农机导航线生成方法及装置、导航方法及装置与流程

涉及控制系统的功能单元，具体涉及农机自动驾驶控制。

背景技术：

1、自动驾驶技术是当今前沿科学技术的重要发展项目。它涉及了认知科学，传感器技术，计算机技术，人工智能以及车辆工程等多个交叉学科内容。这些领域的深入研究和技术进步对于实现自动驾驶的目标至关重要。在近年来，数字化，自动化和智能化技术在农业领域的应用步伐加快，机械化生产与信息化技术的深度融合使得无人化农业的概念初步形成。

2、要实现农机车的无人化和智能化，农机车环境感知认知及作业系统是关键的技术。农机车通过视觉，雷达等传感器对周围环境进行感知，通过对感知到的数据进行处理可以在更高层次对环境进行认知，并基于感知和认知的结果来自主控制农机车进行作业，从而实现无人化和智能化。

3、在环境感知中，双目视觉是一种常用的技术手段。它具有低成本，高分辨率等优点，并且能够获取稠密的视差图。这种技术的应用不仅在自动驾驶领域具有广泛的应用，同时也在农业领域发挥着重要的作用。为了进一步提高农业作业的智能化和无人化水平，需要将自动驾驶技术，视觉ai技术以及变量作业领域的研究和开发进行深度融合。

4、视觉导航是无人驾驶系统中的关键组成部分。它通过ai图像理解技术和三维重构技术，对现有拖拉机导航线进行实时智能修正。这样可以确保农机车在作业过程中可以准确地跟随设定的导航线，从而实现作业的精准性和高效性。然而，目前现有的无人驾驶技术大多基于预先设定的路线来控制车辆。这在应用于农田作业的农机时，经常会出现导航方向无法与弯曲的苗线同步的问题，从而导致压坏苗。这是一个亟待解决的技术挑战。

5、为了解决这个问题，需要进一步研究和开发新的导航算法和技术，使农机在实际作业中能够灵活地适应弯曲的苗线。一种可能的解决方案是引入实时感知和决策模块，通过对环境进行连续的感知和分析，以及对农机的动作进行实时调整，从而确保农机能够准确地跟随苗线的弯曲轨迹。另外，结合地图和定位技术，可以提供更精确的定位和导航信息，进而提高作业的准确性和效率。

6、此外，为了实现农机车的无人化和智能化，还需要进一步研究和开发其他关键技术。例如，农机车需要能够实时感知和识别农田中的障碍物，以避免碰撞和损坏。在作业过程中，农机车还需要能够根据实际情况进行智能决策，例如选择最佳的轨迹和作业速度，以提高作业效率和质量。

7、综上所述，自动驾驶技术在农业领域的应用具有广阔的前景和巨大的潜力。然而，面对技术上的挑战，尤其是在农田作业中导航方向与弯曲的苗线同步的问题，现有技术无法满足其作业要求。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的，面对技术上的挑战，尤其是在农田作业中导航方向与弯曲的苗线同步的问题，现有技术无法满足其作业要求的技术问题，本发明提供的技术方案为：

2、农机导航线生成方法，所述方法包括：

3、采集预设苗列的步骤；

4、所述预设苗列为：包含多条苗列的一组苗列；

5、根据所述预设苗列，得到中心线苗列坐标序列的步骤；

6、所述中心线苗列具体为：若所述预设苗列为奇数，则中心线苗列为最中间的一条苗列，若所述预设苗列为偶数，则中心线苗列为更靠近中心线的一条苗列；

7、根据所述坐标序列，将所述中心线苗列中间的路径作为导航路径的步骤；

8、所述苗列中间的路径具体为：所述中心线苗列所在图形内，沿所述中心线苗列的长度方向的中心线，所在的路径；

9、根据所述导航路径生成三维导航线，作为目标轨迹的步骤。

10、进一步，提供一个优选实施方式，所述采集预设苗列的步骤具体为：农机前轮轮距除以苗列行间距的商值，作为采集的一组所述预设苗列的条数，且条数最多为4。

11、进一步，提供一个优选实施方式，所述导航路径通过序列拟合后获得。

12、基于同一发明构思，本发明还提供了农机导航线生成装置，所述装置包括：

13、采集预设苗列的模块；

14、所述预设苗列为：包含多条苗列的一组苗列；

15、根据所述预设苗列，得到中心线苗列坐标序列的模块；

16、所述中心线苗列具体为：若所述预设苗列为奇数，则中心线苗列为最中间的一条苗列，若所述预设苗列为偶数，则中心线苗列为更靠近中心线的一条苗列；

17、根据所述坐标序列，将所述中心线苗列中间的路径作为导航路径的模块；

18、所述苗列中间的路径具体为：所述中心线苗列所在图形内，沿所述中心线苗列的长度方向的中心线，所在的路径；

19、根据所述导航路径生成三维导航线，作为目标轨迹的模块。

20、基于同一发明构思，本发明还提供了农机导航方法，所述方法包括：

21、获取三维导航线在二维图像中位置坐标的步骤；

22、在所述二维图像中对所述三维导航线进行三维重构的步骤；

23、对三维重构后的三维导航线在所述二维图像中的位置坐标进行变换，变换至农机后轴中心点的目标轨迹的步骤；

24、所述三维导航线通过所述的农机导航线生成方法得到。

25、进一步，提供一个优选实施方式，所述三维重构基于预设特征点提取的方式，在相机坐标系下进行。

26、进一步，提供一个优选实施方式，所述三维重构通过裁剪图片，只保留包括所述三维导航线的部分，并通过三维重构算法完成。

27、基于同一发明构思，本发明还提供了农机导航装置，所述装置包括：

28、获取三维导航线在二维图像中位置坐标的模块；

29、在所述二维图像中对所述三维导航线进行三维重构的模块；

30、对三维重构后的三维导航线在所述二维图像中的位置坐标进行变换，变换至农机后轴中心点的目标轨迹的模块；

31、所述导航线通过所述的农机导航线生成装置得到。

32、基于同一发明构思，本发明还提供了计算机储存介质，用于储存计算机程序，当所述程序被计算机读取时，所述计算机执行所述的方法。

33、基于同一发明构思，本发明还提供了计算机，包括处理器和储存介质，当所述处理器读取所述储存介质中储存的计算机程序时，所述计算机执行所述的方法。

34、与现有技术相比，本发明提供的技术方案的有益之处在于：

35、本发明提供的农机导航方法，通过识别苗线，根据苗线选定导航路线，再经过三维重构，得到实际农机作业轨迹，实现作业轨迹与苗线的区分，克服了现有技术中，无人驾驶技术无法应用于农业作业的技术难题，实现作业轨迹与苗线区分，为农业智能化和自动化作业迈出了重要一步。

36、本发明提供的农机导航方法，通过计算机视觉和图像处理技术，利用高分辨率图像或激光扫描仪扫描田地，准确地识别出苗线的位置和走向。这使得农机可以更准确地确定作业范围和导航路径，提高了工作效率。

37、本发明提供的农机导航方法，根据苗线选定导航路线的能力带来了更高的准确性和精准性。苗线通常表示植物的行列和间距，根据不同作物的需求，将苗线转化为导航路线可以确保农机在作业时遵循正确的行进路线。这样可以减少机械损伤和浪费资源。

38、本发明提供的农机导航方法，通过三维重构技术，农机的实际作业轨迹可以被精确地记录和生成。这种技术利用传感器和导航系统的数据，结合计算机算法，可以生成真实的农机运动轨迹，并将其与苗线进行区分。这将为农场主或农业管理人员提供更详细的信息，例如哪些区域已经被作业覆盖，哪些区域需要进一步处理等。这种信息可以用于作业效果评估，优化农机的运行和作物生长分析。

39、本发明提供的农机导航方法，通过将苗线识别，导航路线选定和三维重构技术结合起来，无人驾驶技术成功应用于农业作业，提高了农业作业的效率和精确性，减少了人力资源的消耗，同时为实现农业智能化和自动化作业打下了坚实的基础。这对农业产业的可持续发展和食品生产的安全性都具有重要意义。

40、适合应用于农机自动驾驶控制领域。