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　　本专利针对农业中异种农机（如收割机与运粮车）协同调度效率低、供需信息不对称的问题，提出基于地理坐标信息的多机协同调度方法。通过获取农场道路与田块坐标，规划收割机作业路径并生成任务序列，结合运粮车作业参数计算其调度方案，最终动态优化收割机作业时间，实现收割-运输环节的智能协同，提升作业效率与资源利用率。

　　本申请涉及农业车辆优化调度，特别是涉及一种基于收割-运输的多机协同调度规划方法和系统。

　　1、随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的发展，农业与这些技术的深度融合，推动了数字农业和智慧农业的不断发展。无人农场作为推动智慧农业发展的重要途径，通过对农场设施、装备、机械等远程控制或智能装备、农业机器人的智能决策、自主作业，实现农场生产、管理任务的全天候、全过程、全空间的无人化生产作业。

　　2、在这个过程中，多台同种或异种农机在田间作业的多机协同作业模式成为农机机群区域作业的研究重点。特别是农机装备的无人作业和调度管理是关键，其中，农业机械自动导航技术和多农机调度规划方法是多农机无人作业的核心技术。这些技术可以实现多农机协同作业和管理，以提高农业生产效率、降低生产成本。

　　3、目前，区域农田中机群调度规划方法主要集中在多台同种农机的调度上，缺乏高效的多台异种农机的调度规划方法。同时，农机作业过程中调度供需信息不对称，异种农机协作缺乏科学合理的调度管理方案，调度成本高、效率低等问题。这些问题已经无法指导农业生产中异种机群的生产调度。以收割机-运粮车协同的收获作业场景为例，作为农业生产的典型异种机群作业场景，对其进行研究具有重要意义。在这个场景中，收割机负责收割作物，运粮车则负责将收割后的粮食运送至指定地点。如果没有有效的调度规划，收割机可能会因等待运粮车而停机，从而影响整体作业九游体育,九游体育股份有限公司,九游体育官方网站,九游Sports效率。因此，对收割机和运粮车的协同作业进行优化调度，是提高农业生产效率的重要途径。多机协同作业的管理调度可以帮助农机管理人员更有效率地完成工作，还能大大减轻劳动强度，有利于实现农田规模化生产管理。

　　4、基于此，如何实现多台收割机与运粮车之间的调度规划，以提高农业生产效率，成为了本领域亟待解决的一个技术问题。

　　1、本申请的目的是提供一种基于收割-运输的多机协同调度规划方法和系统，可有效实现多台收割机与运粮车之间的调度规划，提高农业生产效率。

　　3、第一方面，本申请提供了一种基于收割-运输的多机协同调度规划方法，所述基于收割-运输的多机协同调度规划方法包括以下步骤。

　　4、获取待规划农场的基础位置信息；所述基础位置信息包括道路节点经纬度坐标信息和田块边界点经纬度坐标信息。

　　5、根据所述基础位置信息，对所述待规划农场的田块任务集合进行收割机作业路径规划，得到待作业田块的收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径。

　　6、根据所述收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径，确定每台收割机的作业任务序列和作业时间。

　　7、根据所述收割机田块内全覆盖路径、收割机和运粮车作业参数，确定每辆运粮车的作业位置序列和作业时间。

　　8、根据所有运粮车的作业位置序列和作业时间，对所有收割机的作业时间进行更新，得到每台收割机的最佳作业时间。

　　9、第二方面，本申请提供了一种基于收割-运输的多机协同调度规划系统，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述任一项所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法。

　　11、本申请提供了一种基于收割-运输的多机协同调度规划方法和系统，通过获取待规划农场的道路节点经纬度坐标信息和田块边界点经纬度坐标信息，并以此为基础对待规划农场的田块任务集合进行收割机作业路径规划，得到收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径，从而可以确定每台收割机的作业任务序列和作业时间，以及每辆运粮车的作业位置序列和作业时间；最后再根据所有运粮车的作业位置序列和作业时间对所有收割机的作业时间进行更新，得到每台收割机的最佳作业时间，实现了同时对多台收割机的收割作业和多台运粮车的粮食转运作业的调度规划，与实际农场的经纬度坐标信息相结合，为农机导航作业提供便利，能够为收获作业场景的多农机调度提供更加智能、高效的解决方案，具有更好的适应性和灵活性，可以实现更科学的多农机协同作业，可以有效减少农机的等待时间，提升农业生产的效率和管理水平，助力智慧农业的发展。

　　1.一种基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，所述基于收割-运输的多机协同调度规划方法包括：

　　2.根据权利要求1所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，根据所述基础位置信息，对所述待规划农场的田块任务集合进行收割机作业路径规划，得到待作业田块的收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径，具体包括：

　　3.根据权利要求1所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，根据所述收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径，确定每台收割机的作业任务序列和作业时间，具体包括：

　　4.根据权利要求3所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，根据所述待作业田块的收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径，采用基于近邻启发式的贪婪最小-最大负载平衡算法，确定每台收割机的作业任务序列和作业时间，具体包括：

　　5.根据权利要求1所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，根据所述收割机田块内全覆盖路径、收割机和运粮车作业参数，确定每辆运粮车的作业位置序列和作业时间，具体包括：

　　6.根据权利要求5所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，根据所述收割机田块内全覆盖路径，采用基于地头卸粮的收割机农田卸粮点生成与调整算法，确定所述待规划农场中各个卸粮点的位置，根据收割机收获作业速度参数，确定农田任务中各个卸粮点的位置的卸粮时间，具体包括：

　　7.根据权利要求5所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，根据各个卸粮点的位置和卸粮时间，采用基于混合遗传和启发式迭代的多运粮车调度规划算法，确定每辆运粮车的作业位置序列和作业时间，具体包括：

　　8.根据权利要求1所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，在根据所有运粮车的作业位置序列和作业时间，对所有收割机的作业时间进行更新，得到每台收割机的最佳作业时间的步骤之后，所述基于收割-运输的多机协同调度规划方法还包括：

　　9.根据权利要求1所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法，其特征在于，在根据所有运粮车的作业位置序列和作业时间，对所有收割机的作业时间进行更新，得到每台收割机的最佳作业时间的步骤之后，所述基于收割-运输的多机协同调度规划方法还包括：

　　10.一种基于收割-运输的多机协同调度规划系统，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-9中任一项所述的基于收割-运输的多机协同调度规划方法。

　　本申请公开了一种基于收割‑运输的多机协同调度规划方法和系统，涉及农业车辆优化调度技术领域，该方法包括获取待规划农场的基础位置信息；根据基础位置信息，对待规划农场的田块任务集合进行收割机作业路径规划，得到待作业田块的收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径；根据收割机田块内全覆盖路径和田块间转移路径、收割机和运粮车作业参数，分别确定每台收割机的作业任务序列和作业时间，以及每辆运粮车的作业位置序列和作业时间；根据所有运粮车的作业位置序列和作业时间，对所有收割机的作业时间进行更新，得到每台收割机的最佳作业时间。本申请可以实现多台收割机与运粮车之间的调度规划，提高农业生产效率。