基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法，包括：第一步，求解出多邊形每條邊的直線方程；找出多邊形的最長邊；分別求出農(nóng)田邊界的各端點到最長邊的距離，并找出距離最長邊最遠的點；在最長邊和該最遠點之間選取一組與最長邊平行且等間隔的平行線；對于每一條平行線求解出它與農(nóng)田邊界的兩個交點并把結(jié)果集存入相應(yīng)數(shù)組里；將每條平行線與多邊形兩個交點連成一條線段，這樣可將這組平行線位于農(nóng)田作業(yè)區(qū)域以外的部分截掉，得到一組位于農(nóng)田作業(yè)區(qū)域以內(nèi)的平行線段。然后規(guī)劃出航跡線。本發(fā)明算法簡潔，通用性好，可以提高無人直升機針對不規(guī)則農(nóng)田執(zhí)行噴灑作業(yè)的效率，降低飛行能耗。
【專利說明】基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法，其中 噴灑作業(yè)可W包括；農(nóng)藥噴灑、液體化服噴灑、航空播種等。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科技的不斷發(fā)展，采用現(xiàn)代化機械來替換人工勞動已經(jīng)成為各行各業(yè)的趨 勢。我國作為一個傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國，耕地面積十分廣闊，然而，目前國內(nèi)農(nóng)田作業(yè)大部分還 是采用傳統(tǒng)的人工作業(yè)方式。其中農(nóng)藥噴灑采取的是人工噴灑方式，該種方式不僅效率低， 而且對作業(yè)人員的身也有極大的傷害，因此，急需先進的技術(shù)來改變該一現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)植保無 人機應(yīng)運而生。
[0003] 在目前我國農(nóng)村條件下，運用小型無人機噴灑農(nóng)藥是我國、特別是南方地區(qū)比較 可行的一種方法。無人駕駛農(nóng)藥噴灑飛機不僅速度快，且使用超低容量農(nóng)藥噴灑，節(jié)省農(nóng)藥 和水資源，減少農(nóng)作物的農(nóng)藥殘留和環(huán)境污染，遠程操作還能減少對施藥人員的傷害。適應(yīng) 于各種地形，符合我市農(nóng)村道路現(xiàn)狀。但是由于無人機的可操控距離遠，人的肉眼無法準(zhǔn)確 判斷具體的飛行狀態(tài)，如飛行方向、飛行距離等。缺乏對無人機在農(nóng)田作業(yè)區(qū)域的飛行航跡 進行合理有效的規(guī)劃方法，導(dǎo)致無人機在農(nóng)田作業(yè)的時候會出現(xiàn)漏噴、重噴、出界的問題。 該會使無人機的噴灑效率降低，作業(yè)成本提高。
[0004] 農(nóng)用無人機的航跡規(guī)劃是指在特定的約束條件下，尋找滿足無人機機動性能及農(nóng) 田區(qū)域環(huán)境信息限制的從起點到目標(biāo)點的最優(yōu)飛行軌跡，它是無人機任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的關(guān)鍵 技術(shù)，是確保無人機提高飛行器的噴灑效率，圓滿完成農(nóng)藥噴灑任務(wù)的有效手段，也是無人 機實現(xiàn)自主控制，智能飛行的技術(shù)保障。因此，農(nóng)用無人機的迅猛發(fā)展和廣泛使用給航跡規(guī) 劃技術(shù)提出了更高的要求，也使無人機航跡規(guī)劃技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點之一。
[0005] 目前無人機航跡規(guī)劃有多種算法，如柵格法、切線圖法、Voronoi圖法、PRM法、動 態(tài)規(guī)劃算法、最速下降法、A*算法、遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等。柵格法將無人機的 飛行區(qū)域劃分為不同大小的0/1單元格，0為不可飛單元格，1為可飛。柵格大小直接影響信 息的存儲量的大小和規(guī)劃時間長短。柵格大，信息存儲量減少，規(guī)劃時間短，但是航跡質(zhì)量 下降。柵格小，信息存儲量大，規(guī)劃時間長，航跡質(zhì)量高。因此，對密度大的區(qū)域進行單元格 細分，而對密度小的區(qū)域適當(dāng)放大單元格。此外，當(dāng)區(qū)域更新時快速進行更新局部柵格信息 W滿足實時規(guī)劃要求。切線圖法將各種障礙簡化建模為具有一定作用半徑的圓柱體或圓錐 體及其組合。由于無人機在巡航飛行時只考慮橫向移動，因此根據(jù)無人機預(yù)定的巡航高度 可簡化為平面幾何來處理。障礙的切線表示可飛航跡，構(gòu)造出來的航跡幾乎接近障礙，其缺 點是在無人機飛行過程中出現(xiàn)位置偏差就很容易飛入障礙區(qū)域。Voronoi圖是計算機幾何 中重要的幾何圖形被廣泛應(yīng)用到地形處理等多種區(qū)域劃分的場合。Voronoi多邊形的每條 邊上的點到相對應(yīng)的兩個點等距離，Voronoi邊上的點是到障礙點的最遠點，因此，無人機 沿Voronoi邊飛行可W獲得較高的安全系數(shù)。PRM法是由Overmars于1992年針對高維位 形空間的機器人運動規(guī)劃提出的。該方法是一種隨機路徑搜索方法，具有概率完全性，隨機 采樣生成航跡圖，然后根據(jù)飛行代價函數(shù)，搜索"最優(yōu)"航跡。但缺陷是當(dāng)飛行環(huán)境變化時， PM方法需要重新對環(huán)境進行采樣分析，實時性不強，一般不用于實時局部航跡規(guī)劃。動態(tài) 規(guī)劃算法是解決多級決策最優(yōu)化問題的常見算法。該算法應(yīng)用于無人機航跡規(guī)劃中要求模 型相對簡單，可W獲得全局最優(yōu)解，但缺陷是隨著規(guī)劃區(qū)域的擴大，受狀態(tài)空間的限制，會 出現(xiàn)組合爆炸，只能應(yīng)用于小范圍內(nèi)的搜索。最速下降法是S. J. Asseo于1982年提出的， 它應(yīng)用最速下降法求解地形跟蹤及地形規(guī)避問題。該方法相對較簡單，收斂速度較快，需要 地形一階偏導(dǎo)連續(xù)。但由于算法是建立在目標(biāo)函數(shù)梯度基礎(chǔ)上，要求導(dǎo)函數(shù)連續(xù)、迭代運算 量大，且易陷入局部最優(yōu)解。A*算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的方法，一般 用于基于柵格的數(shù)字地圖中。公式表示為：f(n) = g(n)+h(n)，其中f(n)是從初始點經(jīng)由 節(jié)點n到目標(biāo)點的估價函數(shù)，g(n)是在狀態(tài)空間中從初始節(jié)點到n節(jié)點的實際代價，h(n) 是從n到目標(biāo)節(jié)點最佳路徑的估計代價。保證找到最短路徑條件，關(guān)鍵在于估價函數(shù)h (n) 的選??；估價值h (n) < = n到目標(biāo)節(jié)點的距離實際值，該種情況下，搜索的點數(shù)多，搜索范圍 大，效率低。但能得到最優(yōu)解。當(dāng)估價值〉實際值時，搜索的點數(shù)少，搜索范圍小，效率高， 但不能保證得到最優(yōu)解。
[0006] 遺傳算法（GA)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過 程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。其主要特點是直接對結(jié) 構(gòu)對象進行操作，不要求目標(biāo)函數(shù)具有分析性質(zhì)（可導(dǎo)、連續(xù)等）；具有內(nèi)在的隱并行性和 更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng) 地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。無人機的航跡規(guī)劃可W描述為下列數(shù)學(xué)規(guī)劃模型：
[0007]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法，其特征在于，該方 法包括以下步驟： 1) 從凸多邊形農(nóng)田的某一端點開始，獲取凸多邊形農(nóng)田n個邊界點，并按照順序設(shè)各 個邊界點坐標(biāo)依次為P1U1,Y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，…，Pn(xn,yn)，依次連接相鄰的邊界 點，形成凸多邊形農(nóng)田邊界； 2) 找出凸多邊形農(nóng)田邊界的最長邊； 3) 找出距離上述最長邊距離最遠的邊界點； 4) 在上述最長邊和距離最長邊最遠的邊界點之間作一組與最長邊平行且等間隔的平 行線； 5) 從距離所述最長邊最近的平行線開始，向距離最長邊最遠的邊界點方向依次遍歷所 有平行線，確定各平行線與凸多邊形農(nóng)田邊界的邊之間的交點的坐標(biāo)，并按照平行線與凸 多邊形農(nóng)田邊界的邊相交的順序，將經(jīng)過距離最長邊最遠的邊界點、且與所述最長邊垂直 的直線L兩側(cè)的交點坐標(biāo)分別存入結(jié)果集L[i]，R[i];其中i為直線L某一側(cè)的交點的數(shù) 量； 6) 連接結(jié)果集L[i]，R[i]中對應(yīng)的兩點，形成多條平行于最長邊且交于凸多邊形農(nóng)田 邊界的平行線段，以某一平行線段的一個端點為起點，依次連接相鄰線段同一端的端點，形 成多段側(cè)飛線段，則所述平行線段和側(cè)飛線段形成S形的航跡線，即目標(biāo)航跡線； 7) 利用下式求出由平行線段向側(cè)飛線段的轉(zhuǎn)角余弦數(shù)組cosa□，以及由側(cè)飛線段向 平行線段的轉(zhuǎn)角余弦數(shù)組cosP[]:
直線L右側(cè)側(cè)飛線段向量組；當(dāng)i為偶數(shù)時，求得的余弦值為直線L右側(cè)平行線段與對應(yīng)的 側(cè)飛線段的轉(zhuǎn)角或者直線L右側(cè)的側(cè)飛線段與對應(yīng)的平行線段的轉(zhuǎn)角；當(dāng)i為奇數(shù)時，求得 的余弦值為直線L左側(cè)平行線段與對應(yīng)的側(cè)飛線段的轉(zhuǎn)角或者直線L左側(cè)的側(cè)飛線段與對 應(yīng)的平行線段的轉(zhuǎn)角； 8) 根據(jù)反余弦公式求得各條平行線段與對應(yīng)的側(cè)飛線段的轉(zhuǎn)角數(shù)組，以及各條側(cè)飛線 段與對應(yīng)的平行線段的轉(zhuǎn)角數(shù)組：
當(dāng)i為偶數(shù)時，上述轉(zhuǎn)角數(shù)組為直線L右側(cè)的轉(zhuǎn)角數(shù)組；當(dāng)i為奇數(shù)時，上述轉(zhuǎn)角數(shù)組 為直線L左側(cè)的轉(zhuǎn)角數(shù)組； 9) 設(shè)無人直升機初始狀態(tài)是沿平行線段從直線L左側(cè)開始向直線L右側(cè)飛行，則第i 次由平行線段飛到各平行線與凸多邊形農(nóng)田邊界的邊之間的交點時，根據(jù)a[i]由平行線 段向側(cè)飛線段轉(zhuǎn)向，然后沿側(cè)飛線段飛行一段距離后，根據(jù)角度P[i]由側(cè)飛線段向平行 線段轉(zhuǎn)向，然后繼續(xù)沿下一條平行線段飛行，形成一條S形的飛行航跡，依此類推，最終形 成完整的航跡規(guī)劃。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法， 其特征在于，所述步驟4)中，平行線的數(shù)量LineNum=Distance[k]/H;其中，H為無人直升 機的飛行行距；Distance[k]為最長邊和距離最長邊最遠的邊界點之間的距離，單位為米。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法， 其特征在于，所述步驟4)中，設(shè)函數(shù)s=Distance[k] %H，若0〈s〈H，則增加一條與距離最 長邊最遠的邊界點的距離為H/2、且平行于所述最長邊的平行線。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于計算機的凸多邊形農(nóng)田無人機噴灑作業(yè)航跡規(guī)劃方法， 其特征在于，所述步驟4)中，距離最長邊最近的平行線與該最長邊的距離為無人機飛行行 距H的一半。
【文檔編號】G05D1/10GK104503464SQ201410844456
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】譚冠政, 宋戈, 汪飆, 譚冠軍, 譚淦 申請人:中南大學(xué)