解码 T16 黑科技：AI 技术与农业应用

  近些年，中国的无人植保机拥有量和作业经营规模都得到了一轮的快速提高，但现阶段无人植保机的作业场景，大部分集中化在农作物，如稻谷、麦子等，伴随着仿地航行作用的日趋完善，以大疆为意味着的 MG 系列产品无人植保机，也逐渐将花卉园等列入了基本作业场景。但在桃树等农作物场景中，许多 的无人植保机都还不可以极致、靠谱地保持全自动作业。

  为什么在桃树场景中，无人植保机都还不可以保持全自动作业？在其中的缘故也许并失去了你想像中这么简单。

  最先，桃树广泛栽种在山坡地，地貌繁杂、农作物高矮波动很大，树与树中间存有很大空隙，仅借助雷达探测的仿地航行，非常容易让植保机在树的空隙区段着陆到很低的高宽比而开启循迹，除此之外植保机在全自动航行中，假如在空位于也没法分辨并终止喷撒，也会导致药水的奢侈浪费。因而在一般街边场景中广泛应用的独立手机飞行模式无法立即套入。

  以便处理这个问题，大疆的 T16 出场了。

  三维场景复建

  T16 的 AI 智能化模块与 PC 地面站标准版融合，可根据对 Phantom 4 RTK 收集的图象开展剖析，找到其中在规律性，对场景地形图开展三维重建和自动检索，融合智能化三维航道整体规划，让山坡地和种植园场景的作业保持自动化技术和智能化系统。

  如同文章开头所提，要保持山坡地、种植园的独立航道作业，处理繁杂场景的仿地航行是关键关键点之一。因为种植园树与树中间存有很大空隙，只是依靠雷达探测开展仿地航行，是还不够的。

  这时候，人们就必须搭建作业地区的三维地图，进而得到高精密的地理信息。

  最先，我们可以应用大疆的 Phantom 4 RTK 收集作业地区影象数据信息，随后依靠 PC 地面站标准版的三维重建优化算法，运用影象数据信息获得作业场景的三维地图数据信息，进而得到作业地区内随意一点的位置信息和高宽比。

  现阶段制造行业内，传统式的三维地图搭建，一般是根据激光器点云数据开展搭建。但根据激光器云数据的数据信息，在农业运用场景中也存有着两个核心难点。一是激光雷达的成本费太高，二是激光雷达转化成的云数据沒有色调信息内容，开展更高級的场景分辨的难度系数扩大。

  而 PC 地面站标准版，则自主创新地选用了根据图象的三维搭建计划方案，运用摄影测量技术和多主视图复建技术，做到了公分级图象收集精密度，取得成功保持了机器设备低成本、精密度与激光雷达计划方案非常的解决方法。并且那样的计划方案，更合适农业场景的运用。

  地形图语义识别

  得到了高精密的三维地图后，AI 就宣布出场演出了。以便提高作业的安全系数，提升化肥利用率，保持植保机的积极循迹和只在花草树木上方可喷洒农药的作用，大疆的 AI 系统软件，就刚开始运用高精密三维地图，全自动将种植园场景中的花草树木、池塘、工程建筑、电杆、路面等开展智能识别，产生含有类型特性的三维词义地形图。

  AI 眼里的种植园

  这一看起来简易的全过程，实际上汇集了大疆技术工程师团体的聪慧与心力。这套 AI 系统软件，是根据深层神经元网络构建的三维模型识别技术，根据对三维云数据开展切成片，运用三维特征融合对三维模型中的物块开展个人分辨，在三维模型中分辨出桃树、工程建筑、电杆、河面等物块。

  另外，以便出示顺畅的客户体验，AI 系统软件运用神经元网络量化分析技术对网络模型开展深层缩小，大幅度减少三维模型分辨的与运算用时与运行内存耗费。

  之上这种专业术语，也许你没有看懂，但你要是记牢，这套系统软件是全世界创新的可以分辨桃树及作业区物块特性的植保机 AI 系统软件。

  三维航道整体规划与作业

  完成了三维模型中的物体识别，并产生三维词义地形图后，接下去的事儿就轻轻松松了。T16 只需三维词义地形图中的桃树遍布状况，就可以转化成高精密、效率高的三维航道整体规划。

  T16 选用那样三维航道整体规划开展作业，当然有下列的几个优势：

  · 航道只历经有桃树的地区，绕过非桃树地区，另外绕开工程建筑、电杆，提升航行高效率和安全系数。

  · 只在桃树上边喷洒农药，防止对工程建筑、池塘等地区的误打药，提高化肥利用率，另外降低化肥奢侈浪费。

  · 依据每棵桃树高宽比，即时调节飞机飞行高度，促使喷嘴与树的间距维持稳定，提高喷药的精密度。

  当期《解码 T16 黑科技》就到这儿，热烈欢迎大伙儿在发表评论发布观点，人们下一期见。