CN118863207A - 基于路径规划的园林自动巡检方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能巡检和路径规划技术领域，尤其涉及基于路径规划的园林自动巡检方法及系统，集成自组织映射、分形几何分析、量子启发式优化、混合模糊神经网络和自适应遗传算法，实现了对园林巡检路径的智能规划和实时调整；系统通过采集园林的地形、植被和环境数据，生成三维模型，并据此识别功能区域及设定巡检参数；通过智能算法生成初始优化路径，并在巡检过程中实时监测环境变化，进行路径调整；动态分配和执行巡检任务，并通过反馈数据持续优化路径规划策略，显著提升了巡检效率和资源利用率；本发明在复杂的园林环境中，能够灵活应对环境变化，实现高效的自动巡检任务执行。

Description

基于路径规划的园林自动巡检方法及系统

技术领域

本发明涉及智能巡检和路径规划技术领域，尤其涉及基于路径规划的园林自动巡检方法及系统。

背景技术

随着园林规模的扩大和复杂性的增加，传统的人工巡检方式已经无法满足高效、准确的巡检需求。自动化巡检技术通过智能路径规划和自动执行，能够在大规模园林中实现高效的资源管理和维护。自动巡检技术的关键在于如何设计一个智能化的路径规划系统，能够实时响应环境变化，并高效完成巡检任务。

现有的自动巡检技术（中国发明专利，公开号：CN116862092B，名称：一种自动巡检装置的自适应路径规划模块及方法）通常采用基于距离优先级的路径规划方法，通过计算巡检项目之间的最短距离来形成巡检路线。这种方法在实际应用中存在几个主要缺陷：首先，该技术严重依赖预先设定的巡检路线，缺乏实时动态调整的能力，导致在面对突发情况或环境变化时反应迟缓；其次，现有技术多采用简单的距离计算方法，忽略了复杂地形和环境因素的影响，容易导致巡检效率低下；最后，巡检任务的分配主要基于固定的平均用时，缺乏对设备状态和实时环境的考虑，导致资源分配不均和能耗增加。

发明内容

针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供基于路径规划的园林自动巡检方法及系统，本发明通过集成多种智能算法，包括自组织映射、分形几何分析、量子启发式优化、混合模糊神经网络和自适应遗传算法，实现对园林巡检路径的智能规划和实时调整；系统能够根据园林的三维模型和环境变化信息，动态生成最优巡检路径，并在突发情况下进行调整；通过智能化的任务分配和反馈机制，系统不仅能够高效完成巡检任务，还能随着时间的推移不断优化自身的路径规划策略，从而提升巡检效率和资源利用率。

一种基于路径规划的园林自动巡检方法，包括以下步骤：

通过激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备采集园林的地形数据和植被分布数据，生成园林的三维模型，并通过环境监测传感器系统采集实时环境条件数据，生成用于路径规划的综合环境数据；

分析所述综合环境数据和三维模型，通过机器学习算法识别园林的功能区域，设定各功能区域的巡检优先级和巡检参数，生成用于路径规划的功能区域数据和巡检参数数据；

使用自组织映射算法基于所述三维模型和功能区域数据确定路径节点，结合分形几何分析优化路径形态，并通过量子启发式优化算法对路径进行全局优化，生成用于初始路径规划的初始优化路径数据；

在巡检过程中，通常沿用所述初始优化路径数据进行巡检，利用动态监测传感器系统实时获取环境变化信息，当检测到突发情况或路径受阻时，通过混合模糊神经网络调整路径决策，并采用自适应遗传算法进行路径优化生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据；

根据所述初始优化路径数据或在突发情况下生成的最终调整路径数据以及装置状态数据，动态分配和执行巡检任务，并收集巡检任务执行反馈数据，以优化路径规划和巡检任务分配策略。

优选的，所述环境监测传感器系统包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器，用于检测园林的环境条件，并提供静态环境信息以生成综合环境数据。

优选的，所述机器学习算法包括支持向量机算法和随机森林算法，通过分析综合环境数据中的特征和三维模型，识别园林内的功能区域并确定各区域的巡检优先级和巡检参数。

优选的，所述自组织映射算法用于根据三维模型和功能区域数据生成路径节点数据，通过计算路径节点之间的拓扑关系，确定巡检路径的节点布局。

优选的，所述分形几何分析用于评估路径的复杂度和曲率，通过调整路径的形态以获得最优的路径形态，并生成优化路径数据。

优选的，所述量子启发式优化算法使用量子退火技术对优化路径数据进行全局优化，以寻找路径的最优解，并生成初始优化路径数据，其中优化过程通过以下公式表示：

其中，表示路径的总优化成本；表示第条路径的权重；表示第条路径的优化系数；表示路径的数量。

优选的，所述混合模糊神经网络在巡检过程中根据动态监测传感器系统获取的环境变化信息进行路径决策调整，以应对突发情况或路径受阻，生成路径调整决策数据。

优选的，所述自适应遗传算法通过动态交叉率和变异率对路径调整决策数据进行优化，公式如下：

其中，和分别为交叉率和变异率，和为交叉率的最小和最大值，和为变异率的最小和最大值，为当前适应度，和分别为当前代中的最大适应度和平均适应度。

优选的，通过动态调整交叉率和变异率，生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据。

一种用于实施所述一种基于路径规划的园林自动巡检方法的系统，包括：

数据采集模块，包括激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备，用于采集园林的地形数据和植被分布数据，以生成园林的三维模型；以及环境监测传感器系统，用于采集实时环境条件数据以生成综合环境数据，所述环境监测传感器系统包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器；

数据分析模块，用于分析所述综合环境数据和三维模型，通过支持向量机算法和随机森林算法识别园林的功能区域，设定各功能区域的巡检优先级和巡检参数，以生成功能区域数据和巡检参数数据；

路径规划模块，包括自组织映射算法模块、分形几何分析模块和量子启发式优化算法模块，用于基于所述三维模型和功能区域数据生成初始优化路径数据；

动态路径调整模块，包括动态监测传感器系统，用于实时获取环境变化信息，并使用混合模糊神经网络模块调整路径决策，通过自适应遗传算法模块生成最终调整路径数据；

任务分配与执行模块，用于根据所述初始优化路径数据或最终调整路径数据动态分配和执行巡检任务，并收集巡检任务执行反馈数据，以优化路径规划和巡检任务分配策略。

相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

本发明通过自组织映射算法和分形几何分析，实现了对园林复杂地形和环境的精确建模，优化了巡检路径形态；

本发明通过量子启发式优化算法，实现了路径的全局最优解搜索，提高了巡检路径的效率；

本发明通过混合模糊神经网络和自适应遗传算法，实现了对突发事件的实时响应和路径调整，增强了系统的灵活性和适应性；

本发明通过动态任务分配和反馈机制，实现了巡检资源的合理配置和路径规划的持续优化，提升了系统的整体效率。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为本发明中数据采集和建模流程图；

图3为本发明中智能路径规划流程图；

图4为本发明中实时路径调整流程图；

图5为本发明中任务分配和反馈优化流程图；

图6为本发明系统的结构框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显的，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

如图1-2所示，一种基于路径规划的园林自动巡检方法，包括以下步骤：

通过激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备采集园林的地形数据和植被分布数据，生成园林的三维模型，并通过环境监测传感器系统采集实时环境条件数据，生成用于路径规划的综合环境数据；

优选的，所述环境监测传感器系统包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器，用于检测园林的环境条件，并提供静态环境信息以生成综合环境数据。

在本发明中，数据采集是整个系统运行的基础，通过有效的数据采集，可以为后续的区域识别、路径规划和动态调整提供必要的基础信息。系统首先通过激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备对园林的地形和植被分布进行采集。激光雷达利用激光测距原理，通过发射和接收激光束来测量园林内物体和地形的相对距离，从而构建出详细的三维模型。这种三维模型为识别地形特征、评估植被覆盖率以及检测潜在的巡检障碍物提供了精确的几何基础。此外，高清摄像头通过拍摄高分辨率图像，捕捉植物的生长状态和园林的整体环境，为巡检提供直观的视觉信息。全球定位系统设备用于获取精确的地理位置数据，确保路径规划具有准确的地理参考。

通过环境监测传感器系统，系统能够采集实时环境条件数据，生成用于路径规划的综合环境数据。该系统优选包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器。温度传感器监测园林中的温度变化，可以用于分析植物生长环境的变化趋势；湿度传感器监测空气湿度，这对于植物健康状态的评估非常关键；光照传感器则记录光照条件，帮助识别园林中的光照分布和变化。这些传感器共同生成综合环境数据，该数据能够为巡检系统提供当前环境的详细信息，确保巡检过程的适应性和精准性。

通过这种多层次的数据采集方法，系统能够创建一个详尽而动态的环境模型，为后续的路径规划和动态调整提供可靠的数据支持。比如，激光雷达生成的三维模型可以帮助识别园林中的路径障碍，并为路径节点的选择提供几何基础。而环境监测传感器系统提供的实时环境条件则可以在巡检过程中监控环境的动态变化，使得路径调整模块能够及时响应外部环境的突变，从而提高巡检效率和准确性。总体而言，这些采集手段的结合使得园林自动巡检系统能够在复杂的园林环境中灵活运作，确保巡检任务的全面覆盖和高效执行。本发明不仅提升了巡检的精度和响应能力，还优化了资源的利用，使得园林管理更加智能和高效。

分析所述综合环境数据和三维模型，通过机器学习算法识别园林的功能区域，设定各功能区域的巡检优先级和巡检参数，生成用于路径规划的功能区域数据和巡检参数数据；

优选的，所述机器学习算法包括支持向量机算法和随机森林算法，通过分析综合环境数据中的特征和三维模型，识别园林内的功能区域并确定各区域的巡检优先级和巡检参数。

在本发明中，数据分析是系统核心功能之一，直接影响巡检路径的规划和任务的执行效果。通过对综合环境数据和三维模型的分析，系统能够有效识别园林中的功能区域，并为每个区域设定相应的巡检优先级和参数。该过程依赖于先进的机器学习算法，如支持向量机算法和随机森林算法，这些算法被用于从大量数据中提取有价值的信息。支持向量机算法通过建立超平面将数据分为不同的类别，适用于识别园林中不同功能区域的边界，例如，将草坪、花坛、林地等区域区分开来。随机森林算法则通过创建多个决策树并综合它们的输出结果，来提高识别的准确性和鲁棒性，特别是在处理复杂和多变的园林环境时表现出色。

通过分析综合环境数据中的温度、湿度、光照强度等特征以及园林的三维模型，系统能够识别每个功能区域的特点和需求。举例来说，在识别一片花坛区域时，系统通过检测该区域的光照条件、土壤湿度和地形形状，结合历史数据，能够判断该区域的健康状态和需要的巡检频率。此外，系统可以根据区域的重要性和特殊性，为不同的功能区域分配不同的巡检优先级。比如，容易积水的低洼区域或是贵重植被所在的区域可能需要更高的巡检优先级，以确保这些区域在恶劣天气条件下得到及时关注。

通过这一数据分析过程，系统生成用于路径规划的功能区域数据和巡检参数数据。这些数据提供了巡检路径规划的基础，确保路径能够覆盖所有重要区域并考虑环境变化带来的影响。效果上，这不仅提高了巡检的效率和准确性，也使得园林管理更加主动和精细化，从而减少资源浪费，优化巡检资源的配置。这一智能化的分析和规划能力，使得园林自动巡检系统在复杂多变的园林环境中，能够以高效和可靠的方式完成任务，确保园林的健康和安全。

使用自组织映射算法基于所述三维模型和功能区域数据确定路径节点，结合分形几何分析优化路径形态，并通过量子启发式优化算法对路径进行全局优化，生成用于初始路径规划的初始优化路径数据；

如图3所示，在本发明中，路径规划是系统实现高效巡检的重要步骤。该步骤通过结合自组织映射算法、分形几何分析和量子启发式优化算法，对巡检路径进行全面优化，从而生成用于初始路径规划的初始优化路径数据。首先，自组织映射算法（SOM）是一种无监督的神经网络算法，适用于高维数据的降维和聚类分析。在本发明中，SOM用于分析园林的三维模型和功能区域数据，以确定路径节点。这些路径节点是巡检路线的基础，代表巡检过程中需要覆盖的重要地理位置或检查点。

在确定路径节点后，系统通过分形几何分析对路径形态进行优化。分形几何分析是一种研究复杂形态结构的数学工具，能够识别并优化路径的自然复杂性和曲率。在园林巡检中，这种分析有助于确保路径能够有效避开障碍物，并在复杂的地形中找到最佳的行进路线。例如，当路径需要穿过一片密集的树林时，分形几何分析可以帮助规划出一条既短且安全的路径，避免不必要的曲折和回旋。

为了在全局范围内优化路径，系统使用量子启发式优化算法进行最终调整。量子启发式优化利用量子计算的原理，通过模拟量子退火过程来寻找最优解。这种方法能够快速遍历所有可能的路径组合，并选择出成本最低的巡检路线。在复杂的园林环境中，量子启发式优化算法的应用使得巡检路径规划能够迅速收敛到最优解决方案，最大限度地减少行进时间和能耗。例如，对于一片大型园林中的复杂巡检任务，系统可以根据各功能区域的优先级和巡检参数，动态调整路径的顺序和路线，确保巡检的全面性和高效性。

通过这一系列的算法组合，生成的初始优化路径数据不仅保证了路径规划的科学性和合理性，还提高了系统在不同环境条件下的适应性和稳定性。整体而言，这种方法通过智能化的路径规划和优化，显著提升了园林自动巡检系统的执行效率和准确性，减少了资源的浪费，并提升了园林管理的智能化水平。

优选的，所述自组织映射算法用于根据三维模型和功能区域数据生成路径节点数据，通过计算路径节点之间的拓扑关系，确定巡检路径的节点布局。

在本发明中，自组织映射算法（SOM）是用于生成路径节点数据的关键工具。SOM是一种无监督学习算法，擅长于从高维数据中提取特征并进行降维处理。在本发明中，SOM根据园林的三维模型和功能区域数据来生成巡检路径的节点数据。首先，三维模型提供了园林的详细地形信息，包括高低起伏、植被分布以及路径障碍等，而功能区域数据则描述了园林内不同区域的特性和巡检优先级。通过整合这两类数据，SOM能够识别出巡检过程中需要覆盖的重要节点。

在实际应用中，SOM通过竞争学习机制自动识别和分类路径节点。这一过程类似于人工神经网络的工作原理：算法会根据输入数据的特征，将相似的数据聚集在一起，从而在高维空间中形成若干“节点簇”。这些节点簇代表巡检过程中需要访问的关键点，比如灌溉设备、植物群落、地势变化较大的区域等。在识别出这些节点后，SOM还进一步计算节点之间的拓扑关系，以确定巡检路径的布局。这一过程确保了路径规划既能覆盖所有重要区域，又能保持路线的连贯和效率。

通过这种方式，SOM不仅有效地简化了数据处理的复杂性，还确保了路径节点的科学分布。例如，在一片较为复杂的园林区域，SOM可以通过识别和分类不同的地形特征，为巡检路径设计出一条既能避开自然障碍，又能高效覆盖所有重要区域的路线。这种路径布局对于园林自动巡检至关重要，因为它决定了巡检设备的行进效率和工作范围。

总体而言，自组织映射算法在本发明中的应用不仅提高了路径节点识别的准确性，还通过智能化的路径布局规划，显著提升了园林自动巡检系统的工作效率和精度。这种方法确保了巡检过程的全面覆盖和优化，使得园林管理更加智能化和高效化。

优选的，所述分形几何分析用于评估路径的复杂度和曲率，通过调整路径的形态以获得最优的路径形态，并生成优化路径数据。

在本发明中，分形几何分析作为一种强有力的数学工具，被用于评估和优化巡检路径的复杂度和曲率。分形几何是一门研究不规则形状和复杂结构的数学分支，适用于分析和描述自然界中常见的复杂形态。在园林自动巡检的应用中，分形几何分析能够帮助识别路径的自然特征，并对其进行精细化的调整，以获得最优的路径形态。

分形几何分析的核心在于其对路径复杂度的评估能力。在园林巡检中，路径通常需要经过各种复杂地形和植被，路径的复杂度和曲率直接影响巡检的效率和能耗。通过使用分形维数和路径曲率等数学指标，分形几何分析可以量化路径的复杂性。这些指标帮助识别路径中不必要的曲折和绕行，并提供数据支持，以便对路径进行优化。

通过分析路径的分形特征，系统可以自动调整路径形态，以减少不必要的复杂度和曲率。这种调整过程包括路径的平滑化和简化，以确保巡检设备能够在路径上更高效地移动。例如，在一片茂密的树林中，原始路径可能由于过多的转弯和迂回而导致巡检速度降低和能耗增加。分形几何分析可以识别这些过度复杂的区域，并生成替代路径，使得巡检路线更加直观和高效。

通过分形几何分析，生成的优化路径数据能够显著提高巡检过程的流畅性和效率。这一过程确保了巡检路径既能有效避开障碍，又能在复杂地形中保持高效的行进速度。应用于园林自动巡检系统，这种路径优化策略不仅减少了巡检时间，还降低了设备的能耗，提升了整体巡检效率。综上所述，分形几何分析通过其独特的视角和方法，为路径优化提供了强有力的支持，确保园林巡检在复杂环境中能够灵活运作并高效完成任务。

优选的，所述量子启发式优化算法使用量子退火技术对优化路径数据进行全局优化，以寻找路径的最优解，并生成初始优化路径数据，其中优化过程通过以下公式表示：

其中，表示路径的总优化成本；表示第条路径的权重；表示第条路径的优化系数；表示路径的数量。

在本发明中，量子启发式优化算法是一种用于路径优化的创新方法，其核心是利用量子退火技术来实现全局优化。量子退火是一种仿生算法，模仿量子系统的退火过程，通过对问题解空间进行概率采样来寻找全局最优解。在园林自动巡检中，量子启发式优化算法的应用使得系统能够在复杂的路径组合中快速找到最优巡检路线，从而提升巡检效率和准确性。

量子启发式优化算法在本发明中通过量化路径的总优化成本来评估不同路径的优劣。公式描述了这一过程，其中表示路径的总优化成本，是第条路径的权重，代表路径的相对重要性或优先级，是第条路径的优化系数，反映了路径在优化过程中的表现。通过调整这些权重和优化系数，量子启发式优化算法可以在庞大的路径选择中快速识别出最优解。

在实践中，该算法对园林中的路径进行全局搜索，通过模拟量子态的超越和叠加，计算每条路径在不同权重和优化系数下的总成本，并选择成本最低的路径作为最优路径。这种方法特别适合处理园林中复杂的路径组合，例如在需要避开障碍物、优化巡检效率和降低能耗的情况下，量子启发式优化算法能够通过调整路径节点和路径形态，找到一条在时间和资源上都最优的巡检路线。

例如，在一片大型园林中，系统可以根据不同区域的重要性设置路径权重，并根据地形复杂度设置优化系数，然后通过量子退火过程计算出一条既能覆盖所有关键区域又能最大限度减少路径长度的最优路径。该路径生成的初始优化路径数据为后续巡检提供了一个高效和可靠的基础。

总之，量子启发式优化算法在本发明中的应用极大地提升了路径规划的智能化和精准度。通过其强大的全局优化能力，系统能够快速适应复杂多变的园林环境，确保巡检任务的高效执行。这一算法不仅优化了巡检路径，还显著降低了巡检时间和资源消耗，使得园林管理更加高效和智能。

在巡检过程中，通常沿用所述初始优化路径数据进行巡检，利用动态监测传感器系统实时获取环境变化信息，当检测到突发情况或路径受阻时，通过混合模糊神经网络调整路径决策，并采用自适应遗传算法进行路径优化生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据；

如图4所示，在本发明中，巡检过程中的路径调整是确保系统灵活性和适应性的关键环节。在大多数情况下，巡检设备沿用由量子启发式优化算法生成的初始优化路径数据进行巡检。然而，由于园林环境的动态特性，如天气变化、突发事件（例如树木倒伏）、游客流量等，可能会导致原有路径受阻或不再是最佳选择。为此，系统集成了动态监测传感器系统，该系统能够实时获取环境变化信息，并在检测到突发情况时触发路径调整机制。

在路径调整过程中，系统首先通过混合模糊神经网络对收集到的环境变化信息进行分析。混合模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优点，能够处理不确定性和模糊信息。其原理是利用模糊逻辑将环境变化信息（如路径阻塞程度、天气变化的影响）进行模糊化处理，然后通过神经网络对模糊信息进行模式识别和决策输出。这样，系统可以快速判断当前路径是否需要调整，并生成路径调整决策数据。

一旦确定需要调整路径，系统便启动自适应遗传算法进行路径优化。自适应遗传算法是一种仿生优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。其自适应性体现在能够根据环境变化动态调整遗传算法的交叉率和变异率，从而提高搜索效率和适应性。在巡检路径调整中，自适应遗传算法通过对路径调整决策数据进行全局搜索和优化，生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据。这一过程确保了即使在环境发生剧变时，系统也能够迅速反应并调整巡检路线，以维持高效的巡检流程。

例如，在巡检过程中，如果传感器检测到前方路径被树木阻挡，系统将立即通过混合模糊神经网络评估障碍影响，并通过自适应遗传算法重新规划路径，选择一条绕开障碍且仍能有效覆盖巡检目标区域的新路径。这个智能路径调整机制不仅保证了巡检任务的连续性和高效性，还提高了系统在动态环境中的响应速度和可靠性。

综上所述，巡检过程中基于动态传感和智能算法的路径调整机制，使得园林自动巡检系统能够灵活应对环境变化，确保巡检任务的顺利完成。这种实时调整能力极大地提升了系统的智能化水平和实用价值。

优选的，所述混合模糊神经网络在巡检过程中根据动态监测传感器系统获取的环境变化信息进行路径决策调整，以应对突发情况或路径受阻，生成路径调整决策数据。

在本发明中，混合模糊神经网络在巡检过程中扮演着关键角色，负责处理动态监测传感器系统获取的环境变化信息，并生成路径调整决策数据。混合模糊神经网络结合了模糊逻辑系统和神经网络的优点，能够有效应对复杂和不确定的环境变化。其核心原理在于模糊逻辑能够处理不精确的数据和模糊的信息，而神经网络则擅长模式识别和决策生成。

在巡检过程中，动态监测传感器系统实时收集环境变化信息，包括温度、湿度、光照强度以及路径是否被障碍物阻挡等。当系统检测到环境变化时，混合模糊神经网络开始分析这些信息。首先，模糊逻辑将这些输入数据模糊化，将其转换为不同的模糊集。例如，光照强度可以被模糊化为“低”、“中”、“高”三种状态，路径阻塞程度可以被模糊化为“未阻塞”、“部分阻塞”和“完全阻塞”。这种模糊化处理能够有效应对传感器数据中的不确定性和噪声。

接下来，神经网络利用模糊化后的数据进行模式识别和路径决策调整。神经网络通过学习环境变化对巡检路径的影响，能够快速判断当前路径是否需要调整，并生成相应的路径调整决策数据。例如，当传感器检测到前方路径被树枝挡住时，混合模糊神经网络会通过模糊逻辑确定障碍物的严重性，并通过神经网络快速评估是否需要调整路径。

生成的路径调整决策数据为后续的路径优化提供了关键的输入信息。这些数据包括推荐的路径调整方案和优先级，确保巡检设备能够迅速响应环境变化，调整巡检路线以保持巡检任务的顺利进行。

通过这种智能化的路径决策机制，混合模糊神经网络能够显著提升园林自动巡检系统的适应性和灵活性，使其在复杂的园林环境中能够灵活应对各种突发情况和路径阻塞。这不仅确保了巡检任务的连续性和高效性，还提升了系统的智能化水平，使园林管理更加精细和高效。总之，混合模糊神经网络的应用极大地增强了园林巡检的智能化能力，为实现高效的自动巡检提供了可靠的技术支持。

优选的，所述自适应遗传算法通过动态交叉率和变异率对路径调整决策数据进行优化，公式如下：

其中，和分别为交叉率和变异率，和为交叉率的最小和最大值，和为变异率的最小和最大值，为当前适应度，和分别为当前代中的最大适应度和平均适应度。

在本发明中，自适应遗传算法（AGA）用于优化路径调整决策数据，以提升巡检路径的适应性和效率。自适应遗传算法是一种进化计算技术，模仿自然选择和遗传进化的过程，通过交叉和变异等操作来寻找问题的最优解。与传统遗传算法不同，AGA具有自适应调节参数的能力，能够根据当前种群的适应度情况动态调整交叉率和变异率，从而提高算法的收敛速度和优化性能。

在自适应遗传算法中，交叉率和变异率是两个关键参数，它们决定了新一代种群的多样性和搜索能力。

在路径调整过程中，交叉率和变异率的动态调整使得自适应遗传算法能够根据种群的适应度情况灵活地改变其搜索策略。当种群的适应度差异较大时，增加交叉率和变异率以扩大搜索范围，避免陷入局部最优；当种群逐渐趋于收敛时，降低交叉率和变异率以保持搜索的稳定性和精确性。这一机制确保了算法能够快速收敛到全局最优解，并适应环境的动态变化。

例如，在园林巡检过程中，如果检测到路径被临时障碍物阻挡，自适应遗传算法可以通过调整交叉率和变异率，快速找到一条绕过障碍的替代路径，同时保持巡检效率和路径的最优性。通过这一过程，生成的路径调整数据能够显著提升巡检系统在复杂环境中的响应速度和决策质量。

总的来说，自适应遗传算法在本发明中的应用，不仅增强了路径调整的智能化程度，还显著提高了系统在动态环境中的灵活性和适应性。这种实时优化能力确保了园林自动巡检任务的高效执行，提升了巡检系统的可靠性和实用价值。

优选的，通过动态调整交叉率和变异率，生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据。

在本发明中，动态调整交叉率和变异率的过程是自适应遗传算法（AGA）生成最终调整路径数据的关键所在。自适应遗传算法通过模仿自然选择和遗传进化的过程，采用交叉和变异等操作对路径进行优化。在该算法中，交叉率和变异率这两个参数决定了新一代种群的多样性和搜索能力，从而影响路径调整的最终效果。

交叉率指的是种群中个体间基因组合的频率，而变异率则是指种群基因突变的频率。动态调整这两个参数可以帮助算法在不同的演化阶段进行更有效的探索和开发。当算法检测到种群适应度差异较大时（即路径选择的多样性不足），提高交叉率和变异率可以扩大搜索范围，增加种群多样性，从而避免陷入局部最优解，促进算法跳出困境，寻找更优路径。当种群逐渐趋于收敛（即路径选择接近最优解）时，降低交叉率和变异率则有助于保持解的稳定性和精确性，确保搜索的精度。

在巡检过程中，系统实时监控园林环境的变化，并根据当前的适应度信息，动态调整交叉率和变异率。这一机制允许算法根据环境的变化进行自适应的路径优化。例如，当检测到突发的障碍物阻塞了巡检路径，自适应遗传算法可以通过调高变异率来生成新的路径选项，并通过交叉操作来结合已有路径的优点，迅速生成一条绕过障碍物的优化路径。这种自适应调整确保了巡检过程的连贯性和高效性。

生成的最终调整路径数据不仅满足了当前巡检任务的需求，也为系统在动态环境中保持最佳路径规划提供了强有力的支持。通过自适应地调整路径，系统能够在面对复杂和变化的园林环境时，维持高水平的巡检效率和准确性。这种智能化的路径调整能力，使得园林自动巡检系统在动态环境中更具灵活性和适应性，极大地提升了巡检任务的可靠性和效率，为智能园林管理提供了先进的技术手段。

根据所述初始优化路径数据或在突发情况下生成的最终调整路径数据以及装置状态数据，动态分配和执行巡检任务，并收集巡检任务执行反馈数据，以优化路径规划和巡检任务分配策略。

如图5所示，在本发明中，动态分配和执行巡检任务是确保系统高效运作和任务顺利完成的关键步骤。该过程依赖于初始优化路径数据和在突发情况下生成的最终调整路径数据，以及装置状态数据，以实现对巡检任务的智能分配和执行。初始优化路径数据是通过量子启发式优化算法预先规划出的最佳巡检路径，这条路径在理想条件下能够高效覆盖所有重要的园林区域。然而，由于园林环境的动态性，如天气变化、障碍物出现等，系统可能需要生成最终调整路径数据，以适应这些突发情况。装置状态数据则包括巡检设备的电量、负载和工作状态等信息，确保设备在最佳状态下执行任务。

在巡检任务的执行过程中，系统首先根据当前路径数据（无论是初始路径还是调整后的路径）和装置状态，动态地分配巡检任务。具体来说，系统会分析设备的当前状态和路径的复杂性，为每个设备分配最合适的任务。例如，如果某个设备电量较低，系统可能会为其分配较短的巡检段，确保其能够顺利完成任务并返回充电站。与此同时，系统会根据巡检任务的紧急程度和优先级，优化任务的执行顺序，确保重要区域优先得到巡检。

巡检任务的执行过程中，设备会实时收集任务执行反馈数据，这些数据包括巡检的实际覆盖情况、任务完成时间、设备能耗等信息。系统通过分析这些反馈数据，能够有效地评估路径规划的准确性和任务分配策略的合理性。例如，如果反馈数据表明某段路径耗时过长或能耗过高，系统可以在下次任务中调整该路径或重新分配任务。

通过动态调整巡检任务的分配和执行策略，系统实现了自适应的巡检过程，确保巡检任务在复杂的园林环境中能够高效完成。这种反馈驱动的优化机制，不仅提高了巡检的精准度和效率，还能够随着时间的推移不断改进系统的路径规划和任务分配策略，提升整个巡检系统的智能化水平和运营效率。最终，系统通过智能的巡检管理，实现了园林管理的精细化和高效化，为智能园林的建设提供了有力支持。

如图6所示，一种用于实施所述一种基于路径规划的园林自动巡检方法的系统，包括：

数据采集模块，包括激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备，用于采集园林的地形数据和植被分布数据，以生成园林的三维模型；以及环境监测传感器系统，用于采集实时环境条件数据以生成综合环境数据，所述环境监测传感器系统包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器；数据采集模块是系统的基础，采用激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备，收集园林的地形数据和植被分布数据。激光雷达通过发射和接收激光束，测量距离和角度，生成地形的三维点云数据，高清摄像头则捕捉详细的植被图像，全球定位系统设备提供精确的地理位置数据。这些数据结合生成园林的三维模型，为后续的分析和路径规划提供了全面的基础信息。环境监测传感器系统，包括温度、湿度和光照传感器，实时采集园林环境条件的数据，生成综合环境数据。这些信息用于动态评估园林的环境状态，帮助调整巡检策略和路径。

数据分析模块，用于分析所述综合环境数据和三维模型，通过支持向量机算法和随机森林算法识别园林的功能区域，设定各功能区域的巡检优先级和巡检参数，以生成功能区域数据和巡检参数数据；在数据分析模块中，系统利用支持向量机算法和随机森林算法对综合环境数据和三维模型进行分析。支持向量机是一种监督学习模型，能够识别数据中的模式和结构，随机森林通过多棵决策树的集成，提供了强大的分类和回归能力。通过这些算法，系统能够识别园林中的功能区域，如花坛、草坪和灌木丛，并为这些区域设定不同的巡检优先级和参数。功能区域数据和巡检参数数据的生成，使系统能够针对不同的园林区域制定个性化的巡检计划。

路径规划模块，包括自组织映射算法模块、分形几何分析模块和量子启发式优化算法模块，用于基于所述三维模型和功能区域数据生成初始优化路径数据；路径规划模块通过自组织映射算法模块、分形几何分析模块和量子启发式优化算法模块，共同生成初始优化路径数据。自组织映射算法是一种无监督神经网络，用于将高维数据映射到低维空间，帮助识别路径节点和优化路径形态。分形几何分析则通过评估路径的复杂性和自相似性，优化路径的形态，使其更符合园林的自然结构。量子启发式优化算法通过模拟量子力学中的退火过程，对路径进行全局优化，寻找最优的巡检路线。这一过程不仅提高了路径规划的效率，还保证了巡检路径的全局最优性。

动态路径调整模块，包括动态监测传感器系统，用于实时获取环境变化信息，并使用混合模糊神经网络模块调整路径决策，通过自适应遗传算法模块生成最终调整路径数据；动态路径调整模块通过动态监测传感器系统实时获取环境变化信息。当巡检过程中出现路径受阻或环境发生突变时，混合模糊神经网络模块及时调整路径决策。该模块结合模糊逻辑和神经网络，能够处理不确定性和模糊信息，自适应地调整巡检路径。自适应遗传算法模块进一步优化调整路径数据，通过动态交叉和变异，提高算法的适应性和优化性能，确保生成的最终调整路径数据能够有效应对突发情况。

任务分配与执行模块，用于根据所述初始优化路径数据或最终调整路径数据动态分配和执行巡检任务，并收集巡检任务执行反馈数据，以优化路径规划和巡检任务分配策略。任务分配与执行模块负责根据初始优化路径数据或最终调整路径数据动态分配和执行巡检任务。该模块利用巡检设备的状态数据，智能分配巡检任务，确保资源的合理使用和巡检效率的最大化。在巡检任务执行过程中，系统会收集反馈数据，这些数据用于优化路径规划和任务分配策略。通过不断的反馈和优化，系统能够提升巡检的准确性和效率，实现园林管理的自动化和智能化。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于路径规划的园林自动巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备采集园林的地形数据和植被分布数据，生成园林的三维模型，并通过环境监测传感器系统采集实时环境条件数据，生成用于路径规划的综合环境数据；

分析所述综合环境数据和三维模型，通过机器学习算法识别园林的功能区域，设定各功能区域的巡检优先级和巡检参数，生成用于路径规划的功能区域数据和巡检参数数据；

使用自组织映射算法基于所述三维模型和功能区域数据确定路径节点，结合分形几何分析优化路径形态，并通过量子启发式优化算法对路径进行全局优化，生成用于初始路径规划的初始优化路径数据；

在巡检过程中，通常沿用所述初始优化路径数据进行巡检，利用动态监测传感器系统实时获取环境变化信息，当检测到突发情况或路径受阻时，通过混合模糊神经网络调整路径决策，并采用自适应遗传算法进行路径优化生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据；

根据所述初始优化路径数据或在突发情况下生成的最终调整路径数据以及装置状态数据，动态分配和执行巡检任务，并收集巡检任务执行反馈数据，以优化路径规划和巡检任务分配策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境监测传感器系统包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器，用于检测园林的环境条件，并提供静态环境信息以生成综合环境数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机算法和随机森林算法，通过分析综合环境数据中的特征和三维模型，识别园林内的功能区域并确定各区域的巡检优先级和巡检参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自组织映射算法用于根据三维模型和功能区域数据生成路径节点数据，通过计算路径节点之间的拓扑关系，确定巡检路径的节点布局。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分形几何分析用于评估路径的复杂度和曲率，通过调整路径的形态以获得最优的路径形态，并生成优化路径数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述量子启发式优化算法使用量子退火技术对优化路径数据进行全局优化，以寻找路径的最优解，并生成初始优化路径数据，其中优化过程通过以下公式表示：

其中，表示路径的总优化成本；表示第条路径的权重；表示第条路径的优化系数；表示路径的数量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合模糊神经网络在巡检过程中根据动态监测传感器系统获取的环境变化信息进行路径决策调整，以应对突发情况或路径受阻，生成路径调整决策数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述自适应遗传算法通过动态交叉率和变异率对路径调整决策数据进行优化，公式如下：

其中，和分别为交叉率和变异率，和为交叉率的最小和最大值，和为变异率的最小和最大值，为当前适应度，和分别为当前代中的最大适应度和平均适应度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，通过动态调整交叉率和变异率，生成用于巡检路径调整的最终调整路径数据。

10.一种用于实施权利要求1-9任一所述一种基于路径规划的园林自动巡检方法的系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，包括激光雷达、高清摄像头和全球定位系统设备，用于采集园林的地形数据和植被分布数据，以生成园林的三维模型；以及环境监测传感器系统，用于采集实时环境条件数据以生成综合环境数据，所述环境监测传感器系统包括温度传感器、湿度传感器和光照传感器；

数据分析模块，用于分析所述综合环境数据和三维模型，通过支持向量机算法和随机森林算法识别园林的功能区域，设定各功能区域的巡检优先级和巡检参数，以生成功能区域数据和巡检参数数据；

路径规划模块，包括自组织映射算法模块、分形几何分析模块和量子启发式优化算法模块，用于基于所述三维模型和功能区域数据生成初始优化路径数据；

动态路径调整模块，包括动态监测传感器系统，用于实时获取环境变化信息，并使用混合模糊神经网络模块调整路径决策，通过自适应遗传算法模块生成最终调整路径数据；

任务分配与执行模块，用于根据所述初始优化路径数据或最终调整路径数据动态分配和执行巡检任务，并收集巡检任务执行反馈数据，以优化路径规划和巡检任务分配策略。