【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业机器人，尤其涉及一种农业机器人计算任务协同方法及系统。
技术介绍
1、随着农业现代化的推进，智能农业已成为提升生产效率、减少资源浪费和确保作物健康的重要手段，农业机器人，作为智能农业的核心设备之一，能够实现精准的农田作业，如自动灌溉、施肥、病虫害防治等任务，为了提高作业效率和精准性，农业机器人需要根据实时的环境数据进行任务分配与优化调度，这要求系统具备强大的环境感知能力，能够实时采集土壤湿度、作物生长状态以及机器人集群的位置等信息，并根据这些数据合理分配任务，确保作业的顺利进行。
2、现有的农业机器人任务分配方法往往采用固定的任务分配策略，无法根据环境变化或农田的实时需求动态调整任务优先级，大多数现有方法忽略了环境干扰因素的影响，例如通信延迟、天气变化等，这可能导致任务执行的延迟或错误，同时，现有的任务调度方法通常缺乏对异构计算资源的优化配置，任务与计算资源之间的匹配不够精确，导致了机器人资源的浪费或负荷不均衡，此外，现有技术往往没有实现多机器人协同的分布式决策机制，无法充分利用机器人集群的协同作业潜力，导...
【技术保护点】
1.一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述S1中的环境感知与数据采集包括：
3.根据权利要求1所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述S2中的动态任务优先级队列生成包括：
4.根据权利要求3所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述S3中的异构计算资源适配模型构建包括：
5.根据权利要求4所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述S4中的初始任务分配方案生成包括：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述s1中的环境感知与数据采集包括：
3.根据权利要求1所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述s2中的动态任务优先级队列生成包括：
4.根据权利要求3所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述s3中的异构计算资源适配模型构建包括：
5.根据权利要求4所述的一种农业机器人计算任务协同方法，其特征在于，所述s4中的初始任务分配方案生成包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟思，刘宇轩，秦红波，李圳，蔡苗，李芳，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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