[发明专利]面向无人驾驶施药机械的山地果园地块导航方法

说明书

本发明提供一种山地果园施药机械在不同复杂路径中执行果树施药任务的最优路径规划方法,通过模糊综合评价法结合地块果树病情指数、药物沉积率、施药机械来回次数、地块坡度、土壤粘度、行驶时间等因素对不同地块优先级进行评判，最后结合评语集对地块得出一个总评价分数从而得到导航的优先级，在山地果园机械执施药任务时能更快更高效的完成任务。

技术领域

本发明属于农业机械导航技术领域，具体涉及基于模糊综合评价的施药机械果园地块导航方法。

背景技术

山地机械的路径规划方法是实现农用机械自主导航的关键技术之一。在复杂的山地果园路径规划过程中，不同地块的地形复杂度不同导致施药机械工作的时常和耗能等状况不能直接被确定，只能通过其变化的大致范围来判断，这种情况下常采用模糊数学理论来表示不确定参数，由此利用模糊数学方法，把模糊问题转化为确定性问题求解。由此，本发明在果园机械施药场景中引入模糊数学对山地果园地块导航导航做一个评判。

发明内容

本发明的目的是，提供一种山地果园施药机械在不同复杂路径中执行果树施药任务的最优路径规划方法,通过模糊综合评价法结合地块果树病情指数、药物沉积率、施药机械来回次数、地块坡度、土壤粘度、行驶时间等因素对不同地块优先级进行评判，最后结合评语集对地块得出一个总评价分数从而得到导航的优先级，在山地果园机械执施药任务时能更快更高效的完成任务，具体方案包括如下内容：

步骤一：影响无人驾驶施药机械地块选择的主要因素有：地块的坡度、行驶的距离、行驶的时间、地块的崎岖度、地块土壤的粘度以及不同地块作业来回的次数根据以上内容确定地块选择的综合指标；根据这些指标建立图一路径选择指标体系模型。

影响果园无人驾驶施药机械作业情况因素集为：

U_i＝{u₁,u₂,u₃,u₄,u₅,u₆} (1)

u₁为病情指数，u₂为药物沉积率，u₃为施药机械来回次数，u₄地块的坡度，u₅地块的土壤粘度，u₆行驶的时间。

根据机械的载药量、越野能力、蓄电池大小、喷头的大小、药物的稠度、抗干扰能力给出权重集：

W＝{W₁,W₂,W₃,W₄,W₅,W₆} (2)

果园不同地块的环境不同所以因素重要程度不一样，根据对地块导航影响程度不同得出其评语集并设置分数：

代表对应不同的评语给定的分数；

步骤二：α、β为分选线处理量三角波动因子,Γ_ij为满足因素u_i对应级别v_i条件范围的集合，ψ_e，ψ_f，ψ_g，ψ_y，ψ_h分别为病情指数、沉积率、机械来回次数、土壤粘度、行驶时间分级的理论值可通过设定因素u_i与v_i级别的映射函数确Θ(u_i)来描述各个因素的级别划分状况并确定各个因素对评语集的隶属函数，当Θ(u_i)中i＝1，3，5，6时可以通过下式表达，其中i＝1时ζ＝e；i＝3时ζ＝g；i＝5时ζ＝y；i＝6时ζ＝h：

当Θ(u_i)中i＝2时可通过下式表达：