无人机撒播技术在农业中的应用综述

我国农业现代化高速发展对农业机械化、信息化及自动化的要求越来越高,为了响应农业可持续发展,提高农业作业效率和作业效果,精准农业航空概念随之而出。无人机撒播技术是精准农业航空的应用之一,探讨无人机撒播技术在农业中的应用,概述撒播技术特点,研究无人机撒播技术的发展和应用方向,分析现有无人机撒播技术的不足之处,探讨无人机实现精准撒播的关键技术,展望无人机精准撒播的未来。无人机撒播技术在农业生产管理中具有可行性和优越性,是加速实现我国农业生产管理现代化进程的一个重要环节。     

四旋翼飞行器农田位置信息采集平台设计与实验

作为对传统农田信息采集方式的补充,提出了一种基于小型飞行器的采集方式.阐述了四旋翼飞行器的工作原理,并设计了农田信息采集平台,制作出的样机载重为3.5kg,滞空时间大于20 min.设计了惯性测量系统,在测试翻滚角误差小于0.5°时确定融合算法权重系数K为12,利用PID闭环控制,实现3 m高度悬停飞行的偏移误差不超过5 m.在平台上搭载Trimble 5700型GPS接收机进行了实时数据采样实验,结果表明人工采样与飞行采样数据误差约为1.4m,表明该平台具有采集农田位置信息的基本能力.     

基于目视遥控的无人机直线飞行与航线作业试验

为了得到在无导航目视遥控模式下农用无人机的直线飞行特性、检验农田作业航线的人为即时规划情况和评价实际作业质量及效果,设计了基于GPS的坐标采集无线传输系统,以水稻田边界直线为参照,通过目视和经验遥控无人机分别进行循直线飞行试验和基于作业幅宽的航线规划飞行试验。结果表明目视遥控模式下难以控制无人机沿直线飞行;人为即时规划的航线与理论航线偏离严重;在理想喷雾条件下估算出的作业遗漏率为17.1%,重复作业占8.2%,区域外浪费占0.7%;同时,目视遥控模式下无人机的高度及速度表现出无规律随机性。因此在无导航情况下,仅凭目视和经验遥控无人机难以做到精准作业。以GPS导航为主、能根据田块实际大小智能优化并生成作业航线的自主飞行作业模式是未来农用无人机进行精准作业的发展方向。     

基于无线传感器网络的设施农业车辆定位系统设计与试验

为解决目前设施农业机械定位系统稳定性差、定位精度低和成本高等问题,该文设计了一套基于Nano PAN5375模块的无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)定位系统。该定位系统的3个信标节点负责和定位节点的无线测距,安装有定位节点的车辆构成的移动节点负责无线测距和定位坐标的计算。WSN节点采用的是基于Nano PAN5375的WD5032N模块。Nano PAN5375模块通过串行外设接口和微处理器进行通信,实现无线通信和无线测距的功能。设计了WD5032N模块的供电底板电路,满足其微处理器和Nano PAN5375模块的供电要求,以及通过串口和液晶显示屏模块通信实时显示定位坐标X和Y。节点软件以Keil MDK为开发环境,采用单片机C语言开发,实现节点数据采集与处理、无线传输和串口通信等功能。在定位节点上,采用基于线性调频扩频技术的对称双向双边测距算法来计算定位节点到各个信标节点之间的距离,并使用三边质心定位算法计算出未知节点的坐标位置信息,最后使用卡尔曼滤波算法对目标状态的观测值进行迭代,解决因为测量噪声对于定位精度造成的影响。在WD5032N上分别采用3DB天线和5DB天线进行室内和室外测距和定位试验,结果表明,基于Nano PAN5375的WSN定位系统稳定性好,定位精度高,在3个信标节点组成的合适的等边三角形3条边线范围内定位精度能达到1 m左右,而在接近三角形边线外侧的位置定位精度是1~2 m左右,可以满足一般设施农业车辆的定位精度要求。该文为农业机械精确定位的深入研究提供了参考。     

农用小型无人机转弯掉头模式及全区域覆盖下作业路径规划与优化

【目的】具备自主飞行、航线规划与优化、精准控制与变量作业能力是农用小型无人机(Agricultural smallunmanned aerial vehicle, ASUAV)的发展方向。本研究为ASUAV在全区域覆盖下自主飞行作业前的航线拐点坐标解算、飞行航向、起降点位置以及转弯掉头模式等提供优化选择。【方法】利用基于自主恒速飞行和最小转弯半径约束的无人机转弯掉头策略,分析并设计了任意凸多边形作业区域下无人机的路径规划方法,提出了基于幅宽微变的航线归整法路径规划方案,并对结构化农田区域实现全区域覆盖条件下的路径进行了规划与优化选择。【结果】基于最优转弯掉头模式下的ASUAV全区域覆盖路径规划方法适用于任意凸多边形结构的农田区域,GUI程序在解算地头边界航线拐点坐标的同时能优化选择出效率最高的飞行作业航线。在试验田随机规划出一个面积约为2.7 hm2的不规则凸六边形田块,仿真发现当无人机沿着平行于最长边飞行作业时,其空行行程最短,约为540 m,工作效率也最高,接近90%。【结论】经过优化选择后的ASUAV掉头转弯模式、起降点位置、飞行航向以及解算后航线拐点坐标等可以实现全区域覆盖,研究结果为ASUAV自主飞行作业提供了参考。     

风送式喷雾机变速喷雾雾滴沉积试验

首次提出一种新的变量喷雾的方法—采用控制风机转速以改变风送式喷雾机喷雾雾滴在果树冠层中的沉积量,并进行了喷雾试验。用示踪剂Rhodamine-B与水混合成0.05%浓度的溶液代替农药进行喷雾试验,改变风机的转速在水蒲桃树上进行变速喷雾,采样区域分别为上部(距离地面(4.00±0.2)m)、中部(距离地面(3.05±0.2)m)、下部(距离地面(2.15±0.2)m),各区域又分别在外层及内层采样。借助于荧光分光光度计测定雾滴在蒲桃树上某一区域的沉积量。结果表明:风机转速在1316～1400r/min范围内变化时,雾滴在蒲桃树上的总沉积量与风机转速成正比;风机转速的改变与喷雾雾滴在蒲桃树上不同层间及冠层内外上的沉积变化不显著。     

小型无人机在农田信息监测系统中的应用

根据我国国情,分析了目前农田信息监测领域中获取遥感信息的主要方式及其存在问题,指出了发展以小型无人机为平台的新型低空遥感系统是对传统农田信息获取方式的有力补充。同时,对国内外无人机发展历程与现状进行了分析,简述了小型无人机在农田信息监测系统中应用的特点、意义和关键技术;最后展望了小型无人机在农田监测系统应用中应解决的关键问题。     

无线传感网络在农业领域中的应用

介绍了无线传感网络(WSN,Wireless Sensor Networks)的基本原理及ZigBee协议的特点;总结了WSN在现代化农业应用中的技术优势;阐述了WSN在我国农业相关领域中的应用状况;指出了在应用WSN实现农业生产及管理的关键问题.     

无人机电控速度模糊PI双闭环控制仿真研究

【目的】针对农用无人机作业时,对速度的稳定恒速需求,研究无人机无刷直流电机的速度控制模糊PI闭环算法。【方法】分析无人机电控系统的结构原理,根据电控系统驱动无刷直流电机的速度控制要求,在Matlab/Simulink环境下,构建电控驱动无刷直流电机系统的仿真模型,采用速度电流双闭环控制策略,其中,速度环使用模糊PI控制器,电流环使用电流滞环控制。设置系统参数,进行仿真分析,搭建ARM电路仿真板,验证算法的有效性。【结果】采用模糊PI后,该系统加快了速度响应,减少了系统超调量,提高了系统的抗干扰能力,提高了系统的动态特性和鲁棒性。【结论】本研究提出的模糊PI控制策略是有效的,可为无人机实际电机控制系统设计和调试提供理论参考。     

基于激光雷达和Kinect相机点云融合的单木三维重建

为了更好地建立单木三维彩色模型，获得准确表型参数，提出了一种基于Kinect v2相机和激光雷达的单木点云信息融合检测方法。首先由激光雷达采集樱树单木所在区域的完整环境点云，生成点云地图；由Kinect相机采集樱树单木多视角点云得到完整的三维彩色点云；然后以激光雷达点云位置为基准，通过选取对应同名点的方式对2种点云进行初始配准，使点云之间具有良好的初始位置关系，再使用最近点迭代（iterative closest point, ICP）算法对点云进行精配准；最后使用彩色点云对雷达点云进行点云着色融合处理，实现樱树单木的三维重建。结果显示：与只使用Kinect v2相机生成的樱树单木表型参数对比，融合后的樱树单木的株高、冠幅和胸径的平均相对误差分别降低了1.52、6.46和18.17个百分点。研究结果表明，Kinect v2深度彩色相机和激光雷达在单木三维重建上能实现优势互补，提升点云配准精度，同时，既能降低光照气候条件的影响，又能增加测量距离，单木表型参数更准确。