夜间无人自主作业系统
📋 项目概述
本项目基于Python构建一套完整的夜间无人自主作业系统，实现农机在夜间环境下的全自主作业。系统集成多传感器融合定位、AI视觉避障、智能路径规划和作业管理功能，解决传统农业夜间作业依赖人工、效率低下的问题。
🌙 实际应用场景
场景描述
某大型现代化农场位于华北平原，主要种植冬小麦。每年春季需要进行夜间灌溉和施肥作业，面临以下挑战：
传统作业模式：
- 凌晨2点开始人工驾驶农机作业
- 驾驶员疲劳驾驶，安全隐患大
- 夜间视野受限，作业质量不稳定
- 每人每夜只能作业80-100亩
- 人力成本占作业成本的40%
解决方案：
通过夜间无人自主作业系统，农场可在晚10点至早6点期间，由农机全自动完成灌溉施肥任务，无需人工值守。
作业流程
- 19:00 - 技术人员设置夜间作业计划
- 22:00 - 农机自动启动，进入作业区域
- 22:00-06:00 - 全自主作业，实时避障
- 06:00 - 作业完成，自动返航充电
- 08:00 - 生成作业报告，准备次日任务
😫 行业痛点分析
痛点类别 具体问题 影响程度 经济损失 安全风险 夜间疲劳驾驶事故率比白天高3倍 ⭐⭐⭐⭐⭐ 年均50万+ 作业效率 人工夜间作业速度降低40% ⭐⭐⭐⭐ 延误农时 人力成本 夜班补贴+安全风险溢价 ⭐⭐⭐⭐⭐ 亩均增加15元 作业质量 夜间光照不足，漏喷/重喷严重 ⭐⭐⭐⭐ 减产5-8% 设备利用率 农机白天闲置，夜间难作业 ⭐⭐⭐ 设备投资回收期延长
🧠 核心逻辑架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 夜间无人自主作业系统 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 输入层 │───▶│ 处理层 │───▶│ 输出层 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ • 作业区域 │ │ • 多传感器 │ │ • 完成面积 │ │ │ │ (GeoJSON) │ │ 融合定位 │ │ (亩/公顷) │ │ │ │ • 作业任务 │ │ • AI视觉避障 │ │ • 作业时长 │ │ │ │ (类型/参数) │ │ • 路径规划 │ │ • 油耗统计 │ │ │ │ • 环境参数 │ │ • 智能控制 │ │ • 质量报告 │ │ │ │ (天气/土壤) │ │ • 异常处理 │ │ • 告警信息 │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 核心技术栈: RTK-GNSS + IMU + LiDAR + 红外视觉 + UWB + 深度学习 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
夜间定位+避障核心逻辑
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 夜间定位与避障数据流 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 传感器输入 │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ RTK- │ │ IMU │ │ LiDAR │ │ 红外 │ │ UWB │ │ │ │ GNSS │ │ (陀螺仪) │ │ (激光) │ │ 相机 │ │ (基站) │ │ │ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ └────┬────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ └───────────┴─────┬─────┴───────────┴───────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 数据预处理层 │ │ │ │ • 时间同步 │ │ │ │ • 坐标转换 │ │ │ │ • 噪声滤波 │ │ │ │ • 异常值剔除 │ │ │ └──────────┬───────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 多传感器融合定位 │ │ │ │ • EKF/UKF滤波器 │ │ │ │ • RTK+IMU紧耦合 │ │ │ │ • LiDAR SLAM修正 │ │ │ │ • UWB辅助定位 │ │ │ └──────────┬───────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 环境感知与建图 │ │ │ │ • 红外特征提取 │ │ │ │ • 障碍物检测 │ │ │ │ • 动态目标跟踪 │ │ │ │ • 实时栅格地图 │ │ │ └──────────┬───────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 路径规划与避障 │ │ │ │ • A*全局规划 │ │ │ │ • DWA局部避障 │ │ │ │ • 速度障碍法 │ │ │ │ • 安全裕度计算 │ │ │ └──────────┬───────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ 控制执行层 │ │ │ │ • 路径跟踪控制 │ │ │ │ • 速度规划 │ │ │ │ • 转向控制 │ │ │ │ • 紧急停车 │ │ │ └──────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
📁 项目结构
night_autonomous_operation/ │ ├── README.md # 项目说明文档 ├── requirements.txt # Python依赖包 ├── config/ │ ├── init.py │ ├── settings.py # 全局配置文件 │ ├── field_boundaries.geojson # 作业区域边界 │ └── obstacle_map.yaml # 障碍物地图配置 │ ├── src/ │ ├── init.py │ │ │ ├── input_layer/ # 输入层模块 │ │ ├── init.py │ │ ├── mission_loader.py # 任务加载器 │ │ ├── field_parser.py # 作业区域解析 │ │ └── parameter_validator.py # 参数验证器 │ │ │ ├── perception/ # 感知层模块 │ │ ├── init.py │ │ ├── sensor_fusion.py # 多传感器融合定位 │ │ ├── infrared_vision.py # 红外视觉处理 │ │ ├── lidar_processor.py # LiDAR数据处理 │ │ ├── obstacle_detector.py # 障碍物检测 │ │ └── mapping.py # 实时建图 │ │ │ ├── planning/ # 规划层模块 │ │ ├── init.py │ │ ├── global_planner.py # 全局路径规划 │ │ ├── local_planner.py # 局部路径规划 │ │ ├── obstacle_avoidance.py # 避障算法 │ │ └── speed_profile.py # 速度规划 │ │ │ ├── control/ # 控制层模块 │ │ ├── init.py │ │ ├── path_tracker.py # 路径跟踪 │ │ ├── steering_controller.py # 转向控制 │ │ ├── velocity_controller.py # 速度控制 │ │ └── emergency_brake.py # 紧急制动 │ │ │ ├── execution/ # 执行层模块 │ │ ├── init.py │ │ ├── task_executor.py # 任务执行器 │ │ ├── operation_monitor.py # 作业监控 │ │ ├── area_calculator.py # 面积计算器 │ │ └── performance_tracker.py # 性能追踪器 │ │ │ ├── output_layer/ # 输出层模块 │ │ ├── init.py │ │ ├── report_generator.py # 报告生成器 │ │ ├── telemetry_logger.py # 遥测日志 │ │ └── alert_manager.py # 告警管理器 │ │ │ └── utils/ # 工具模块 │ ├── init.py │ ├── coordinate_transform.py # 坐标转换 │ ├── time_sync.py # 时间同步 │ ├── math_utils.py # 数学工具 │ └── visualization.py # 可视化工具 │ ├── tests/ # 单元测试 │ ├── init.py │ ├── test_sensor_fusion.py │ ├── test_obstacle_detection.py │ ├── test_path_planning.py │ └── test_area_calculation.py │ ├── scripts/ # 脚本目录 │ ├── start_system.sh │ ├── calibrate_sensors.sh │ └── generate_field_map.py │ └── docs/ # 文档目录 ├── api_reference.md ├── calibration_guide.md └── troubleshooting.md
💻 核心代码实现
- 配置文件 "config/settings.py"
""" 全局配置文件 - 夜间无人自主作业系统 包含所有系统参数和传感器配置 """
from dataclasses import dataclass, field from typing import Dict, List, Optional, Tuple from enum import Enum import json from pathlib import Path
class OperationMode(Enum): """作业模式""" AUTO = "auto" # 全自动模式 SEMI_AUTO = "semi_auto" # 半自动模式 MANUAL = "manual" # 手动模式 MAINTENANCE = "maintenance" # 维护模式
class ObstacleType(Enum): """障碍物类型""" STATIC = "static" # 静态障碍物（岩石、树桩） DYNAMIC = "dynamic" # 动态障碍物（动物、人员） BOUNDARY = "boundary" # 边界障碍物（围栏、沟渠） UNKNOWN = "unknown" # 未知障碍物
class CropType(Enum): """作物类型""" WHEAT = "wheat" CORN = "corn" SOYBEAN = "soybean" COTTON = "cotton" RICE = "rice"
@dataclass class CoordinateSystem: """坐标系配置""" origin_lat: float = 39.9042 # 原点纬度（北京） origin_lon: float = 116.4074 # 原点经度 origin_alt: float = 50.0 # 原点海拔（米） utm_zone: int = 50 # UTM分区 hemisphere: str = "N" # 北半球
@dataclass class RtkGnssConfig: """RTK-GNSS配置""" primary_port: str = "/dev/ttyUSB0" secondary_port: str = "/dev/ttyUSB1" baud_rate: int = 115200 update_rate: int = 10 # Hz rtk_correction_source: str = "ntrip" # ntrip/cors/builtin ntrip_server: str = "rtk.example.com" ntrip_port: int = 2101 ntrip_mountpoint: str = "RTCM32" ntrip_username: str = "user" ntrip_password: str = "pass" horizontal_accuracy_threshold: float = 0.02 # 米 vertical_accuracy_threshold: float = 0.03 # 米 fixed_solution_required: bool = True
@dataclass class ImuConfig: """IMU配置""" model: str = "BNO080" port: str = "/dev/ttyACM0" baud_rate: int = 115200 update_rate: int = 100 # Hz accelerometer_range: float = 16.0 # ±g gyroscope_range: float = 2000.0 # °/s orientation_filter: str = "mahony" # madgwick/mahony/kalman
@dataclass class LidarConfig: """LiDAR配置""" model: str = "RS-LiDAR-M1" interface: str = "ethernet" ip_address: str = "192.168.1.200" port: int = 6699 scan_frequency: int = 10 # Hz point_cloud_density: int = 200000 # points/sec range_max: float = 200.0 # 米 range_min: float = 0.2 # 米 angle_resolution: float = 0.2 # 度 intensity_enabled: bool = True
@dataclass class InfraredCameraConfig: """红外相机配置""" model: str = "FLIR_A655sc" width: int = 640 height: int = 480 fps: int = 30 thermal_range: Tuple[float, float] = (0, 100) # 摄氏度 emissivity: float = 0.95 distance: float = 10.0 # 测量距离（米） nuc_enabled: bool = True # 非均匀性校正 auto_gain: bool = True
@dataclass class UwbConfig: """UWB配置""" anchors: Dict[str, Tuple[float, float, float]] = field(default_factory=lambda: { "anchor_1": (0.0, 0.0, 2.0), "anchor_2": (500.0, 0.0, 2.0), "anchor_3": (250.0, 433.0, 2.0), }) tag_id: str = "vehicle_tag_01" update_rate: int = 100 # Hz ranging_frequency: int = 100 position_smoothing: bool = True smoothing_factor: float = 0.3
@dataclass class FieldConfig: """作业区域配置""" boundary_file: str = "config/field_boundaries.geojson" working_width: float = 12.0 # 作业幅宽（米） headland_width: float = 5.0 # 地头宽度（米） row_spacing: float = 0.3 # 行间距（米） coverage_overlap: float = 0.05 # 覆盖率重叠（5%） border_margin: float = 2.0 # 边界余量（米）
@dataclass class OperationConfig: """作业配置""" mode: OperationMode = OperationMode.AUTO crop_type: CropType = CropType.WHEAT operation_type: str = "fertilization" # planting/irrigation/fertilization/harvesting target_speed: float = 5.0 # 目标速度（km/h） max_speed: float = 8.0 # 最大速度（km/h） min_speed: float = 1.0 # 最小速度（km/h） turning_speed: float = 2.0 # 转弯速度（km/h） safety_distance: float = 3.0 # 安全距离（米） obstacle_stop_distance: float = 1.5 # 障碍物停止距离（米） night_vision_gain: float = 1.5 # 夜视增益 adaptive_speed: bool = True # 自适应速度 weather_compensation: bool = True # 天气补偿
@dataclass class SystemConfig: """系统总配置""" # 基础配置 system_id: str = "night_auto_001" version: str = "1.0.0" debug_mode: bool = False log_level: str = "INFO" log_directory: str = "logs"
# 子配置
coordinates: CoordinateSystem = field(default_factory=CoordinateSystem)
rtk_gnss: RtkGnssConfig = field(default_factory=RtkGnssConfig)
imu: ImuConfig = field(default_factory=ImuConfig)
lidar: LidarConfig = field(default_factory=LidarConfig)
infrared_camera: InfraredCameraConfig = field(default_factory=InfraredCameraConfig)
uwb: UwbConfig = field(default_factory=UwbConfig)
field: FieldConfig = field(default_factory=FieldConfig)
operation: OperationConfig = field(default_factory=OperationConfig)
# 作业计划
planned_start_time: str = "22:00"
planned_end_time: str = "06:00"
max_operating_hours: float = 8.0
# 输出配置
output_directory: str = "output"
report_format: str = "json" # json/pdf/csv
telemetry_save_interval: int = 1 # 秒
@classmethod
def load_from_file(cls, filepath: str) -> 'SystemConfig':
"""从文件加载配置"""
path = Path(filepath)
if path.exists():
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
return cls(**data)
return cls()
def save_to_file(self, filepath: str):
"""保存配置到文件"""
path = Path(filepath)
path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(self.__dict__, f, indent=2, default=str)
创建全局配置实例
config = SystemConfig()
- 任务加载器 "src/input_layer/mission_loader.py"
""" 任务加载器模块 - 负责加载和解析作业任务 支持多种任务格式（JSON、YAML、GeoJSON） """
import asyncio import json import logging from dataclasses import dataclass, field from typing import Dict, List, Optional, Any, Union from pathlib import Path from datetime import datetime, time import yaml
from config.settings import config, OperationMode, CropType, FieldConfig from .field_parser import FieldParser from .parameter_validator import ParameterValidator
logger = logging.getLogger(name)
@dataclass class MissionTask: """作业任务""" task_id: str task_name: str operation_type: str field_id: str planned_start: datetime planned_end: datetime priority: int = 5 # 1-10，数字越大优先级越高 parameters: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) status: str = "pending" # pending/running/paused/completed/failed/cancelled progress: float = 0.0 # 0-100 created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now) updated_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
@dataclass class MissionPlan: """作业计划""" plan_id: str plan_name: str tasks: List[MissionTask] = field(default_factory=list) total_area: float = 0.0 # 总面积（亩） estimated_duration: float = 0.0 # 预计时长（小时） created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now) status: str = "draft" # draft/approved/scheduled/executing/completed
class MissionLoader: """ 任务加载器
功能特性:
- 支持多种任务格式
- 任务参数验证
- 作业区域解析
- 任务依赖管理
- 计划优化
"""
def __init__(self):
self.field_parser = FieldParser()
self.validator = ParameterValidator()
self._loaded_plans: Dict[str, MissionPlan] = {}
self._current_plan: Optional[MissionPlan] = None
async def load_mission_plan(self, source: Union[str, Path, Dict]) -> MissionPlan:
"""
加载作业计划
Args:
source: 任务源（文件路径、URL或字典）
Returns:
MissionPlan: 加载的作业计划
"""
logger.info(f"开始加载作业计划: {source}")
# 解析任务源
if isinstance(source, dict):
plan_data = source
elif isinstance(source, (str, Path)):
plan_data = await self._load_from_source(source)
else:
raise ValueError(f"不支持的任务源类型: {type(source)}")
# 验证和解析计划
plan = await self._parse_mission_plan(plan_data)
# 解析作业区域
await self._resolve_field_boundaries(plan)
# 计算总面积
plan.total_area = await self._calculate_total_area(plan)
# 估算作业时长
plan.estimated_duration = await self._estimate_duration(plan)
# 验证任务参数
await self._validate_plan(plan)
self._loaded_plans[plan.plan_id] = plan
self._current_plan = plan
logger.info(f"作业计划加载完成: {plan.plan_name}, "
f"任务数: {len(plan.tasks)}, 面积: {plan.total_area:.2f}亩")
return plan
async def _load_from_source(self, source: Union[str, Path]) -> Dict:
"""从不同来源加载任务数据"""
path = Path(source)
if path.suffix.lower() == '.json':
async with aiofiles.open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = await f.read()
return json.loads(content)
elif path.suffix.lower() in ['.yaml', '.yml']:
async with aiofiles.open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = await f.read()
return yaml.safe_load(content)
elif path.suffix.lower() == '.geojson':
# GeoJSON格式的字段边界文件
async with aiofiles.open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = await f.read()
geojson = json.loads(content)
return {
"plan_name": path.stem,
"field_boundaries": geojson,
"tasks": []
}
else:
raise ValueError(f"不支持的文件格式: {path.suffix}")
async def _parse_mission_plan(self, data: Dict) -> MissionPlan:
"""解析任务计划数据"""
plan_id = data.get("plan_id", f"plan_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}")
plan_name = data.get("plan_name", "未命名计划")
plan = MissionPlan(
plan_id=plan_id,
plan_name=plan_name
)
# 解析任务列表
tasks_data = data.get("tasks", [])
for task_data in tasks_data:
task = await self._parse_task(task_data)
plan.tasks.append(task)
# 解析字段边界（如果在任务数据中）
if "field_boundaries" in data:
plan.field_boundaries = data["field_boundaries"]
return plan
async def _parse_task(self, task_data: Dict) -> MissionTask:
"""解析单个任务"""
task_id = task_data.get("task_id", f"task_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S_%f')}")
# 解析时间
planned_start = self._parse_datetime(task_data.get("planned_start"))
planned_end = self._parse_datetime(task_data.get("planned_end"))
task = MissionTask(
task_id=task_id,
task_name=task_data.get("task_name", f"任务{task_id}"),
operation_type=task_data.get("operation_type", "fertilization"),
field_id=task_data.get("field_id", "default_field"),
planned_start=planned_start,
planned_end=planned_end,
priority=task_data.get("priority", 5),
parameters=task_data.get("parameters", {})
)
return task
def _parse_datetime(
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