一种无人机喷施作业航线及载荷规划方法与流程

文档序号:16054567发布日期:2018-11-24 11:34阅读:289来源:国知局

本发明涉及无人机植保作业领域,具体涉及一种无人机喷施作业航线及载荷规划方法。

背景技术

目前,市面上的无人机主要采用锂聚合物电池作为主要动力,续航能力一般在20分钟至30分钟之间,充电时间却都超过了一小时。大多数无人机维持十几分钟到二十分钟飞行之后,就必须有人为它们更换电池或者插上充电线,导致通常出门都要携带三四块电池。这是无人机发展一个致命的短板,大大限制了我国无人机行业的整体发展,若要促进无人机市场持久的良性发展,解决无人机电池续航能力问题迫在眉睫。

现有的植保无人机农田喷施作业的航线规划算法有待优化,如果能进一步降低非作业飞行航程以及在此基础上进一步以最优载荷完成单架次作业,同时对喷施流量进行规划,则能更大程度降低能耗,节省时间,提高作业效率;通过规划无人机的作业任务达到无人机以最低能耗飞行作业,最终达到提高无人机续航能力的目的。



技术实现要素:

本发明目的在于克服现有技术的不足,提供一种无人机喷施作业航线及载荷规划方法,使得无人机在安全的情况下自主作业并能大大降低作业时的无效能量损失,减少作业时间,提高作业效率。

本发明解决上述技术问题的技术方案是:

一种无人机喷施作业航线及载荷规划方法,包括以下步骤:

(1)采集待喷施作业农田信息和无人机技术参数,其中,所述农田信息包括农田边框的各顶点坐标、农田长度m与农田宽度n;所述无人机技术参数包括无人机最大载荷zm、喷施流量lp、喷施作业时的飞行速度vp及喷幅宽度d;

(2)选取无人机起飞点并根据农田边框建立直角坐标系,起飞点为平面坐标系的原点,农田边框的四个顶点坐标分别为a(0,0)、b(0,n)、c(m,n)、d(m,0);

(3)根据所述无人机技术参数中的喷幅宽度d及喷施作业的全覆盖航线预设算法生成无人机喷施作业飞行航线预设图;

(4)根据所述无人机喷施作业飞行航线预设图中的无人机喷施作业飞行航线计算无人机喷施作业总航程hz,根据所述无人机最大载荷zm、喷施流量lp及喷施作业时的飞行速度vp计算无人机的最大载荷zm下的喷施航程hm;

(5)根据所述无人机喷施作业总航程hz及最大载荷zm下的喷施航程hm计算无人机的返航次数j;

(6)根据返航次数j及航线规划算法对无人机作业航线进行规划,得到无人机作业的补给点及返航点;

(7)基于规划后的作业航线,采用最佳载荷算法对无人机单架次作业载荷进行规划,得到无人机单架次的最佳作业载荷zd。

优选的,在步骤(3)中,所述全覆盖航线预设算法包括以下步骤:

(1)根据所述农田边框的顶点a(0,0),b(0,n)、农田长度m,农田宽度n,喷施流量lp,设置第一个航点的坐标为:(d/2,0),第二个航点的坐标为:(d/2,n),第三个航点的坐标为:(3d/2,n),第四个航点的坐标为:(3d/2,0);

(2)设置第五个航点至第2m/d个航点坐标为:

(3)第一个航点与第二个航点连接成竖直航线段,第二个航点与第三个航点连接成横向航线段,第三个航点与第四个航点连接成竖直航线段……第(2m/d)-1个航点与第2m/d个航点连接,依次连接所有航点,构成连续的飞行航线,即得到无人机喷施作业的全覆盖航线,其中,竖直航线段长度为n,横向航线段长度为d。

优选的,所述步骤(4)中所述无人机喷施作业总航程hz的计算公式为:

所述无人机最大载荷zm下的喷施航程hm的计算公式为:hm=vp×zm/lp。

优选的,在步骤(5)中,所述的返航次数j包括:

(1)若hz<hm,则无人机无需返航;

(2)若hz>hm,则有:j≤hz/hm<j+1(j=1,2,3…..j),其中,j为返航次数。

优选的,在步骤(6)中,所述航线规划算法得到的补给点不在无人机的起点处,其坐标为:(m/2,0),若第一个返航点到补给点的距离hb加上无人机第一架次喷施航程hd大于无人机最大飞行航程,则需增加一个补给点,同时,第一个补给点的坐标变为(m/3,0),第二个补给点的坐标为(2m/3,0),补给点满足关系式为:ib=bm/(b+1),即i1=m/2,i2=2m/3……;b为补给点个数。

优选的,在步骤(6)中,所述航线规划算法的步骤为:

(1)设置无人机作业的补给点;

(2)根据所述的2m/d个航点中,将第4k(k=1,2,3,4……2m/d)个航点设置为待确定返航点;

(3)根据所述无人机的最大载荷zm下的单架次最大喷施航程hm,根据关系式:

求出k的值;

(4)根据上述k值确定无人机飞行作业的返航点,第一个返航点为第4k个航点,第二个返航点为第2×4k个航点,第j个返航点为第j×4k个航点。

优选的,所述待确定返航点及返航点均为无人机作业飞行航点,无人机喷施作业到返航点后,立即返回补给点,返航点与返航点之前的所有预设航点之间的连线构成无人机喷施作业飞行航线,所述返航点为无人机最少飞行架次下得到的最优返航点集。

优选的,所述返航点与补给点之间的航线为无人机的返航航线,且为最优返航航线,无人机各架次的返航航线组成的总返航航程最短。

优选的,所述最佳载荷算法根据无人机各架次的喷施航程hd及喷施流量ip为无人机分配最佳作业载荷zd,所述最佳作业载荷zd下的无人机喷施作业至返航点时,载荷恰好消耗完毕。

优选的,所述最佳载荷算法步骤为:

(1)通过航线规划算法,获取无人机单架次作业的喷施航程hd;

(2)获取无人机作业时的飞行速度为vp,单位m/s,喷施流量ip,单位ml/s,根据单架次作业的喷施航程hd,计算单架次作业需要时间为单架次的最佳作业载荷zd=iptd;

(3)获取无人机返航次数j,将最佳作业载荷zd分配给(j-1)架次;

(4)计算第j次作业的最佳作业载荷zd,其计算公式为式中hz为无人机喷施作业总航程。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果:

1、本发明的无人机喷施作业航线及载荷规划方法能够根据无人机技术参数中的喷幅宽度及喷施作业全覆盖航线预设算法生成无人机喷施作业飞行航线预设图。

2、本发明的无人机喷施作业航线及载荷规划方法通过在无人机喷施作业预设航线上设置补给点和返航点,通过航线规划算法得到规划后的无人机喷施作业飞行航线及返航航线,最大力度减少飞行航程,降低能量损失。

3、本发明的无人机喷施作业航线及载荷规划方法基于规划后的无人机喷施作业飞行航线,采用最佳载荷算法对无人机单架次作业载荷进行规划,得到无人机单架次的最佳作业载荷,使得无人机到达返航点时该无人机上的农药刚好用完,这样就可以避免无人机在返航过程中多余的农药消耗无人机的能量。

4、本发明的无人机喷施作业航线及载荷规划方法使得植保无人机在安全的情况下自主作业并能大大降低作业时的无效能量损失,减少作业时间,提高作业效率。

附图说明

图1为本发明无人机喷施作业航线及载荷规划方法的流程示意图。

图2为无人机喷施作业飞行航线预设图。

图3为无人机飞行航点分布图

图4为规划后的无人机喷施作业飞行航线图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。

参见图1-图4,本发明的无人机喷施作业航线及载荷规划方法包括以下步骤:

(1)采集待喷施作业农田信息、喷施参数以及无人机技术参数,以此生成无人机的作业边框,所述作业边框为农田边框。其中,所述农田信息包括农田边框各顶点坐标、农田长度m与农田宽度n;所述无人机技术参数包括无人机最大载荷zm、喷施流量lp、喷施作业时飞行速度vp及喷幅宽度d;

(2)选取无人机起飞点并根据农田边框建立直角坐标系,起飞点为平面坐标系的原点,农田边框的四个顶点坐标分别为a(0,0)、b(0,n)、c(m,n)、d(m,0),此时的飞行航线为未优化的无人机喷施作业飞行航线;

(3)根据所述无人机技术参数中的喷幅宽度d及喷施作业全覆盖航线预设算法(航线规划算法)对未优化的无人机喷施作业飞行航线进行优化,以此生成基于能量优化后的无人机喷施作业飞行航线,其主要是通过算法逻辑处理模块对未优化的无人机喷施作业飞行航线进行优化并生成无人机喷施作业飞行航线预设图来实现;

(4)根据所述无人机喷施作业飞行航线预设图中的无人机喷施作业飞行航线计算无人机喷施作业总航程hz,根据所述无人机最大载荷zm、喷施流量lp及喷施作业时飞行速度vp计算无人机最大载荷zm下的喷施航程hm;

(5)根据所述无人机喷施作业总航程hz及最大载荷zm下的喷施航程hm计算无人机的返航次数j;

(6)根据返航次数j及航线规划算法对无人机作业航线进行规划,得到无人机作业的补给点及返航点;

(7)基于规划后的无人机喷施作业飞行航线,算法逻辑处理模块通过采用最佳载荷算法(有效载荷算法)对无人机单架次作业载荷进行规划,得到无人机单架次最佳作业载荷zd,从而实现最佳载荷规划(有效载荷规划);

(8)根据上述基于能量优化后的无人机喷施作业飞行航线以及无人机单架次的最佳作业载荷zd生成无人机的作业任务,并控制无人机起飞作业。

参见图1-图4,在步骤(3)中,所述全覆盖航线预设算法包括以下步骤:

(1)根据所述农田边框的顶点a(0,0),b(0,n)、农田长度m,农田宽度n,喷施流量lp,设置第一个航点的坐标为:(d/2,0),第二个航点的坐标为:(d/2,n),第三个航点的坐标为:(3d/2,n),第四个航点的坐标为:(3d/2,0);

(2)设置第五个航点至第2m/d个航点坐标为:

(3)第一个航点与第二个航点连接成竖直航线段,第二个航点与第三个航点连接成横向航线段,第三个航点与第四个航点连接成竖直航线段……第(2m/d)-1个航点与第2m/d个航点连接,依次连接所有航点,构成连续的飞行航线,即得到无人机喷施作业全覆盖航线,其中竖直航线段长度为n,横向航线段长度为d。

参见图1-图4,所述步骤(4)中所述无人机喷施作业总航程hz的计算公式为:

所述无人机最大载荷zm下的喷施航程hm的计算公式为:hm=vp×zm/lp。

参见图1-图4,在步骤(5)中,所述的返航次数j包括:

(1)若hz<hm,则无人机无需返航;

(2)若hz>hm则有:j≤hz/hm<j+1(j=1,2,3…..j),其中,j为返航次数。

参见图1-图4,在步骤(6)中,所述航线规划算法得到的补给点不在无人机的起点处,其坐标为:(m/2,0),若第一个返航点到补给点的距离hb加上无人机第一架次喷施航程hd大于无人机的最大飞行航程,则需增加一个补给点,同时,第一个补给点的坐标变为(m/3,0),第二个补给点的坐标为(2m/3,0),补给点满足关系式为:ib=bm/(b+1),即i1=m/2,i2=2m/3……;b为补给点个数。

参见图1-图4,在步骤(6)中,所述航线规划算法的步骤为:

(1)设置无人机作业的补给点;

(2)根据所述的2m/d个航点中,将第4k(k=1,2,3,4……2m/d)个航点设置为待确定返航点;

参见图3,在实际作业的航线规划中,从起点开始的四个连续的航点构成的航线是一次无人机飞行作业往返,在图3中,航点1、航点2、航点3、航点4构成的航线为无人机一次飞行作业往返,航点4k、航点4k+1、航点4k+2、航点4k+3构成的航线为无人机一次飞行作业往返,航点4k与4k+1分布在y=0的横向航线段上,航点4k+1与4k+2分布在y=n的横向航线段上,将返航点设置在y=0的横向航线段的左侧或右侧航点上能够保证返航点距补给点最近,以左侧航点为例,待确定返航点为第4k(k=1,2,3……n)个航点。

(3)根据所述无人机的最大载荷zm下的单架次最大喷施航程hm,根据关系式:

求出k的值;

(4)根据上述k值确定无人机飞行作业返航点,第一个返航点为第4k个航点,第二个返航点为第2×4k个航点,第j个返航点为第j×4k个航点,其中,j为返航次数。例如当k=2时满足条件,4k=8,即第8个航点为第一个返航点,第二个返航点为第2×4k=16个航点,依次类推,第j个返航点为8j。当①条件成立时无需返航,当①成立时,只需继续判断②,③。

如图2所示,航点1与航点2之间的航程为竖直航线段长度n,航点2与航点3之间的航程为喷幅宽度d,航点3与航点4之间的航程为竖直航线段长度n,而航点4为待确定返航点,无人机飞到航点4时已经飞过的航程为n+d+n即2(n+d/2),而航点8也为待确定返航点,无人机飞到航点8时已经飞过的航程为n+d+n+d+n+d+n即4(n+3d/4);则无人机飞到第k+1个待确定返航点时已经飞过的航程为2(k+1)(n+3d/4);当2k(n+3d/4)≤hm时说明无人机满载荷起飞到达第k个待确定返航点时药液还有剩余,当2(k+1)(n+3d/4)≥hm时说明无人机无法到达第(k+1)个待确定航点,则第k个待确定航点为返航点;综上所述当同时满足②③条件的k为第一个返航点;依次类推,2k为第二个“返航点”,第j个“返航点”为jk。

通过以下案例对航线规划算法做进一步解释,

高科新农hy-b-15l电动无人机在5m/s的速度下以1250毫升/分钟的流量喷施,最长连续喷雾时间为750秒,则无人机的最大喷施航程为hp=3750米,假设竖直航线长n=600米,喷幅d=5米,先将hp,n,d代入①;

取k=1,2(600+5)≤3750很明显成立,说明不需要返航;

取k=2,代入②③,②中,2×2(600+3×5/2)≤3750,成立。③中,3750≤2(2+1)(600+3×5/2)=3645,不成立;

取k=3,代入②③,②中:2(2+1)(600+3×5/2)=3645≤3750,成立;代入③,3750≤2(3+1)(600+3×5/2)=4860成立;

此时②③同时成立,则此时的k=3是我们需要的,由于待确定返航点为第4k个航点,则第12个航点为第一个返航点,依次类推,第24个航点为第2个返航点,第12j个航点为第j个返航点。

参见图1-图4,所述待确定返航点及返航点均为无人机作业的飞行航点,无人机喷施作业到返航点后,立即返回补给点,返航点与返航点之前的所有预设航点之间的连线构成无人机喷施作业飞行航线,所述返航点为无人机最少飞行架次下得到的最优返航点集。

参见图1-图4,所述返航点与补给点之间的航线为无人机返航航线,且为最优返航航线,无人机各架次返航航线组成的总返航航程最短。

参见图1-图4,所述最佳载荷算法根据无人机各架次的喷施航程hd及喷施流量ip为无人机分配最佳作业载荷zd,所述最佳作业载荷zd下的无人机喷施作业至返航点时,载荷恰好消耗完毕。

参见图1-图4,所述最佳载荷算法步骤为:

(1)通过航线规划算法,获取无人机单架次作业的喷施航程hd;

(2)获取无人机作业时的飞行速度为vp,单位m/s,喷施流量ip,单位ml/s,根据单架次作业的喷施航程hd,计算单架次作业需要时间为单架次的最佳作业载荷zd=iptd;

(3)获取无人机返航次数j,将最佳作业载荷zd分配给(j-1)架次;

(4)计算第j次作业的最佳作业载荷zd,其计算公式为式中hz为无人机喷施作业总航程。

上述为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述内容的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。

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