多翼单臂纵列式布局电动无人机旋翼间距优化及能耗试验

针对现代农业航空技术的发展对电动多旋翼农用无人机的载荷能力、持续作业能力、作业效率提出更高的要求,而目前电动多旋翼植保无人机存在续航时间短、载质量小、作业效率低等问题,该文通过试验测试平台,首先对共轴式双旋翼进行不同纵向间距下的升力性能及能耗测试,分析纵向间距对双旋翼升力的影响规律,根据分析结果,针对纵列式双旋翼进行升力随横向间距的变化规律研究,得出横向间距比等于1.8为双旋翼纵列式方式的最优横向间距比。随后对不同尺寸纵列式双旋翼和纵列式多旋翼升力随横向间距比的变化规律进行测试,验证最优横向间距比1.8的普遍适用性。最后,对多旋翼单机臂结构六轴十二旋翼纵列式布局无人机的综合性能参数进行优化分析,并对平面式、纵列式布局方式下的六轴十二旋翼无人机进行飞行试验,验证旋翼间距的优化结果。优化分析结果表明,横向间距比均分别在最优化条件下时,纵列式和平面式布局的升力远高于共轴式布局。与纵列式布局相比,平面式布局机型升力差别不大,但机身尺寸增加38.70%。飞行试验结果表明,在相同负载下,相对于优化后的纵列式机型,平面式机型在单位时间内悬停功率仅减小0.06%,而机身质量增加6.82%。该研究在保证无人机能效的前提下,通过改变旋翼间的相对位置,对多旋翼单机臂结构电动无人机的旋翼间距进行优化,从而优化机身尺寸及质量,改善多翼单臂结构无人机的气动特性,降低惯性,提升有效负载能力,从而提升整机性能。     

电动多旋翼植保无人机升力特性综合测评方法

升力特性是电动多旋翼植保无人机性能测试的重要参数之一。为了实现对电动多旋翼植保无人机升力特性的性能检测,针对不同型号、不同规格的电动多旋翼植保无人机在评价过程中存在无统一的评价指标问题,该文提出了一种半系留式电动多旋翼植保无人机升力特性的测试与评价方法,包括性能检测平台、升力特性测试方法及指标、升力特性的评价方法。为了验证方法的可行性,对3种不同机型(分别为四旋翼机型Ⅰ、六旋翼机型Ⅱ、八旋翼机型Ⅲ)进行了升力特性指标的性能测试试验。试验结果表明:3种机型在功率载荷、重量效率、热效比等方面有较大差异,功率载荷最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅰ大7.6 m N/W,重量效率最好的机型Ⅰ比最差的机型Ⅱ大0.33,热效比最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅱ大10.5 N/℃,反映出3种机型在设计过程中整个动力系统效率、机型整体结构和材料选择上的差异,从而在整机作业性能上表现出差异。在上述指标测试的基础上,结合无人机动力系统数学模型,提出了运用功率载荷、重量效率和热效比进行电动多旋翼植保无人机升力特性综合评价的评分方法,对上述3种机型进行综合评分的结果为:机型Ⅲ机型Ⅰ机型Ⅱ,该结果表明所提出的评价方法能有效对不同类型电动多旋翼植保无人机的升力特性进行综合评判。该文所给出的测试与评价方法,不仅能用于电动多旋翼植保无人机性能的评测,还能为机型性能的进一步改进提供参考。     

基于仿真果园试验台的植保无人机施药雾滴飘移测试方法与试验

植保无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)果树飞防植保作业中飞行高度较高并且采用低容量细小雾滴喷雾,飘移风险极高。但是,无人机果园施药雾滴飘移特性研究尚处于初步开展阶段,缺乏全方位综合测试方法以及对不同无人机机型和喷头类型的评价。该研究在前期研究基础上,提出一种基于仿真果园试验台的植保无人机果园施药雾滴飘移测试方法,设计并制作仿真葡萄园试验台和空中飘移收集装置,结合地面飘移收集装置和冠层沉积收集带,首次通过雾滴空间飘移指数ADX定量分析评价不同机型的喷雾过程中农药雾滴空间飘移特性,并采用田间近地飘移测试平台进行无人机喷雾飘移试验,使用荧光示踪法探究4种典型植保无人机(油动单旋翼、电动6旋翼及2种电动8旋翼无人机)分别搭载IDK 120-015空气射流喷头和TR 80-0067空心圆锥喷头喷雾作业的雾滴冠层沉积分布、地面飘移、近地飘移及空中飘移特性,进而对不同喷雾飘移测试收集装置进行评估。结果表明:在侧风速2.2～3.6 m/s,温度29.8～34.3℃,相对湿度10.7%～30.6%的环境条件下,IDK空气射流喷头在作业高度1.5 m、速度2.0 m/s参数下可显著降低无人机喷雾下风向飘移水平,优化沉积分布均匀性,提高农药雾滴利用率;4种机型飘移特性无显著差异,旋翼下洗气流产生的卷扬涡流是影响无人机喷雾飘移的重要因素;葡萄园喷雾作业缓冲区至少应设置为15 m;冠层沉积率越小(P0.05,r0)、沉积分布变异系数越高(P0.01,r0)、田间飘移平台平均均值飘移率和90%累积飘移距离越大(P0.01,r0)以及ADX值越大(P0.01,r0)均表明雾滴飘移风险越高,3种收集装置及其评价指标均可有效评估下风向飘移特性;植保无人机喷雾飘移率与下风向距离满足指数函数关系。研究结果以期为新型果树专用植保无人机研发、植保无人机果园作业喷雾飘移测试方法的标准制定和田间作业参数选择提供参考和数据支持。     

单旋翼电动无人直升机辅助授粉作业参数优选

不同类型的农用无人直升机的结构不同,旋翼所产生气流到达作物冠层后形成的风场也有较大差异,对应的风速、风向和风场宽度等参数对花粉的运送效果直接影响到授粉的效果(母本结实率)、作业效率及经济效益。该文采用单轴单旋翼电动无人直升机,根据正交试验设计法设计了3因素(飞行高度、飞行速度和飞机及负载质量)3水平的正交试验,通过考察平行于飞行方向(X向)、垂直于飞行方向(Y向)、垂直地面(Z向)3个方向上的峰值风速(X、Y向越大越好,Z向越小越好)、Y向风场宽度(越宽越好)、动力电池的压降(放电越慢越好)3个指标,对单旋翼电动无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数进行优选,试验结果分析表明:SCAU-2型单轴单旋翼电动无人机在峰值风速1 m/s时对应的水稻冠层有效风场最宽可达8.1 m,最窄为4.9 m,该机型在所设计的试验条件下基本能满足传播花粉的需求;该机型在水稻冠层所形成风场的峰值风速主要受飞机的飞行速度、飞机及负载质量、飞行高度影响,且随着飞行速度的降低、飞机及负载质量的增加、飞行高度的降低,其峰值风速有逐步增大的趋势。结合有效风场宽度及电池电量消耗程度来考量,3种主要因素的主次排序及其较优水平依次为飞行速度1.56 m/s、飞机及负载质量14.05 kg和飞行高度1.93 m。该结果可为其他单轴单旋翼电动无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数设置提供参考,而且也可为制定基于农用无人直升机的水稻制种辅助授粉作业技术规范提供依据。     

不同海拔高度下植保无人机旋翼气动性能

针对植保无人机受大气环境影响导致的旋翼气动性能降低、无人机荷载量下降等问题,该研究设计了一种旋翼转速可调且具备实时监控发动机转速、旋翼升力及输出扭矩的植保无人机旋翼试验台,主要包括DLE430型双缸直列两冲程航空发动机、翼型NACA 8-H-12的半径1.51 m旋翼2片、动力输出装置、控制系统和数据采集系统。运用数值模拟、CFD(computational fluid dynamics)方法与台架试验,在海拔0、1、2、3、4 km高度下,分别以800、1 000、1 200 r/min的转速测试旋翼气动性能,通过二次旋转正交组合试验探究桨叶角和旋翼转速对旋翼升力、输出扭矩和功率的影响。结果表明,随着海拔高度的增加,旋翼的升力和功率明显降低,海拔4 km时,旋翼转速1 116 r/min、桨叶角10.44°的升力最大值为356.28 N,扭矩为227.35 N·m,功率为26.54 kW,旋翼试验台效率为85.92%。与海拔134 m相比,海拔1.941 km下的旋翼升力下降22.38%,与数值模拟结果下降的20.22%相吻合,旋翼驱动扭矩下降约24.21%,发动机功率下降约3.99...     

基于PINNs的单旋翼植保无人机下洗流场预测模型

植保无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）进行喷施作业时,旋翼高速旋转所产生的下洗流场是影响雾滴飘移的重要因素。为了快速准确地预测单旋翼植保无人机下洗流场的速度等流场参数,提升无人机精准施药效果,该研究基于物理信息神经网络（physics-informed neural networks,PINNs）构建了单旋翼植保无人机下洗流场的预测模型。在全连接神经网络结构的基础上,嵌入纳维-斯托克斯（Navier-Stokes,N-S）方程作为物理学损失项来参与训练,减轻网络模型对数据依赖性的同时增强了模型的可解释性。通过最小化损失函数,使得该模型学习到流场中流体的运动规律,以得到时空坐标与速度信息等物理量之间的映射关系,从而实现对单旋翼无人机下洗流场的速度等参数的快速预测。并通过风洞试验验证了该预测模型的可行性和准确性,结果表明：没有侧风的情况下,预测模型在旋翼下方0.3、0.7、1.1以及1.5 m 4个不同高度处各向速度的预测值和试验值的误差均小于0.6 m/s,具有较小的差异性;不同侧风风速情况下,水平和竖直方向速度的预测值与试验值的总体拟合优度R2分别为0.941和0.936,表明所提出的模型在单旋翼植保无人机下洗流场预测方面具有良好的应用效果,能够快速准确地预测下洗流场的速度信息。结果可为进一步研究旋翼风场对雾滴沉积分布特性的影响机理提供数据支撑。     

旋翼式无人机授粉作业冠层风场分布规律

为提高杂交水稻机械化种植效率,扩大父母本种植行宽比,采用旋翼式无人机进行辅助授粉作业。旋翼风场是由无人机旋翼旋转推动空气进行流动作用在作物冠层而形成。风场的覆盖宽度、风场内各方向风速的大小以及风场的分布规律将会直接影响到农用无人机田间作业的效果。该文结合无人机的飞行参数使用风速参数采集系统获取18旋翼无人机的授粉作业风速,其中对于矩阵数据(100×60)的行数据和列数据的意义进行了充分的讨论,总结了行、列数据的特点并结合试验实际情况对数据进行处理。发现3向风速数据的时序变化规律保持有一致性,X向风速在最大值时刻之前其平均值要大于Y向与Z向风速;X向、Y向风速值时序曲线之间的形状特征差异小于X向与Z向或者Y向与Z向之间的形状特征差异。而从3向风速值的空间变化分布情况也可看出无人机飞行轨迹与传感器行阵列交汇点处(9#~11#)所采集风速平均值最大,考虑到测量误差值,随着采样点距离飞行轨迹越远,采样点对应风速值衰减越多。综合二维风场数据可知3向风场宽度对比结果为Y向X向Z向。在此基础上,采用高斯法拟合等方式对行数据及列数据进行计算,通过对比各统计项的参数,拟合列数据建立风速数据与时间关系的5阶指数函数模型;拟合行数据作为风速数据与采样点分布距离关系的6阶指数函数模型。利用矩阵变换基于行、列数据模型最终建立水稻冠层处无人机旋翼X向二维风场理想模型,且由模型图中可发现无人机沿冠层飞行时旋翼X向风场的分布形状存在"陡壁"效应,即无人机旋翼下风速达到最大值,前向风速增大率要明显高于后向减小率,整个风场"陡壁"沿无人机飞行方向左右对称。研究将为无人机辅助授粉通过改变风场实现新的作业方法提供参考。     

圆形多轴多旋翼电动无人机辅助授粉作业参数优选

圆形多轴多旋翼无人直升机与单轴单旋翼无人直升机相比,结构上有很大差异,因而其旋翼所产生气流到达作物冠层后形成的风场参数亦有所不同。该文采用3种圆形多轴多旋翼无人直升机,根据正交试验设计法设计了3因素(飞行高度、飞行速度以及飞机与负载质量)3水平的正交试验,通过考察平行于飞行方向(X)、垂直于飞行方向(Y)、垂直地面(Z)3个方向上的峰值风速、Y向风场宽度(越宽越好)、动力电池的压降(放电越慢越好)3个指标,对该机型用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数进行优选,试验结果分析表明:圆形多轴多旋翼无人直升机在水稻冠层形成的X向风场宽度明显大于Y向的风场宽度;有别于单旋翼无人直升机,圆形多轴多旋翼无人直升机X向风场只有1个峰值风速中心,Y向风场存在2个峰值风速中心,这一现象主要由飞行器多个旋翼的侧向气流叠加形成,相互之间存在干扰,而且也影响了Y向风场的有效宽度。在实际应用中,对于能实现GPS自主导航飞行的机型,应根据作业的便利程度尽量利用X向的风力,更有益于辅助授粉作业;而对于未采用GPS自主导航飞行的机型,为便于飞控手对飞机位置的判断与姿态操控而必须沿父本行方向进行飞行作业时(即利用Y向风力),应充分考虑垂直于飞行方向风场宽度较窄的实际情况,通过降低作业效率来弥补。圆形多轴多旋翼无人直升机在水稻冠层所形成风场的峰值风速主要受飞机的飞行速度、飞机与负载质量、飞行高度影响。结合有效风场宽度及电池电量消耗程度来考量,3种主要因素的主次排序及其较优水平依次为飞行速度1.30 m/s、飞机与负载质量18.85 kg和飞行高度2.40 m。该结果可为其他圆形多轴多旋翼无人直升机用于水稻制种辅助授粉的田间作业参数设置提供参考,而且也可为制定基于农用无人直升机的水稻制种辅助授粉作业技术规范提供依据。     

多旋翼无人机避障航迹规划算法

多旋翼无人机的自主避障能力是安全作业的重要保证。该研究针对多旋翼无人机自主避障问题，提出了一种改进的双向RRT快速随机树航迹规划算法，结合最小化位移四阶导数的动力学优化方法，生成更符合多旋翼无人机动力学性能的避障航迹，解决避障过程中重复搜索、航迹曲率波动性大等问题，实现平稳避障；提出了以随机采样算法规划难度（用时）为核心的场景复杂度评价方法，在不同复杂度场景下进行了仿真试验。结果表明：与改进前相比，避障航迹再规划用时最多减少23.69%；有效避障航迹规划用时低于0.33 s、平均避障航迹跟踪速度大于1.12 m/s、避障航迹延长率最多达20.82%。所提出的避障航迹规划方法，提升了避障航迹的规划效率与效果，可为多旋翼无人机自主作业过程中的避障航迹规划提供参考。     

植保无人机药箱液量监测装置的设计与试验

药箱的液量是植保无人机精准作业中需要监测的重要信息之一。为了实现对植保无人机药箱液量的实时监测,针对植保无人机作业过程中存在的液面波动剧烈、药液的理化特性各异、药箱空间小、防腐蚀要求高等特点,该文提出一种双气压式液量监测装置的设计方案,包括双气压式液位监测、药箱液面震荡干扰滤波、机身倾斜干扰校正以及液位-液量换算模型等。为了验证方案的可行性,制作了液量监测装置的样机,并设计了相关的验证试验进行性能测试。试验结果表明:采用同时监测环境气压和密闭气室内气压的双气压式差值法,液位高度与气压差值之间呈线性负相关关系,决定系数为0.998 9,可有效消除环境气压变化对测量精度和稳定性带来的影响;融合了中位值平均滤波法与滑动平均滤波法优势的混合数字滤波算法,使药箱液位数据的变异系数由滤波处理前的28.45%降低到12.27%,对液面震荡干扰具有较好的滤波效果;基于微机械陀螺仪的校正算法,在机身倾斜30°时,气压差值误差从校正前的-1.09 h Pa,降低至校正后的0.05 h Pa,可较好地消除植保无人机飞行中机身倾斜带来的药箱倾斜干扰误差;在植保无人机机载动态测试试验中,设计了前进、后退、田间掉头移行等3种常见的飞行工况中进行测试,在2、4、6 L的载药量时,液量监测器输出的液量数据均值分别为1.985、3.942、5.984 L,经过校正处理后液量相对误差分别为0.75%、1.45%、0.77%,均方根误差分别为0.182、0.199、0.180 L,表明液量监测器在不同实际作业工况中的数据输出较稳定可靠。     

农田信息采集用多旋翼无人机姿态稳定控制系统设计与试验

农田信息快速采集是精准农业的基础。为快速、高效、准确、节能获取农田信息,该文搭建了多旋翼无人机平台,设计了以STM32F407为主控制器的多旋翼飞行控制系统。采用了比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)双闭环控制策略,外环为角度反馈,内环为角速度反馈。通过工程凑试法得到合适的PID控制参数。运用专家控制策略改进上述控制方法,使控制参数适应无人机姿态变化。对所设计的无人机控制系统进行抗干扰和阶跃响应试验。系统在受到30?横滚与俯仰角干扰后,其对应恢复平衡时间均在3.4 s内,航向角30?干扰后恢复时间在4 s内。系统横滚与俯仰角阶跃响应调节时间在1~2 s内,航向角在3.4 s内。试验结果表明:双闭环PID控制策略实现多旋翼无人机姿态稳定控制,专家控制策略增强无人机的抗干扰能力。在室外农田环境中,无人机能根据指令在1~2 s内快速调整姿态。当姿态受风影响发生倾斜时,陀螺仪测量角速度大于3(?)/s,采用的控制策略能迅速调整电机转速,保持无人机姿态稳定平衡。试验证明该控制系统稳定可控且具有较强抗干扰性,满足多旋翼无人机低空采集农田信息的要求。     

无人机旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上的黏附量模型构建

为了探究植保无人机旋翼风场对雾滴在水稻植株上黏附量的影响规律,该研究以大疆T30植保无人机为施药平台,分别以清水、1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液为喷洒溶液,基于航空风洞和粒子图像测速系统（Particle Image Velocimetry,PIV）测量了植保无人机旋翼风场作用下的雾流场、溶液的动态表面张力、黏度和密度以及雾滴在水稻叶片表面的动态接触角,分析了植保无人机旋翼风场对雾滴沉降速度的影响,以及飞防助剂对溶液性质参数、喷嘴雾化性能和雾滴在水稻叶片表面润湿铺展能力的影响规律。在此基础上,结合雾滴拦截模型和雾滴与作物叶片表面碰撞模型,建立了应用于植保无人机施药技术领域的雾滴黏附量预测模型,并对模型计算的准确率进行了田间验证试验。试验结果表明,助剂溶液对溶液性质、喷嘴雾化性能、雾滴在水稻叶片表面的润湿铺展能力以及雾滴在水稻植株上的黏附量方面均有不同程度的影响。与清水溶液相比,添加1%迈飞与0.5%迈图Target助剂溶液后,溶液表面张力分别降低了46.81%,62.21%;喷嘴雾化雾滴的粒径均呈增大趋势,约增大9.3%;雾滴在水稻叶片表面的接触角分别降低了27.74%,46.37%;雾滴在每公顷水稻植株上的黏附量分别增加了800.78%和1 051.49%。无人机旋翼风场对雾滴沉降速度和雾滴在水稻植株上的黏附量均有明显影响,旋翼系统开启后,雾滴沉降速度明显增加,且更快达到稳定运动状态,当无人机旋翼转速由0增加至1 000 r/min 再增加至1 800 r/min时,雾滴沉降速度分别增加了366.67%,64.29%。与旋翼关闭状态相比,旋翼系统开启后,1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液在水稻植株上的黏附量分别降低了26.78%和29.75%。本文建立的黏附量模型预测清水、1%迈飞和0.5%迈图Target 3种溶液在水稻植株上黏附量的准确率分别为48.59%,79.07%和79.29%。该研究为植保无人机对水稻进行施药作业时筛选助剂提供理论参考与指导,并提供一个新的旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上黏附量的预测模型。     

耕作刀片在刀辊上的多头螺旋线对称排列法

为使通用刀片满足垄台碎茬或全幅旋耕不同耕作的农艺要求,同时又使其耕作功耗小,刀辊受力均匀,提出了耕作刀片在卧式刀辊上的多头螺旋线对称排列法。该法将刀辊分成均等的左、右刀辊,刀片分别在其上按多头螺旋线排列,旋向相反,升角相同。同条螺旋线上安装同向刀片,相邻的螺旋线上安装反向刀片,左、右刀辊上相对称的刀盘相应位置的刀片为反向刀片,相继入土刀片之间间隔相等。将这种排列方法应用到不同机具上进行旋耕、碎茬作业,各工况碎土率均值达到85.6%以上,碎茬率均值达到80%以上,能够减少刀辊的冲击振动,延长了传动件及轴承的寿命,使机具作业平稳。     

多旋翼无人机近地遥感光谱成像装置研制

为了满足多旋翼植保无人机悬停、定速飞行2种作业模式下近地遥感的需求,该文设计了一套液晶光谱成像装置。首先,通过硬件、软件开发,实现了装置采集模块、控制模块和通信模块3部分的协同工作。其中,采集模块由16位CCD灰度相机、消色差镜头、液晶可调滤光器以及UV镜组成,控制模块由微电脑处理器和USB连接器组成,通信模块由数传、北斗定位系统和地面工作站组成。由5V3A电源供电。开发相应软件实现各硬件模块之间的协同控制,以及数据处理的功能。数据处理功能既可用于拍摄前装置的参数调节,又可单独用于光谱图像分析。基于本装置的数据采集方法,实现了光谱图像采集与旋翼无人机2种飞行模式的匹配。通过室内模拟飞行试验和田间试验,对装置性能进行测试。结果显示装置可获得清晰的光谱图像,光谱范围400~720 nm,光谱间隔最高可达到2 nm,空间分辨率1392×1040,且光谱连续平滑、特征稳定可靠。本装置基于面阵分光原理,采用密接耦合光路设计、核心器件同步触发技术,结构紧凑、抗震性好、稳定度高,适合植保作业,有望应用于精准农药喷施、作物处方图生成等多个领域。     

中国农业航空发展现状及对策建议

农业航空是现代农业的重要组成部分,为全面、深入地了解中国农业航空行业的发展现状和趋势,同时反映行业面临的困难和问题,增强社会公众对农业航空的了解和认知,推动农业航空行业的健康快速发展,农业航空产业技术创新战略联盟秘书处组织编写了《中国农业航空行业发展报告》。该文以该报告为基础,从有人驾驶航空器和无人驾驶航空器涉农航化作业2个方面对近年来中国农业航空行业的发展情况进行了综述,比较全面地展示了中国农业航空行业的总体状况,分析了目前行业发展中有人驾驶航空器农林航化作业时间稳步增长、无人驾驶航空器发展势头良好的特点,以及在行业标准、法规体系、核心技术以及配套经营主体、社会化服务等方面存在的亟待解决的主要问题:行业标准规范的建设滞后,尚未形成完善的标准化体系;农业航空相关政策及法规体系不健全;研发经费投入不足,共性核心关键技术研究滞后;发展模式未成型,社会化组织的服务能力不强;企业规模小,产业结构不合理,市场无序竞争。随后,针对上述问题,该文从管理、模式、标准、创新、应用和政策6个方面提出了进一步促进中国农业航空行业健康发展的对策与建议,包括应进一步明确中国农业航空的管理办法、探讨中国农业航空的发展模式、加强技术标准和规范的制定、加强关键技术协同创新研究、加强技术推广应用以及制定促进中国农业航空发展的政策等,可为政府引导行业发展和企业规划自身发展提供参考。     

农用无人机避障技术的应用现状及展望

随着中国农业现代化稳步推进,农业生产对农业机械的需求日益增长,农用无人机因其广泛适用于地面机械难以耕作的农业区域,在实践推广应用中已表现出明显特点和优势。随着精准农业航空技术的进一步发展,实现障碍物的自主识别与实时避障是农用无人机智能化发展的必然趋势之一。然而,农田作业环境复杂、障碍物类型多变,实现农用无人机的实时避障仍任重道远。为提高航空植保作业的安全性,对农田环境中的障碍物进行了分类,并提出了作业视场的避障分区及各区避障策略。通过对比分析国内外农用无人机避障技术的应用现状及各类避障传感器,并剖析中国农用无人机避障问题中存在的不足,展望未来农用无人机避障技术的研究方向和研究热点。该文可为中国农用无人机避障技术的有序发展提供参考。     

植保无人机低空低量施药雾滴沉积飘移分布立体测试方法

随着植保无人机在中国的广泛使用,植保无人机的沉积分布均匀性与雾滴飘移流失也引起各方面的重视。目前,针对植保无人机施药雾滴沉积飘移的测试方法较少,且着重于从沉积或飘移中某一方面分析植保无人机雾滴沉积飘移规律,未对作业中全方位的雾滴的沉积飘失规律进行系统测试。该文基于国际标准ISO22866和ISO24253建了1套针对低空低量植保无人机的立体测试方法,分别在地面布置沉积和飘移收集器,在空中架设立体沉积和空中飘移收集器,结合航拍影像所获取的植保无人机准确作业参数,对4个型号植保无人机分别搭载德国Lechler公司的IDK120-015和TR80-0067喷头进行了测试,系统分析了无人机周边的总沉积以验证方法准确性,计算了总地面沉降以表征可利用部分和空中耗散以评估环境风险。结果表明,各植保无人机地面沉积率在53.6%~76.6%,地面飘移率最高17.4%,空中飘移率可高达14.7%;该测试系统可收集62.4%~101.7%无人机喷洒出的雾滴。测试的4种植保无人机在搭载IDK喷头后均明显降低了雾滴飘移,但也同时降低地面沉积率;各植保无人机在搭载2种喷头时沉积规律不同,不同植保无人机设计需要选择不同喷头。该测试方法能够有效的收集并分析植保无人机在作业区域的雾滴立体分布状态,可为植保无人机综合评估提供新的参考依据。     

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。