植保无人机飞控系统与航线规划研究进展分析

应用无人机开展植保作业是有效防治病虫害的重要途径。本文对植保无人机行业发展和相关应用研究进行了综述,分别从植保无人机飞控系统、单机作业航线规划、多机作业调度场景及优化方法 3个角度进行了阐述,以增强植保无人机作业效果与提高作业效率为目标,分析了植保无人机飞行控制系统及航线规划与调度的研究现状。针对植保无人机因作业精度要求高而导致其飞控系统制造成本高的问题,提出应研发低成本、高精度、可适应植保无人机作业需求的测姿器件,开发相应的姿态估计算法;针对植保无人机航线规划、优化调度模型与实际作业需求不匹配的情况,总结了单机作业航线规划与多机调度优化场景、约束条件与优化方法。最后,提出应研发植保无人机自动补给平台,构建基于多机协同的作业管理与调度优化模型,以增强植保无人机在复杂作业环境中的作业效果,提高作业效率。     

大数据运作平台下的植保机作业布局研究

为进一步提升无人植保机应用的合理性与高效性,以大数据运作平台技术为支撑,针对其作业布局展开研究。通过系统分析植保机作业过程与主要控制组件,根据田间飞行作业特点,确定系列核心控制参数,并依据大数据布局内部算法分配规则建立大数据运作模型。同时,考虑各系统模块的数据耦合性,生成大数据运作平台下的植保机作业布局并进行试验,结果表明:在各自占空比一定条件下,喷洒流量在0.3~0.6L/min波动时,所获取的流量误差控制在6.33%~15%;选取关键对比控制参数,较一般作业布局状态而言,基于大数据平台作业布局下的植保机续航能力可提升7.79%,试验效果良好。该布局优化充分提高了植保机的作业效率,可为类似农机系统布局提供改善思路。     

一种CDIO机理下的植保机路径追踪系统优化

为进一步提高农业无人植保机的作业运行效率,以CDIO设计理念为依托,针对其路径追踪系统进行优化设计。以构思、设计、实施、运行为主体思路,在理解植保机的路径控制及动力原理的基础上,设计CDIO机理下植保机路径追踪实施步骤,建立路径追踪控制模型。同时,从目标追寻与路径避障入手,对植保机路径追踪系统进行硬件配置,并采取嵌入式路径追踪系统软件控制。进行路径追踪系统运行试验,结果表明:以路径误差、避障成功率及整机作业效率等为主要评价参数,在同等试验条件下,基于CDIO设计机理植保机的整机作业效率可提高6.19%,作业路径追踪误差小于6.5%,避障成功率可提高10.92%。该设计思路具有一定的创新性,可为植保机的优化提供参考。     

数学建模下的植保机定量施药系统设计分析

为进一步优化我国植保机的喷施性能，提升整机作业水平，基于数学建模理论针对其施药系统展开设计分析。以植保机飞行控制、路径规划、施药系统等模块组成与工作原理为基点，着重考虑施药系统的药液均匀度、喷施准确度参数，建立系统的核心数学模型，并依据系统完整性进行相应地软件控制设计与硬件配置选型，展开此数学建模下的植保机喷施作业试验。试验结果表明：经数学建模设计后的植保机施药系统具有良好的实用性，施药精度与施药均匀度分别相对提升了9.74%和9.07%,且系统的稳定性与响应速度满足植保机设计要求。     

基于多传感器融合的无人机精准自主飞行控制方法

为解决我国植保无人机实际作业过程中普遍存在的由空间位置定位精度不足和飞行参数不稳定造成的雾滴分布不均匀、重喷、漏喷等问题,以多旋翼无人机系统为平台,基于ROS(Robot operating system)和MAVROS构建了由协同计算机与开源飞行控制器组成的二级控制系统,结合基于RTK-GPS的绝对位置测量和基于激光雷达的相对距离探测方法,融合外部传感器与飞行控制器板载传感器数据对无人机状态估计进行修正,提高了无人机飞行参数和飞行轨迹的稳定性。为进一步提高植保无人机自主作业性能,基于ROS设计了飞行任务管理系统,实现了无人机精准自主任务点之间的直线飞行。真实飞行试验结果表明：无人机自主飞行过程中水平方向平均定位误差为0.145m,垂直方向平均定位误差为0.053m。     

基于网络平台的植保无人机通信系统设计

以提升植保无人机的通信系统性能、改善无人机作业效率为目标,结合先进数据传输网络平台技术,对其通信系统进行了设计。在植保无人机通信系统运行原理的基础上,搭建基于网络控制与传输平台的通信模型并增设控制补偿模型,根据实现功能目标需求,针对系统进行软件模块功能设计与硬件架构配置,形成完整的植保无人机地面监控与机体飞行通信系统并进行通信试验。试验结果表明:该植保无人机通信内部数据处理丢包率、系统通信强度、无人机作业通信距离等指标均得到改善,系统有效通信距离大幅度提高,系统收发数据信号反应灵敏度较一般传统通信提高21%,系统平均丢包率由1.5%可提升至1.36%,并实现了分级、分功能的数据准确传输与显示,为无人机进行远距离作业提供通信数据传输控制便利,可为类似农机设备通信系统优化提供参考。     

基于KNN神经网络的无人机作业操控系统研究

为进一步提升我国农业植保无人机的精准作业效率,针对其操控系统展开优化研究。选定KNN神经网络算法为执行理念,以无人机作业控制原理为基础,搭建正确的过程参数动态计算模型,进行操控系统的算法实现与调控配置,并展开基于KNN神经网络的无人机喷施作业试验。试验结果表明：KNN神经网络算法下的无人机操控系统运行稳定,过程参数的分类准确率相对提高了8.00%,目标喷施流量与试验喷施流量的偏差率相对降低了5.71%,农药喷施均匀度可提升至94.75%,整机作业综合效率明显提升。此设计理念以计算机智能数据处理为出发点,对无人机的高效率全面发挥有一定的推动作用,可用于类似智能农机装备的控制系统改进与开发,具有一定的参考价值。     

遗传算法在植保无人机控制系统中的应用

以无人机飞行控制系统为研究对象,通过对植保无人机的应用进行分析,提出一种双闭环控制方式的植保无人机飞行控制系统。由于作业需求,植保无人机飞行轨迹应根据作业状态进行不断调整,有效避开飞行航线中的障碍物,因此控制系统中兼容一种基于遗传算法的植保无人机飞行避障算法。仿真实验表明：植保无人机在飞行过程中能够有效进行单障碍及多障碍的规避,避障过程存在较小的误差,不会对植保无人机的作业状态产生影响;不同飞行速度对无人机的避障会产生不同程度的误差影响,速度越高,误差越大。     

基于GNSS与视觉融合的山地果园无人机航迹控制

为精准控制无人机航迹稳定、准确进行山地果园的航空植保作业,以四旋翼无人机为载体,设计了基于GNSS与视觉导航融合的山地果园无人机植保航迹控制系统。该系统由无人机飞行平台和地面控制站两部分组成。其中,无人机平台由四旋翼无人机、内环飞控、GNSS移动站、RGB相机、无线视频发射模块和电子罗盘组成;控制站由GNSS基站、飞行控制模块、便携式计算机、无线视频接收模块和视频采集模块组成。基于Python语言,结合Open CV库,设计了果树行识别算法。采用线性组合算法提取目标行作业区域,利用最小二乘法对作业区域中心点进行拟合,得到果树行趋势线,进而计算出偏航角,以实现无人机作业航迹控制。山地苹果园的导航控制试验结果表明,当无人机飞行速度为2 m/s,距离果树冠层高度约2 m,相机倾角为46°,视觉导航控制率为2次/s时,该系统航迹控制误差范围为-47～42 cm,平均误差为-9 cm,系统控制精度较高,可满足无人机对山地果园植保作业的要求。     

基于复合模糊PID的植保无人机变量喷雾系统设计

为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性，降低施药偏差，设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统，可根据无人机飞行速度，以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况，并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明：基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内，小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求，可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。     

小型烟草植保机移动平台结构设计与试验

针对皖南山区高垄畦沟环境下小型烟草植保机田间作业易侧翻、难调头的问题,根据植保机在高垄畦沟田间行走的稳定性与转向要求,通过对传动系统与转向系统进行分析,设计了小型轮式烟草植保机。利用Recur Dyn/Track仿真软件,建立植保机与田垄结构的动力学与运动学模型,完成植保机移动平台设计和优化,并对植保机在高垄畦沟田间环境下进行试验。仿真结果表明,设计的植保机模型能够达到转向半径为0. 8 m的实际要求,且沿垄间直线行驶时移动平台侧倾角小于3°,移动平台最佳作业速度为1. 0 m/s,验证了植保机移动平台模型具有良好的转向性和稳定性。植保机样机田间试验结果表明,移动平台在烟草田头转向性满足南方烟草垄作环境需求,利用惯导装置测试垄间移动植保机作业速度为1. 0 m/s时,最大侧倾角为14. 38°,没有超过其发生侧翻的临界角,能够安全通过。     

喷洒作业下四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制

针对所搭载药箱内药液变化导致四旋翼植保无人机喷洒作业品质下降的问题,为实现喷洒作业下四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制,提出一种喷洒作业下四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制方法.在考虑喷洒作业下药液变化影响的前提下,建立了四旋翼植保无人机的非线性动力学模型.在原有PD控制的基础上,引入模糊控制器对控制参数进行在线自适应整定,从...     

基于神经网络算法的植保无人机硬件电路设计

针对现有的植保无人机操控较为复杂的现状,基于神经网络算法进行了硬件电路设计。植保无人机的主要组成包括控制结构、承力结构、升力结构和喷洒结构。为了提高多旋翼无人机的性能,采用BP神经网络对其控制系统进行设计,包括建立模型辨识控制器和逆模型控制器,以达到对多旋翼植保机辨识和控制的要求。为了验证该植保无人机的性能,对其进行控制性能和喷药试验。试验结果表明:植保无人机控制系统具有良好的自适应控制能力,喷药过程稳定,能够满足客户要求。     

农用植保旋翼无人机地面监控系统的设计与实现

植保无人机凭借其低成本、高效率、精准快速作业等优点,在农业植保领域得到快速发展,成为现代农业的一种重要装备。为了能够实时远程监控农用植保旋翼无人机的飞行状态信息,提高无人机飞行作业安全和作业质量,进行更好的飞行控制管理,设计并实现了植保旋翼无人机地面监控系统,可实现与植保无人机的远距离实时通信、监测飞行姿态、显示飞行作业轨迹和飞行控制等操作。地面监控系统采用嵌入式树莓派2作为硬件平台,2.4G无线模块实现数据收发,使用跨平台C++图形用户界面应用程序框架Qt对地面监控系统软件功能和交互界面进行开发,并制定了旋翼无人机与地面监控系统之间的数据通讯协议。该系统实际测试表明:监控系统可长时间连续稳定的工作,有效实现了对农用植保旋翼无人机实时监控与操作。     

电动单旋翼植保无人机性能试验

植保无人机近年来在我国得到迅速发展,在病虫害防治中发挥越来越重要的作用,而其性能好坏决定喷洒质量和防治效果。本文针对新开发的CE-20型电动单旋翼植保无人机的性能特点,结合新颁布的标准和相关测试设备,设计测试内容和方法,分别对飞行精度、重喷漏喷率、雾滴覆盖率和农药有效利用率等参数进行测试。测试结果表明,CE-20型电动单旋翼植保无人机水平偏航距最大偏差为0.365 m、高度偏航距最大偏差为0.314 m、飞行速度最大偏差为0.254 m/s、重喷率为7.3%、漏喷率为3.1%、雾滴覆盖率上部和下部的平均值分别为1.17%和0.99%、农药有效利用率为42.3%,具有较好的性能,能满足水稻、小麦等作物大面积的病虫害防治。本文的数据和结果可为机具的性能完善提高提供依据,也可为田间作业提供参考和指导。     

农业植保多旋翼无人机飞行控制系统设计

【目的】为了确保农业植保无人机能够在合适的位置喷洒农药,提高控制精度、作业效率并降低成本,有必要对多旋翼无人机的飞行控制系统进行优化设计。【方法】本研究团队以STM32F428IGT6芯片为核心,设计了农业植保多旋翼无人机飞行控制系统。首先概述了无人机飞行控制系统的整体架构,该飞控系统由主控系统、惯性测量单元、喷洒系统、空速测量系统等构成。其次,详细分析了无人机飞行控制系统的电源供电系统设计、通信设计、传感器选择、喷洒系统设计等硬件设计。最后,阐述了无人机飞行控制系统的算法设计,主要包括无人机姿态解算和PID控制算法,并介绍了该系统应用优势。【结果】该系统各模块之间执行SPI和CAN总线协议,可以将传感器实时采集的高度、速度、偏航角等参数传输到主控系统中,利用MCU芯片完成参数的分析处理,在此基础上发出新的调控指令,让多旋翼无人机沿着既定航线飞行,在到达特定位置后启动喷洒系统并完成喷药作业。【结论】该系统能让无人机在合适位置喷洒农药,达到远程控制、自动作业的效果,提高了植保作业效率,有利于促进现代农业机械化高质量发展。     

多旋翼植保无人机变量喷洒系统设计

基于脉宽调制(Pulse Width Modulation,PWM)技术设计了多旋翼植保无人机变量喷洒控制系统。该系统由硬件和软件两部分组成,硬件由多旋翼植保无人机起落架、变量喷洒控制器及霍尔流量计组成,软件则实现占空比控制喷洒流量。采用Abaqus有限元分析软件对多旋翼植保无人机变量喷洒系统的关键受力部件进行线性静力分析,结果表明:关键受力部件变形较小,设计合理。此外,进行了占空比与喷洒流量关系实验,结果表明:当占空比为6%~8%时,流量与占空比采用3次多项式得到较好的拟合其可决系数R~2达0.998;当占空比大于8%时,喷洒流量达到最大且不随占空比增加而变化。     

基于网络安全理念的智能植保机设计研究

以植保无人机通信网络安全为研究对象,通过对植保无人机总体应用技术及无人机通信系统进行分析,分析了无人机通信网络安全的影响因素,并提出一种通过飞行轨迹进行安全预测、通信网络中注入噪音以及协作多点通信方式的网络通信优化措施。仿真实验表明:该优化措施能够有效地保障植保无人机在作业过程中通信数据传输安全性,具有一定的推广价值。     

无人机精准施药关键技术综述

无人机施药技术具有快速、高效、适应性广和操控人员安全等显著特点，近年来在我国发展迅猛，已成为一个具有中国特色的新兴产业。无人机精准施药技术针对田间作物的生长发育阶段和病虫草害状况，按需对作物喷施农药，可显著提高施药作业效率、增加农药的有效利用率，并减少对人体的危害和对环境的污染，精准施药技术得到了植保行业的高度重视。该文从无人机机体、无人机飞控导航避障技术、田间作物信息获取和航空变量施药技术方面，综述实现无人机精准施药的关键技术及其发展现状，分析目前在指导实际田间无人机精准施药过程中存在的问题，即缺乏针对具体作物和病虫害的药剂及药量配方指导、所需雾化特性参数和应有的飞行参数的系统研究，提出应将人工智能AI（Artificial Intelligence）技术有效引入无人机精准施药系统中，提高系统的自适应性和鲁棒性，使农业从业者容易操纵植保无人机精准施药系统，推动无人机精准施药技术尽快得到应用、推广和普及。      

高地隙植保机辅助驾驶系统设计与试验

针对高地隙植保机作业时驾驶员视野较差导致压苗伤苗的问题,提出了一种辅助驾驶方法。以某高地隙植保机为研究对象,设计了一套人机辅助驾驶系统。首先详细阐述了辅助驾驶系统的液压系统设计方案,在此基础上进行了转向系统结构改进;其次基于预瞄算法和二自由度车辆转向模型,进行转向系统前轮转角控制研究;最后基于Lab VIEW软件创建了辅助驾驶控制系统。在0. 5 m/s的速度条件下,分别在水泥路面和玉米田间环境下进行了试验,试验结果表明,水泥路面条件下,辅助驾驶系统直线路径跟踪偏差均值为5. 2 cm、标准差为3. 4 cm;玉米田间行驶条件下,辅助驾驶系统的跟踪偏差均值为6. 8 cm、标准差为4. 8 cm;设计的辅助驾驶系统在宽行种植作物中具有良好的实用性。