基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，涉及智能饲喂技术领域。本发明专利技术用于解决不能在肉鸽养殖场环境下多机协同、机械化、智能化作业，肉鸽饲喂供料效率低的技术问题，该肉鸽饲喂供料系统包括蓝牙定位模块、导航模块、路径规划模块、供料机器人和饲喂机器人，导航模块将局部路径与供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标实时融合得到实时的前进方向，路径规划模块将实时局部视野分析处理得到全局向目标点逼近、局部实时避障的路径；实现供料机器人的自主供料并及时补充饲料，在鸽棚养殖环境下实现自主导航和避障，完成肉鸽养殖场环境下多机协同、机械化、智能化作业，提高了肉鸽饲喂供料的效率，降低人工成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统


[0001]本专利技术涉及智能饲喂
，具体涉及基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统。

技术介绍

[0002]目前，肉鸽养殖已成为继鸡、鸭、鹅之后的第四大家禽，据中国鸽业发展年报统计，2019年中国商品肉鸽存栏量达到4525万对，每年以10％增长速度增长。肉鸽饲养作为朝阳产业，对调整农业产业结构、增加农民收益、改善人们饮食结构等方面均具有重大的意义。养鸽业经过20世纪90年代以后的稳步发展，已逐步走向了成熟。但传统肉鸽养殖业属劳动密集型，近年来人工生产成本剧增，养殖收益的比较优势明显下降，以农机科技创新为手段，转变生产方式是促进肉鸽养殖产业可持续发展的必然选择。据了解，目前肉鸽养殖机械化水平十分落后，机械装备质量较差，而劳动力日益紧缺，生产成本不断上涨，肉鸽产品竞争力面临巨大挑战。
[0003]肉鸽养殖主要依靠工人进行饲喂、清粪，工人背着一桶近30斤重的料桶，边走边投喂，人工养殖过程中饲喂劳动强度大，就业人员流动性大，肉鸽机械化养殖、智能喂料是未来鸽场发展的迫切需要，及时供料机器人是保证喂料机器人连续作业的基础。供料机器人主要由底盘车驱动行走，实现在养殖大棚里自主导航；底盘搭载自主吸料机把饲料往喂料机器人输送以达到供料的任务，并搭载三维视觉感知相机，自主识别作业目标区域并监视作业过程。
[0004]现有的畜禽类饲喂机器人大都是在固定区域饲喂，不是移动式的饲喂机器人，当饲料不足或是没有饲料时需要人工往料槽添加饲料，缺乏智能性和便捷性。饲喂机器人一次装15kg的饲料，不足以饲喂一个鸽棚的肉鸽，需要多次往返料仓处装料，降低了工作效率。其次，鸽棚环境下的卫星信号差，无法使用稳定的卫星定位，且饲喂机器人在鸽棚里穿梭作业，单独依靠蓝牙定位技术又会被鸽笼、鸽子遮挡导致定位不精准，依靠视觉神经网络全局定位需要供料的饲喂机器人位置。综上，现有技术中的肉鸽饲喂供料系统，存在不能在肉鸽养殖场环境下多机协同、机械化、智能化作业，肉鸽饲喂供料效率低的技术问题。
[0005]针对此方面的技术缺陷，现提出一种解决方案。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，用于解决现有技术中不能在肉鸽养殖场环境下多机协同、机械化、智能化作业，肉鸽饲喂供料效率低的技术问题。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，包括蓝牙定位模块、导航模块、路径规划模块、供料机器人和饲喂机器人；蓝牙定位模块包括四个搭设在鸽棚四周的蓝牙基站，导航模块和路径规划模块设于供料机器人内，导航模块内设有视觉神经网络模块、语义分割网
络模块和IMU惯性导航网络模块，路径规划模块内设有RRT算法模块，供料机器人和饲喂机器人内均设有移动蓝牙终端；
[0009]所述蓝牙定位模块用于将四个蓝牙基站两两之间的距离分析处理得到栅格化平面地图中四个蓝牙基站的坐标以及饲喂机器人缺料时饲喂机器人、供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标，并发送至导航模块和路径规划模块；
[0010]所述导航模块用于将鸽棚道路图片进行预处理、模型迭代训练后得到分割道路图片，分割道路图片分析处理得到导航线，实时获取供料机器人前进方向的局部视野信息并通过IMU惯性导航网络模块得到局部路径，与供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标实时融合得到实时的前进方向；
[0011]所述路径规划模块用于将饲喂机器人、供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标分别标记为RRT模型的初始点和目标点，将供料机器人的实时局部视野信息分析处理得到一条全局向目标点逼近、局部实时避障的路径；
[0012]所述饲喂机器人感应到缺少饲料时产生报警信号，并将缺料报警信号发送至供料机器人；
[0013]所述供料机器人用于接收到缺料报警信号后，获取其在栅格化平面地图中的坐标，根据全局向目标点逼近、局部实时避障的路径朝饲喂机器人行走，到达饲喂机器人位置时为饲喂机器人供料，供料完毕后退回供料区补料，等待作业。
[0014]进一步的，所述蓝牙定位模块的具体搭设和工作方法包括以下步骤：
[0015]S1，在鸽棚的四周分别搭设蓝牙基站，测量获取四个蓝牙基站两两之间的距离，选取其中一个作为栅格化平面地图的零点坐标，得到栅格化平面地图中四个蓝牙基站的坐标；
[0016]S2，在供料机器人和饲喂机器人上分别设置用于发送蓝牙信号的移动蓝牙终端；
[0017]S3，当饲喂机器人感应到缺少饲料而报警时，发送缺料报警信号至供料机器人，同时发送蓝牙信号至四个蓝牙基站，蓝牙基站基于信号强度值筛选出信号强度值前三的三个基站进行三角定位计算，得到饲喂机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标；
[0018]S4，供料机器人接收到缺料报警信号后，发送蓝牙信号至四个蓝牙基站，基于信号强度值筛选出信号强度值前三的三个基站进行三角定位计算，得到供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标。
[0019]进一步的，所述导航模块的具体工作方法包括以下步骤：
[0020]S11，搭建基于深度学习的语义分割网络模块，使用深度相机采集像素640*480的鸽棚道路图片7500张，鸽棚道路图片经图片预处理后制作数据集，数据集传输至视觉神经网络模块进行模型迭代训练，训练后的模型分割道路和目标检测，非道路和非目标物默认为背景；
[0021]S12，将分割出来的道路图片进行二值化，采用像素逐行扫描的方式寻找道路边缘点信息，由边缘点信息得到拟中点，采用最小二乘法拟合中点得到导航线；
[0022]S13，供料机器人开启语义分割网络模块，实时获取前进方向的局部视野信息，避开障碍物的同时开启IMU惯性导航网络模块，辅助语义分割导航的直线校准得到一条局部路径；
[0023]S14，语义分割与惯性导航的局部前进视野信号映射到四个蓝牙基站形成的栅格
化平面地图中，与饲喂机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标融合，得到实时的前进路径。
[0024]进一步的，所述路径规划模块的具体工作方法包括以下步骤：
[0025]S21、将四个蓝牙基站的栅格化平面地图导入RRT算法模块，并将饲喂机器人、供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标分别标记为RRT模型的初始点和目标点；
[0026]S22、将语义分割网络模块实时获取供料机器人前进方向的局部视野信息导入RRT算法模块的度量空间，并映射到栅格化平面地图中作为唯一随机点，依据随机点进行随机树扩展，实时接收来自语义分割的导航信号，进行随机点的校正得到一条全局向目标点逼近、局部实时避障的路径。
[0027]进一步的，所述供料机器人的具体工作方法包括以下步骤：
[0028]S31、供料机器人上的移动蓝牙终端接收饲喂机器人发送的缺料报警信号后，向蓝牙基站发送信号，蓝牙基站处理得到供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标；
[0029]S32、供料机器人依照全局向目标点逼近、局部实时避本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，其特征在于，包括蓝牙定位模块、导航模块、路径规划模块、供料机器人和饲喂机器人；蓝牙定位模块包括四个搭设在鸽棚四周的蓝牙基站，导航模块和路径规划模块设于供料机器人内，导航模块内设有视觉神经网络模块、语义分割网络模块和IMU惯性导航网络模块，路径规划模块内设有RRT算法模块，供料机器人和饲喂机器人内均设有移动蓝牙终端；所述蓝牙定位模块用于将四个蓝牙基站两两之间的距离分析处理得到栅格化平面地图中四个蓝牙基站的坐标以及饲喂机器人缺料时饲喂机器人、供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标，并发送至导航模块和路径规划模块；所述导航模块用于将鸽棚道路图片进行预处理、模型迭代训练后得到分割道路图片，分割道路图片分析处理得到导航线，实时获取供料机器人前进方向的局部视野信息并通过IMU惯性导航网络模块得到局部路径，与供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标实时融合得到实时的前进方向；所述路径规划模块用于将饲喂机器人、供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标分别标记为RRT模型的初始点和目标点，将供料机器人的实时局部视野信息分析处理得到一条全局向目标点逼近、局部实时避障的路径；所述饲喂机器人感应到缺少饲料时产生报警信号，并将缺料报警信号发送至供料机器人；所述供料机器人用于接收到缺料报警信号后，获取其在栅格化平面地图中的坐标，根据全局向目标点逼近、局部实时避障的路径朝饲喂机器人行走，到达饲喂机器人位置时为饲喂机器人供料，供料完毕后退回供料区补料，等待作业。2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，其特征在于，所述蓝牙定位模块的具体搭设和工作方法包括以下步骤：S1，在鸽棚的四周分别搭设蓝牙基站，测量获取四个蓝牙基站两两之间的距离，选取其中一个作为栅格化平面地图的零点坐标，得到栅格化平面地图中四个蓝牙基站的坐标；S2，在供料机器人和饲喂机器人上分别设置用于发送蓝牙信号的移动蓝牙终端；S3，当饲喂机器人感应到缺少饲料而报警时，发送缺料报警信号至供料机器人，同时发送蓝牙信号至四个蓝牙基站，蓝牙基站基于信号强度值筛选出信号强度值前三的三个基站进行三角定位计算，得到饲喂机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标；S4，供料机器人接收到缺料报警信号后，发送蓝牙信号至四个蓝牙基站，基于信号强度值筛选出信号强度值前三的三个基站进行三角定位计算，得到供料机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标。3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，其特征在于，所述导航模块的具体工作方法包括以下步骤：S11，搭建基于深度学习的语义分割网络模块，使用深度相机采集像素640*480的鸽棚道路图片7500张，鸽棚道路图片经图片预处理后制作数据集，数据集传输至视觉神经网络模块进行模型迭代训练，训练后的模型分割道路和目标检测，非道路和非目标物默认为背景；S12，将分割出来的道路图片进行二值化，采用像素逐行扫描的方式寻找道路边缘点信息，由边缘点信息得到拟中点，采用最小二乘法拟合中点得到导航线；
S13，供料机器人开启语义分割网络模块，实时获取前进方向的局部视野信息，避开障碍物的同时开启IMU惯性导航网络模块，辅助语义分割导航的直线校准得到一条局部路径；S14，语义分割与惯性导航的局部前进视野信号映射到四个蓝牙基站形成的栅格化平面地图中，与饲喂机器人位于栅格化平面地图中的实时坐标融合，得到实时的前进路径。4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的肉鸽饲喂供料系统，其特征在于，所述路...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱立学，莫冬炎，官金炫，张世昂，黄伟锋，杨尘宇，郭晓耿，张智浩，赖颖杰，陈品岚，
申请(专利权)人：仲恺农业工程学院，
类型：发明
国别省市：