无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法、系统、介质和设备技术方案

本发明专利技术公开了一种无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法、系统、介质和设备，包括下述步骤：服务器驱动无人机飞往监测区域上空，远程获取农情相关数据的获取；服务器采用神经网络方法对监测区域进行分类，并对不确定的子区域进行标识；基于感知面积、路径等信息确定地面二次观测点；根据确定的地面二次观测点，驱动地面机器人完成农情二次探测；对获取的地面农情信息进行再次提取；对农情信息进行修正与补充，完成农情信息获取的任务。本发明专利技术可以获取更加全面、准确的农情信息。其原因在于，采用地空协同的方法，完成农情的信息收集。针对农情不确定的子区域采用地面移动机器人完成信息而的二次探测。

【技术实现步骤摘要】
无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法、系统、介质和设备
本专利技术涉及农业信息的
，具体涉及一种无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法、系统、介质和设备。
技术介绍
智慧农业是农业中的智慧经济，或智慧经济形态在农业中的具体表现。智慧农业是智慧经济重要的组成部分；对于发展中国家而言，智慧农业是智慧经济主要的组成部分，是发展中国家消除贫困、实现后发优势、经济发展后来居上、实现赶超战略的主要途径。农情获取是实现智能农业的关键基础，然而传统的农情获取多以无线传感器网络等为主。近年随着农业无人机、高光谱、多光谱等的快速发展，基于无人机多光谱等成为农情获取新型技术。在专利技术专利“搭载高光谱传感器的无人机的机舱-201810107354.4”，“无人机机载成像高光谱几何校正方法-201610415761.2”，“无人机多光谱遥感系统-201820850776.6”等构建了无人机高光谱、多光谱等技术；证明了无人机农情获取的可能性。与之同时，在专利“用于农业大棚的数据采集机器人-201711131665.6”，“一种具有导航避障功能的农业巡视机器人-201710628327.7”等专利提供了一种用于地面的农情获取机器人系统，从而证明了构建地面农情获取机器人的可能性。在专利“一种无人机与无人地面机器人协作循径避障系统及其方法-201910188193.0”中提供了一种无人机与地面协同避障方法。该专利技术专利为农情获取提供了新的思路。但是，上述针对农情获取的现有技术多采用无人机或地面机器人的方式获取相关农情，上述两个层面的策略存在着农情信息不全等不足。具体来讲，无人机农情获取不易获取作物下方的相关信息。地面机器人，不易获取整个农田、果园的全局信息。
技术实现思路
为克服现有技术存在的缺陷及不足，本专利技术提供无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法、系统、介质和设备，通过无人机与地面机器人协同构建全新的农情获取系统，进而获取全局与局部相关结合的农情信息；与之同时，采用二者相互协同的协同，可以完成相关信息的验证，进而防止由于其他因素造成的农情信息失真。本专利技术的第一目的是提供一种无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法，包括下述步骤：服务器驱动无人机飞往监测区域上空，远程获取农情相关数据的获取；服务器采用神经网络方法对监测区域进行分类，并对不确定的子区域进行标识，所述不确定的子区域是指信息度低，分类确定的子区域；基于感知面积、路径信息确定地面二次观测点；根据确定的地面二次观测点，驱动地面机器人完成农情二次探测；对获取的地面农情信息进行再次提取；对农情信息进行修正与补充，完成农情信息获取的任务。作为优选的技术方案，所述服务器驱动无人机完成空中农情相关数据的获取的步骤具体为：当服务器到农情获取任务后，发送指令M1给无人机；无人机在地面完成相关装配后，构建与该地块相适应的飞行轨迹；无人机按照轨迹飞行，并驱动传感器与相机完成农情相关信息的采集，并将采集到的信息发送服务器，然后服务器采用神经网络算法获取相关农情信息。作为优选的技术方案，所述指令M1包括地块位置、面积和需要获取的农情信息的种类。作为优选的技术方案，所述服务器提出农情信息，并对不确定信息进行标识的步骤中，对不确定的子区域进行标识，采用下述步骤：对农情采集区域进行网格化处理然后对采集数据与对应的网格区域信息进行映射，建立网格区域与采集数据想对应的农情数据集；采用神经网络对每个网格数据集进行分类，该神经网络已经基于历史数据集，训练完成，可实现对农情信息进行分类；重复对每个网格数据集进行分类的步骤n次，会出现某些网格区域，会出现重复多次分类不唯一；设定一个不确定的子区域判定阈值，小于该阈值的认定为农情不确定子区域。作为优选的技术方案，所述基于感知面积确定地面二次观测点的步骤具体为：基于此将地块中不确定的子区域进行提取与划分；服务器针对在某个不确定的子区域随机选取一些观测点，所述随机观测点根据地面移动机器人感知的面与不确定的子区域的面积比值来确定；在确定上述观测点时，剔除移动机器人无法到达点；基于移动机器人出发点、观测点，构建最短路径；然后将最短路径发送给地面移动机器人。作为优选的技术方案，所述根据确定的地面二次观测点，驱动地面机器人完成农情二次探测的步骤具体为：当地面移动机器人接收农情获取指令最短路径后，完成地面农情的获取，即移动机器人到达某个地面观测点后，驱动相关传感器与相机，完成数据采集，然后通过无线通信模块将数据发送服务器。作为优选的技术方案，所述对农情信息进行修正与补充的步骤具体为：当观测点数据收集完成后，服务器采用神经网络算法对观测的数据进行分析得到相关地面信息。然后基于此地面农情信息，对基于无人机的农情信息进行修正与补充。本专利技术的第二目的在于提供一种无人机与地面移动机器人协同的农情获取系统，包括：数据获取模块，用于利用服务器驱动无人机完成空中农情相关数据的获取；标识模块，用于利用服务器提出农情信息，并对不确定的子区域进行标识；二次观测点确定模块，用于基于感知面积确定地面二次观测点；二测探测模块，用于根据确定的地面二次观测点，驱动地面机器人完成农情二次探测；信息提取模块，用于对获取的地面农情信息进行提取；修正与补充模块，用于对农情信息进行修正与补充，完成农情信息获取的任务。本专利技术的第三目的在于提供一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法。本专利技术的第四目的在于提供一种计算设备，包括处理器和用于存储处理器可执行程序的存储器所述处理器执行存储器存储的程序时，实现所述的无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：本专利技术提供了一种无人机与地面移动机器人相互协同的农情获取方法，具体来讲，无人机获取农作物空中农情，然后针对其中确定性不高的区域，驱动地面移动机器人完成农情信息的二次采集，进而对空中农情信息进行修正与补充。传统方法多采用单一的手段完成农情获取，存在信息不全面等不足。而本专利技术可以获取更加全面、准确的农情信息。其原因在于，采用地空协同的方法，完成农情的信息收集。针对农情不确定的子区域采用地面移动机器人完成信息而的二次探测。附图说明图1为本专利技术的无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法的流程示意图；图2为本专利技术的无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法系统的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例本专利技术的农情获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法，其特征在于，包括下述步骤：/n服务器驱动无人机飞往监测区域上空，远程获取农情相关数据的获取；/n服务器采用神经网络方法对监测区域进行分类，并对不确定的子区域进行标识，所述不确定的子区域是指信息度低，分类确定的子区域；/n基于感知面积、路径信息确定地面二次观测点；/n根据确定的地面二次观测点，驱动地面机器人完成农情二次探测；/n对获取的地面农情信息进行再次提取；/n对农情信息进行修正与补充，完成农情信息获取的任务。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机与地面移动机器人协同的农情获取方法，其特征在于，包括下述步骤：
服务器驱动无人机飞往监测区域上空，远程获取农情相关数据的获取；
服务器采用神经网络方法对监测区域进行分类，并对不确定的子区域进行标识，所述不确定的子区域是指信息度低，分类确定的子区域；
基于感知面积、路径信息确定地面二次观测点；
根据确定的地面二次观测点，驱动地面机器人完成农情二次探测；
对获取的地面农情信息进行再次提取；
对农情信息进行修正与补充，完成农情信息获取的任务。


2.根据权利要求1所述农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述服务器驱动无人机完成空中农情相关数据的获取的步骤具体为：
当服务器到农情获取任务后，发送指令M1给无人机；
无人机在地面完成相关装配后，构建与该地块相适应的飞行轨迹；
无人机按照轨迹飞行，并驱动传感器与相机完成农情相关信息的采集，并将采集到的信息发送服务器，然后服务器采用神经网络算法获取相关农情信息。


3.根据权利要求2所述农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述指令M1包括地块位置、面积和需要获取的农情信息的种类。


4.根据权利要1所述农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述服务器提出农情信息，并对不确定信息进行标识的步骤中，对不确定的子区域进行标识，采用下述步骤：
对农情采集区域进行网格化处理然后对采集数据与对应的网格区域信息进行映射，建立网格区域与采集数据想对应的农情数据集；
采用神经网络对每个网格数据集进行分类，该神经网络已经基于历史数据集，训练完成，可实现对农情信息进行分类；
重复对每个网格数据集进行分类的步骤n次，会出现某些网格区域，会出现重复多次分类不唯一；
设定一个不确定的子区域判定阈值，小于该阈值的认定为农情不确定子区域。


5.根据权利要1所述农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述基于感知面积确定地面二次观测点的步骤具体为：
基于此将地块中不确定的子区域进行提...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小敏，朱立学，马稚昱，
申请(专利权)人：仲恺农业工程学院，
类型：发明
国别省市：广东;44