基于物联网的农业除草机自动避障系统的制作方法

本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种基于物联网的农业除草机自动避障系统。

背景技术：

1、农业除草机是农业领域中常见的机械设备，用于有效地控制杂草的生长，保障农作物的健康生长和高产量。然而，在实际操作中，农业除草机经常面临各种挑战和障碍。在农田中，除草机常常会遇到树木、灌木丛、田埂、水渠等障碍物。这些障碍物不仅会妨碍除草机的正常行驶，还可能导致机械设备的损坏。例如，树木的树枝可能会缠绕在除草机的刀具上，导致刀具卡住或损坏。石头和坑洼则可能使除草机在行驶过程中颠簸不平，影响除草效果。此外，频繁的停止和调整除草机也会增加操作人员的负担，降低工作效率。当除草机遇到障碍物时，操作人员需要停下来，手动调整机器的方向或高度，以避免碰撞或卡住。这不仅浪费时间，还增加了工作的繁琐程度。

2、因此，需要一种基于物联网的农业除草机自动避障方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于物联网的农业除草机自动避障系统，其采用基于深度学习的人工智能分析技术，通过对激光雷达点云数据进行特征编码以得到障碍物形状特征，通过对红外探测回波信号进行特征编码以得到障碍物距离特征，接着基于障碍物形状特征和障碍物距离特征来生成农业除草机的避障路径。这样，可以实时地检测和识别障碍物，并生成避障路径，从而帮助农业除草机自动避开障碍物，提高除草效率，同时减少机械设备损坏的风险。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于物联网的农业除草机自动避障系统，其包括：

3、障碍物检测数据收集模块，用于获取由红外传感器收集的红外探测回波信号以及由激光雷达收集的激光雷达点云数据；

4、障碍物检测数据编码模块，用于对所述红外探测回波信号和所述激光雷达点云数据进行特征编码以得到障碍物检测特征图；

5、避障路径结果生成模块，用于基于所述障碍物检测特征图，生成农业除草机的避障路径。

6、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述障碍物检测数据编码模块，包括：激光雷达数据特征提取单元，用于对所述激光雷达点云数据进行特征提取以得到障碍物形状特征图；红外探测数据特征提取单元，用于对所述红外探测回波信号的波形图进行特征提取以得到障碍物距离特征图；特征融合单元，用于融合所述障碍物距离特征图和所述障碍物形状特征图以得到所述障碍物检测特征图。

7、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述激光雷达数据特征提取单元，包括：点云数据转化子单元，用于将所述激光雷达点云数据转化为二维点云前视图和二维点云鸟瞰图；点云图像特征编码子单元，用于将所述二维点云前视图和所述二维点云鸟瞰图分别通过基于二维卷积核的点云图像特征编码器以得到点云前视特征图和点云鸟瞰特征图；障碍物形状特征生成子单元，用于将所述点云前视特征图和所述点云鸟瞰特征图进行融合以得到所述障碍物形状特征图。

8、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述障碍物形状特征生成子单元，用于：以如下融合公式来融合所述点云前视特征图和所述点云鸟瞰特征图以得到所述障碍物形状特征图；其中，所述融合公式为：

9、

10、其中，f为所述障碍物形状特征图，fa为所述点云前视特征图，fb为所述点云鸟瞰特征图，表示所述点云前视特征图和所述点云鸟瞰特征图相对应位置处的元素相加，α和β为用于控制所述障碍物形状特征图中所述点云前视特征图和所述点云鸟瞰特征图之间的平衡的加权参数。

11、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述红外探测数据特征提取单元，用于：将所述红外探测回波信号的波形图通过基于二维卷积核的波形图像特征编码器以得到所述障碍物距离特征图。

12、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述基于二维卷积核的点云图像特征编码器为使用二维卷积核的第一卷积神经网络模型，所述基于二维卷积核的波形图像特征编码器为使用二维卷积核的第二卷积神经网络模型。

13、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述特征融合单元，用于：以如下融合公式对所述障碍物距离特征图和所述障碍物形状特征图进行高维空间单元流形子维度超凸相关性度量以得到所述障碍物检测特征图；其中，所述融合公式为：

14、

15、其中，f1表示所述障碍物距离特征图，f2表示所述障碍物形状特征图，表示所述障碍物距离特征图和所述障碍物形状特征图的均值特征图，表示向量的按位置相减，log表示以2为底的对数函数值，α和β表示权重超参数，fc表示所述障碍物检测特征图。

16、在上述基于物联网的农业除草机自动避障系统中，所述避障路径结果生成模块，用于：将所述障碍物检测特征图通过生成器以得到生成结果，所述生成结果用于表示农业除草机的避障路径。

17、根据本申请的另一方面，提供了一种基于物联网的农业除草机自动避障方法，其包括：

18、获取由红外传感器收集的红外探测回波信号以及由激光雷达收集的激光雷达点云数据；

19、对所述红外探测回波信号和所述激光雷达点云数据进行特征编码以得到障碍物检测特征图；

20、基于所述障碍物检测特征图，生成农业除草机的避障路径。

21、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书变得容易理解。

技术特征：

1.一种基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述障碍物检测数据编码模块，包括：

3.根据权利要求2所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述激光雷达数据特征提取单元，包括：

4.根据权利要求3所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述障碍物形状特征生成子单元，用于：以如下融合公式来融合所述点云前视特征图和所述点云鸟瞰特征图以得到所述障碍物形状特征图；

5.根据权利要求4所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述红外探测数据特征提取单元，用于：将所述红外探测回波信号的波形图通过基于二维卷积核的波形图像特征编码器以得到所述障碍物距离特征图。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述基于二维卷积核的点云图像特征编码器为使用二维卷积核的第一卷积神经网络模型，所述基于二维卷积核的波形图像特征编码器为使用二维卷积核的第二卷积神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述特征融合单元，用于：以如下融合公式对所述障碍物距离特征图和所述障碍物形状特征图进行高维空间单元流形子维度超凸相关性度量以得到所述障碍物检测特征图；

8.根据权利要求7所述的基于物联网的农业除草机自动避障系统，其特征在于，所述避障路径结果生成模块，用于：将所述障碍物检测特征图通过生成器以得到生成结果，所述生成结果用于表示农业除草机的避障路径。

技术总结本申请提供了一种基于物联网的农业除草机自动避障系统，涉及智能控制领域，其采用基于深度学习的人工智能分析技术，通过对激光雷达点云数据进行特征编码以得到障碍物形状特征，通过对红外探测回波信号进行特征编码以得到障碍物距离特征，接着基于障碍物形状特征和障碍物距离特征来生成农业除草机的避障路径。这样，可以实时地检测和识别障碍物，并生成避障路径，从而帮助农业除草机自动避开障碍物，提高除草效率，同时减少机械设备损坏的风险。技术研发人员：李奇,王绘受保护的技术使用者：江苏融一科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/26