公开(公告)号：CN117406753A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311616882.X

申请日：2023-11-29

Applicant: 江苏大学

Inventor： 林琳 ,  陆振宇

IPC: G05D1/43

Abstract: 本发明公开了一种面向不规则环境的无人农机全局路径规划方法，包括以下步骤：步骤S1、数据收集：收集农田环境数据、农作物种植模式数据、农机作业数据和农机能耗数据；步骤S2、深度学习模型训练：使用步骤S1收集的数据，训练深度学习模型，以农机能耗为目标函数，训练模型以学习最优路径规划；步骤S3、农田环境感知：使用传感器和视觉系统对当前农田环境进行感知，获取农田环境数据；步骤S4、农机协同作业路径规划：利用训练好的深度学习模型，根据当前农田环境数据，规划农机协同作业的最优路径；步骤S5、农机作业：按照规划的最优路径，执行农机协同作业，同时，收集农机作业数据和能耗数据，用于深度学习模型的进一步训练和优化。

公开(公告)号：CN117723063A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311731948.X

申请日：2023-12-15

Applicant: 江苏大学

Inventor： 林琳 ,  陆振宇

IPC: G01C21/20 ,  B64U20/80 ,  G01C21/00 ,  G06Q10/047 ,  B64U101/00

Abstract: 本发明提供了应用于农机协同领域的一种基于学习的农机协同最优能耗路径规划方法，包括中央服务器，中央服务器通过5G网络连接有终端控制器，终端控制器内部安装有平台，平台以APP形式存在，无人机对工作区域进行扫描并标记障碍物和工作农机，APP对障碍物和工作农机生成实时坐标，APP自动导入工作农机的信息，APP对工作农机判定权重，APP根据权重匹配工作方式并以农机作业宽幅中心为标准粗略设置协同路径，农机协同工作时根据实际情况自动修正路径，利用无人机可以对大范围的工作区域进行详细的扫描并建模，可以提供更加精准的坐标信息和地形信息，有效提高了农机的工作效率，通过对多台协作的农机进行权重分配，实现了农机协作主次分明。