基于改进最小化SNAP的植保无人机作业轨迹优化算法

轨迹优化是实现植保无人机自主作业路径规划的重要环节，合理高效的轨迹优化算法能使植保无人机安全快速地跟踪轨迹作业，提升作业稳定性与精准性。针对传统最小化SNAP算法偏移误差较大、时间分配不合理的问题，该研究提出一种针对植保作业场景的改进最小化SNAP轨迹优化算法。首先，运用机载载波相位差分(real-time kinematic,RTK)模块采集作业地块地形数据并搭建三维空间地图，基于空间地图采用牛耕法规划初始作业路径；其次，通过改进最小化SNAP算法优化作业路径，结合初始轨迹状态参量构建时间分配函数，解算得到当前最优时间分配；然后，重构最小化SNAP轨迹约束函数，添加位置偏移量梯度惩罚因子，采用最优化方法求解轨迹多项式系数；最后，联合无人机位置控制周期与轨迹多项式实例化航迹点，作为无人机运动的位置期望。试验结果表明，相较于传统最小化SNAP算法，本文算法在同等作业时间前提下，平均加速度减小7.82%，平均偏移误差减小45.56%，对轨迹偏移的抑制效果明显，并降低了加速度在地头转向处的超调，作业轨迹更加精准，作业速度更加平稳，可为植保无人机的轨迹优化策略提供参考。     

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。     

植保无人机旋翼风场模型与雾滴运动机理研究进展

近几年,植保无人机施药技术在中国获得广泛应用,并逐渐发展为国内主要植保技术之一。但由于对植保无人机施药技术基础理论研究不够深入,相关机理尚不明晰,且植保无人机作业平台的稳定性依然有待提高,导致国内植保无人机施药效果不够理想。深入研究植保无人机施药技术的基础理论,理论结合试验结果共同指导植保无人机田间施药是提高其施药效果的经典方法。该研究综述了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互机理及雾滴分散和蒸发特性等植保无人机施药技术基础理论及其模型构建情况的国内外研究现状,并结合其基础理论与模型构建的国内外研究现状,给出植保无人机施药技术的未来发展建议,以期为植保无人机施药技术的发展提供参考。     

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。     

水稻机械化高效植保作业技术的运用探讨

介绍了水稻机械化生产现状,并分析了水稻机械化高效植保作业技术类型及优势,总结了高效植保作业技术实践问题,提出技术合理化运用的有效建议。旨在为相关人员提供借鉴,实现水稻机械化与高效植保作业技术的深度融合。     

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。     

植保无人机航空喷施作业有效喷幅的评定与试验

植保无人机有效喷幅宽度的准确评定是农业航空精准作业的前提,对其作业航线的规划及喷施作业质量的提升均有着重要意义。该文以不同参数的单旋翼植保无人机和多旋翼植保无人机为例,分别通过12架次不同飞行参数下的航空喷施试验及目前国内常用的雾滴密度判定法和50%有效沉积量判定法来评定植保无人机的有效喷幅宽度,并根据雾滴处理软件Deposit Scan对水敏纸等采集卡上的图像处理原理对不同评定方法进行了深入分析。结果表明:50%有效沉积量判定法更适于雾滴粒径相对较大的3WQF120-12型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥4.44 m;雾滴密度判定法更适于雾滴粒径相对较小的P-20型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥2.58 m;评定的有效喷幅结果与实际情况相符合。另外,由分析可知,由于当前图像处理技术的限制,不同粒径大小的雾滴斑点图像,软件Deposit Scan所产生的相对误差不同,因此,应根据植保无人机喷施雾滴粒径的范围选择合适的有效喷幅宽度评定方法。该结果为不同参数的植保无人机选择较优的有效喷幅评定方法提供了指导,降低了航空喷施作业的重喷率和漏喷率,提高了植保无人机航空喷施作业质量,可为植保无人机精准喷施作业的实施提供参考。     

植保无人机喷施雾滴沉积特性的荧光示踪分析

航空施药雾滴沉积特性的准确检测对施药参数选择和施药质量优化至关重要。该研究以3WQF-80-10型植保无人机为试验对象,选取典型飞行工况,通过水敏纸和基于荧光示踪的航空施药沉积检测系统同步获取展向雾滴沉积覆盖率,研究对比了该机型在典型飞行工况条件下的雾滴沉积离散性和连续性分布,评估基于荧光示踪的沉积检测系统对雾滴沉积检测效果与适用性。试验结果表明:荧光示踪法与水敏纸法所得雾滴沉积率分布曲线整体趋于一致,2种方法的检测结果相关性拟合优度(R2)为0.88~0.96;由于植保无人机旋翼下洗风场胁迫细小雾滴沉降至非水敏纸布样位置,致使荧光示踪法测得的平均雾滴覆盖率曲线出现更多峰值,覆盖率值高于水敏纸法测量结果。植保无人机飞行速度为2 m/s,飞行高度为3 m的作业条件下,与水敏纸离散布样方式相比,荧光示踪连续布样方式测得雾滴覆盖率提高16.92%,当飞行速度为4 m/s,飞行高度为9 m时,后者较前者提高97.77%。植保无人机作业工况对施药雾滴沉积覆盖率影响方面,飞行速度2 m/s,飞行高度3 m的工况下,雾滴沉积覆盖率最高,为8.34%和7.14%;随着植保无人机飞行高度和速度增加,雾滴沉积覆盖率降低。针对植保无人机下洗风场作用下施药雾滴沉积质量检测,与离散布样方式相比,连续性样品采集可获取更丰富的雾滴空间沉积分布细节。该研究可为无人机低空低量施药雾滴沉积检测和无人机下洗风场对雾滴沉积分布影响研究提供方法参考。     

农业植保无人机的现状及产业发展探究

近年来,我国社会经济的发展与综合国力的提升极大地促进了农业的快速发展,农业植保领域开始广泛应用各种先进技术,如无人机等。无人机在农业植保领域具有很强的应用势头,但其应用涉及多方面。基于此,为促进植保无人机的应用,分析农业植保无人机的作用、面临的问题,提出了无人机在农业植保产业中的发展思路,以提高农业植保技术水平,促进农业产业化发展。     

植保无人机发展现状及未来展望

随着现代农业不断的推进,传统农业技术手段已经无法满足现代农业发展的需要,而植保无人机作为重要的航空工具,在农业领域的应用,对于实现我国农业的可持续发展发挥着重要的作用。虽然植保无人机取得了一定的成效,但仍然存在诸多方面的问题有待解决。基于此,概括了植保无人机的发展现状,同时论述了其存在的问题,并重点对植保无人机的未来发展做出了展望。     

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。     

用P20型植保无人机减量施药防治稻纵卷叶螟

为探讨植保无人机（UAV）减量施药对水稻病虫害的防治效果,该研究采用P20型植保无人机进行水稻田间施药作业。分别在水稻分蘖末期、孕穗期开展了两种施药液量（15、22.5 L/hm2）的水稻冠层雾滴沉积试验,以及两种施药液量下480、540、600 mL/hm2 3种农药剂量（阿维·氯苯酰推荐剂量的80%、90%、100%）的防治稻纵卷叶螟减量施药田间药效试验,并与背负式电动喷雾器（Knapsack Electric Sprayer,KES）人工施药的常规防治方法进行施药效果对比。雾滴沉积试验结果表明,水稻冠层上部的雾滴分布均匀性优于水稻冠层下部;施药液量15、22.5 L/hm2的冠层上部雾滴沉积有显著差异,且施药液量22.5 L/hm2的冠层上部雾滴沉积显著优于施药液量15 L/hm2。药效试验结果表明,农药剂量越大稻纵卷叶螟防治效果越好,采用农药剂量100%的植保无人机施药防治效果最好,并优于KES人工施药;施药液量15、22.5 L/hm2的稻纵卷叶螟防治效果有显著差异,且施药液量22.5 L/hm2较15 L/hm2的防治效果更好;处理T2（施药液量15 L/hm2、农药剂量90%）、处理T4（施药液量22.5 L/hm2、农药剂量80%）与KES人工施药的防治效果没有显著差异。采用植保无人机施药防治稻纵卷叶螟,施药液量22.5 L/hm2可以获得更好的雾滴沉积和稻纵卷叶螟防治效果;施药液量22.5 L/hm2时,减少20%的农药剂量也能保证稻纵卷叶螟防治效果。该结果对水稻田间植保无人机减量施药具有实践指导意义。     

无人机技术在精准林业中的应用与挑战

森林是陆地生态系统的主体和国家生态安全的保障。随着信息化技术的发展,无人机作为智能化装备的代表,在森林精准调查、设计和管理等方面发挥了关键作用。近年来,随着精准林业的发展以及无人机技术的应用,如何有效协同无人机技术和林业发展需求,实现森林质量精准提升和可持续发展,成为林业研究的重点和热点问题。该文从林业无人机系统及关键技术、研究现状、应用进展以及挑战等方面对近年无人机技术在精准林业中的应用进行阐述,重点探讨了无人机技术在森林资源调查监测、病虫害预警、火灾防控、林业植保、林业管理与执法等方面的应用,并分析了无人机技术在精准林业中面临的机遇和挑战,以期为无人机技术助力精准林业发展提供有益参考。     

中国果园植保机械化技术与装备研究进展

果园植保是果园管理关键环节,其机械化发展水平直接影响水果种植的经济效益。为明确中国果园植保机械化技术与装备未来发展方向,该研究首先介绍了中国果园的主要种植方式、植保机械化发展水平及发展制约的因素,然后重点阐述了管道喷雾、风力辅助喷雾、静电喷雾、循环喷雾、变量喷雾和航空施药等植保机械化关键技术与装备的研究进展,概括分析了上述植保装备的农药利用率情况,最后结合中国果园种植特点提出了推广标准化果园种植方式、发展立体植保施药技术、推广专业化机械植保服务模式和研发智能植保机器人4个方面的建议,以期为中国果园植保机械化发展提供参考。     

智能施药机器人关键技术研究现状及发展趋势

喷施化学农药是病虫害防治最主要的手段,对保证作物的产量起着至关重要的作用。传统的施药机械工作效率低,且使用同一施药量进行连续喷施作业易造成农药浪费、环境污染。随着农业智能化发展,机器人被广泛应用到农业植保作业中,智能施药机器人以减少劳动力投入、提高农药利用率、减少农药施用量以及减少环境污染为目的,实现了更加高效、精准的病虫害防治。智能施药机器人是集复杂农业机械、智能感知、智能决策、智能控制等技术为一体的现代农业施药装备,可自主、高效、安全、可靠地完成施药作业任务。为明确智能施药机器人及关键技术的国内外研究现状,本文总结了适用于不同作业场景的施药机器人的应用进展,从智能施药机器人的移动平台设计、喷雾装置设计、导航技术、智能识别技术4个方面进行分析,结合施药机器人作业环境的复杂多变性,分析智能施药机器人关键技术的现存问题,阐述智能施药机器人未来的发展趋势是精准变量施药、自主导航以及无人化作业,以期为智能施药机器人在未来的研究提供参考。     

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。