植保无人机作业技术

植保无人机,是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机,由飞行平台(固定翼、直升机、多轴飞行器)、导航飞控、喷洒机构三部分组成,通过地面遥控或导航飞控,来实现喷洒作业,可以喷洒药剂、粉剂等。随着土地流转规模的扩大和现代务农人员的转行,科学合理高效地做好农业植保,利用无人机应用于农业植保提高植保效率已成为趋势所在。     

基于计算机通信网络的农机实时协同导航系统研究

无线协同中继技术可以提高数据传输的速率及频谱效率,从而对抗信号衰落,提高系统的鲁棒性。近年来,无人机被使用到农业生产过程中,作业过程中自动导航技术对无人机作业的效率和质量具有重要的影响,但受到农机作业环境的影响,在无人机导航过程中采用无线通信网络定位技术时信号的衰落严重。为了提高通信的可靠性,引入了协同中继节点技术,并采用超带宽调频技术提高信号的传输速率,从而有效提高了导航的效率和导航精度,对于提升无人机的作业性能具有重要的意义。     

一种旋翼可收回电力巡检无人机设计

正1研究背景当电力线路老化而出现设备缺陷时,需电力运维人员及时发现并赶到现场处理。传统人工巡线和现场故障排查工作劳动强度大、耗时长,而且效率低下。无人机技术的发展为架空电力线路巡检提供了新的解决思路,它可根据不同的工作任务搭载相应功能吊舱进行电力线路巡检工作,可有效提高作业效率。但传统的固定翼无人机不支持原地起飞降落,而是通过滑跑的方式起降,故对起降场地要求高,且起降稳定性和安全性较低。为避开传统固定翼无人机的这些不足,我们以固定翼无人机为基础设计了旋翼可收回电力巡检无人机。     

长航时轻型固定翼农用遥感无人机设计与仿真

针对电动无人机应用于农业遥感监测时受其续航时间限制的问题,从实际应用角度出发,设计了一种续航时间长、适用于农业遥感监测的翼身融合布局的轻型电动固定翼无人机.提出了翼身融合布局轻型固定翼无人机的总体设计方法,确定了轻型固定翼无人机的结构参数,建立了物理模型并对其参数进行了优化分析.通过计算流体力学(Computation...     

基于足球比赛路径规划的农用无人机定位和导航研究

无人机具有很高的作业效率,能够推动农业生产的现代化和智能化。由于受各种因素的影响,无人机的实际航线与规划航线之间会出现偏差,因此需要进行定位和导航。足球比赛机器人的控制原理与农用无人机相似,其路径规划方法可以作为无人机定位和导航的参考。为此,将足球比赛路径规划的人工势场模型与农用无人机相结合,设计了一种无人机定位和导航方法。仿真试验结果表明:该方法定位和导航的无人机药液喷洒覆盖率达到98%,飞行的距离和时间相比人工控制减少了20%,路线中的急剧转向次数大幅减少,能够为无人机航线控制提供新的途径。     

无人机植保技术在玉米病虫害防治中的推广应用

当前随着科学技术不断向前发展,农作物病虫害的防治手段越来越多样化。植保无人机是在无人机基础上与农业生产相结合所形成的一种新型的植保机械设备。通过应用植保无人机能够大大提高病虫害的防治效率,同时还能够更好地克服传统人工防治面临的诸多缺陷。通过导航或者遥控精确地控制植保无人机的飞行和药物使用,喷药安全、高效,保证了病虫害防治的精确性,对提高农作物的产量和品质具有积极的促进作用。本文结合实际工作经验,探讨无人机植保技术在玉米病虫害防治中的应用和推广措施,希望对推动植保无人机在农业生产中的应用具有参考作用。     

无人机技术在农业机械自动化中的应用

随着科技的不断进步,无人机技术被广泛应用于农业机械领域。实践证明,无人机技术不仅能够提高信息的精确度,降低农业作业费用,还能提升农业作业效率,推进节水型农业的发展。基于此,研究小组概述了无人机技术,探讨了无人机在农业机械中的应用现状及其在农业机械自动化中的优越性,详细分析了无人机技术在空中植保、预测农作物产量、监测农业环境、监测土壤湿度、科学灌溉等方面的具体应用。结果表明,无人机技术是农业机械自动化技术中的关键技术,具有成本低、效率高以及范围广等特点。若将无人机技术应用到农业机械自动化中,不仅能够推进农业机械的自动化发展,极大地提高农业生产效率,而且能够保障农业生产的标准化和科学化,降低人工劳动强度,减少农业生产成本,推动农业农村现代化。     

基于双目视觉系统的农用无人机导航算法研究

农用无人机市场大,发展迅速,双目视觉系统对周边环境检测能力强,被广泛用于路径规划、避障和导航中。针对农用无人机的路径规划和导航的特定场合,利用双目视觉、图像处理和嵌入式控制等技术,设计了一套农用无人机导航算法,可以为无人机提供准确的导航策略。     

农业植保无人机的飞行安全知识

正教学目标:了解中国农林病虫害防治现状;了解无人机在农业植保应用中的优势;掌握植保无人机安全操控的基础知识。1.无人机简介无人驾驶飞机简称"无人机"(Unmanned Aerial Vehicle),英文缩写为"UAV",是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。无人机从技术角度定义可以分为无人直升机、无人固定翼机、无人多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机等。无人机按应用领域,可分为军用与民     

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。      

自主导航农业机器人全方位视觉目标识别与跟踪研究

随着我国信息化技术的逐渐提高,机械自动化、集成电路、智能控制系统和测试计量等行业得到了快速发展,使得移动机器人达到了一个全新的高度,农业机器人也因此被广泛应用。在机器人众多研究问题中,全方位视觉的目标识别与跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于全方位的自主导航技术,根据农业机器人工作特点和运动特性,建立了机器人工作空间的环境模型,提出了一种陆标导航和运动目标跟踪系统的视觉伺服方案,开发了以DSP控制器为核心的全方位视觉图像处理系统。试验结果表明:所设计的农业机器人全方位视觉目标识别与跟踪系统精准度高,可靠性和实时性强,各项性能指标优。     

农用无人机飞行控制中的英语语言理解名词汇聚

农用无人机飞行作业中会受到各种因素影响,实际航线与规划航线之间存在偏差,要精确控制飞行状态,才能按照规划的航线飞行。增强无人机的智能性和自主性是解决这个问题的有效途径,自然语言理解可以作为技术基础。为此,研究了英语语言理解在农业拍摄无人机飞行控制中的作用,并对名词汇聚进行重点分析;列举了无人机状态监测、定位导航和姿态控制这3种控制功能的代表性名词,名词类型以普通名词和事件名词为主。这种方法可以控制无人机按照预定的航线和高度飞行,并能对环境变化做出迅速的反应。因此,英语语言理解名词汇聚可以提高农用无人机控制的精确程度,有助于实现自主飞行。     

基于英语语言数据库的无人机农田信息获取技术应用

无人机作为一种新型的农业机械在农业生产过程中发挥着越来越重要的作用,有力地促进了现代化农业的发展.为了准确获取农田的信息,将无人机应用到了农田信息采集系统的设计上,基于图像融合处理技术,提高了图像信息的清晰度,避免了因图像曝光而造成的信息缺失,并基于英语语言数据库提高了信息图像拼接的准确性.以农田信息的获取为例,通过划...     

基于EKF的农机智能体自主导航算法研究

为获得更加准确、全面、实时的农田障碍物信息,提高农业机械智能体自主导航定位的精度,提出一种基于北斗系统和视觉导航的组合定位方法。针对农田环境,选择BDS、视觉CCD为外部传感器,设计一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的数据融合算法,该算法融合了BDS和视觉传感器数据,实时定位农机智能体的位置。系统通过对导航角度和行驶进度进行跟踪,完成绝对定位。通过机器视觉图像处理,获取导航基准和作业目标信息,完成相对定位。通过试验验证该算法的有效性,并通过卡尔曼滤波算法(KF)的成果进行对比分析。结果表明：滤波后的路径更平滑,抖动偏差减小,坐标数据比KF滤波结果更稳定、更平滑。此外,距离的平均误差可以从滤波前的0.119 5 m降低到滤波后的0.07 0 m,有效地降低了过程噪声。且位置偏差在±0.1 m以内,精度较高,提升了农机智能体自主导航的定位精度。     

农业机器人路径识别自主导航系统——基于STM32与物联网

我国人口众多,粮食需求量高,因此有必要提高农业生产效率以提高粮食产量。为此,开发了一套基于STM32及物联网的农业机器人定位及路径导航行走系统,跟踪端GSM芯片在STM32的控制下通过GPRS网络发送GPS定位数据信息,农业机器人视觉系统根据所在环境拍摄图像分析获得行走路径,完成导航任务。以农田垄沟环境为研究对象并进行仿真,将机器人视觉系统采集的图像进行优化,通过MatLab仿真处理,将机器人导航行走路线通过阈值分割和边缘检测提取出来,满足其定位导航的精度。该系统能够大量应用在农业生产技术中,包括种植管理、喷洒农药及果实采摘等,极大地减轻了我国农业生产人员的劳动强度,对于推动农业的现代化具有重要意义。     

基于控制器的农用无人机导航自动控制系统研究

农用无人机在自主作业时,导航精度对作业性能的影响较大,如果导航精度不高,农机在行驶过程中会产生横向误差和纵向误差,从而降低农机的作业质量.为了提高农用无人机导航的精度,采用滑模控制方法建立了导航线追踪和主从系统车速协同的控制模型,并通过虚拟仿真验证了控制器的控制效果.仿真结果表明:采用滑模控制方法可以有效降低导航的误差...     

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。     

基于无人机多源遥感的玉米LAI垂直分布估算

为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数(Leaf area index, LAI)垂直分布,在田间设置了密度和播期试验,在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时,为合理制定无人机飞行任务,分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征,利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型,从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明,MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强,全生育期下模型rRMSE为11.31%(MLPR)和11.42%(RFR)。玉米冠层LAI垂直分布估算误差,所有模型的平均rRMSE分别为9.1%(LAI-1)、14.19%(LAI-2)、18.62%(LAI-3)、23.29%(LAI-4)和26.7%(LAI-5)。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下,得到了较好精度。同时,在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出...