一种植保无人机协同作业的系统

本发明属于无人机的，具体涉及一种植保无人机协同作业的系统。

背景技术：

1、农业智能化发展迅速，将无人机技术应用于植保领域，能够提高农事作业的智能化程度、减少工作人员劳动强度。现有技术中，单台植保无人机作业较为成熟，但是面对大面积作业场景，单台植保无人机存在作业时间长、效率低等缺点。

2、现有技术中，多植保无人机协同作业系统包括：植保无人机、移动端监测软件、地面监测站、无线遥控手柄和远程云服务器等主要模块，每个主要模块又分别包括功能各异的硬件设备或者软件模块。但是，现有技术的多植保无人机协同作业系统，每个作业组内为每台植保无人机需要配备用户控制端，不便于大规模拓展，系统智能化程度较低，未对新增任务或者当有机器出现故障时的情况做必要处理，缺乏实时状态下的局部路径规划。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的一个或者多个缺陷与不足，本发明的目的在于提供一种植保无人机协同作业的系统，用于实现植保无人机的大面积作业时的便于任务拓展、路径规划功能。

2、为了达到上述目的，本发明采用以下的技术方案。

3、一种植保无人机协同作业的系统，包括多台植保无人机、移动端设备、地面监测站；

4、植保无人机设有小脑计算模块、大脑计算模块、无线数据传输模块；

5、小脑计算模块与植保无人机的基础飞行硬件电性连接，用于实现植保无人机的飞行控制；

6、大脑计算模块与小脑计算模块连接，用于实现植保无人机的作业任务；作业任务包括路径规划；

7、无线数据传输模块分别与小脑计算模块、大脑计算模块连接进行数据传输，植保无人机通过无线数据传输模块分别与移动端设备、地面监测站进行数据传输；

8、移动端设备与地面监测站进行数据传输，用于对植保无人机的作业任务过程进行监控调度、作业任务参数进行调整、作业任务进行增删操作；

9、地面监测站用于生成植保无人机的航线、避碰策略。

10、优选地，小脑计算模块设有飞行控制软件模块；

11、飞行控制软件模块与植保无人机基础飞行硬件连接进行控制信号传输，用于控制植保无人机基础飞行硬件的运作状态；

12、飞行控制软件模块与大脑计算模块连接，用于接收大脑计算模块的数据并生成相应的基础飞行硬件控制信号。

13、进一步地，大脑计算模块包括任务分配模块、碰撞避免模块；

14、任务分配模块、碰撞避免模块分别与无线数据传输模块电性连接；

15、任务分配模块用于进行作业任务的接收；

16、碰撞避免模块用于进行飞行过程的碰撞规避。

17、进一步地，大脑计算模块还包括喷药模块、播种模块、图像处理模块、故障分析模块、点云及地图模块；

18、喷药模块、播种模块、图像处理模块、故障分析模块、点云及地图模块、任务分配模块、碰撞避免模块均通过无线数据传输模块，分别与移动端设备、地面监测站进行数据传输；

19、喷药模块用于控制喷药过程，播种模块用于控制播种过程，图像处理模块用于进行基于图像处理的作业监控，故障分析模块与图像处理模块连接，故障分析模块用于进行基于图像处理的故障分析，点云及地图模块用于进行基于环境特征的地图点云构建。

20、进一步地，移动端设备设有用户管理模块；

21、用户管理模块与大脑计算模块进行数据传输；

22、用户管理模块用于对植保无人机的作业任务过程进行监控调度、作业任务参数进行调整、作业任务进行增删操作。

23、进一步地，地面监测站包括路径规划模块；

24、路径规划模块用于对植保无人机的航线，根据作业任务和点云地图进行路径规划，并将航线发送到任务分配模块进行接收、将避碰策略发送到碰撞避免模块执行。

25、进一步地，地面监测站还包括设备设置模块、数据查询分析模块、设备监测模块；

26、设备设置模块、数据查询分析模块、设备监测模块分别与植保无人机进行数据通信；

27、设备设置模块用于校准植保无人机基础飞行硬件、校准植保无人机位置坐标；

28、数据查询分析模块用于对作业任务相应的数据进行读取并进行数据分析；

29、设备监测模块用于对作业任务的过程、植保无人机及移动端设备的运行状态进行监测。

30、进一步地，还包括云服务平台；

31、云服务平台分别与植保无人机、移动端设备、地面监测站直连通信；

32、云服务平台用于存储和传输植保无人机、移动端设备、地面监测站执行相应作业任务所产生的数据。

33、进一步地，云服务平台采用虚拟化技术、分布式存储及资源调度的技术，通过前端页面实现远程监测与控制作业现场的设备，通过数据转换算法存储相应的数据。

34、进一步地，还包括无线遥控器；

35、无线遥控器与植保无人机无线通信，用于手动接管对植保无人机的控制。

36、本发明技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：

37、适用于植保无人机的大面积作业场景，不需要为每台植保无人机配备用户控制端，便于大规模拓展系统智能化程度高，对新增任务或者当有机器出现故障的情况可及时处理，同时能够在实时状态下进行植保无人机的路径规划。

技术特征：

1.一种植保无人机协同作业的系统，其特征在于，包括多台植保无人机、移动端设备、地面监测站；

2.根据权利要求1所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，小脑计算模块设有飞行控制软件模块；

3.根据权利要求2所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，大脑计算模块包括任务分配模块、碰撞避免模块；

4.根据权利要求3所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，大脑计算模块还包括喷药模块、播种模块、图像处理模块、故障分析模块、点云及地图模块；

5.根据权利要求4所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，移动端设备设有用户管理模块；

6.根据权利要求5所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，地面监测站包括路径规划模块；

7.根据权利要求6所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，地面监测站还包括设备设置模块、数据查询分析模块、设备监测模块；

8.根据权利要求7所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，还包括云服务平台；

9.根据权利要求8所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，云服务平台采用虚拟化技术、分布式存储及资源调度的技术，通过前端页面实现远程监测与控制作业现场的设备，通过数据转换算法存储相应的数据。

10.根据权利要求9所述植保无人机协同作业的系统，其特征在于，还包括无线遥控器；

技术总结本发明公开了一种植保无人机协同作业的系统，包括多台植保无人机、移动端设备、地面监测站；植保无人机设有小脑计算模块、大脑计算模块、无线数据传输模块；小脑计算模块用于实现植保无人机的飞行控制；大脑计算模块与小脑计算模块连接，用于实现植保无人机的作业任务；作业任务包括路径规划；无线数据传输模块分别与小脑计算模块、大脑计算模块连接进行数据传输；移动端设备与地面监测站进行数据传输，用于对植保无人机的作业任务过程进行监控调度、作业任务参数进行调整、作业任务进行增删操作；地面监测站用于生成植保无人机的航线、避碰策略。本发明实现植保无人机的大面积作业时的便于任务拓展、路径规划功能。技术研发人员：刘永桂,刘川垚受保护的技术使用者：华南理工大学技术研发日：技术公布日：2024/6/26