[发明专利]基于处方图的无人机智能喷施系统及方法

权利要求书

1.一种基于处方图的无人机智能喷施系统，其特征在于，包括无人机飞行决策系统、无人机精准作业系统、作业处方系统和无人机工勘系统；所述无人机飞行决策系统通过ZigBee无线传感网与所述无人机精准作业系统通信，所述无人机精准作业系统通过4G网络与所述作业处方系统通信，所述作业处方系统通过4G网络与无人机工勘系统通信；所述无人机工勘系统通过ZigBee无线传感网与无人机飞行决策系统通信；

所述无人机飞行决策系统，用于采集环境信息，为无人机精准作业系统以及无人机工勘系统是否作业或工勘做决策；

所述无人机工勘系统，用于无人机工勘作业，拍摄农田原生图像、低空遥感图像以及记录图像的经纬度信息，并将图像以及经纬度信息发送至作业处方系统；

所述无人机工勘系统搭载工勘GPS子模块、工勘避障子模块、摄像头子模块、工勘ZigBee子模块、工勘4G路由子模块以及工勘动态网络连接控制子模块；

所述工勘GPS子模块，用于记录无人机拍摄农田图像时所在的经纬度信息；

所述工勘避障子模块，用于把采集环境障碍物信息，为无人机避开障碍物提供数据支持；

所述摄像头子模块，用于拍摄农田原生图像、农田低空遥感图像；

所述工勘ZigBee子模块，用于加入农田信息采集系统组建的ZigBee无线网络，实现无人机工勘系统与无人机飞行决策系统的通信；

所述工勘4G路由子模块，用于建立一个4G网络通信节点，打通无人工勘模块与互联网的通信壁垒，为无人机工勘与作业处方工勘的通信提供通道；

所述工勘动态网络连接控制子模块，用于提供远程控制无人机工勘系统通道，为远程调试无人机工勘系统成为可能；

所述作业处方系统，用于接收来自无人机工勘系统的农田可见光图像、低空遥感图像以及经纬度信息之后，利用云端人工智能算法模型训练系统训练好的算法模型，将序列化的可见光图像、低空遥感图像整合并配准成没有畸变且包含位置信息的图像，并根据光谱与土壤的化学元素含量之间的关系，以及作物品种、生长季与所需肥力的关系，自动计算并生成作业处方图，最后返回此作业处方图至无人机精准作业系统；

所述无人机精准作业系统，用于为作业处方系统提供施肥建议，智能调度无人机、实时调整飞行姿态进行精准化作业。

2.根据权利要求1所述基于处方图的无人机智能喷施系统，其特征在于，所述无人机飞行决策系统搭载了飞行决策ZigBee子模块、风力风向传感器以及温湿度传感器；

所述飞行决策ZigBee子模块，用于组建Mesh拓扑的ZigBee无线传感网，实现大范围的无线通信网络，与无人机精准作业系统以及无人机工勘系统进行通信；

所述风力风向传感器，用于采集环境的风力风向参数；

所述温湿度传感器，用于采集环境的温湿度参数。

3.根据权利要求2所述基于处方图的无人机智能喷施系统及方法，其特征在于，所述的无人机飞行决策系统是基于ZigBee的基于环境信息决策系统，在农田间，等间距分布着采集卡，每一块采集卡都搭载了温湿度传感器、风速风向传感器以及飞行决策ZigBee子模块，采集卡将采集到的环境参数，转化成统一标准格式后，通过ZigBee发送到ZigBee网络，ZigBee网络是Mesh拓扑网络结构，有利于提高ZigBee网络的容错性以及可扩展性，更加方便扩大ZigBee网络范围以覆盖农田。

4.根据权利要求1所述基于处方图的无人机智能喷施系统，其特征在于，所述作业处方系统包括处方管理子模块、遥感数据管理子模块、基本配置子模块以及云端人工智能算法模型训练系统子模块；

所述处方管理子模块和基本配置子模块，用于支持对处方、农作物品种、农作物生长信息的管理；

所述云端人工智能算法模型训练系统子模块，作为遥感数据管理子模块以及无人机飞控智能调度系统的算法训练平台，通过大量的实验数据、以及作业的记录及效果数据，不定期得对算法进行改进。