农业植保无人机变结构线性滚动时域估计器研究

植保无人机的惯导数据输出频率最高可达8 k Hz,而常用GPS输出频率最高只有10 Hz,会导致位置估计器的数据源之间存在延时问题。为此设计了一种处理延时测量值的变结构线性滚动时域估计器(Variable structure linear-Moving horizon estimator,VSL-MHE)。首先将多传感器测量数据进行序列化;然后通过线性索引来确定排列项中无数据的坐标,根据该坐标对代价函数中权重矩阵进行更新,从而改变估计器结构;最后通过VSL-MHE估计植保无人机位置。在室内测试中,通过Opti Track向植保无人机发送模拟GPS信号,输出频率范围为2～20 Hz。将VSL-MHE估计的位置、MHE估计的位置和循环迭代扩展卡尔曼滤波器(Circular iterated extended Kalman filter,CIEKF)估计的位置分别与Opti Track获取的精确位置做对比,结果表明,VSL-MHE的位置最大偏差小于CIEKF和MHE的位置最大偏差。在室外40 m×30 m范围的飞行测试中,VSL-MHE的航线位置最大偏差小于CIEKF和MHE的位置最大偏差,验证了该算法的有效性。     

基于多速率卡尔曼滤波的植保无人机仿地飞行方法

针对四旋翼植保无人机坡地适应性差、作业时定高精度低的问题,提出了一种融合立体视觉、气压计及惯性测量单元(IMU)的多速率卡尔曼滤波估计无人机高度的仿地飞行方法。首先基于无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系,提出了视觉检测区域自适应算法;然后融合多传感器信息建立多速率卡尔曼滤波模型用以估计无人机对地高度;最后通过自主飞行实验对无人机高度估计算法与仿地飞行方法进行验证。实验结果表明,当飞行高度为2 m,飞行速度为1、2、3 m/s时,植保无人机在平坦地面与15°缓坡区域均可实现高度估计平均绝对误差小于20 mm,高度估计标准差小于30 mm;高度控制平均绝对误差小于30 mm,高度控制标准差小于30 mm;本文验证了植保无人机在地形变化场景下仿地飞行的有效性,为植保无人机在复杂地形自动化作业奠定了基础。     

基于高度融合的植保无人机仿地飞行方法研究

多旋翼植保无人机在坡地作业过程中一般作业于作物上方1.5~3 m的近地空中,需要保持稳定的仿地飞行才能保障无人机的安全飞行和喷洒均匀性。提出了一种仿地飞行方法,通过前置毫米波雷达进行坡度判断,在坡度起伏较小时,将差分GPS高度与对地毫米波雷达高度进行卡尔曼滤波融合以提高精度,在坡度变化超出阈值时,将前置毫米波雷达与对地毫米波雷达的高度进行多雷达高度信息融合以提高响应速度,最后采用模糊PID控制算法控制无人机高度。通过仿真和实地飞行测试,实现了植保无人机坡地仿地飞行高度误差小于40 cm的目的,保证了无人机的环境适应能力和喷洒均匀性,为植保无人机在不同地形下的全自动作业奠定了基础。     

基于CPF-EKF算法的大载荷植保无人机姿态解算方法

为了解决传统人工喷洒农药的不足,更高效地进行病虫害的防治,设计了基于八轴十六旋翼无人机的农药喷洒系统,实现了农药的机载喷洒功能。使用共轴双桨和旋翼模块的倾斜配置,对八轴多旋翼无人机进行结构改进,提高了系统的安全性与可靠性。整个系统满载10 kg,喷洒飞行速度可到达5 m/s,飞行时间超过10 min。针对传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)姿态解算方法无法满足大载荷无人机强振动条件下的工作要求,导致姿态角解算精度不高,并且容易导致姿态角发散的问题,提出了基于20维状态量的CPF-EKF算法,额外引入了陀螺仪、加速度计和磁力计偏置误差作为状态量,使三轴姿态角的最优估计值更加准确,并且引入互补滤波(Complement filter,CPF)检测模块,当检测到EKF有发散趋势时,对EKF进行复位,从而简单高效地避免了EKF发散。采用实际飞行数据对算法进行验证,静态试验表明,该算法滚转角和俯仰角精度为±0.05°,偏航角精度为±0.2°。动态试验中以MTi传感器输出为参考,CPF-EKF在姿态解算过程中出现复位,三轴姿态角准确跟踪并未发散,并且动态精度与MTi相当,滚转角、俯仰角精度为±0.1°,偏航角精度为±0.5°,并且算法具有良好的实时性,证明了该算法的有效性。     

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。     

液位监测技术在植保无人机中的应用分析

为了探究适合植保无人机药箱液位实时监测的可行方法,阐述了国内外常见的接触式和非接触式液位监测方法,包括差压式、浮体式、电极式、电容式、超声波式、激光式、光电式、流量计式、机器视觉式、雷达式等主要方法,指出了植保无人机作业过程中,其药箱存在的特点,包括液面波动剧烈、药液的理化特性各异、药箱空间小、防腐蚀要求高等,并对上述常见液位测量方法用于植保无人机药箱液位测量时存在的局限进行了分析,在此基础上,探讨了适合植保无人机质量轻、功耗小、精度高、耐腐蚀药箱液位监测方法及装置,并针对植保无人机药箱液位监测中需克服的难题,提出了气压式液位无线监测的解决方案,为进一步开发适用于植保无人机的药箱液位监测装置提供参考。     

黑龙江省农用植保无人机的发展现状及前景展望

农用植保无人机作为一种新型农机装备在黑龙江省的农业生产领域中得到了快速普及和应用,2020年黑龙江省农用植保无人机市场保有量已经达到2万余台,飞播飞防飞施的作业面积迅猛增长,发展前景广阔.黑龙江省是农业大省,植保无人机的保有量占全国总量的40％以上,通过实地调研了解黑龙江省农用植保无人机的发展现状,并为后期的发展作出前...     

植保无人机研发进展及行业发展探讨

结合先进国家研发和应用植保无人机的经验,以及我国植保无人机行业的发展实际情况,总结辽宁省植保无人机在研发和推广中存在的主要问题,提出促进行业发发展的具体对策,为加快植保无人机的推广应用提供参考.     

植保无人机喷雾性能综合实验台设计

植保无人机喷雾性能综合实验台的设计,可以模拟农业植保无人机工作状态下,对喷头的压力、流量、雾锥角、喷幅、雾滴粒径、雾滴沉积量、雾滴分布规律、雾滴分布变异系数等重要参数的测试,从而为植保无人机厂家改进喷淋系统提供重要的检测手段。     

粳稻多旋翼植保无人机雾滴沉积垂直分布研究

为研究多旋翼植保无人机低空喷施作业过程中,水稻垂直方向雾滴沉积的分布规律,在水稻冠层叶片、中部叶片、底部叶片分别放置了雾滴测试卡,收集植保无人机喷洒过程中的雾滴信息。使用清水代替农药来模拟喷施过程,利用雾滴沉积分析软件i DAS分析雾滴测试卡,得出植保无人机雾滴在水稻垂直方向的分布结果。试验结果表明:植保无人机低空喷雾在水稻垂直方向的雾滴覆盖率存在显著差异,有效喷幅内旋翼下方区域的雾滴覆盖效果最好,而远离旋翼的位置,雾滴覆盖率较差。从水稻垂直方向的不同位置分析,雾滴总体覆盖率为冠层54.86%,中部32.69%,底部24.7%;水稻垂直各位置的粒径分布中,平均粒径范围处于110~140μm之间,粒径大小适合植物病虫的防治。冠层的点密度最大,而水稻中间部位和水稻底部的点密度分布较为相似;水稻中部雾滴扩散比(0.465)优于冠层(0.38)和底部(0.31),整体喷雾的雾滴扩散比与相对粒谱宽度的数值均低于正常值(0.67)。     

基于Android系统的植保无人机监控软件设计

以Android为系统开发平台,设计一种植保无人机监控系统,可实现植保无人机飞行过程的移动控制.通过对植保无人机监控系统功能模块进行设计,并从Android基础理论出发,进行植保无人机控制系统软件设计,完成无人机植保作业过程中的状态监控及飞行控制.测试结果表明:该植保无人机监控系统能够有效地对无人机飞行过程进行控制.