一种用于温室大棚的无人机路径规划方法、系统及无人机技术方案

本发明专利技术涉及无人机路径规划技术领域，提出了一种用于温室大棚的无人机路径规划方法。所述方法包括步骤：对温室大棚的内部结构进行建模；根据获取的内部结构模型数据信息以及预设障碍物扩张算法、预设地面提取算法、预设模块划分规则，对内部结构模型进行模块划分，获取每个模块对应的节点，并对每个节点编号；并从编号中选取预设始发位置信息和预设终点位置信息，结合预设A*算法，以及预设2‑opt算法，获取从预设始发位置出发后遍历所有节点并返回至预设始发位置的第二预设最短路线。采用本方法通过无人机给温室大棚农作物施肥或喷洒农药，保证了无人机可以选择最短路线进行操作。

【技术实现步骤摘要】
一种用于温室大棚的无人机路径规划方法、系统及无人机
本专利技术涉及无人机路径规划
，尤其涉及一种用于温室大棚的无人机路径规划方法、系统及无人机。
技术介绍
温室大棚栽培植物是现代化农业中常用的一种技术，现有技术中，温室大棚中植物的农药以及水等液体的喷洒工作主要由人工进行，消耗了大量的人力，人力成本较高，且自动化程度较低。为了解决上述问题，目前有采用有如下几种方案，例如无人机进行农药或者水的喷洒，但是无人机进行喷洒的过程中，还是需要人为参与，人为控制，防止无人机碰撞到温室大棚内的植物或者障碍物上；或者安装一个固定的飞行轨道，控制无人机按照飞行轨道进行农药或者水的喷洒。然而上述方法，还是会浪费人力，并且在飞行过程中人为操作占比很大，自动化程度较低，智能化低；而采用固定飞行轨道的方式，成本又很高，当种植的作物发生变化时，无人机的飞行路线没有办法改变，需要进行喷洒需要的液体时，还要更换飞行轨道，因此成本较高。同时，现有的无人机电池通常为内置的不可拆卸，当无人机电量耗尽后需等待充电结束后才能继续使用。因此要解决目前温室大棚内如何智能化，自动化的去控制无人机进行相应的喷洒或者监控工作,同时又提供一种便于更换电池的无人机。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是可靠性高的无人机在温室大棚内避开障碍物并与种植的植物保持一定高度的飞行后，能选择最佳路线对温室大棚内的蔬菜进行施肥、喷洒农药以及监控的问题。为了解决上述问题，本专利技术提出了一种用于温室大棚的无人机路径规方法及系统。本专利技术具体是以如下技术方案实现的：一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，包括步骤：S1：按照预设建模算法，对温室大棚的内部结构进行建模，并获取内部结构模型数据信息；S2：根据获取的内部结构模型数据信息以及预设障碍物扩张算法，获取温室大棚的内部结构模型对应的障碍物扩张布局数据信息；S3：按照预设地面提取算法，对障碍物扩张布局数据信息进行地面数据提取，并获取障碍物扩张布局数据信息中对应的地面结构布局数据信息；S4：根据获取的障碍物扩张布局数据信息以及预设模块划分规则，对障碍物扩张后的内部结构模型进行模块划分，获取每个模块对应的节点，并对每个节点编号；S5：根据步骤S4中对模块的编号，从编号中选取预设始发位置信息和预设终点位置信息，结合预设A*算法，以及结合障碍物扩张布局数据信息、地面结构布局数据信息，获取预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线；S6：结合步骤S4中的编号以及步骤S5中获取的预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线，以及预设2-opt算法，获取从预设始发位置出发后遍历所有节点并返回至预设始发位置的第二预设最短路线。进一步地，步骤S2根据预设障碍物扩张算法获取障碍物扩张布局数据信息具体包括步骤：S21：获取无人机对应的三维数据信息；S22：根据获取的无人机对应的长度数据信息、宽度数据信息以及高度数据信息，对温室大棚的内部结构的预设初始结构布局数据信息进行扩张，获取温室大棚内部结构的障碍物扩张布局数据信息。进一步地，步骤S22中具体包括步骤：S221：根据获取的无人机的宽度信息，对预设初始结构布局数据信息进行宽度扩张；S222：根据获取的无人机的高度信息，按照预设高度扩张算法，对步骤S221中进行宽度扩张后的数据进行高度扩张，并将扩张后的数据信息减去一个余量系数；S223：根据步骤S222中减去余量系数的扩张后的数据获取扩张结构布局数据信息，并储存至后台服务器。进一步地，步骤S3中对障碍物扩张布局数据信息进行地面数据提取，并获取障碍物扩张布局数据信息中对应的地面结构布局数据信息具体包括步骤：S31：对温室大棚的内部结构进行空间水平面分割，并获取温室大棚内部结构的水平面数据信息；S32：获取水平面数据信息中的预设底面数据信息；S33：按照预设洪水填充算法，从温室大棚的预设底面开始向多个预设方向进行扩展，并按照预设步长值进行扩展；S34：根据扩展后的障碍物对应的赋予值，并按照预设比对算法，提取温室大棚内部结构的预设地面数据信息。进一步地，步骤S5和步骤S4之间还包括距离变换算法，具体包括步骤：A1：根据预设距离变换算法获取温室大棚的内部结构模型对应的距离矩阵；所述距离矩阵中的预设位置点的值为该位置距离温室大棚的内部结构的预设高度平面的预设最小距离值；A2：对温室大棚的内部结构模型中的空白空间赋值无穷大，对温室大棚的内部结构模型中的预设地面赋值为a，对温室大棚的内部结构模型中的预设障碍物赋值为b。进一步地，步骤S5中通过预设A*算法获取预设始发位置和预设终点位置之间的最短距离，包括步骤：S51：通过预设估计代价函数获取预设始发位置和预设终点位置之间的预设第一路径，其中预设估计代价函数为：f(n)＝g(n)+h(n)其中g(n)为预设初始位置到当前点位置的距离估计代价；h(n)为预设初始位置到预设终点位置的距离代价值；F(n)为预设初始位置经过当前点位置到预设终点位置的距离估计代价；其中h(n)的计算公式为：其中(Xend、Yend、Yend)为预设终点位置的三维坐标，(Xn、Yn、Zn)为当前点位置的三维坐标。S52：根据步骤S51计算的预设初始位置至预设终点位置的路线数据信息，结合预设距离变换算法获取的温室大棚的内部结构的距离矩阵数据信息，获取无人机在预设初始位置至预设终点位置之间，保持预设扩张宽度的第二预设最短距离。一种用于温室大棚的无人机路径规划系统，包括：建模模块，用于按照预设建模算法，对温室大棚的内部结构进行建模，并获取内部结构模型数据信息；障碍物扩张模块，用于根据获取的内部结构模型数据信息以及预设障碍物扩张算法，获取温室大棚的内部结构模型对应的障碍物扩张布局数据信息；地面提取模块，用于按照预设地面提取算法，对障碍物扩张布局数据信息进行地面数据提取，并获取障碍物扩张布局数据信息中对应的地面结构布局数据信息；节点编号模块，用于根据获取的障碍物扩张布局数据信息以及预设模块划分规则，对障碍物扩张后的内部结构模型进行模块划分，获取每个模块对应的节点，并对每个节点编号；获取预设两点距离模块，从编号中选取预设始发位置信息和预设终点位置信息，结合预设A*算法，以及结合障碍物扩张布局数据信息、地面结构布局数据信息，获取预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线；获取遍历最佳路线模块，用于根据预设2-opt算法，获取从预设始发位置出发后遍历所有节点并返回至预设始发位置的第二预设最短路线。进一步地，所述障碍物扩张模块包括：获取三维数据单元，用于获取无人机对应的三维数据信息；障碍物扩张布局单元，用于根据获取的无人机对应的长度数据信息、宽度数据信息以及高度数据信息，对温室大棚的内部结构的预设初始结构布局数据信息进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，包括步骤：/nS1：按照预设建模算法，对温室大棚的内部结构进行建模，并获取内部结构模型数据信息；/nS2：根据获取的内部结构模型数据信息以及预设障碍物扩张算法，获取温室大棚的内部结构模型对应的障碍物扩张布局数据信息；/nS3：按照预设地面提取算法，对障碍物扩张布局数据信息进行地面数据提取，并获取障碍物扩张布局数据信息中对应的地面结构布局数据信息；/nS4：根据获取的障碍物扩张布局数据信息以及预设模块划分规则，对障碍物扩张后的内部结构模型进行模块划分，获取每个模块对应的节点，并对每个节点编号；/nS5：根据步骤S4中对模块的编号，从编号中选取预设始发位置信息和预设终点位置信息，结合预设A*算法，以及结合障碍物扩张布局数据信息、地面结构布局数据信息，获取预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线；/nS6：结合步骤S4中的编号以及步骤S5中获取的预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线，以及预设2-opt算法，获取从预设始发位置出发后遍历所有节点并返回至预设始发位置的第二预设最短路线。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，包括步骤：
S1：按照预设建模算法，对温室大棚的内部结构进行建模，并获取内部结构模型数据信息；
S2：根据获取的内部结构模型数据信息以及预设障碍物扩张算法，获取温室大棚的内部结构模型对应的障碍物扩张布局数据信息；
S3：按照预设地面提取算法，对障碍物扩张布局数据信息进行地面数据提取，并获取障碍物扩张布局数据信息中对应的地面结构布局数据信息；
S4：根据获取的障碍物扩张布局数据信息以及预设模块划分规则，对障碍物扩张后的内部结构模型进行模块划分，获取每个模块对应的节点，并对每个节点编号；
S5：根据步骤S4中对模块的编号，从编号中选取预设始发位置信息和预设终点位置信息，结合预设A*算法，以及结合障碍物扩张布局数据信息、地面结构布局数据信息，获取预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线；
S6：结合步骤S4中的编号以及步骤S5中获取的预设始发位置和预设终点位置之间的第一预设最短路线，以及预设2-opt算法，获取从预设始发位置出发后遍历所有节点并返回至预设始发位置的第二预设最短路线。


2.根据权利要求1所述的一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S2根据预设障碍物扩张算法获取障碍物扩张布局数据信息具体包括步骤：
S21：获取无人机对应的三维数据信息；
S22：根据获取的无人机对应的长度数据信息、宽度数据信息以及高度数据信息，对温室大棚的内部结构的预设初始结构布局数据信息进行扩张，获取温室大棚内部结构的障碍物扩张布局数据信息。


3.根据权利要求2所述的一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S22中具体包括步骤：
S221：根据获取的无人机的宽度信息，对预设初始结构布局数据信息进行宽度扩张；
S222：根据获取的无人机的高度信息，按照预设高度扩张算法，对步骤S221中进行宽度扩张后的数据进行高度扩张，并将扩张后的数据信息减去一个余量系数；
S223：根据步骤S222中减去余量系数的扩张后的数据获取扩张结构布局数据信息，并储存至后台服务器。


4.根据权利要求1所述的一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S3中对障碍物扩张布局数据信息进行地面数据提取，并获取障碍物扩张布局数据信息中对应的地面结构布局数据信息具体包括步骤：
S31：对温室大棚的内部结构进行空间水平面分割，并获取温室大棚内部结构的水平面数据信息；
S32：获取水平面数据信息中的预设底面数据信息；
S33：按照预设洪水填充算法，从温室大棚的预设底面开始向多个预设方向进行扩展，并按照预设步长值进行扩展；
S34：根据扩展后的障碍物对应的赋予值，并按照预设比对算法，提取温室大棚内部结构的预设地面数据信息。


5.根据权利要求1所述的一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S5和步骤S4之间还包括距离变换算法，具体包括步骤：
A1：根据预设距离变换算法获取温室大棚的内部结构模型对应的距离矩阵；所述距离矩阵中的预设位置点的值为该位置距离温室大棚的内部结构的预设高度平面的预设最小距离值；
A2：对温室大棚的内部结构模型中的空白空间赋值无穷大，对温室大棚的内部结构模型中的预设地面赋值为a，对温室大棚的内部结构模型中的预设障碍物赋值为b。


6.根据权利要求5所述的一种用于温室大棚的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S5中通过预设A*算法获取预设始发位置和预设终点位置之间的最短距离，包括步骤：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：章春忠，吕超颍，吴亮亮，
申请(专利权)人：吴亮亮，
类型：发明
国别省市：安徽;34