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解码 T16 黑科技:AI 技术与农业应用

发布日期:2019-01-26  来源:大疆农业  作者:AG我要投稿我要评论

  欢迎来到《解码 T16 黑科技》第六期,今天我们来聊一聊 T16 上搭载的 AI 技术。

解码 T16 黑科技:AI 技术与农业应用

  近年来,国内的植保无人机保有量和作业规模都获得了一轮的迅速增长,但目前植保无人机的作业场景,大多数集中在大田作物,如水稻、小麦等,随着仿地飞行功能的日益完善,以大疆为代表的 MG 系列植保无人机,也逐步将茶园等纳入了常规作业场景。但在果树等作物场景中,很多的植保无人机都还不能完美、可靠地实现自动作业。

  为何在果树场景中,植保无人机都还不能实现自动作业?其中的原因或许并没有你想象中那么简单。

解码 T16 黑科技:AI 技术与农业应用

  首先,果树普遍种植在山地,地形复杂、作物高低起伏较大,树与树之间存在较大间隙,仅依靠雷达的仿地飞行,容易让植保机在树的间隙区间降落到很低的高度而触发避障,此外植保机在自动飞行中,如果在空地处也无法判断并停止喷洒,也会造成药液的浪费。因此在普通大田场景中普遍使用的自主飞行模式难以直接套用。

  为了解决这个问题,大疆的 T16 登场了。

  三维场景重建

  T16 的 AI 智能引擎与 PC 地面站专业版结合,可通过对 Phantom 4 RTK 采集的图像进行分析,找出其内在规律,对场景地图进行三维重建和自动识别,结合智能三维航线规划,让山地和果园场景的作业实现自动化和智能化。

  正如文章开头所提,要实现山地、果园的自主航线作业,解决复杂场景的仿地飞行是核心要点之一。由于果园树与树之间存在较大间隙,仅仅借助雷达进行仿地飞行,是远远不够的。

  这时,我们就需要构建作业区域的三维地图,从而获得高精度的地理信息。

  首先,我们可以使用大疆的 Phantom 4 RTK 采集作业区域影像数据,然后借助 PC 地面站专业版的三维重建算法,利用影像数据得到作业场景的三维地图数据,从而获得作业区域内任意一点的位置信息和高度。

  目前行业内,传统的三维地图构建,一般是基于激光点云数据进行构建。但基于激光点云的数据,在农业应用场景中也存在着两个核心难题。一是激光雷达的成本太高,二是激光雷达生成的点云没有颜色信息,进行更高级的场景识别的难度增大。

  而 PC 地面站专业版,则创新地采用了基于图像的三维构建方案,利用摄影测量技术和多视图重建技术,达到了厘米级图像采集精度,成功实现了设备成本低、精度与激光雷达方案相当的解决方案。而且这样的方案,更适合农业场景的应用。

  地图语义识别

  获得了高精度的三维地图后,AI 就正式登场表演了。为了提升作业的安全性,提高农药使用率,实现植保机的主动避障和只在树木上方才喷洒农药的功能,大疆的 AI 系统,就开始利用高精度三维地图,自动将果园场景中的树木、水塘、建筑、电线杆、地面等进行智能识别,形成带有类别属性的三维语义地图。

  AI 眼中的果园

  这个看似简单的过程,其实凝聚了大疆工程师集体的智慧与心血。这套 AI 系统,是基于深度神经网络搭建的三维模型识别系统,通过对三维点云进行切片,利用三维特征融合对三维模型中的物体进行个体识别,在三维模型中识别出果树、建筑、电线杆、水面等物体。

  同时,为了提供流畅的用户体验,AI 系统利用神经网络量化技术对网络模型进行深度压缩,大幅降低三维模型识别的运算耗时与内存消耗。

  以上这些专业名词,或许你没有看懂,但你只要记住,这套系统是全球首创的能够识别果树及作业区物体属性的植保机 AI 系统。

  三维航线规划与作业

  完成了三维模型中的物体识别,并形成三维语义地图后,接下来的事情就轻松了。T16 只需三维语义地图中的果树分布情况,就可以生成高精度、高效率的三维航线规划。

  T16 采用这样三维航线规划进行作业,自然有以下的几大优点:

  · 航线只经过有果树的地方,跳过非果树区域,同时避开建筑、电线杆,提高飞行效率和安全性。

  · 只在果树上方喷洒农药,避免对建筑、水塘等区域的误喷药,提升农药使用率,同时减少农药浪费。

  · 根据每颗果树高度,实时调整飞行高度,使得喷头与树的距离保持恒定,提升施药的均匀度。

  本期《解码 T16 黑科技》就到这里,欢迎大家在评论区发表看法,我们下期见。

 
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