一种无人机作业边界的确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人机作业边界的确定方法及装置，涉及无人机技术领域，为解决现有技术中植保无人机作业效率较低的问题而发明专利技术。该方法主要包括：获取种植区域的种植区域顶点经纬坐标对应的种植区域顶点平面坐标；根据预置边界内缩算法，对种植区域多边形进行内缩，获取内缩后的作业顶点平面坐标；遍历作业多边形的顶点和边，计算交点坐标，将交点坐标插入作业顶点平面坐标之间生成可选边界坐标集；确定面积最大的有效多边形包含的顶点坐标为作业边界顶点平面坐标；根据预置投影算法的逆算法，将作业边界顶点平面坐标转换为作业边界顶点经纬坐标，并根据作业边界顶点经纬坐标生成无人机作业边界。本发明专利技术主要应用于植保无人机路线规划的过程中。

A method and device to determine the operation boundary of UAV

【技术实现步骤摘要】
一种无人机作业边界的确定方法及装置
本专利技术涉及无人机
，特别是涉及一种无人机作业边界的确定方法及装置。
技术介绍
植保无人机是应用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机，通常在作业区域内根据设定的航线自动飞行进行作业。植保无人机对应的种植区域面积较大，相对而言植保无人机的体积较小，所以植保无人机的作业路线被规划成来回往复的形如“Π”的形状。采用自主飞行模式进行作业之前，需要规划植保无人机的作业路线。由于飞行惯性作用，植保无人机在制动后还会沿着原有的飞行路线继续飞行。在满足植保需求的基础上，借助飞行惯性作用，对种植区域进行内缩，确定种植区域内部的作业边界，使得植保无人机的飞行作业区域面积最小，以减少植保无人机的作业消耗。现有技术中，采集种植区域的顶点，对根据各个顶点构成的多边形进行内缩，其内缩方式具体为：计算多边形各个原顶点之间每条边的向量、每条边的单位向量和相邻两条边原顶点对应的正弦值，然后根据预置内缩距离、预置顶点内缩公式和正弦值，计算与各个原顶点对应的内缩顶点，按照原顶点的顺序，将其对应的内缩顶点构成的作业边界。经上述方法，生成的作业边界的各边可能存在交叉，根据该作业边界规划作业路线会导致植保无人机在种植区域内重复飞行，导致植保无人机作业效率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种无人机作业边界的确定方法及装置，主要目的在于解决现有技术中植保无人机作业效率较低的问题。依据本专利技术一个方面，提供了一种无人机作业边界的确定方法，包括：沿预置方向，依次获取种植区域的种植区域顶点经纬坐标；根据预置投影算法，将所述种植区域顶点经纬坐标转换为种植区域顶点平面坐标；根据预置边界内缩算法，对种植区域多边形进行内缩，并获取内缩后的作业顶点平面坐标，所述种植区域多边形是所述种植区域顶点平面坐标按照所述预置方向依次连接构成的多边形，所述作业顶点平面坐标与所述种植区域顶点平面坐标一一对应；遍历作业多边形的所述作业顶点平面坐标和各个作业边，计算所述各个作业边之间交点的交点坐标，并按照所述遍历顺序依次将所述交点坐标插入所述作业顶点平面坐标之间生成可选边界坐标集，所述作业多边形是指所述作业顶点平面坐标依次连接构成的多边形；确定面积最大的有效多边形包含的顶点坐标为作业边界顶点平面坐标，所述有效多边形是指依次选取所述可选边界坐标集的坐标点构成的多边形中，坐标点排列顺序方向与所述预置方向相同的多边形；根据所述预置投影算法的逆算法，将所述作业边界顶点平面坐标转换为作业边界顶点经纬坐标，并根据所述作业边界顶点经纬坐标生成无人机作业边界。进一步地，所述根据预置投影算法，将所述种植区域顶点经纬坐标转换为种植区域顶点平面坐标之后，所述方法还包括：如果所述种植区域顶点平面坐标中的任意两个坐标的坐标位置等同，则对所述种植区域顶点平面坐标进行去重，所述坐标位置等同是指所述种植区域顶点平面坐标中任意两个坐标之间的欧式距离小于预置距离。进一步地，所述根据预置边界内缩算法，对种植区域多边形进行内缩，并获取内缩后的作业顶点平面坐标，包括：计算所述种植区域多边形的各个所述种植区域顶点平面坐标之间每条边的向量、每条边的单位向量和相邻两条边的所述种植区域顶点平面坐标对应的正弦值；根据所述正弦值、预置内缩距离和预置顶点内缩公式，计算与各个所述种植区域顶点平面坐标对应的作业顶点平面坐标，所述预置顶点内缩公式为Qi＝Pi+(NDPi-NDPi-1)*L/sinα，其中Qi为第i个作业顶点平面坐标，Pi为第i个种植区域顶点平面坐标，所述NDPi是指以Pi，以及沿所述预置方向且与所述Pi相邻的所述种植区域顶点平面坐标，构成的边的单位向量，NDPi-1是指以Pi-1，以及沿所述预置方向且与所述Pi-1相邻的所述种植区域顶点平面坐标，构成的边的单位向量，所述L是指预置内缩距离，所述sinα是指所述NDPi与所述NDPi-1的夹角正弦值；依次获取与所述种植区域顶点平面坐标一一对应的作业顶点平面坐标。进一步地，所述根据所述预置投影算法的逆算法，将所述边界顶点平面坐标转换为边界顶点经纬坐标，生成无人机作业边界之后，所述方法还包括：根据所述种植区域中的障碍区域，计算所述无人机作业边界内部的障碍边界。进一步地，所述根据所述种植区域中的障碍区域，计算所述无人机作业边界内部的障碍边界，包括：沿所述预置方向，依次获取障碍区域的障碍区域顶点经纬坐标；根据所述预置投影算法，将所述障碍区域顶点经纬坐标转换为障碍区域顶点平面坐标；根据预置边界外扩算法，对障碍区域多边形进行外扩，并获取外扩后的障碍顶点平面坐标，所述障碍区域多边形是所述障碍区域顶点平面坐标按照所述预置方向依次连接构成的；沿所述预置方向，若障碍多边形的边数小于4，则不作处理，如果障碍多变形的边数大于或等于4，则以障碍多边形的任意障碍边为第1条障碍边，从第3条障碍边开始直到倒数第2条障碍边，依次循环遍历判断第i条障碍边分别与第1条障碍边至第i-2条障碍边是否相交，如果第i条障碍边与第1条障碍边至第i-2条障碍边中的任意一条障碍边都不相交，则继续对i+1条障碍边进行上述判断；如果第i条障碍边与第j条障碍边相交，则计算障碍交点坐标，并将第1条障碍边至第j条障碍边的对应的障碍顶点平面坐标、所述障碍交点坐标、以及所述第i条障碍边之后的其他障碍边包含的所述障碍顶点平面坐标，重新确定为所述障碍顶点平面坐标，直至任意第i条障碍边分别与第1条障碍边至第i-2条障碍边都不相交，再对最后一条障碍边进行判断，依次循环遍历判断最后一条障碍边分别与第2条障碍边至倒数第3条障碍边是否相交，如果最后一条障碍边与第2条障碍边至倒数第3条障碍边中的任意一条障碍边都不相交，则结束判断；如果最后一条障碍边与第k条障碍边相交，则计算障碍交点坐标，并将第1条障碍边至第k条障碍边的对应的障碍顶点平面坐标、所述障碍交点坐标，重新确定为所述障碍顶点平面坐标，所述障碍多边形是指所述障碍顶点平面坐标按照所述预置方向依次连接构成的，所述第j条障碍边是指第1条障碍边至第i-2条障碍边中的某一条障碍边,所述第k条障碍边是指第2条障碍边至倒数第3条障碍边中的某一条障碍边；根据所述预置投影算法的逆算法，将所述障碍边界顶点平面坐标转换为障碍边界顶点经纬坐标，并根据所述障碍边界顶点经纬坐标生成无人机障碍边界。进一步地，所述根据预置边界外扩算法，对障碍区域多边形进行外扩，并获取外扩后的障碍顶点平面坐标，包括：按照顺时针方向，重新排列所述障碍顶点平面坐标；根据所述重新排列的障碍顶点平面坐标，计算所述障碍区域多边形的各个所述障碍区域顶点平面坐标之间每条边的向量、每条边的单位向量、以及相邻两条边的所述障碍区域顶点平面坐标对应的障碍正弦值和障碍余弦值；根据所述障碍正弦值和障碍余弦值，判断所述顶点是否符合预置条件，所述预置条件包括所述障碍正弦值大于零，且所述障碍正弦值不大于预置最小锐角的界限角度正弦值，且所述障碍余弦值小于零；<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机作业边界的确定方法，其特征在于，包括：/n沿预置方向，依次获取种植区域的种植区域顶点经纬坐标；/n根据预置投影算法，将所述种植区域顶点经纬坐标转换为种植区域顶点平面坐标；/n根据预置边界内缩算法，对种植区域多边形进行内缩，并获取内缩后的作业顶点平面坐标，所述种植区域多边形是所述种植区域顶点平面坐标按照所述预置方向依次连接构成的多边形，所述作业顶点平面坐标与所述种植区域顶点平面坐标一一对应；/n遍历作业多边形的所述作业顶点平面坐标和各个作业边，计算所述各个作业边之间交点的交点坐标，并按照所述遍历顺序依次将所述交点坐标插入所述作业顶点平面坐标之间生成可选边界坐标集，所述作业多边形是指所述作业顶点平面坐标依次连接构成的多边形；/n确定面积最大的有效多边形包含的顶点坐标为作业边界顶点平面坐标，所述有效多边形是指依次选取所述可选边界坐标集的坐标点构成的多边形中，坐标点排列顺序方向与所述预置方向相同的多边形；/n根据所述预置投影算法的逆算法，将所述作业边界顶点平面坐标转换为作业边界顶点经纬坐标，并根据所述作业边界顶点经纬坐标生成无人机作业边界。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机作业边界的确定方法，其特征在于，包括：
沿预置方向，依次获取种植区域的种植区域顶点经纬坐标；
根据预置投影算法，将所述种植区域顶点经纬坐标转换为种植区域顶点平面坐标；
根据预置边界内缩算法，对种植区域多边形进行内缩，并获取内缩后的作业顶点平面坐标，所述种植区域多边形是所述种植区域顶点平面坐标按照所述预置方向依次连接构成的多边形，所述作业顶点平面坐标与所述种植区域顶点平面坐标一一对应；
遍历作业多边形的所述作业顶点平面坐标和各个作业边，计算所述各个作业边之间交点的交点坐标，并按照所述遍历顺序依次将所述交点坐标插入所述作业顶点平面坐标之间生成可选边界坐标集，所述作业多边形是指所述作业顶点平面坐标依次连接构成的多边形；
确定面积最大的有效多边形包含的顶点坐标为作业边界顶点平面坐标，所述有效多边形是指依次选取所述可选边界坐标集的坐标点构成的多边形中，坐标点排列顺序方向与所述预置方向相同的多边形；
根据所述预置投影算法的逆算法，将所述作业边界顶点平面坐标转换为作业边界顶点经纬坐标，并根据所述作业边界顶点经纬坐标生成无人机作业边界。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预置投影算法，将所述种植区域顶点经纬坐标转换为种植区域顶点平面坐标之后，所述方法还包括：
如果所述种植区域顶点平面坐标中的任意两个坐标的坐标位置等同，则对所述种植区域顶点平面坐标进行去重，所述坐标位置等同是指所述种植区域顶点平面坐标中任意两个坐标之间的欧式距离小于预置距离。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预置边界内缩算法，对种植区域多边形进行内缩，并获取内缩后的作业顶点平面坐标，包括：
计算所述种植区域多边形的各个所述种植区域顶点平面坐标之间每条边的向量、每条边的单位向量和相邻两条边的所述种植区域顶点平面坐标对应的正弦值；
根据所述正弦值、预置内缩距离和预置顶点内缩公式，计算与各个所述种植区域顶点平面坐标对应的作业顶点平面坐标，所述预置顶点内缩公式为Qi＝Pi+(NDPi-NDPi-1)*L/sinα，其中Qi为第i个作业顶点平面坐标，Pi为第i个种植区域顶点平面坐标，所述NDPi是指以Pi，以及沿所述预置方向且与所述Pi相邻的所述种植区域顶点平面坐标，构成的边的单位向量，NDPi-1是指以Pi-1，以及沿所述预置方向且与所述Pi-1相邻的所述种植区域顶点平面坐标，构成的边的单位向量，所述L是指预置内缩距离，所述sinα是指所述NDPi与所述NDPi-1的夹角正弦值；
依次获取与所述种植区域顶点平面坐标一一对应的作业顶点平面坐标。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预置投影算法的逆算法，将所述边界顶点平面坐标转换为边界顶点经纬坐标，生成无人机作业边界之后，所述方法还包括：
根据所述种植区域中的障碍区域，计算所述无人机作业边界内部的障碍边界。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述种植区域中的障碍区域，计算所述无人机作业边界内部的障碍边界，包括：
沿所述预置方向，依次获取障碍区域的障碍区域顶点经纬坐标；
根据所述预置投影算法，将所述障碍区域顶点经纬坐标转换为障碍区域顶点平面坐标；
根据预置边界外扩算法，对障碍区域多边形进行外扩，并获取外扩后的障碍顶点平面坐标，所述障碍区域多边形是所述障碍区域顶点平面坐标按照所述预置方向依次连接构成的；
沿所述预置方向，若障碍多边形的边数小于4，则不作处理，如果障碍多变形的边数大于或等于4，则以障碍多边形的任意障碍边为第1条障碍边，从第3条障碍边开始直到倒数第2条障碍边，依次循环遍历判断第i条障碍边分别与第1条障碍边至第i-2条障碍边是否相交，如果第i条障碍边与第1条障碍边至第i-2条障碍边中的任意一条障碍边都不相交，则继续对i+1条障碍边进行上述判断；如果第i条障碍边与第j条障碍边相交，则计算障碍交点坐标，并将第1条障碍边至第j条障碍边的对应的障碍顶点平面坐标、所述障碍交点坐标、以及所述第i条障碍边之后的其他障碍边包含的所述障碍顶点平面坐标，重新确定为所述障碍顶点平面坐标，直至任意第i条障碍边分别与第1条障碍边至第i-2条障碍边都不相交，再对最后一条障碍边进行判断，依次循环遍历判断最后一条障碍边分别与第2条障碍边至倒数第3条障碍边是否相交，如果最后一条障碍边与第2条障碍边至倒数第3条障碍边中的任意一条障碍边都不相交，则结束判断；如果最后一条障碍边与第k条障碍边相交，则计算障碍交点坐标，并将第1条障碍边至第k条障碍边的对应的障碍顶点平面坐标、所述障碍交...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹二标，任贵杰，齐欣，
申请(专利权)人：沈阳无距科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21