一种基于农田环境感知的农机无人驾驶导航系统的制作方法

1.本发明涉及农机无人驾驶导航技术领域，具体为一种基于农田环境感知的农机无人驾驶导航系统。


背景技术：

2.传统的农机作业以驾驶员控制行车技术水平为主，对驾驶员要求非常高，且难保证精度，夜间作业效果更差，而随着农业从业者的年龄不断增大，有经验的驾驶员在不断流失；年轻的人员大多也不愿从事农业作业，我国又是一个农业大国，对于自动机械化生产的呼声愈发强烈，近年来，致力于推进农机化与信息化融合，开展了农机自动导航驾驶技术；现有的农机无人驾驶导航可以自动识别农田中障碍物的位置并进行避让；
3.然而，现有的农机无人驾驶导航存在不能智能化的避让农田障碍物，导致过早避让或者减速避让，降低农机作业的效率和作业面积；
4.针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。


技术实现要素：

5.本发明的目的就在于为了解决现有的农机无人驾驶导航存在不能智能化的避让农田障碍物，导致过早避让或者减速避让，降低农机作业的效率和作业面积的问题，而提出一种基于农田环境感知的农机无人驾驶导航系统。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于农田环境感知的农机无人驾驶导航系统；包括：
7.导航端，接收感知端反馈的农田障碍物信息；农田障碍物信息包括农田障碍物的坐标、农机路线方向的宽度和高度；
8.对农田环境障碍信息进行分析，具体分析过程为：获取无人驾驶农机的行驶速度并标记为v1，将农田障碍物的高度加上误差修正高度得到计算高度并标记为h1；获取无人驾驶农机上安装农具的上升速度并标记为v2；将计算高度除以上升速度得到上升时间t1，即t1＝h1/v2；将上升时间乘以行驶速度得到无人驾驶农机的行驶距离；根据农田障碍物的坐标和无人驾驶农机的行驶距离计算无人驾驶农机的农具上升坐标；
9.对无人驾驶农机的坐标进行实时采集，当无人驾驶农机的实时坐标与农具上升坐标重合时，导航端控制无人驾驶农机上的农具上升，上升的高度与计算高度相同，当无人驾驶农机的实时坐标与农田障碍物的坐标重合时，采集无人驾驶农机的经过农田障碍物坐标后的行驶距离，当行驶距离等于农田障碍物宽度时，导航端控制无人驾驶农机上的农具下降。
10.作为本发明的一种优选实施方式，还包括服务器，服务器与导航端通信连接；服务器内包括无人机注册模块和数据库；无人机注册模块用于无人机拥有者通过手机终端提交无人机信息进行注册并将注册成功的无人机信息发送至数据库内存储，其中，无人机信息包括无人机的位置、无人机的型号、无人机的总时长和工作时长；
11.作为本发明的一种优选实施方式，所述服务器内还包括感知发布模块，所述感知发布模块用于需求者发布农田感知信息以及无人机拥有者通过手机终端访问农田感知信息并进行感知领取，然后选取农机对应的感知端，农田感知信息包括农田的位置、作业开始时刻以及作业时长和农机路线；具体步骤为：
12.s1：将感知领取的无人机拥有者对应的无人机标记为初选端，将初选端的位置与农田的位置进行距离差计算得到感知间距并标记为gz1；
13.s2：设定所有的无人机型号均对应一个预设机值，将初选端的型号与所有的无人机型号进行匹配得到对应的预设机值并标记为gz2；
14.s3：将初选端的总时长和工作时长分别标记为gz3和gz4；将初选端的感知间距、预设机值、总时长以及作业时长进行归一化处理并取其数值；
15.s4：利用公式得到初选端的分感值fg；其中，d1、d2、d3和d4均为预设比例系数，取值分别为10.3、10.6、5.4、2.1；λ为初选端的感知系数；
16.s5：将初选端依据分感值由大到小进行排序，当排序最前的初选端的工作时长大于等于农田感知信息中的作业时长，则将排序最前的初选端标记为感知端；当排序最前的初选端的工作时长小于等于农田感知信息中的作业时长，则将排序最前的初选端和排序次之的初选端的工作时长进行求和并与农田感知信息中的作业时长进行比对，当两者工作时长之和大于等于农田感知信息中的作业时长，则将排序最前的初选端和排序次之的初选端标记为感知端；以此类推；
17.s6：感知发布模块将农田感知信息发送至感知端对应无人机拥有者的手机终端上。
18.作为本发明的一种优选实施方式，所述无人机上安装有通电采集单元、雷达采集单元、超声波测距单元和摄像单元；通电采集单元用于采集无人机的通电开始时刻和通电结束时刻并对其进行存储，同时将通电开始时刻与通电结束时刻进行时长差计算得到单次通电时长，然后将所有的单次通电时长进行求和得到总时长；雷达采集单元用于通过雷达检测农田障碍物及农田障碍物的坐标，超声波测距单元用于检测无人机与农田障碍物的距离及无人机与地面的距离，将两个距离进行差值计算得到农田障碍物的高度；摄像单元用于采集农田障碍物不同高度处的俯视图片并将其反馈至服务器，接收服务器反馈农田障碍物的宽度。
19.作为本发明的一种优选实施方式，服务器内包括图片分配模块，图片分配模块用于对接收的农田障碍物不同高度处的俯视图片进行一一分配，具体步骤为：
20.ss1：获取处理端的终端信息，设定所有的处理器型号均对应一个型号值，将处理端的型号与所有的处理器型号进行比对得到对应的型号值并标记为xg1；
21.ss2：将处理端的处效值和待处理数量分别标记为xg2和xg3；将处理端的型号值、处效值以及待处理数量进行归一化处理并取其数值；
22.ss3：利用公式qg＝xg1
×
b1+xg2
×
b2
‑
xg3
×
b3得到处理端的处优值qg；其中，b1、b2和b3为预设权重系数，取值分别为0.31、0.29、0.4；
23.ss4；将农田障碍物不同高度处的俯视图片中的一张图片发送至处优值最大的处
理端，同时将该发送图片的时刻标记为发送时刻，处理端接收到图片后对图片进行分析得到农田障碍物的分析宽度并将其反馈至图片分配模块，图片分配模块将接收到处理端反馈的分析宽度的时刻标记为完成时刻，同时处理端的处理总次数增加一次，待处理数量减少一；图片分配模块将接收到所有的分析宽度进行求和并取均值，将该均值标记为农田障碍物的宽度；
24.ss5：将处理端的完成时刻与发送时刻进行时刻差计算得到单次处理时长，当单次处理时长小于设定阈值时长时，将单次处理时长乘以预设时长系数值得到单次处理值，将处理端所有的单次处理值进行求和得到处理总值并标记为cl1；将处理端的处理总次数标记为cl2；
25.ss6：利用公式xg2＝(1/cl1)
×
b4+cl2
×
b5得到处理端的处效值xg2；其中，b4和b5均为预设权重系数，取值分别为0.4、0.6。
26.作为本发明的一种优选实施方式，所述服务器内还包括终端注册模块，终端注册模块用于电脑终端用户通过电脑终端提交终端信息进行注册并将注册成功的终端信息发送至服务器内的数据库进行存储，其中终端信息包括电脑终端内处理器的型号、购买时间以及ip地址；服务器将注册成功的电脑终端标记为处理端，同时服务器与处理端通信连接。
27.作为本发明的一种优选实施方式，所述处理端对图片处理的具体过程为：对图片中的农田障碍物进行轮廓识别，计算农田障碍物轮廓沿农机路线方向的最大宽度并标记为kd1，设定图片对应高度处基准宽度为jk1，对应的实际距离为jk2；利用公式(kd1/jk1)
×
jk2得到农田障碍物的分析宽度。
28.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29.1、本发明通过感知端采集农田障碍物信息并反馈至导航端，导航端对农田环境障碍信息进行分析，根据农田障碍物的坐标和无人驾驶农机的行驶距离计算无人驾驶农机的农具上升坐标；对无人驾驶农机的坐标进行实时采集，当无人驾驶农机的实时坐标与农具上升坐标重合时，导航端控制无人驾驶农机上的农具上升，上升的高度与计算高度相同，通过导航端对农田障碍物进行分析得到农具对应的上升坐标，通过上升坐标控制农具上升，从而在农机速度一定时智能化的避让农田障碍物，提高农机作业面积和效率；
30.2、本发明需求者通过感知发布模块发布农田感知信息以及无人机拥有者通过手机终端访问农田感知信息并进行感知领取，然后选取农机对应的感知端，通过分感值合理的选取对应的感知端对农田障碍物进行采集，便于农机在作业过程中，导航端可以提前对农具进行分析控制，避免农机过早减速或上升农具，影响农机作业的效率和作业面积。
附图说明
31.为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；
32.图1为本发明的原理框图；
33.图2为本发明的农田障碍物轮廓示意图。
具体实施方式
34.下面将结合实施例对本发明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
通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
35.请参阅图1所示，一种基于农田环境感知的农机无人驾驶导航系统，包括导航端、服务器和感知端；
36.导航端接收感知端反馈的农田障碍物信息；农田障碍物信息包括农田障碍物的坐标、农机路线方向的宽度和高度；农机为拖拉机；
37.对农田环境障碍信息进行分析，具体分析过程为：获取无人驾驶农机的行驶速度并标记为v1，将农田障碍物的高度加上误差修正高度得到计算高度并标记为h1；获取无人驾驶农机上安装农具的上升速度并标记为v2；将计算高度除以上升速度得到上升时间t1，即t1＝h1/v2；将上升时间乘以行驶速度得到无人驾驶农机的行驶距离；根据农田障碍物的坐标和无人驾驶农机的行驶距离计算无人驾驶农机的农具上升坐标；
38.对无人驾驶农机的坐标进行实时采集，当无人驾驶农机的实时坐标与农具上升坐标重合时，导航端控制无人驾驶农机上的农具上升，上升的高度与计算高度相同，当无人驾驶农机的实时坐标与农田障碍物的坐标重合时，采集无人驾驶农机的经过农田障碍物坐标后的行驶距离，当行驶距离等于农田障碍物宽度时，导航端控制无人驾驶农机上的农具下降；农具为犁；
39.导航端的内部设置有导航定位模块、高清摄像头和gis模块，导航定位模块用于通过北斗导航系统对农机进行精准定位，高清摄像头用于拍摄农机的拍摄范围内的视频；gis模块用于农机拥有者提交农田的数据并根据农田的数据建立模型，然后生成对应的农机路线；
40.服务器与导航端通过6g或5g或4g网络连接并进行数据交换；
41.服务器内包括无人机注册模块、数据库、感知发布模块、图片分配模块和终端注册模块；
42.无人机注册模块用于无人机拥有者通过手机终端提交无人机信息进行注册并将注册成功的无人机信息发送至数据库内存储，其中，无人机信息包括无人机的位置、无人机的型号、无人机的总时长和工作时长；
43.感知发布模块用于需求者发布农田感知信息以及无人机拥有者通过手机终端访问农田感知信息并进行感知领取，然后选取农机对应的感知端，农田感知信息包括农田的位置、作业开始时刻以及作业时长和农机路线；具体步骤为：
44.s1：将感知领取的无人机拥有者对应的无人机标记为初选端，将初选端的位置与农田的位置进行距离差计算得到感知间距并标记为gz1；
45.s2：设定所有的无人机型号均对应一个预设机值，将初选端的型号与所有的无人机型号进行匹配得到对应的预设机值并标记为gz2；
46.s3：将初选端的总时长和工作时长分别标记为gz3和gz4；将初选端的感知间距、预设机值、总时长以及作业时长进行归一化处理并取其数值；
47.s4：利用公式得到初选端的分感值fg；其中，d1、d2、d3和d4均为预设比例系数，取值分别为10.3、10.6、5.4、2.1；λ为初选端的感知系数；
48.s5：将初选端依据分感值由大到小进行排序，当排序最前的初选端的工作时长大于等于农田感知信息中的作业时长，则将排序最前的初选端标记为感知端；当排序最前的初选端的工作时长小于等于农田感知信息中的作业时长，则将排序最前的初选端和排序次之的初选端的工作时长进行求和并与农田感知信息中的作业时长进行比对，当两者工作时长之和大于等于农田感知信息中的作业时长，则将排序最前的初选端和排序次之的初选端标记为感知端；以此类推；
49.s6：感知发布模块将农田感知信息发送至感知端对应无人机拥有者的手机终端上；
50.无人机到达对应农田的位置后工作时开始计时，工作结束后或电量等于设定阈值时停止计时，同时该无人机的感知总次数至增加一次；将开始计时与停止计时之间的时间差的单次感知时长，将无人机的所有单次感知时长进行求和得到感知总时长，单位是分钟；将无人机的感知总次数及感知总时长分别标记为gp1和gp2；将无人机的感知总次数和感知总时长进行归一化处理并取其数值；利用公式λ＝gp1
×
0.04+gp2
×
0.028得到无人机对应的感知系数；
51.图片分配模块用于对接收的农田障碍物不同高度处的俯视图片进行一一分配，具体步骤为：
52.ss1：获取处理端的终端信息，设定所有的处理器型号均对应一个型号值，将处理端的型号与所有的处理器型号进行比对得到对应的型号值并标记为xg1；
53.ss2：将处理端的处效值和待处理数量分别标记为xg2和xg3；将处理端的型号值、处效值以及待处理数量进行归一化处理并取其数值；
54.ss3：利用公式qg＝xg1
×
b1+xg2
×
b2
‑
xg3
×
b3得到处理端的处优值qg；其中，b1、b2和b3为预设权重系数，取值分别为0.31、0.29、0.4；
55.ss4；将农田障碍物不同高度处的俯视图片中的一张图片发送至处优值最大的处理端，同时将该发送图片的时刻标记为发送时刻，处理端接收到图片后对图片进行分析，处理端对图片中的农田障碍物进行轮廓识别，如图2所示，计算农田障碍物轮廓沿农机路线方向的最大宽度并标记为kd1，设定图片对应高度处基准宽度为jk1，对应的实际距离为jk2；利用公式(kd1/jk1)
×
jk2得到农田障碍物的分析宽度；具体表现为：设定无人机距离农田障碍物的高度1米，农田障碍物的实际距离为20厘米；对应在图片上的基准宽度为2厘米，若农田障碍物的最大宽度时5厘米，则利用(5/2)
×
20得到农田障碍物的宽度为50厘米；
56.得到农田障碍物的分析宽度并将其反馈至图片分配模块，图片分配模块将接收到处理端反馈的分析宽度的时刻标记为完成时刻，同时处理端的处理总次数增加一次，待处理数量减少一；图片分配模块将接收到所有的分析宽度进行求和并取均值，将该均值标记为农田障碍物的宽度；
57.ss5：将处理端的完成时刻与发送时刻进行时刻差计算得到单次处理时长，当单次处理时长小于设定阈值时长时，将单次处理时长乘以预设时长系数值得到单次处理值，将处理端所有的单次处理值进行求和得到处理总值并标记为cl1；将处理端的处理总次数标记为cl2；
58.ss6：利用公式xg2＝(1/cl1)
×
b4+cl2
×
b5得到处理端的处效值xg2；其中，b4和b5均为预设权重系数，取值分别为0.4、0.6；
59.终端注册模块用于电脑终端用户通过电脑终端提交终端信息进行注册并将注册成功的终端信息发送至服务器内的数据库进行存储，其中终端信息包括电脑终端内处理器的型号、购买时间以及ip地址；服务器将注册成功的电脑终端标记为处理端，同时服务器与处理端通信连接；
60.无人机上安装有通电采集单元、雷达采集单元、超声波测距单元和摄像单元；通电采集单元用于采集无人机的通电开始时刻和通电结束时刻并对其进行存储，同时将通电开始时刻与通电结束时刻进行时长差计算得到单次通电时长，然后将所有的单次通电时长进行求和得到总时长；雷达采集单元用于通过雷达检测农田障碍物及农田障碍物的坐标，超声波测距单元用于检测无人机与农田障碍物的距离及无人机与地面的距离，将两个距离进行差值计算得到农田障碍物的高度；摄像单元用于采集农田障碍物不同高度处的俯视图片并将其反馈至服务器，接收服务器反馈农田障碍物的宽度；
61.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；
62.本发明在使用时，通过感知端采集农田障碍物信息并反馈至导航端，导航端对农田环境障碍信息进行分析，获取无人驾驶农机的行驶速度并标记为v1，将农田障碍物的高度加上误差修正高度得到计算高度并标记为h1；获取无人驾驶农机上安装农具的上升速度并标记为v2；将计算高度除以上升速度得到上升时间t1，即t1＝h1/v2；将上升时间乘以行驶速度得到无人驾驶农机的行驶距离；根据农田障碍物的坐标和无人驾驶农机的行驶距离计算无人驾驶农机的农具上升坐标；对无人驾驶农机的坐标进行实时采集，当无人驾驶农机的实时坐标与农具上升坐标重合时，导航端控制无人驾驶农机上的农具上升，上升的高度与计算高度相同，当无人驾驶农机的实时坐标与农田障碍物的坐标重合时，采集无人驾驶农机的经过农田障碍物坐标后的行驶距离，当行驶距离等于农田障碍物宽度时，导航端控制无人驾驶农机上的农具下降，通过导航端对农田障碍物进行分析得到农具对应的上升坐标，通过上升坐标控制农具上升，从而在农机速度一定时智能化的避让农田障碍物，提高农机作业面积和效率；
63.需求者通过感知发布模块发布农田感知信息以及无人机拥有者通过手机终端访问农田感知信息并进行感知领取，然后选取农机对应的感知端，通过分感值合理的选取对应的感知端对农田障碍物进行采集，便于农机在作业过程中，导航端可以提前对农具进行分析控制，避免农机过早减速或上升农具，影响农机作业的效率和作业面积。
64.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。