[发明专利]一种针对特定植物智能监测的无人机巡检路径规划装置及方法

权利要求书

1.一种针对特定植被的无人机智能路径规划装置，包括地面基站部分、无人机部分、图像传输部分和执行机构部分，其中：

所述地面基站部分包括地面PC基站、图像采集卡、图像接收机、A/D转换器，其中所述地面PC基站进一步包括地面接口1、地面接口2和屏幕显示部分；

所述无人机部分包括无人机主控部分、GPS模块、传输模块、电源模块、控制模块、电机/舵机模块，所述无人机主控部分进一步包括GPS接口、姿态传感器、视觉识别模块、路径规划模块、电源接口、主控制单元、输出接口；

所述图像传输部分包括图像发射机和相机；

所述执行机构部分包括机翼和机身；

其特征在于：

所述地面接口1连接图像采集卡和图像接收机，并通过无线网络将所述图像传输部分采集的监测图片传回地面基站；

所述地面接口2与A/D转换器连接后通过所述传输模块将监测图片传输至无人机控制部分，具体的，所述传输模块与无人机控制部分的视觉识别模块连接；

进一步的，所述GPS模块产生卫星图像，并通过所述GPS接口将所述卫星图像传输至所述视觉识别模块，所述视觉识别模块对所述卫星图像进行识别；所述GPS接口还与所述路径规划模块相连，所述路径规划模块通过RNG神经网络算法规划巡查路径，并将巡查路径信号传入主控制单元，所述主控制单元与所述控制模块连接并，所述控制模块将控制信号传输至电机/舵机模块，控制无人机巡查路径。

2.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划装置，其特征在于：所述地面接口1与所述图像传输部分连接采用GSM协议进行连接。

3.根据权利要求1或2所述的无人机智能路径规划装置，其特征在于：所述A/D转换器与无人机部分之间采用GRRS协议进行连接。

4.根据权利要求1或2所述的无人机智能路径规划装置，其特征在于：所述视觉识别模块中的识别算法采用序列神经网络图像匹配算法。

5.根据权利要求1或2所述的无人机智能路径规划装置，其特征在于：所述主控制单元与所述控制模块采用嵌入式单片机。

6.一种应用于权利要求1-5之一所述的针对特定植被的无人机智能路径规划装置的方法，包括如下步骤：

步骤S1，获取区域图片：利用无人机携带的相机，对GPS标记区域进行拍摄，拍摄的图像通过无线技术传输至所述地面基站；

步骤S2，图像传输：所述地面基站通过发射塔将图像传输至所述无人机主控部分；

步骤S3，获取图像匹配度：视觉识别模块对传输图像进行识别，并与视觉识别模块中存储的图像进行匹配度比较，进一步判断所述匹配度是否大于设定阈值；如果是，则跳至步骤S4；如果否，则回到步骤S2；

步骤S4，路径规划：获取GPS信号并传输至路径规划模块，所述规划模块内部的解码器将对传输图像所在位置进行精确定位，并对巡查路径进行规划；

步骤S5，位置判断：判断传输图像所在位置与规划路径的目标GPS信号位置之间的差值是否大于设定阈值；如果是，则跳至步骤S6；如果否，则跳至步骤S4；

步骤S6，信号补偿：依据所述差值对GPS信号进行补偿，将补偿量由数字信号转化为电磁信号，传输至所述控制模块；

步骤S7，参数调整：电磁信号传输至所述控制模块后，控制模块对电机/舵机的电机速度运行参数进行调整；

步骤S8，姿态调整：将所述电磁信号转化为脉冲信号，输入无人机的姿态控制模块，对无人机机翼、机身进行姿态调整。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：

所述步骤S3中传输图像与存储图片之间的匹配度计算方式为：其中P_pic为传输图像目标区域的RGB值，P_s为存储图片目标区域的RGB值；所述设定阈值为90％。