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一种基于理想圆形约束和Bug算法的水稻田除草作业船路径规划研究方法

文献发布时间：2024-04-18 19:58:21

技术领域

本发明属于农业装备运动控制技术领域，涉及一种基于形状约束条件以及Bug算法的作业船路径规划研究方法。

背景技术

水稻田由于其在目标的复杂性以及多样性等特征，在水稻生长前，存在部分杂草以及干扰作物，需对其进行预处理，以消除干扰作物对水稻生长的影响，或在水稻收割后，对稻田剩余的秸秆进行处理。在前阶段处理过程中，既要避免对水稻的影响，又要实现对目标作物的去除，在后阶段处理过程中，只需对稻田秸秆或其他作物全部去除。考虑到此两处理阶段的异同性，采用一种基于特定形状约束以及Bug算法的路径规划研究方法。

发明内容

本发明的目的是解决在水面环境未知且较简单的情况下，作业船到达目标位置的路径问题，为此，提供了一种基于理想圆形约束和Bug算法的水稻田除草作业船路径规划研究方法。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种基于理想圆形约束和Bug算法的水稻田除草作业船路径规划研究方法，包括如下步骤：

步骤1：水稻田环境为大田环境，即将作业船等效为可忽略的理想几何点、水稻田分块化等效为理想凸形状、待去除作物等效为理想化目标位置并获取各部分信息；

步骤2：基于作业船起止轨迹与水稻田理想化形状重合区域建立圆形约束条件及模型，除草船处于约束圆内、分块水稻田位于约束圆外、目标位置位于约束圆外或边界上；

步骤3：多约束圆条件下确定递增约束圆上子目标点位置并利用Bug算法对约束条件下作业船起止轨迹优化，以寻求最佳全局轨迹。当目标位置位于最后一个约束圆的边界时，不再递增约束圆及其模型，直接沿当前轨迹规划移动至目标位置；

步骤4：当稻田收割后，余下稻田秸秆及杂草为整体待去除状态，无需建立约束圆模型，稻田任意点可设为目标位置，采用Bug0算法设置路径轨迹，在作业船沿轨迹运动中，进行除草或喷药作业；

步骤5：当水稻田分块化不可等效为理想凸形状时，将造成作业船系统局部震荡紊乱情况，此时需重新寻找理想凸形状，并建立圆形约束；

进一步地，步骤1所述作业船等效理想几何点为目标原点，所述水稻田分块化等效理想形状为基本对称几何形状与非对称连接型几何形状，所述待去除作物等效理想几何点为目标位置点，获取的各部分信息包括作业船的运动方向速度DV

进一步地，步骤2具体包括如下步骤：

步骤2.1：构建的圆形约束区域需属于以下条件域：

{d,,R,β|dsinβ≤R

其中R

步骤2.2：建立的圆形约束条件是基于R

其中ψ(P,K)代表Euclid球内表达式，向量x表示球内空间坐标，T为转置记号，标量r为半径，P为二阶矩阵，I为单位矩阵，K,k,c为系数，向量x

步骤2.3：由齐次性、缩放性，可将

转化为

步骤2.4：建立的圆形约束条件及模型为：

其中x

进一步地，步骤3具体包括如下步骤：

步骤3.1：假设子目标点位置为x

步骤3.2：根据已知作业船的坐标x

步骤3.3：特殊情况下，当最终子目标点正好处于目标位置时，作业船运动距离满足最后一个约束圆内步骤3.2标准，即运动距离为‖x

步骤3.4：假设向量x

其中

步骤3.5：由经典Bug0算法知，作业船由t＝0时刻沿着直线运动至目标位置，当遇到水稻田等效形状时，即建立圆形约束模型，并运动至子目标位置x

进一步地，根据步骤4的要求，应将除草船初始位置设为二维坐标系下原点O(0,0)，大田边界分别为坐标轴，目标位置设为大田另一边界交叉点T

进一步地，步骤5具体包括如下步骤：

步骤5.1：判断是否满足凸形状，即是否出现局部震荡问题，判断条件为：

式中，向量x

步骤5.2：当不满足判断条件时，以向量x

此扇形与下一圆形交点即为下一子目标位置点，作业船沿子目标位置继续进行路径规划；

进一步地，用于采集作业船及目标位置信息的GPS、测距传感器及光敏阵列；用于作业船驱动的伺服电机及驱动电机；用于作业船底层控制及信息处理的芯片模块；用于搭载各种器件的机械船体结构等。

有益效果：本发明提出的一种基于理想圆形约束和Bug算法的水稻田除草与喷雾作业船路径规划研究方法，利用和障碍物发生碰撞的极限条件设置圆形约束模型，并基于此模型联系Bug算法，寻找优选的路径，使作业船在未知环境下，得到优选决策，到达目标位置。首先将除草船等效为一理想点，水稻田中的水稻等效为理想凸形状，目标位置等效为理想点，基于作业船起止轨迹与水稻田理想化形状重合区域建立圆形约束条件及模型，除草船处于约束圆内、分块水稻田位于约束圆外、目标位置位于约束圆外或边界上，以此实现较优的路径规划。其次在多约束圆条件下，首先确定递增约束圆上子目标点位置并利用Bug0算法对约束条件下作业船起止轨迹二次优化，以此为二次起止轨迹，达到路径规划的全局适应性，相比于人工势场法，在保证适应性的基础上，提高规划反应时间，效率有所提升。其次，根据系统局部震荡情况下，设计判断条件，同时可规划好震荡后的下一子目标点位置，提高实时性，并优化实际轨迹。

附图说明

图1为经典Bug算法轨迹示意图

图2为作业船检测障碍物示意图

图3为经过Bug算法优化后的路径示意图

具体实施方式

下面结合附图及及实施例对本发明的技术方案进行详细说明。

本发明提出的一种基于理想圆形约束和Bug算法的水稻田除草与喷雾作业船路径规划研究方法，作业船整体结构如图1所示，轨迹过程如图2所示，具体实施过程包括以下步骤：

步骤3：多约束圆条件下确定递增约束圆上子目标点位置并利用Bug算法对约束条件下作业船起止轨迹优化，以寻求最佳全局轨迹。当目标位置位于最后一个约束圆的边界时，不再递增约束圆及其模型，直接沿当前轨迹规划移动至目标位置。

步骤4：当稻田收割后，余下稻田秸秆及杂草为整体待去除状态，无需建立约束圆模型，稻田任意点可设为目标位置，采用Bug0算法设置路径轨迹，在作业船沿轨迹运动中，进行除草或喷药作业。

步骤5：当水稻田分块化不可等效为理想凸形状时，将造成作业船系统局部震荡紊乱情况，此时需重新寻找理想凸形状，并建立圆形约束。