一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法技术

本发明专利技术公开了一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，包括一下步骤：获取障碍物信息并输入当前车速、建立时空栅格模型、在时空栅格模型上获取障碍物的占用栅格、获取无人农业车辆与障碍物的碰撞距离、将碰撞距离与障碍物信息输入至云推理器，云推理器根据上述定量参数调整无人农业车辆的行驶速度，无人农业车辆的行驶速度调整之后，重新计算调整之后的障碍物与无人农业车辆并对无人农业车辆进行进一步的调整。本发明专利技术将无人农业车辆及障碍物的信息定性参数转化成定量参数，输入至云推理器，云推理器根据上述定量参数调整无人农业车辆的控制速度，用以避开障碍物，实现无人作业。

A speed control method for unmanned agricultural vehicles in field

The invention discloses a speed control method for unmanned agricultural vehicle encountering obstacles in the field, which comprises the following steps: acquiring obstacle information and inputting current vehicle speed, establishing space-time grid model, acquiring occupied grid of obstacles on space-time grid model, acquiring collision distance between unmanned agricultural vehicle and obstacles, and connecting collision distance with collision distance The obstacle information is input to the cloud reasoner, which adjusts the speed of the unmanned agricultural vehicle according to the above quantitative parameters. After adjusting the speed of the unmanned agricultural vehicle, the obstacle and the unmanned agricultural vehicle are recalculated and the unmanned agricultural vehicle is further adjusted. The invention transforms the qualitative information parameters of unmanned agricultural vehicles and obstacles into quantitative parameters and inputs them into a cloud reasoner, which adjusts the control speed of the unmanned agricultural vehicles according to the quantitative parameters to avoid obstacles and realize unmanned operation.

【技术实现步骤摘要】
一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法
本专利技术涉及农业机械自动作业领域，具体涉及一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法。
技术介绍
随着电子信息技术的不断发展，农业车辆自动化与智能化发展得以大力推进。对于没有驾驶员的无人农业车辆(拖拉机或农业机械)，它们的自动化与智能化程度要求更高，在非结构化、不确定、复杂的农业生产环境中，安全避障是无人农业车辆的重要功能之一。鉴于农业车辆在田间作业时一般具有明确的作业任务与作业路线且作业速度较低，本专利技术提出一种无人农业车辆田间作业遇障后的速度控制方法。
技术实现思路
为解决现有技术中的不足，本专利技术提供无人农业车辆田间遇障速度控制方法，解决了无人农业车辆在田间作业时能够主动避开障碍物的技术问题。为了实现上述目标，本专利技术采用如下技术方案：一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，采用以下步骤：S1:获取障碍物信息并输入当前车速：所述障碍物信息包括障碍物的运动速度、运动方向及障碍物的初始位置；S2：建立时空栅格模型：具体做法是：以XY平面表示零时刻无人农业车辆及障碍物的位置，以垂直于XY平面的纵轴作为时间轴TIME，则无人农业车辆及障碍物处于XY平面及时间轴TIME形成的长方体空间内，以平面TIME＝t将所述长方体空间截成若干个栅格；S3：在时空栅格模型上获取障碍物的占用栅格：具体做法是：将无人农业车辆定义为一点，将障碍物定义为半径为r的圆形区域，所述r的值由障碍物的危险度确定，此时障碍物的运动在时空栅格模型上定义为一个柱体，而无人农业车辆的运动路线在时空栅格模型上则定义为一条空间线，则无人农业车辆与障碍物的碰撞转变为所述长方体空间内空间线与柱体相交的问题；S4：获取无人农业车辆与障碍物的碰撞距离：当检测到障碍物出现时，开始捕捉障碍物信息，假设相邻两次捕捉障碍物信息之间，障碍物信息不发生变化，则障碍物在时空栅格模型上记为若干个坐标，使用自回归算法对障碍物信息的时间内障碍物运动路线进行拟合，并推导出障碍物路径预测曲线、建立障碍物的空间柱体方程，将障碍物的空间柱体方程结合S3中的无人农业车辆的运动路线求解得到碰撞距离L*；S5：将碰撞距离L*与障碍物信息输入至云推理器；具体做法是：将碰撞距离L*、障碍物的危险度及无人农业车辆速度转化为定量参数输入至云推理器；S6：云推理器根据碰撞距离L*、障碍物的危险度及无人农业车辆速度调整无人农业车辆的行驶速度；S7：无人农业车辆的行驶速度调整之后，重新计算调整之后的障碍物与无人农业车辆之间的距离L′，当距离L′大于或等于零时，表示障碍物远离无人农业车辆，无人农业车辆可恢复正常行驶速度，当距离L′小于零时，表示障碍物有靠近无人农业车辆的趋势时，则保持调控后的速度不变，直至障碍物远离或产生新的碰撞预测点。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述S5中的云推理器使用双条件多规则处理器，所述双条件多规则处理器包括前件云与后件云。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述前件云的决策参数是碰撞距离L*与障碍物的危险度，所述后件云的决策参数是无人农业车辆速度。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述障碍物的危险度的定性概念从低到高依次为：低、较低、一般、较高、高，障碍物的危险度的定量概念从低到高依次为：[0,1]、(1,3]、(3,5]、(5,7]、(7,10]。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述碰撞距离L*的定性概念从低到高依次为：近、较近、一般、较远、远，碰撞距离L*的定量概念从低到高依次为：[0,2]、(2,5]、(5,10]、(10,20]、(20,30]m。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述无人农业车辆速度的定量概念从低到高依次为：零、较慢、一般、较快、快，所述无人农业车辆速度的定量概念从低到高依次为[0,10]、(10,20]、(20,40]、(40,70]、(70,100]cm/s。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述S4的具体做法是：在t0时刻，障碍物出现，经过时间t'后，捕捉到n组障碍物信息，假设相邻两次捕捉障碍物信息之间，障碍物信息不发生变化，则障碍物在t0+t'时刻的时空栅格模型中记为(xr1,yr1)、(xr2,yr2)、……、(xrn,yrn)，使用自回归算法对时间t'内障碍物运动路线进行拟合，则障碍物的路径预测曲线如下：式中:b0，b1，…，bm为未知参数，ε为零均值的随机变量；设当前无人农业车辆运动速度为va，当前位置为(x0,y0)，障碍物移动速度为vb，当前位置为(xr0,yr0)，障碍物危险域半径为r，则障碍物预测行驶轨迹方程为：式中：t为时间，xr为障碍物在时空栅格模型的横坐标，vb为障碍物移动速度；式2进一步简化为：则障碍物空间柱体方程为：(x-f(t))2+(y-g(t))2≤r2(4)式中：x、y为障碍物在时空栅格模型的坐标，t为时间；r为障碍物危险域半径；设无人农业车辆在某一作业环境中运动方程如下：式中：p、a为修正系数，va为某一时刻的无人农业车辆的速度；设无人农业车辆的运动路线为:y＝k·x+b(6)式中：k为当前时空下作业路径方程系数，b为常数；联立方程(4)、(5)、(6)以及限制条件，即可得碰撞预测方程：s.t.t≥0,xm≥x≥0,ym≥y≥0(7)求解方程即可得预测碰撞位置，求得碰撞距离L*。式中：L*为碰撞距离，t为时间，xm，ym为所建立栅格图边界。具体的，前述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，所述S7的具体做法是：设t0时刻作业车辆坐标为(x0,y0)，障碍物坐标为(xr0,yr0)，t′后车辆预测位置为(x1,y1)，障碍物预测位置为(xr1,yr1)，则t0时刻车辆与障碍物距离，则t0时刻无人农业车辆与障碍物直线距离为：定义t0时刻与经过t′后无人农业车辆与障碍物的直线距离变化为L′；则：由式(10)可知，当L′≥0，障碍物向远离无人农业车辆方向运动，无人农业车辆可恢复正常行驶速度；反之，则障碍物有靠近无人农业车辆的趋势运动，无人农业车辆保持调控后的速度不变，直至障碍物远离或产生新的碰撞预测点。本专利技术所达到的有益效果：人的作用不仅仅为监督，将人的感知、知识与判断融入无人农业车辆的速度控制中，使无人农业车辆在进行路径规划与自主避障时，合理调整行驶速度；针对动态的农业生产环境，建立有效的碰撞预测模型，将预测碰撞位置作为速度控制的参考指标之一。本专利技术将与无人农业车辆及障碍物的信息相关的定性参数转化成定量参数，输入至云推理器，云推理器根据上述定量参数调整无人农业车辆的控制速度，用以避开障碍物，实现农业车辆的无人作业。附图说明图1是本专利技术算法基本流程；图2是本专利技术时空占用栅格图；图3是本专利技术参数云标尺图；图4是本专利技术双条件处理器图；图5是本专利技术速度规则处理器图；图6是本专利技术无人农业车辆速度控制策略流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。鉴于无人农业车辆在田间作业时一般具有明确的作业任务与作业路线且作业速度较低，本专利技术提出一种无人农业车辆田间作业遇障后的速度控制方法。图1是算法的基本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，其特征在于：采用以下步骤：S1:获取障碍物信息并输入当前车速：所述障碍物信息包括障碍物的运动速度、运动方向及障碍物的初始位置；S2：建立时空栅格模型：具体做法是：以XY平面表示零时刻无人农业车辆及障碍物的位置，以垂直于XY平面的纵轴作为时间轴TIME，则无人农业车辆及障碍物处于XY平面及时间轴TIME形成的长方体空间内，以平面TIME＝t将所述长方体空间截成若干个栅格；S3：在时空栅格模型上获取障碍物的占用栅格：具体做法是：将无人农业车辆定义为一点，将障碍物定义为半径为r的圆形区域，所述r的值由障碍物的危险度确定，此时障碍物的运动在时空栅格模型上定义为一个柱体，而无人农业车辆的运动路线在时空栅格模型上则定义为一条空间线，则无人农业车辆与障碍物的碰撞转变为所述长方体空间内空间线与柱体相交的问题；S4：获取无人农业车辆与障碍物的碰撞距离：当检测到障碍物出现时，开始捕捉障碍物信息，假设相邻两次捕捉障碍物信息之间，障碍物信息不发生变化，则障碍物在时空栅格模型上记为若干个坐标，使用自回归算法对障碍物信息的时间内障碍物运动路线进行拟合，并推导出障碍物路径预测曲线、建立障碍物的空间柱体方程，将障碍物的空间柱体方程结合S3中的无人农业车辆的运动路线求解得到碰撞距离L*；S5：将碰撞距离L*与障碍物信息输入至云推理器；具体做法是：将碰撞距离L*、障碍物的危险度及无人农业车辆速度转化为定量参数输入至云推理器；S6：云推理器根据碰撞距离L*、障碍物的危险度及无人农业车辆速度调整无人农业车辆的行驶速度；S7：无人农业车辆的行驶速度调整之后，重新计算调整之后的障碍物与无人农业车辆之间的距离L′，当距离L′大于或等于零时，表示障碍物远离无人农业车辆，无人农业车辆可恢复正常行驶速度，当距离L′小于零时，表示障碍物有靠近无人农业车辆的趋势时，则保持调控后的速度不变，直至障碍物远离或产生新的碰撞预测点。...

【技术特征摘要】
1.一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，其特征在于：采用以下步骤：S1:获取障碍物信息并输入当前车速：所述障碍物信息包括障碍物的运动速度、运动方向及障碍物的初始位置；S2：建立时空栅格模型：具体做法是：以XY平面表示零时刻无人农业车辆及障碍物的位置，以垂直于XY平面的纵轴作为时间轴TIME，则无人农业车辆及障碍物处于XY平面及时间轴TIME形成的长方体空间内，以平面TIME＝t将所述长方体空间截成若干个栅格；S3：在时空栅格模型上获取障碍物的占用栅格：具体做法是：将无人农业车辆定义为一点，将障碍物定义为半径为r的圆形区域，所述r的值由障碍物的危险度确定，此时障碍物的运动在时空栅格模型上定义为一个柱体，而无人农业车辆的运动路线在时空栅格模型上则定义为一条空间线，则无人农业车辆与障碍物的碰撞转变为所述长方体空间内空间线与柱体相交的问题；S4：获取无人农业车辆与障碍物的碰撞距离：当检测到障碍物出现时，开始捕捉障碍物信息，假设相邻两次捕捉障碍物信息之间，障碍物信息不发生变化，则障碍物在时空栅格模型上记为若干个坐标，使用自回归算法对障碍物信息的时间内障碍物运动路线进行拟合，并推导出障碍物路径预测曲线、建立障碍物的空间柱体方程，将障碍物的空间柱体方程结合S3中的无人农业车辆的运动路线求解得到碰撞距离L*；S5：将碰撞距离L*与障碍物信息输入至云推理器；具体做法是：将碰撞距离L*、障碍物的危险度及无人农业车辆速度转化为定量参数输入至云推理器；S6：云推理器根据碰撞距离L*、障碍物的危险度及无人农业车辆速度调整无人农业车辆的行驶速度；S7：无人农业车辆的行驶速度调整之后，重新计算调整之后的障碍物与无人农业车辆之间的距离L′，当距离L′大于或等于零时，表示障碍物远离无人农业车辆，无人农业车辆可恢复正常行驶速度，当距离L′小于零时，表示障碍物有靠近无人农业车辆的趋势时，则保持调控后的速度不变，直至障碍物远离或产生新的碰撞预测点。2.根据权利要求1所述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，其特征是：所述S5中的云推理器使用双条件多规则处理器，所述双条件多规则处理器包括前件云与后件云。3.根据权利要求2所述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，其特征是：所述前件云的决策参数是碰撞距离L*与障碍物的危险度，所述后件云的决策参数是无人农业车辆速度。4.根据权利要求1或3所述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，其特征是：所述障碍物的危险度的定性概念从低到高依次为：低、较低、一般、较高、高，障碍物的危险度的定量概念从低到高依次为：[0,1]、(1,3]、(3,5]、(5,7]、(7,10]。5.根据权利要求1或3所述的一种无人农业车辆田间遇障速度控制方法，其特征是：所述碰撞距离L*的定...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛金林，范博文，夏成楷，邹军，林相泽，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32