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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于凸包算法的植保无人机不规则农田路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120010478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510120480.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于凸包算法的植保无人机不规则农田路径规划方法是由吴迪;李风雨;王松悦;符策;刘剑桥;王俊生设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于凸包算法的植保无人机不规则农田路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于凸包算法的植保无人机不规则农田路径规划方法，包括：获取农田边界点的坐标数据集进行去噪，得到去噪数据集；引入凸包算法，遍历去噪数据集中所有坐标，找到多个凸包点并连接，生成最小外接矩形，随机选取一条边设定参考航向角；引入Yolov7‑tiny模型并随机选取最小外接矩形的一角，进行实时的边缘检测，找到实际的农田边缘；根据无人机的加速度传感器检测的加速度计算无人机运动过程中的倾斜补偿，得到实际航向角；使实际航向角与参考航向角一致，在实际的农田边缘调整参考航向角的角度向农田内侧转动90度，实现往返式的农田路径规划；本发明解决了植保无人机在不规则作业时路径规划的难题，减少了边界遗漏和路径冗余，提升了不规则农田路径规划的精准性，大大提高了农业作业效率。

本发明授权一种基于凸包算法的植保无人机不规则农田路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于凸包算法的植保无人机不规则农田路径规划方法，其特征在于，包括： S1：获取农田边界点的坐标数据集，并使用密度聚类算法对所述坐标数据集进行去噪，得到去噪数据集； S2：引入凸包算法，使用凸包算法遍历所述去噪数据集中的所有坐标，找到多个凸包点，连接所有凸包点，生成最小外接矩形，具体步骤如下： S21、将所述去噪数据集随机分成n组，每一组中包含m个农田边界点； S22、选取所述去噪数据集中x坐标和y坐标最小的农田边界点O点作为参考点，计算其他所有农田边界点与该农田边界点的极角；所述x坐标和y坐标是以经度和纬度为坐标系中的坐标； S23、在每组中将包含的农田边界点按照极角从小到大的顺序进行排序，若两个农田边界点的极角相同，则按照农田边界点到参考点的距离从近远排序，形成点集； S24、随机选取一组中的一个农田边界点A点作为预设的凸包点，构建向量OA，随机选取同一组内的检测点i点，构建向量Oi，计算向量OA与Oi的叉积，判断叉积的正负： 若结果为正，则i点为非凸包点，A点依旧为当前的凸包点，将A点与参考点形成向量，并参与下一个农田边界点的向量叉积计算； 若结果为负，则A点不是凸包点，将i点设为新的凸包点，将该新的凸包点与参考点形成向量，并参与下一个农田边界点的向量叉积计算；直至遍历同一组中所有的农田边界点，将最终确定的凸包点作为该随机选取一组中的凸包点； S25、依次遍历其余组排序后的点集，得到包含参考点在内的所有的凸包点，依次将相邻的两个凸包点连接，生成最小外接矩形，包围其余非凸包点的农田边界点； 并随机选取所述最小外接矩形的一条边设定参考航向角； S3：引入Yolov7-tiny模型并随机选取所述最小外接矩形的一角，使用Yolov7-tiny模型以所述最小外接矩形的一角为起点，进行实时的边缘检测，找到实际的农田边缘； S4：根据无人机的加速度传感器检测的水平方向和垂直方向上的加速度计算无人机运动过程中的倾斜补偿，得到实际航向角； S5：调整无人机的飞行角度使所述实际航向角与所述参考航向角一致，同时在实际的农田边缘调整所述参考航向角的角度向农田内侧转动90度，实现往返式的农田路径规划。

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