【技术实现步骤摘要】
一种养猪场喂食车自适应控制方法及系统
[0001]本专利技术涉及自适应控制领域，特别涉及一种养猪场喂食车自适应控制方法及系统。
技术介绍
[0002]随着人工智能相关技术的快速发展，越来越多的行业通过计算机信息等相关智能技术进行行业的信息化转型和升级。养猪场饲养猪数量巨大，传统饲养通过人工进行猪的食物和水分补充，耗费大量的人力和时间，进而增加了饲养成本。现有技术中通过智能设备，如喂食车等对养猪场的猪进行智能化自动饲喂，存在喂食车的喂食路径规划不合理，影响智能喂食效率，甚至导致智能喂食效果差。因此，利用计算机算法对喂食车的路径规划进行智能优化，提高喂食路径规划效率和规划合理性，进而改善智能喂食效果，具有重要意义。总体来说，现有方法的缺陷在于，养猪场内的喂食车无法基于实际环境情况快速生成合理的运动路径，进而影响智能喂食效率和效果。
[0003]因此，如何利用计算机智能算法对喂食车的运动路径进行高效、合理的规划，提高喂食车的自适应控制能力，进而保障智能喂食效率和效果。成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种养猪场喂食车自适应控制方法，其特征在于，所述方法包括：采集步骤：对预设养猪场进行多维度的环境特征采集，得到预设环境特征集，其中，所述预设环境特征集包括多个环境特征；建模步骤：获得预设建模方案，并通过所述预设建模方案对所述多个环境特征进行建模分析，得到所述预设养猪场的目标地图；获得步骤：获得预设喂食车的预设喂食任务，其中，所述预设喂食任务包括预设出发地、预设目的地；寻优步骤：基于所述预设出发地、所述预设目的地，利用A*算法原理在所述目标地图中进行路径寻优，得到目标路径；执行步骤：根据所述目标路径对所述预设养猪场中的所述预设喂食车进行控制。2.根据权利要求1所述的一种养猪场喂食车自适应控制方法，其特征在于，所述采集步骤，包括：采集所述预设养猪场的基本信息，得到基本特征集，其中，所述基本特征集包括形状特征、尺寸特征；采集所述预设养猪场的布局信息，得到布局特征；基于所述形状特征、所述尺寸特征、所述布局特征，组建所述预设环境特征集。3.根据权利要求2所述的一种养猪场喂食车自适应控制方法，其特征在于，在所述基于所述形状特征、所述尺寸特征、所述布局特征，组建所述预设环境特征集之后，还包括：根据所述形状特征、所述尺寸特征，得到所述预设养猪场的初始地图；对所述初始地图进行栅格划分，得到栅格划分结果，其中，所述栅格划分结果包括多个栅格；提取所述多个栅格中的目标栅格，并匹配所述目标栅格的实际位置；结合所述布局特征，判断所述实际位置是否存在固定障碍物，获得判断结果；根据所述判断结果，对所述初始地图进行渲染，并根据渲染结果生成所述目标地图。4.根据权利要求3所述的一种养猪场喂食车自适应控制方法，其特征在于，所述根据所述判断结果，对所述初始地图进行渲染，并根据渲染结果生成所述目标地图，包括：提取所述判断结果中的第一判断结果，其中，所述第一判断结果是指所述实际位置存在固定障碍物；基于所述第一判断结果获得第一标记指令，并根据所述第一标记指令对所述目标栅格进行占用标记，得到占用标记结果；提取所述判断结果中的第二判断结果，其中，所述第二判断结果是指所述实际位置不存在固定障碍物；基于所述第二判断结果获得第二标记指令，并根据所述第二标记指令对所述目标栅格进行自由标记，得到自由标记结果；将所述占用标记结果、所述自由标记结果依次渲染至所述初始地图，得到所述目标地图。5.根据权利要求1所述的一种养猪场喂食车自适应控制方法，其特征在于，所述寻优步骤，包括：依次匹配得到所述预设出发地的目标出发栅格、所述预设目的地的目标目的栅格；
通过预设搜索方式得到所述目标出发栅格的第一栅格集，其中，所述第一栅格集包括多个第一栅格；提取所述多个第一栅格中的目标第一栅格，并计算所述目标第一栅格与所述目标目的栅格的估计代价，得到目标第一估计代价，其中，所述目标第一估计代价的计算公式如下：d
″
＝|x
j
‑
x
i
|+|y
j
‑
y
i
其中，所述d
′
是指所述目标第一栅格与所述目标目的栅格的欧式距离，所述d
″
是指所述目标第一栅格与所述目标目的栅格的曼哈顿距离，所述d是指所述目标第一估计代价，所述(x
i
,y
i
技术研发人员：方明，徐波，
申请(专利权)人：苏州数智赋农信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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