本發(fā)明涉及基于視覺識別的割草機(jī)器人智能路徑規(guī)劃，具體為一種基于視覺識別的割草機(jī)器人智能路徑規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，農(nóng)業(yè)及園林領(lǐng)域?qū)ψ詣踊畈菰O(shè)備的需求逐步增加，割草機(jī)器人作為智能農(nóng)業(yè)設(shè)備的重要組成部分，其路徑規(guī)劃技術(shù)成為制約整體系統(tǒng)性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?，F(xiàn)有割草機(jī)器人大多依靠激光雷達(dá)、gps、超聲波傳感器以及視覺傳感器等多種傳感器融合實現(xiàn)環(huán)境建模和目標(biāo)定位。其核心技術(shù)主要涉及環(huán)境建圖（如slam）、路徑規(guī)劃以及運(yùn)動控制等環(huán)節(jié)。在環(huán)境建圖方面，常采用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)合慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，通過迭代優(yōu)化算法構(gòu)建二維或三維地圖；而在路徑規(guī)劃階段，通常運(yùn)用a*、dijkstra、rrt（隨機(jī)快速擴(kuò)展樹）或遺傳算法等啟發(fā)式方法生成割草路徑。這些方法雖然能夠在一定程度上實現(xiàn)機(jī)器人在特定場景下的自主導(dǎo)航，但由于對傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理和參數(shù)迭代調(diào)整的高度依賴，往往要求較高的計算資源，并且在實時性和適應(yīng)性上難以滿足復(fù)雜環(huán)境的需求。

2、目前，部分割草機(jī)器人在定位和路徑規(guī)劃上采用視覺識別技術(shù)，通過攝像設(shè)備獲取環(huán)境圖像，再進(jìn)行圖像分割、特征提取和目標(biāo)檢測，以期利用計算機(jī)視覺輔助實現(xiàn)區(qū)域識別和運(yùn)動規(guī)劃。許多現(xiàn)有方案中，通常選用深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或傳統(tǒng)的圖像處理算法（如邊緣檢測、區(qū)域生長等）對攝像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。這類方法雖然在特定場景下表現(xiàn)較好，但一般均需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型參數(shù)復(fù)雜且存在一定的隨機(jī)性，從而可能導(dǎo)致規(guī)劃路徑在局部最優(yōu)、實時更新以及魯棒性方面存在局限。此外，由于視覺傳感器受光照、天氣以及拍攝角度等環(huán)境因素影響較大，其穩(wěn)定性和可靠性也往往不足，這使得現(xiàn)有技術(shù)在實際應(yīng)用中容易出現(xiàn)割草區(qū)域覆蓋不完整、路徑重疊或遺漏以及機(jī)器運(yùn)動不連續(xù)等問題。從實際應(yīng)用角度看，割草區(qū)域通常為自然場景，其形狀、顏色、紋理等方面存在較大差異，目前現(xiàn)有的智能路徑規(guī)劃技術(shù)在環(huán)境分割與特征提取方面多依賴于復(fù)雜的圖像預(yù)處理和優(yōu)化算法，對小范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)捕捉能力有限。同時，為了實現(xiàn)全覆蓋路徑規(guī)劃，現(xiàn)有技術(shù)往往采用迭代搜索和路徑修正方法，這不僅增加了計算復(fù)雜度，還導(dǎo)致了路徑規(guī)劃的不確定性和實時性降低。傳統(tǒng)方法在構(gòu)建地圖和規(guī)劃路徑時，常常需要在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中尋找最優(yōu)解，依賴大量的迭代計算和反饋更新機(jī)制，這在實時應(yīng)用中容易因為參數(shù)調(diào)整不及時而出現(xiàn)路徑規(guī)劃不連續(xù)、覆蓋不完整的情況。

3、因此，本案旨在提出一種基于視覺識別的割草機(jī)器人智能路徑規(guī)劃方法，在攝像設(shè)備固定安裝、圖像數(shù)據(jù)坐標(biāo)映射、區(qū)域特征提取以及確定性動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等方面提供了全新思路，從而為割草機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的高效、精確作業(yè)提供了理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于視覺識別的割草機(jī)器人智能路徑規(guī)劃方法，促進(jìn)解決了上述背景技術(shù)中所提到的問題。

2、本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于視覺識別的割草機(jī)器人智能路徑規(guī)劃方法，包括：

3、通過固定安裝的攝像設(shè)備獲取二維圖像數(shù)據(jù)，形成矩陣，其中，為圖像數(shù)據(jù)矩陣，表示在第行、第列處的像素亮度值，定義域為整數(shù)集合；為圖像的行索引，其中為圖像總行數(shù)；為圖像的列索引，其中為圖像總列數(shù)；

4、將圖像任意一個頂點與實際平面坐標(biāo)對應(yīng)，將與頂點的對角頂點對應(yīng)；

5、其中，為圖像中單個像素對應(yīng)的實際物理長度；

6、將圖像按照預(yù)定的區(qū)塊邊長，單位為像素，劃分為不重疊的小正方形區(qū)塊，每個區(qū)塊記為；

7、設(shè)定，，確保僅考慮完整區(qū)塊；

8、設(shè)置區(qū)塊內(nèi)所有像素集合，記為，且像素總數(shù)；

9、其中，為區(qū)塊索引；為區(qū)塊所在的行號；，為區(qū)塊所在的列號；為圖像中縱向可劃分的區(qū)塊數(shù)；為圖像中橫向可劃分的區(qū)塊數(shù)；為向下取整；

10、計算區(qū)塊內(nèi)所有像素的平均亮度，具體為：

11、；

12、設(shè)置差平方根統(tǒng)計函數(shù)，計算區(qū)塊的差平方根統(tǒng)計量，具體為：

13、；

14、設(shè)置視覺編碼函數(shù)，計算區(qū)塊的視覺編碼；

15、設(shè)置區(qū)塊中心坐標(biāo)映射函數(shù)，將圖像中區(qū)塊的中心位置轉(zhuǎn)換為實際物理坐標(biāo)，具體為：

16、，；

17、其中，為區(qū)塊中心在物理坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；為區(qū)塊中心在物理坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；

18、對圖像進(jìn)行區(qū)域劃分然后提取區(qū)域特征；

19、根據(jù)提取的區(qū)域特征構(gòu)建動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)；

20、確定動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)中節(jié)點優(yōu)先級與構(gòu)造全局拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)；

21、根據(jù)節(jié)點優(yōu)先級進(jìn)行割草路徑規(guī)劃與拓?fù)渎窂缴?，對路徑完整性驗證與閉環(huán)輸出。

22、可選的，所述通過固定安裝的攝像設(shè)備獲取二維圖像數(shù)據(jù)，具體包括：

23、獲取待割草區(qū)域所處的平面，記為待割草面；

24、所述待割草區(qū)域為一個矩形；

25、獲取待割草面的中心點，記為待割草面中心點；

26、過待割草面中心點做一條垂直于待割草面的垂線，記為基準(zhǔn)垂線；

27、獲取攝像設(shè)備鏡頭的中心點，記為鏡頭中心點；

28、獲取攝像設(shè)備鏡頭邊緣厚度中心點，記為邊緣厚度中心點；

29、做一個經(jīng)過鏡頭中心點與邊緣厚度中心點的面，記為鏡頭平面；

30、將鏡頭中心點移動至基準(zhǔn)垂線上，同時使得鏡頭平面平行于待割草面，沿著基準(zhǔn)垂線上下移動攝像設(shè)備，直至攝像設(shè)備拍攝的圖像能夠完整覆蓋整個待割草區(qū)域；

31、設(shè)置固定拍攝時間間隔為；

32、攝像設(shè)備每間隔，拍攝一次待割草區(qū)域二維圖像，每幀圖像以矩陣表示。

33、可選的，還包括坐標(biāo)系建立，具體為：

34、獲取待割草面的任意一個頂點，記為原點；

35、獲取原點所在待割草面的長邊，記為軸，同時將軸上遠(yuǎn)離原點的方向記為軸正方向；

36、獲取原點所在待割草面的短邊，記為軸，同時將軸上遠(yuǎn)離原點的方向記為軸正方向；

37、將待割草面距離原點最遠(yuǎn)的一個頂點的坐標(biāo)記為。

38、可選的，所述設(shè)置視覺編碼函數(shù)，計算區(qū)塊的視覺編碼，具體為：

39、；

40、其中，為區(qū)塊的視覺編碼；128為固定分離系數(shù)。

41、可選的，所述對圖像進(jìn)行區(qū)域劃分然后提取區(qū)域特征，具體為：

42、對于圖像中所有相鄰區(qū)塊，若相鄰區(qū)塊與滿足：，則將他們合并為同一區(qū)域；

43、所述相鄰區(qū)塊僅考慮上下左右鄰接關(guān)系；

44、其中，為區(qū)域編號為的區(qū)域集合，，為區(qū)域總數(shù)；

45、統(tǒng)計每個區(qū)域內(nèi)包含的區(qū)塊數(shù)量；

46、計算區(qū)域的實際面積，；

47、設(shè)置質(zhì)心計算函數(shù)，計算區(qū)域的質(zhì)心，具體為：

48、，，；

49、獲取區(qū)域內(nèi)所有與非區(qū)塊相鄰的區(qū)塊集合；

50、計算區(qū)域的邊界周長，具體為：；

51、設(shè)置區(qū)域形狀指標(biāo)函數(shù)，計算區(qū)域的形狀指標(biāo)，具體為：

52、。

53、可選的，所述根據(jù)提取的區(qū)域特征構(gòu)建動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，具體為：

54、將區(qū)域轉(zhuǎn)換為拓?fù)涔?jié)點，節(jié)點屬性定義為：

55、節(jié)點坐標(biāo)：；視覺編碼標(biāo)識符：；面積：；形狀指標(biāo)：；

56、對任意兩節(jié)點和，計算歐氏距離：

57、；其中，、分別為節(jié)點的與坐標(biāo)；、分別為節(jié)點的與坐標(biāo)；

58、設(shè)定固定閾值；

59、若對任意節(jié)點和滿足：，則在和之間建立一條邊；

60、設(shè)置邊值計算函數(shù)，計算邊的值，具體為：

61、；其中與分別為節(jié)點和的視覺標(biāo)識符。

62、可選的，所述確定動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)中節(jié)點優(yōu)先級與構(gòu)造全局拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，具體為：

63、將節(jié)點的優(yōu)先級記為，且；

64、將所有節(jié)點按照優(yōu)先級值進(jìn)行降序排列；

65、設(shè)置全局網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集合為：；

66、設(shè)置全局網(wǎng)絡(luò)邊集合為：；

67、根據(jù)和構(gòu)成拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)。

68、可選的，所述根據(jù)節(jié)點優(yōu)先級進(jìn)行割草路徑規(guī)劃與拓?fù)渎窂缴?，具體為：

69、選取優(yōu)先級最高的節(jié)點作為起始節(jié)點，滿足：

70、，；

71、s52、路徑生成規(guī)則：

72、設(shè)置待訪問節(jié)點集合為：；

73、將當(dāng)前節(jié)點記為，若當(dāng)前節(jié)點為起始節(jié)點時；

74、s521、若存在節(jié)點且滿足，則選擇最小的節(jié)點；

75、其中，；為當(dāng)前節(jié)點與候選節(jié)點之間的歐氏距離；為當(dāng)前節(jié)點的視覺編碼；為候選節(jié)點的視覺編碼；

76、若不存在滿足的候選節(jié)點，則從中直接選取滿足：

77、；

78、s522、將選取的節(jié)點加入路徑序列，并更新當(dāng)前節(jié)點，從集合中移除；

79、重復(fù)步驟s521和步驟s522，直至為空，構(gòu)成完整路徑序列為：

80、；其中，為第個訪問的節(jié)點；為路徑中總共的節(jié)點數(shù)；

81、對于路徑序列中任意相鄰節(jié)點和，設(shè)置直線段表示為：

82、；

83、和是參數(shù)化直線段的坐標(biāo)函數(shù)，用于描述在由一對連續(xù)節(jié)點和構(gòu)成的直線路徑段上任一時刻的位置；為一個連續(xù)參數(shù)，該參數(shù)用于描述一條直線段上任意一點的位置，其中對應(yīng)直線段的起點，對應(yīng)直線段的終點，任一表示直線上相對于起點和終點之間的比例位置；為第個節(jié)點的坐標(biāo)；為第個節(jié)點的坐標(biāo)，這些坐標(biāo)是通過計算的區(qū)域質(zhì)心獲得，故、分別代表第個目標(biāo)區(qū)域在實際物理坐標(biāo)中的位置。

84、可選的，所述對路徑完整性驗證與閉環(huán)輸出，具體為：

85、計算路徑最后節(jié)點與起始節(jié)點之間的距離：

86、；

87、若，則判定路徑自然閉合；

88、若，則判定路徑未自然閉合，構(gòu)造閉合直線段，具體為：

89、；

90、對于每個節(jié)點，計算其到路徑中直線段的最短距離，具體為：

91、；

92、其中，；

93、設(shè)定覆蓋判定閾值，用于判斷節(jié)點是否被某直線段覆蓋；

94、對于每個節(jié)點，若存在直線段使得，則認(rèn)為該節(jié)點已被路徑覆蓋；

95、若不存在直線段使得，則記錄該節(jié)點為遺漏節(jié)點，并依據(jù)步驟s52將遺漏節(jié)點加入路徑，直至所有節(jié)點均滿足覆蓋條件；

96、輸出路徑序列中所有節(jié)點的物理坐標(biāo)，構(gòu)成閉環(huán)路徑，具體坐標(biāo)序列為：

97、。

98、本發(fā)明具備以下有益效果：

99、1、通過固定安裝的攝像設(shè)備獲取二維圖像數(shù)據(jù)這一步驟，本方案實現(xiàn)了對割草區(qū)域環(huán)境的實時、精準(zhǔn)捕捉，解決了傳統(tǒng)割草機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中獲取環(huán)境信息不準(zhǔn)確的問題；通過將攝像數(shù)據(jù)形成矩陣并對每個像素的亮度值進(jìn)行采集，該方法建立了一個明確的視覺數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為后續(xù)處理奠定了數(shù)據(jù)源。進(jìn)一步，方案將圖像中的任意一個頂點與實際平面坐標(biāo)對應(yīng)，并將與該頂點對角的頂點對應(yīng)上，建立了從圖像像素坐標(biāo)到實際物理坐標(biāo)系的映射關(guān)系，利用單個像素對應(yīng)的實際物理長度進(jìn)行轉(zhuǎn)換。這一步驟解決了攝像設(shè)備采集圖像與實際作業(yè)區(qū)域之間的坐標(biāo)偏差問題，使得后續(xù)基于圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域分割、定位與路徑規(guī)劃在實際物理空間內(nèi)具有明確的對應(yīng)關(guān)系。再者，將圖像按照預(yù)定的區(qū)塊邊長劃分為不重疊的小正方形區(qū)塊，并標(biāo)記每個區(qū)塊，通過設(shè)定完整區(qū)塊數(shù)以及區(qū)塊內(nèi)所有像素集合，確保只考慮完整區(qū)塊。這一步驟解決了圖像局部數(shù)據(jù)不連續(xù)和處理邊界模糊的問題，使得每個區(qū)塊都具備嚴(yán)格定義的輸入數(shù)據(jù)集。隨后，利用所設(shè)計的局部統(tǒng)計函數(shù)計算區(qū)塊的平均亮度以及差平方根統(tǒng)計量，分別反映區(qū)塊內(nèi)的亮度均值和局部亮度波動。該方法將亮度與波動通過固定分離系數(shù)128進(jìn)行組合，形成唯一的視覺編碼。這一步驟解決了傳統(tǒng)視覺識別中因多因素干擾導(dǎo)致的模糊區(qū)域識別問題，實現(xiàn)了對割草區(qū)域內(nèi)各個小區(qū)塊精準(zhǔn)編碼，為后續(xù)區(qū)域劃分和拓?fù)錁?gòu)造提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后，區(qū)塊中心坐標(biāo)映射函數(shù)將每一區(qū)塊的中心點從圖像像素坐標(biāo)精確映射至實際物理坐標(biāo)系，確保每個區(qū)塊在實際環(huán)境中的位置得到準(zhǔn)確定位，從而為區(qū)域質(zhì)心計算和后續(xù)的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)構(gòu)造奠定了精確的坐標(biāo)基礎(chǔ)。

100、2、通過上述步驟，方案首先實現(xiàn)了對待割草區(qū)域整體的精準(zhǔn)定位和環(huán)境建模。具體來說，通過獲取待割草區(qū)域所處的平面記為待割草面和確定該區(qū)域為一個矩形，解決了傳統(tǒng)割草機(jī)器人在復(fù)雜、非規(guī)則區(qū)域中進(jìn)行環(huán)境識別與建圖時可能出現(xiàn)的定位不準(zhǔn)確和形狀模糊的問題。接下來，獲取待割草面的中心點記為待割草面中心點并在該點處作一條垂直于待割草面的垂線記為基準(zhǔn)垂線，通過此步驟確保后續(xù)攝像設(shè)備安裝的基準(zhǔn)方向與割草區(qū)域的幾何中心具有統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的方向性。進(jìn)一步，方案通過獲取攝像設(shè)備鏡頭的中心點記為鏡頭中心點和獲取攝像設(shè)備鏡頭邊緣厚度中心點記為邊緣厚度中心點，構(gòu)造出一個經(jīng)過這兩個點的鏡頭平面。隨后，將鏡頭中心點移動至基準(zhǔn)垂線上，同時調(diào)整鏡頭平面，使其平行于待割草面，此步驟解決了攝像設(shè)備與待割草區(qū)域之間因安裝角度不正引發(fā)的透視畸變、坐標(biāo)偏差以及圖像覆蓋不完整的問題。再者，沿著基準(zhǔn)垂線上下移動攝像設(shè)備，直至設(shè)備拍攝的圖像能夠完整覆蓋整個待割草區(qū)域，從而確保圖像采集過程中割草面全部信息能夠被獲取，避免因局部遮擋或不完整圖像采集導(dǎo)致后續(xù)路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)缺失。最后，通過設(shè)置固定拍攝時間間隔，并使攝像設(shè)備每間隔一段時間拍攝一次二維圖像每幀圖像以矩陣形式表示，該步驟確保割草機(jī)器人能夠在作業(yè)過程中持續(xù)獲得更新的環(huán)境圖像數(shù)據(jù)，動態(tài)反映實際場景變化，為實時路徑規(guī)劃和動態(tài)調(diào)整提供有力數(shù)據(jù)支持?？傮w來看，上述步驟通過合理規(guī)劃攝像設(shè)備的安裝位置、調(diào)整設(shè)備方向和控制圖像采集頻率，解決了割草區(qū)域信息捕捉不足、采集角度偏差和環(huán)境數(shù)據(jù)不完整的問題，最終實現(xiàn)了環(huán)境全覆蓋、圖像數(shù)據(jù)準(zhǔn)確并與實際物理坐標(biāo)對應(yīng)的效果，為割草機(jī)器人智能路徑規(guī)劃系統(tǒng)提供了可靠的圖像數(shù)據(jù)支持，從而提高了作業(yè)精度和設(shè)備穩(wěn)定性。

101、3、通過以下步驟，方案實現(xiàn)了對待割草面建立一個標(biāo)準(zhǔn)、固定的二維坐標(biāo)系，從而解決了現(xiàn)有割草機(jī)器人在作業(yè)過程中因坐標(biāo)系不統(tǒng)一或定義模糊導(dǎo)致的定位誤差和路徑規(guī)劃不準(zhǔn)確問題，并取得了如下效果：首先，通過獲取待割草面的任意一個頂點作為原點，解決了在割草區(qū)域內(nèi)無固定參考點的問題，確保所有后續(xù)計算都基于同一固定坐標(biāo)起點，實現(xiàn)了環(huán)境數(shù)據(jù)與物理空間的準(zhǔn)確對應(yīng)。其次，方案通過獲取原點所在待割草面的長邊，并將長邊上遠(yuǎn)離原點的一側(cè)定義為軸的正方向，這一步驟明確規(guī)定了割草區(qū)域中的水平軸方向，為后續(xù)區(qū)域劃分、距離計算及路徑規(guī)劃提供了準(zhǔn)確的方向參照。再者，通過獲取原點所在待割草面的短邊，并將短邊上遠(yuǎn)離原點的一側(cè)設(shè)定為該軸的正方向，構(gòu)造了與長邊正方向垂直的垂直坐標(biāo)軸，保證了二維坐標(biāo)系的正交性。這兩步操作解決了現(xiàn)有技術(shù)中因坐標(biāo)系統(tǒng)不規(guī)范導(dǎo)致的物理位置不準(zhǔn)確、邊界模糊及路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)偏差問題。最后，將待割草面距離原點最遠(yuǎn)的一個頂點的坐標(biāo)標(biāo)定出來，完成了坐標(biāo)系邊界的明確設(shè)定。這一操作不僅為割草面全局位置的描述提供了量化依據(jù)，還保證了整個作業(yè)區(qū)域的尺寸和邊界在數(shù)學(xué)上得到精確定義，使得后續(xù)所有與環(huán)境相關(guān)的計算（如區(qū)域中心的計算、動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)的節(jié)點坐標(biāo)生成及路徑直線段參數(shù)化）都能夠嚴(yán)格依據(jù)這個統(tǒng)一的坐標(biāo)系進(jìn)行。通過上述步驟，系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)割草機(jī)器人在環(huán)境建模階段因缺乏統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的坐標(biāo)系而引起的定位不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)漂移及路徑規(guī)劃不連續(xù)等問題。最終效果是：建立了一個具有明確原點、正方向和邊界的標(biāo)準(zhǔn)二維坐標(biāo)系，使得攝像設(shè)備采集的圖像數(shù)據(jù)與實際割草面能夠一一對應(yīng)，提升了機(jī)器人的定位精度、路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確性及割草作業(yè)的整體效率和穩(wěn)定性。

102、4、首先，通過對圖像中所有相鄰區(qū)塊進(jìn)行遍歷，利用預(yù)先設(shè)定的視覺編碼相等判定標(biāo)準(zhǔn)，將上下左右鄰接且視覺編碼相同的區(qū)塊合并為同一區(qū)域，有效解決了傳統(tǒng)圖像分割方法中由于局部顏色、亮度或紋理變化引起的過度分割或欠分割問題。該步驟采用嚴(yán)格的判斷規(guī)則，確保每個合并后的區(qū)域均具有唯一且確定的視覺編碼標(biāo)識，從而避免了因不同區(qū)域邊界模糊而導(dǎo)致的區(qū)域識別不準(zhǔn)確問題，改善了整個系統(tǒng)對割草面局部信息的捕捉能力。進(jìn)一步，通過統(tǒng)計每個區(qū)域內(nèi)包含的區(qū)塊數(shù)量，采用預(yù)定的計算公式獲得區(qū)域的實際面積，成功將離散圖像數(shù)據(jù)與割草區(qū)域物理尺寸直接關(guān)聯(lián)，使得后續(xù)路徑規(guī)劃及動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)構(gòu)造有了可靠的物理依據(jù)。該操作解決了傳統(tǒng)方法中由于圖像分辨率不統(tǒng)一而難以精確確定實際面積的問題。接著，通過設(shè)置質(zhì)心計算函數(shù)（具體計算公式為對區(qū)域內(nèi)所有區(qū)塊中心坐標(biāo)的平均），精確計算出每個區(qū)域的質(zhì)心位置。這一步驟解決了傳統(tǒng)環(huán)境建模中區(qū)域定位不準(zhǔn)確的問題，為后續(xù)構(gòu)建動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)和路徑規(guī)劃提供了明確的物理定位坐標(biāo)。利用質(zhì)心作為區(qū)域代表不僅可以確保每一區(qū)域的位置確定，同時也為后續(xù)的區(qū)域特征匹配和節(jié)點關(guān)聯(lián)奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，方案還明確獲取每個區(qū)域內(nèi)所有與非區(qū)域內(nèi)區(qū)塊相鄰的邊界區(qū)塊集合，計算出區(qū)域的邊界周長，并設(shè)定區(qū)域形狀指標(biāo)函數(shù)對區(qū)域形狀進(jìn)行定量描述。當(dāng)形狀指標(biāo)趨近于1時，可判斷區(qū)域形狀接近完美圓形，而不同指標(biāo)值則反映出區(qū)域形態(tài)的多樣性。該步驟解決了傳統(tǒng)方法中對區(qū)域幾何形狀描述欠準(zhǔn)確、缺乏定量標(biāo)準(zhǔn)的問題，確保了對于不規(guī)則割草區(qū)域的精確描述。總之，通過圖像區(qū)域劃分與區(qū)域特征提取這些詳細(xì)步驟，方案依次解決了圖像分割不精確、區(qū)域面積確定困難、區(qū)域定位模糊以及幾何形狀描述不足等問題。最終，該方法使得割草機(jī)器人的路徑規(guī)劃系統(tǒng)可以獲得一個具有精確定量信息的環(huán)境模型，從而大幅提升了路徑規(guī)劃算法的準(zhǔn)確性、環(huán)境適應(yīng)性及整體割草作業(yè)的效率和均勻性。

103、5、通過構(gòu)建自創(chuàng)動態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)步驟，方案實現(xiàn)了對割草區(qū)域數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化描述和抽象，將從圖像區(qū)域劃分中獲得的各個區(qū)域轉(zhuǎn)換為具有明確物理意義的拓?fù)涔?jié)點，并在節(jié)點之間建立連接，從而解決了傳統(tǒng)割草機(jī)器人在環(huán)境建圖和路徑規(guī)劃中由于數(shù)據(jù)離散、信息不充分而導(dǎo)致規(guī)劃不準(zhǔn)確的問題。具體來說，方案將每個區(qū)域的質(zhì)心、面積、視覺編碼標(biāo)識符及形狀指標(biāo)賦予拓?fù)涔?jié)點作為屬性，這一措施確保了節(jié)點在物理空間中具備明確且可辨識的位置信息和視覺特征信息，有效消除了由于環(huán)境復(fù)雜性帶來的歧義，使后續(xù)處理具有統(tǒng)一的參考標(biāo)準(zhǔn)。接著，對于任意兩個節(jié)點，通過計算其歐氏距離得到一個量化的空間距離，該方法使節(jié)點間距離得到確定性的度量，為后續(xù)邊的建立提供了精確依據(jù)。進(jìn)一步，設(shè)定固定的閾值用于判定兩個節(jié)點是否建立邊，該步驟直接解決了在復(fù)雜場景中因節(jié)點之間距離差異巨大而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)連通性和整體遍歷性不均衡的問題。如果取值過小，會使得只有相距非常接近的節(jié)點之間建立連接，從而可能使部分節(jié)點孤立，進(jìn)而分解為多個連通子圖，影響系統(tǒng)全局路徑規(guī)劃的連貫性；而若取值過大，則即使節(jié)點之間存在較大的空間間隔也建立連接，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)冗余，邊值計算中大距離項占比過高，從而削弱視覺編碼信息對邊值影響的作用。通過這種對的精確定義和合理取值，方案確保了整個網(wǎng)絡(luò)既具備必要的連通性，也能充分保留空間與視覺特征信息的平衡表達(dá)。最后，在判定任意兩個節(jié)點和滿足的條件下，方案在二者之間建立一條邊，并通過邊值計算函數(shù)確定該邊的具體數(shù)值，此公式直接反映了節(jié)點之間的空間距離與視覺差異信息之和，確保邊的數(shù)值是一個非負(fù)實數(shù)，能直觀反映節(jié)點間相似性及物理接近性。通過這一系列步驟，方案解決了傳統(tǒng)割草機(jī)器人在環(huán)境抽象和地圖構(gòu)建上因信息離散、數(shù)據(jù)噪聲及復(fù)雜幾何形態(tài)而導(dǎo)致的路徑規(guī)劃不準(zhǔn)確、搜索效率低下的問題，使得整個系統(tǒng)具有更高的魯棒性和全局連通性，同時為后續(xù)高效路徑規(guī)劃提供了精準(zhǔn)、穩(wěn)定且結(jié)構(gòu)化的信息基礎(chǔ)。

104、6、通過節(jié)點優(yōu)先級確定與全局拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)構(gòu)造步驟，方案在原有區(qū)域拓?fù)鋱D基礎(chǔ)上引入節(jié)點處理順序的全局優(yōu)化機(jī)制，從而有效解決了由于區(qū)域復(fù)雜性與路徑冗余性帶來的路徑規(guī)劃不合理、任務(wù)執(zhí)行效率低的問題。具體來說，首先方案將每個節(jié)點分配一個優(yōu)先級值，該值通常與區(qū)域的重要性、面積大小或其他特征參數(shù)相關(guān)聯(lián)，數(shù)值越大，表明節(jié)點在整體割草任務(wù)中越關(guān)鍵。通過此方式建立量化標(biāo)準(zhǔn)，確保后續(xù)的節(jié)點處理具有目標(biāo)導(dǎo)向性和選擇性。接下來，將所有節(jié)點根據(jù)優(yōu)先級值進(jìn)行降序排列，即使得較大、形狀規(guī)則或重要程度高的區(qū)域優(yōu)先參與到路徑規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中。這一措施直接解決了傳統(tǒng)方法中區(qū)域處理順序隨意、忽視割草優(yōu)先級差異的問題，從而在實際執(zhí)行過程中提升了效率與資源配置的合理性。例如，在面積大或視覺編碼獨特的區(qū)域中提前建立路徑，可以減少設(shè)備反復(fù)調(diào)整、重復(fù)運(yùn)行等問題，提高割草效率。隨后，方案設(shè)置了全局網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集合以及全局網(wǎng)絡(luò)邊集合，這一步通過集合形式將所有節(jié)點及其連接關(guān)系系統(tǒng)化，確保拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具備全局一致性和計算完整性。最終，結(jié)合節(jié)點集合與邊集合，方案構(gòu)建了一個全局拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，有效描述了整個割草區(qū)域內(nèi)各區(qū)塊間的空間分布關(guān)系和視覺編碼特征。此網(wǎng)絡(luò)不僅具備良好的連通性，還因優(yōu)先級驅(qū)動具備動態(tài)處理能力，能夠根據(jù)任務(wù)目標(biāo)靈活調(diào)整割草順序或重構(gòu)路徑。通過這一完整構(gòu)造過程，方案解決了傳統(tǒng)路徑規(guī)劃中因處理次序隨意導(dǎo)致效率低、冗余路線多、關(guān)鍵區(qū)域遺漏的問題，實現(xiàn)了對割草區(qū)域空間與視覺信息的結(jié)構(gòu)化建模和高效任務(wù)調(diào)度，為后續(xù)路徑規(guī)劃與動態(tài)調(diào)整提供了堅實的數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。

105、7、通過全新割草路徑規(guī)劃與拓?fù)渎窂缴傻牟襟E，方案有效解決了割草路徑生成中存在的路徑非最優(yōu)、次序混亂、視覺一致性差以及實際執(zhí)行中斷裂等問題，最終構(gòu)建出一條連續(xù)、緊湊且具備視覺協(xié)調(diào)性的割草路徑。具體來說，首先在路徑規(guī)劃起始階段，方案通過選取優(yōu)先級最高的節(jié)點，確保了從最關(guān)鍵區(qū)域出發(fā)進(jìn)行作業(yè)，解決了傳統(tǒng)割草路徑對任務(wù)重要性無法區(qū)分的問題，提升整體執(zhí)行效率與資源利用率。其次，通過設(shè)置待訪問節(jié)點集合，并定義當(dāng)前訪問節(jié)點，系統(tǒng)性地管理路徑遍歷的順序。在路徑生成規(guī)則中，步驟s521通過同時考慮幾何距離與視覺編碼差異，實現(xiàn)路徑連續(xù)性與視覺過渡自然性的雙重優(yōu)化，有效解決了因路徑跳躍造成的割草軌跡不連貫或效率低下問題。若沒有滿足條件的節(jié)點，步驟中設(shè)定降級策略，直接選取視覺編碼差異最小的節(jié)點以維持視覺連貫性，解決路徑構(gòu)造過程中的“孤島節(jié)點”無法訪問的問題，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的可遍歷性和魯棒性。步驟s522通過更新路徑序列，并動態(tài)調(diào)整待訪問節(jié)點集合，實現(xiàn)完整路徑的動態(tài)構(gòu)建，避免重復(fù)訪問和路徑回退，提高效率。此外，通過將任意相鄰節(jié)點所構(gòu)成的路徑段以參數(shù)化直線段表示，確保路徑軌跡在物理空間中連續(xù)、平滑且便于控制執(zhí)行設(shè)備進(jìn)行實時導(dǎo)航。這種設(shè)計方式不僅便于后續(xù)機(jī)械控制實現(xiàn)精準(zhǔn)路徑跟隨，也降低了路徑切換頻次與能耗。綜上所述，該路徑規(guī)劃方法通過優(yōu)先級引導(dǎo)、視覺一致性調(diào)度與空間優(yōu)化相結(jié)合的方式，顯著提升了割草路徑的合理性、連續(xù)性與執(zhí)行效率，同時為未來動態(tài)路徑重規(guī)劃提供了結(jié)構(gòu)性基礎(chǔ)。

106、8、通過路徑完整性驗證與閉環(huán)輸出的步驟，方案有效解決了在割草路徑規(guī)劃過程中可能出現(xiàn)的路徑不閉合、區(qū)域漏割、路徑精度不符合作業(yè)要求等關(guān)鍵問題，最終確保生成的路徑不僅連續(xù)閉合且具備全面的區(qū)域覆蓋性，為割草機(jī)器人的精確作業(yè)提供可靠保障。首先，方案通過計算路徑終點與起點之間的歐氏距離來判定路徑是否自然閉合。若，則判定路徑自然閉合，無需額外操作，從而簡化路徑結(jié)構(gòu)并避免冗余邊段；若，則判定路徑未自然閉合，則自動添加一條從終點連接至起點的閉合直線段，確保路徑結(jié)構(gòu)完整閉合，解決路徑不連貫導(dǎo)致的首尾割草斷點問題。其次，為確保路徑對所有區(qū)域節(jié)點均進(jìn)行了實際覆蓋，方案設(shè)置了區(qū)域節(jié)點到所有路徑直線段的最小距離計算函數(shù)。通過設(shè)定覆蓋判定閾值，若存在直線段使得，則認(rèn)為該節(jié)點已被路徑覆蓋；該操作能嚴(yán)格篩查路徑對區(qū)域的覆蓋效果，防止因路徑偏離或誤差造成的邊緣漏割現(xiàn)象。針對不同應(yīng)用場景與設(shè)備特性，方案允許動態(tài)調(diào)整值，在割草裝置工作半徑大、覆蓋冗余度高的情形下可取較大值，減少因微小偏差引起的誤判，提升路徑生成效率；在對割草精度要求較高的場景中則應(yīng)取較小值，確保每一區(qū)域節(jié)點均被實際路徑穿越，防止任何細(xì)小區(qū)域被忽略。對于判定為未被覆蓋的遺漏節(jié)點，系統(tǒng)將其重新納入路徑規(guī)劃集合中，并通過回到步驟s52中的路徑構(gòu)建規(guī)則重新生成局部路徑補(bǔ)償段，動態(tài)擴(kuò)展路徑，直至所有節(jié)點均滿足覆蓋條件。這一機(jī)制極大提升了路徑對復(fù)雜區(qū)域的適應(yīng)能力與魯棒性，確保區(qū)域無死角覆蓋。最終輸出路徑序列，該物理坐標(biāo)序列直接供給機(jī)器人運(yùn)動控制模塊使用，實現(xiàn)路徑到實際操作的無縫對接。綜上所述，該路徑驗證與閉環(huán)輸出機(jī)制通過引入精確的距離計算、覆蓋判定及補(bǔ)償重規(guī)劃機(jī)制，全面保障了割草路徑的連續(xù)性、覆蓋性和實用性，提升了自動割草系統(tǒng)的作業(yè)效果與智能程度。