剪的精准度，并且，通过设置两种无人机无需更换修剪刀具，这样可以在保证修剪精准度的前提下提高修剪效率。

在本发明的实施例中，如图7所示，步骤s3中，所述根据3d模型超出所述库模型的差值规划出所述植株的修剪路线的步骤包括：

当所述差值区域的高度大于0.6米时；

根据所述差值区域的高度将所述3d模型分成多个具有相同高度0.4至0.6米的原模型层结构，获取每层原模型层结构的轮廓，将所述每层原模型层结构的轮廓与所述库模型的库模型层结构的轮廓进行对比，获取所述3d模型超出所述库模型层结构的轮廓的差值区域，根据所述差值区域规划所述植株的修剪路线。

当所述差值区域的高度小于0.6米时；

无需对所述差值区域进行分层，直接通过差值区域规划所述植株的修剪路线。

通过将所述3d模型分为多个原模型层结构与所述库模型的库模型层结构进行对比，获取所述每层原模型层结构的轮廓与所述库模型的库模型层结构的差值区域，从而规划所述植株的修剪路线，这样规划的修剪路线更为精准，通过这样的修剪路线进行修剪也更为精准，以便于修剪出需要的植株新形态

在本发明的另一种实施例中，步骤s4中，所述修剪路线信息包括粗剪路线信息和精剪路线信息，将所述粗剪路线信息和精剪路线信息传输至所述修剪无人机，通过所述无人机对所述植株进行第一次粗剪以及第二次精剪，将所述粗剪路线信息和精剪路线信息。通过一台所述无人机对所述植株进行粗剪以及精剪，可以节省无人机的数量，从而可以同时对多棵植株进行修剪。

在本发明的实施例中，所述第一次粗剪是通过设置在所述修剪无人机上的粗剪刀具进行修剪的，所述第二次精剪是通过设置在所述修剪无人机上的精剪刀具进行修剪的。通过在所述修剪无人机上设置不同的修剪刀具，可以更为精准的修剪所述植株。

在本发明的实施例中，如图8所示，所述精剪刀具与所述粗剪刀具可以为相同的刀具，但所述精剪刀具比所述粗剪刀具的较小，以便于第二次的精剪。

在本发明的实施例中，步骤s3中，规划所述植株的修剪路线还包括：

当所述差值区域的深度大于0.4米时；

根据所述差值区域的深度将所述差值区域分成多个深度0.2至0.4的修剪区域，根据所述多个修剪区域生成对应的修剪路线；

当所述差值区域的深度小于0.4米时；

无需对所述差值区域进行分区，直接通过差值区域规划所述植株的修剪路线。

通过对通过多次的来回修剪对该区域进行修剪，从而提高修剪精准度，以便于修剪出所需的植株新形态。

本发明实施例还提供一种控制无人机进行植株修剪的设备。其中，该控制无人机进行植株修剪的设备可以用于执行前述实施例提供的基于无人机的修剪方法。如图10所示，该控制无人机进行植株修剪的设备至少可以包括：存储器10、至少一个处理器20，例如cpu(centralprocessingunit，中央处理器)，以及至少一个通信接口30，通信接口30可以用于该设备与无人机之间建立通信连接，以便该设备与无人机进行信息交互。其中，存储器10、处理器20和通信接口30可以通过一条或多条总线进行通信连接。本领域技术人员可以理解，图10中示出的设备的结构并不构成对本发明实施例的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

其中，存储器10可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器10可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器20的存储装置。存储器10可以用于存储可执行程序代码和数据，本发明实施例不作限定。

在图10所示的控制无人机进行植株修剪的设备中，处理器20可以用于调用存储器10存储的可执行程序代码，执行以下步骤：

通过通信接口30控制扫描无人机对需要修剪的植株进行扫描获取植株的3d模型；

将该3d模型与存储器10的数据库中存储的库模型进行对比，通过该库模型与该3d模型进行对比，根据该3d模型超出该库模型的差值区域规划出植株的修剪路线并生成修剪路线信息；

其中，该修剪路线信息包括粗剪路线信息和精剪路线信息，控制通信接口30将粗剪路线信息和精剪路线信息分别传输至粗剪无人机和精剪无人机，先控制粗剪无人机对植株进行第一次修剪，再控制精剪无人机对植株进行第二次修剪，以修剪出植株的新形态。

可选的，处理器20根据该3d模型超出该库模型的差值规划出植株的修剪路线的方式可以包括：

将该3d模型分成多个具有相同高度h的原模型层结构，获取每层原模型层结构的轮廓，将每层原模型层结构的轮廓与该库模型的库模型层结构的轮廓进行对比，获取该3d模型超出该库模型层结构的轮廓的差值区域，根据该差值区域规划植株的修剪路线。

可选的，处理器20根据该差值区域规划植株的修剪路线的方式可以包括：

根据该差值区域的深度，若该差值区域的深度大于d1，则将该差值区域分成多个修剪区域，根据上述多个修剪区域生成对应的修剪路线。