本发明专利技术公开一种果园作业机器人路径规划方法、系统及电子设备，涉及路径规划技术领域。该方法包括：获取果园影像；获取果园影像中的兴趣区域，并对兴趣区域进行三维图像重建得到果园地图；裁剪果园地图，并将裁剪后的果园地图输入至语义分割模型中，得到目标对象；基于目标对象拼接生成果园分类地图；基于果园分类地图采用阈值分类法进行果树类划分得到单株果树和果树行；将单株果树转换为圆，将果树行转换为矩形得到果树分布图；基于果树分布图规划果园作业机器人的作业路径。基于此，本发明专利技术能够高效、简便地对果园作业机器人的路径进行无碰撞、精确的规划。精确的规划。精确的规划。
【技术实现步骤摘要】
一种果园作业机器人路径规划方法、系统及电子设备
[0001]本专利技术涉及路径规划
，特别是涉及一种果园作业机器人路径规划方法、系统及电子设备。
技术介绍
[0002]近年来，随着机器人技术的发展，智能农业机器人得到了广泛的应用。在果园路径规划和导航领域引入深度学习有助于实现果园道路的分割和提取，深度学习可以实现更加精细的有模态路径规划，从而更好地应对复杂环境和复杂任务，为机器人提供更加可靠的智能作业支持。
[0003]中国专利号为201611182127.5的专利技术专利公开了一种果园履带机器人路径规划方法，设计了基于A*算法与B样条算法的农用机器人路径规划，以使农用机器人能够根据最优路径运行，从而提高农业作业的高效化和智能化。中国专利号为201911034634.8的专利技术专利公开了一种智能果园路径规划方法，简化模型的农药喷洒路径，确定了小车遍历完所有节点的最优路径及最优路径的数值，从而确定了适用该模型的果园果实采集或农药喷洒的最优路径。而在实际应用中，由于果园环境复杂、障碍物多，需要采集数量较多的路径目标点，而现有传统的遍历路径规划方法需要手动采集获取果园路径目标点，存在效率低、工作量大等缺点。
技术实现思路
[0004]为解决现有技术存在的上述问题，本专利技术提供了一种果园作业机器人路径规划方法、系统及电子设备。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种果园作业机器人路径规划方法，包括：
[0007]获取果园影像；所述果园影像采用无人机航拍得到；
[0008]获取所述果园影像中的兴趣区域，并对所述兴趣区域进行三维图像重建得到果园地图；
[0009]裁剪所述果园地图，并将裁剪后的所述果园地图输入至语义分割模型中，得到目标对象；
[0010]基于所述目标对象拼接生成果园分类地图；
[0011]基于所述果园分类地图采用阈值分类法进行果树类划分得到单株果树和果树行；
[0012]将所述单株果树转换为圆，将所述果树行转换为矩形得到果树分布图；
[0013]基于所述果树分布图规划果园作业机器人的作业路径。
[0014]可选地，基于所述果园分类地图采用阈值分类法进行果树类划分得到单株果树和果树行，具体包括：
[0015]将所述果园分类地图中图形面积小于阈值的图形确定为单株果树；
[0016]将所述果园分类地图中图形面积大于等于阈值的图形确定为果树行。
[0017]可选地，将所述单株果树转换为圆，将所述果树行转换为矩形得到果树分布图，具体包括：
[0018]确定单株果树的质心坐标和面积；
[0019]基于所述质心坐标和所述面积确定半径；
[0020]以所述单株果树的质心坐标为圆心，以确定的半径为半径，将单株果树转换为圆，并将果树行转换为外接矩形得到果树分布图。
[0021]可选地，基于所述果树分布图规划果园作业机器人的作业路径，具体包括：
[0022]获取预设作业安全通行距离；
[0023]当所述果树分布图规划果园中两个果树行间的距离小于所述预设作业安全通行距离时，将这两个果树行合并为一行后，规划果园作业机器人的作业路径；
[0024]当所述果树分布图规划果园中两单株果树间的距离小于所述预设作业安全通行距离时，将这两单株果树合并为一株后，规划果园作业机器人的作业路径。
[0025]可选地，规划果园作业机器人的作业路径的过程包括：
[0026]设定作业边界点，基于所述作业边界点划定作业区域；
[0027]针对作业区域中果树的成行分布，基于行间作业目标点算法得到行间作业目标点序列；
[0028]针对所述作业区域中的果树呈单株分布，将质心坐标间距离小于设定阈值的单株果树归为一行得到果树边界矩阵；
[0029]基于所述果树边界矩阵确定株间作业目标点；
[0030]基于所述株间作业目标点和所述行间作业目标点序列得到果园作业机器人的作业路径。
[0031]可选地，规划果园作业机器人的作业路径的过程还包括：
[0032]针对作业区域中果树的树冠底部的作业情况，提取果树图形的质心为树心位置，根据树干分叉宽度，扩大所述树心位置；
[0033]基于扩大后的树心位置，将果园作业机器人的作业路径规划为：从每行果树的行头至行尾，再从行尾至行头，呈曲线遍历所述作业区域。
[0034]可选地，还包括：
[0035]在所述果园作业机器人开始按照规划的作业路径进行作业时，获取果园作业机器人的储能量；
[0036]判断所述储能量是否满足完成作业的储能要求，得到判断结果；
[0037]如果所述判断结果为不满足，则基于距离最短原则，将果园作业机器人作业至距离补充能源位置最短的目标点；
[0038]以果园作业机器人当前的位置为起始节点进行路径规划；
[0039]将路径规划中产生的节点存储在OPEN表和CLOSED表中；
[0040]采用A*算法从OPEN表中选取每次循环中相邻且距离最小的节点，若所述节点为目标节点，则获取最佳路径，若所述节点不是目标节点，则将所述节点从OPEN表中取出，存入CLOSED表中，同时检查所述节点的相邻节点；判断所述相邻节点是否处于OPEN表中，若不处于，则将所述相邻节点存到OPEN表中，并将之前存入CLOSED表中的节点作为新存入节点的父节点；
[0041]通过节点扩展，获取OPEN表中的目标节点，当最终目标节点加入CLOSED表时，算法结束，获取最优路径；所述最终目标节点为补充能源位置；
[0042]根据所述最优路径生成子目标点序列，并基于所述子目标点序列进行能量补充；
[0043]能量补充完毕后，返回执行以果园作业机器人当前的位置为起始节点进行路径规划的步骤。
[0044]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0045]本专利技术提供的果园作业机器人路径规划方法，将无人机获取的果园影像与深度学习技术相结合，构建高精度的果园地图，可以智能、高效的获取果园路径目标点，节省人力。并且，本专利技术基于果树分布图，可以合理、高效的搜寻一条在农田环境内除障碍物及农作物以外的最优作业路径，提高果园作业机器人的作业效率，从而更好地支持农业生产。
[0046]本专利技术还提供了以下实施架构：
[0047]一种果园作业机器人路径规划系统，应用于本专利技术上述提供的方法；所述系统包括：
[0048]影像获取模块，用于获取果园影像；所述果园影像采用无人机航拍得到；
[0049]兴趣区域获取模块，用于获取所述果园影像中的兴趣区域，并对所述兴趣区域进行三维图像重建得到果园地图；
[0050]目标对象分割模块，用于裁剪所述果园地图，并将裁剪后的所述果园地图输入至语义分割模型中，得到目标对象；
[0051]果园分类地图生成模块，用于基于所述目标对象拼接生成果园分类地图；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种果园作业机器人路径规划方法，其特征在于，包括：获取果园影像；所述果园影像采用无人机航拍得到；获取所述果园影像中的兴趣区域，并对所述兴趣区域进行三维图像重建得到果园地图；裁剪所述果园地图，并将裁剪后的所述果园地图输入至语义分割模型中，得到目标对象；基于所述目标对象拼接生成果园分类地图；基于所述果园分类地图采用阈值分类法进行果树类划分得到单株果树和果树行；将所述单株果树转换为圆，将所述果树行转换为矩形得到果树分布图；基于所述果树分布图规划果园作业机器人的作业路径。2.根据权利要求1所述的果园作业机器人路径规划方法，其特征在于，基于所述果园分类地图采用阈值分类法进行果树类划分得到单株果树和果树行，具体包括：将所述果园分类地图中图形面积小于阈值的图形确定为单株果树；将所述果园分类地图中图形面积大于等于阈值的图形确定为果树行。3.根据权利要求2所述的果园作业机器人路径规划方法，其特征在于，将所述单株果树转换为圆，将所述果树行转换为矩形得到果树分布图，具体包括：确定单株果树的质心坐标和面积；基于所述质心坐标和所述面积确定半径；以所述单株果树的质心坐标为圆心，以确定的半径为半径，将单株果树转换为圆，并将果树行转换为外接矩形得到果树分布图。4.根据权利要求3所述的果园作业机器人路径规划方法，其特征在于，基于所述果树分布图规划果园作业机器人的作业路径，具体包括：获取预设作业安全通行距离；当所述果树分布图规划果园中两个果树行间的距离小于所述预设作业安全通行距离时，将这两个果树行合并为一行后，规划果园作业机器人的作业路径；当所述果树分布图规划果园中两单株果树间的距离小于所述预设作业安全通行距离时，将这两单株果树合并为一株后，规划果园作业机器人的作业路径。5.根据权利要求4所述的果园作业机器人路径规划方法，其特征在于，规划果园作业机器人的作业路径的过程包括：设定作业边界点，基于所述作业边界点划定作业区域；针对作业区域中果树的成行分布，基于行间作业目标点算法得到行间作业目标点序列；针对所述作业区域中的果树呈单株分布，将质心坐标间距离小于设定阈值的单株果树归为一行得到果树边界矩阵；基于所述果树边界矩阵确定株间作业目标点；基于所述株间作业目标点和所述行间作业目标点序列得到果园作业机器人的作业路径。6.根据权利要求4所述的果园作业机器人路径规划方法，其特征在于，规划果园作业机器人的作业路径的过程还包括：
针对作业区域中果树的树冠底部的作业情况，提取果树图形的质心为树心位置，根据树干分叉宽度，扩大所述树心位置；基于扩大后的树心位置，将果园作业机器人...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡炼，易艳玲，臧英，何杰，汪沛，杨鲁宁，李伟聪，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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