一种无人机精准施药控制系统及方法与流程

本发明实施例涉及农业技术领域，更具体地，涉及一种无人机精准施药控制系统及方法。

背景技术：

近年来，植保无人机农药喷洒作业的使用量日益增长，应用的农作物范围也越来越广，尤其在地面喷杆喷雾机难以进地作业的地区具有广阔的发展和应用前景。植保无人机具有作业效率高、药液飘移小、地形适应性广等优势，且旋翼产生的气流场有助于增加雾流对作物的穿透性，可获得良好的喷施效果。与传统人力背负喷雾作业相有利于施药人员健康，避免农药中毒等，适应高效农业经济发展的需求。

在保证无人机在施药过程中雾滴沉积效果中，王玲等利用脉宽调制技术实现了流量和雾滴直径的变量控制，测试了不同雾滴直径时雾滴沉积效果。王昌陵等通过机载gnss系统有效获取飞行参数，获取无人机施药雾滴空间分布情况。袁玉敏提出的一种基于gnss和gprs的植保无人机高精度获取信息系统的设计。上述研究具有如下弊端：

(1)无人机施药药液均匀性差，施药过程中药泵输出流量恒定，随着飞机飞行速度的时快时慢、导致地面施药量或多或少，地面施药均匀性差。(2)无人机施药采用压力喷头，随着管道流量和药泵压力脉动的变化，雾滴粒径随之变化，从而导致雾滴粒径一致性差，增大了药液飘移和流失的潜在风险。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的无人机精准施药控制系统及方法。

一方面本发明实施例提供了一种无人机精准施药控制系统，包括设置在无人机上的电动离心喷头、药液箱、液泵以及施药控制器；其中，

所述电动离心喷头与所述药液箱连通，所述药液箱中的药液通过所述液泵输送至所述离心喷头；所述施药控制器包括微处理器、惯性测量模块、gnss模块、气压计、流量传感器及光流传感器；所述流量传感器连接在所述液泵和所述电动离心喷头之间；

所述微处理器用于根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；再根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制；进而根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制。

进一步地，所述施药控制器还包括人机交互单元，用于输入或读取相关参数。

进一步地，所述系统还包括动力电池，用于为所述电动离心喷头、所述液泵及所述施药控制器供电。

另一方面本发明实施例提供了一种利用上述无人机精准施药控制系统进行精准施药控制的方法，包括：

根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；

根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制；

根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制。

进一步地，所述根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度，具体包括：

获取所述gnss模块的搜星数量；

若判断获知所述搜星数量小于第一预设数值，则根据所述惯性测量模块和/或所述光流传感器反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；若判断获知所述搜星数量不小于第一预设数值，则根据所述惯性测量模块和所述gnss模块反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度。

进一步地，所述若判断获知所述搜星数量小于预设数量，则根据所述惯性测量模块和/或所述光流传感器反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度，具体包括：

若判断获知所述无人机的飞行高度大于预设高度，则通过所述光流传感器反馈的数据计算所述无人机的飞行速度；若判断获知所述无人机的飞行高度小于预设高度，则通过所述惯性测量模块和所述光流传感器反馈的数据进行多模融合来计算所述无人机的飞行速度。

进一步地，所述若判断获知所述搜星数量不小于预设数量，则根据所述惯性测量模块和所述gnss模块反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度，具体包括：

对所述惯性测量模块反馈的加速度数据做前馈补偿，得到补偿后的加速度数据；

将所述补偿后的加速度数据与所述gnss模块反馈的数据进行多模融合来计算所述无人机的飞行速度。

进一步地，所述根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制，具体包括：

根据所述无人机的飞行速度和所述电动离心喷头的流量之间的耦合关系，获取所述电动离心喷头的期望流量；

将所述期望流量与所述流量传感器反馈的流量数据进行比较得出流量误差；

根据所述流量误差，通过双pi控制器得出液泵的控制量，以控制所述液泵使实际流量达到所述期望流量。

进一步地，所述根据所述流量误差，通过双pi控制器得出液泵的控制量，具体包括：

若判断获知所述期望流量小于第二预设数值，则通过第一pi控制器得出液泵的控制量；若判断获知所述期望流量不小于所述第二预设数值，则通过第二pi控制器得出液泵的控制量；其中，所述第一pi控制器的参数小于所述第二pi控制器的参数。

进一步地，所述根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制，具体包括：

根据所述电动离心喷头的流量、喷洒粒径及所述电动离心喷头的喷头转速之间的耦合关系，获取所述电动离心喷头的期望转速；

将所述期望转速与所述电动离心喷头反馈的转速数据进行比较得出转速误差；

根据所述转速误差，通过反馈控制器得出所述电动离心喷头的控制量，以控制所述电动离心喷头达到期望转速。

本发明实施例提供的一种无人机精准施药控制系统及方法，通过根据无人的实时速度来控制无人机喷洒药液的流量，以保证施药的均匀；同时，根据无人机喷洒药液的流量和预设粒径来控制离心喷头的转速，以保证喷洒药液的粒径始终为预设值，克服了现有技术中存在的底面施药均匀性差和喷洒雾滴粒径一致性差的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种无人机精准施药控制系统的结构示意图；

图2为本发明实施例中提供的一种利用图1所述无人机精准施药控制系统进行精准施药控制的方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的一种无人机精准施药控制系统的结构示意图，如图1所示，包括：设置在无人机上的电动离心喷头、药液箱、液泵以及施药控制器；其中，

所述电动离心喷头与所述药液箱连通，所述药液箱中的药液通过所述液泵输送至所述离心喷头；所述施药控制器包括微处理器、惯性测量模块、gnss模块、气压计、流量传感器及光流传感器；所述流量传感器连接在所述液泵和所述电动离心喷头之间；

所述微处理器用于根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；再根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制；进而根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制。

其中，图1中的水箱即为本发明实施例中的药液箱；水泵对应于液泵，液泵由电机驱动控制；系统中可以包括两个设置在折叠式喷杆上的电动离心喷头，电动离心喷头由喷头驱动提供动力。为控制单元mcu可以为单片机，其接收各种感知元件反馈的数据，同时还接收电动离心喷头反馈的转速数据，接收流量传感器反馈的流量数据。

具体地，该系统工作时，微处理器用于根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；再根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制。根据无人机的实施飞行速度来确定电动离心喷头的流量，使得在任何速度下施药都是均匀的。进而根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制。根据流量和预设粒径控制电动离心喷头的转速，使得无人机喷洒粒径一直保持预设粒径不变。

本发明实施例提供的一种无人机精准施药控制系统，通过根据无人的实时速度来控制无人机喷洒药液的流量，以保证施药的均匀；同时，根据无人机喷洒药液的流量和预设粒径来控制离心喷头的转速，以保证喷洒药液的粒径始终为预设值，克服了现有技术中存在的底面施药均匀性差和喷洒雾滴粒径一致性差的问题。

在上述实施例中，所述施药控制器还包括人机交互单元，用于输入或读取相关参数。

具体地，人机交互系统可以是平板电脑，其尺寸和界面可以根据实际需求进行设定。

在上述实施例中，所述系统还包括动力电池，用于为所述电动离心喷头、所述液泵及所述施药控制器供电。

图2为本发明实施例中提供的一种利用上述无人机精准施药控制系统进行精准施药控制的方法的流程图，如图2所示，包括：

s201，根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；

s202，根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制；

s203，根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制。

本发明实施例提供的一种无人机精准施药控制方法，通过根据无人的实时速度来控制无人机喷洒药液的流量，以保证施药的均匀；同时，根据无人机喷洒药液的流量和预设粒径来控制离心喷头的转速，以保证喷洒药液的粒径始终为预设值，克服了现有技术中存在的底面施药均匀性差和喷洒雾滴粒径一致性差的问题。

在上述实施例中，所述根据所述惯性测量模块、所述gnss模块、所述气压计和所述光流传感器中的一种或多种器件反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度，具体包括：

获取所述gnss模块的搜星数量；

若判断获知所述搜星数量小于第一预设数值，则根据所述惯性测量模块和/或所述光流传感器反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度；若判断获知所述搜星数量不小于第一预设数值，则根据所述惯性测量模块和所述gnss模块反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度。

进一步地，所述若判断获知所述搜星数量小于预设数量，则根据所述惯性测量模块和/或所述光流传感器反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度，具体包括：

若判断获知所述无人机的飞行高度大于预设高度，则通过所述光流传感器反馈的数据计算所述无人机的飞行速度；若判断获知所述无人机的飞行高度小于预设高度，则通过所述惯性测量模块和所述光流传感器反馈的数据进行多模融合来计算所述无人机的飞行速度。

进一步地，所述若判断获知所述搜星数量不小于预设数量，则根据所述惯性测量模块和所述gnss模块反馈的数据，获取所述无人机的飞行速度，具体包括：

对所述惯性测量模块反馈的加速度数据做前馈补偿，得到补偿后的加速度数据；

将所述补偿后的加速度数据与所述gnss模块反馈的数据进行多模融合来计算所述无人机的飞行速度。

具体地，本发明实施例依据速度的变化对液泵的功率进行调节。无人机在飞行过程中，速度易发生波动进而引起药液喷洒的不均匀，本发明实施例采用多模融合算法及多种传感器辅助方式获得速度数据。具体工作方式如下：

(1)当gnss模块搜星数量少于n个时，为保证在不同高度时都可得到合格速度，故采用以下两种多模融合方法进行运算：当飞行高度低于m时，通过光流传感器数据计算速度；当飞行高度高于m时，通过光流传感器数据和惯性器件数据进行多模融合来计算速度。

(2)当gnss模块搜星数量大于n个时，此时将惯性元件测得的加速度数据做前馈补偿，再用gnss数据和惯性元件数据做多模融合处理进而获得飞行器速度。

其中，第一预设数值为n，预设高度为m。

在上述实施例中，所述根据所述无人机的飞行速度对所述电动离心喷头的流量进行控制，具体包括：

根据所述无人机的飞行速度和所述电动离心喷头的流量之间的耦合关系，获取所述电动离心喷头的期望流量；

将所述期望流量与所述流量传感器反馈的流量数据进行比较得出流量误差；

根据所述流量误差，通过双pi控制器得出液泵的控制量，以控制所述液泵使实际流量达到所述期望流量。

进一步地，所述根据所述流量误差，通过双pi控制器得出液泵的控制量，具体包括：

若判断获知所述期望流量小于第二预设数值，则通过第一pi控制器得出液泵的控制量；若判断获知所述期望流量不小于所述第二预设数值，则通过第二pi控制器得出液泵的控制量；其中，所述第一pi控制器的参数小于所述第二pi控制器的参数。

具体地，本发明实施例依据无人机速度与与流量的耦合关系计算出期望流量，通过双pi控制器即参数不同的两组pi控制器求得电机控制量，最终达到控制流量的目的。具体工作方式如下：

建立无人机飞行速度和喷头流量之间的耦合关系即f＝f(v)，由实际速度计算出期望流量，由流量传感器测得实际流量。将期望流量与实际流量求差，得到流量误差。当期望流量小于l时，误差信号经过第一个pi控制器即小参数pi控制器得到电机控制量。当期望流量大于l时，误差信号经过第二个pi控制器即大参数pi控制器得到电机控制量。通过双pi控制方法提高了流量控制的响应速度，进而使系统快速跟随期望流量。

在上述实施例中，所述根据所述电动离心喷头的流量和预设喷洒粒径对所述电动离心喷头的转速进行控制，具体包括：

根据所述电动离心喷头的流量、喷洒粒径及所述电动离心喷头的喷头转速之间的耦合关系，获取所述电动离心喷头的期望转速；

将所述期望转速与所述电动离心喷头反馈的转速数据进行比较得出转速误差；

根据所述转速误差，通过反馈控制器得出所述电动离心喷头的控制量，以控制所述电动离心喷头达到期望转速。

具体地，本发明实施例通过建立喷头喷洒流量、离心喷头转速和喷洒粒径之间的耦合关系，进而依据设定的喷洒粒径和喷头喷洒流量计算出离心喷头期望转速，通过反馈控制器使离心喷头达到期望转速即达到设定的喷洒粒径。具体工作方式如下：

通过已经建立的喷头喷洒流量、离心喷头转速与喷洒粒径之间的耦合关系。可计算出期望的离心喷头转速，再由离心喷头内置的霍尔传感器测得实际转速。将转速误差通过反馈控制器输出合适的控制量，最终得到精准的离心喷头转速即达到设定的喷洒粒径。

下面通过一个实例对上述本发明实施例提供的系统及方法进行进一步说明，可以理解地，本发明并不以此为限。

微控制器采用单片机stm32f103，惯性测量元件选用六轴电子陀螺仪mpu6050模块、gnss元件选用ublox的neo-6m、气压计选用ms5611、流量传感器采用型号为mj-hw41c量程0.25-2.5l/min精度±5％的霍尔流量传感器、光流传感器采用cjmcu-110、人机交互单元采用8.4英寸工业平板电脑、液泵采用额定电压12v最大压力1mpa最大流量2.5l/min的隔膜水泵、离心喷头选用12v三相外转子喷头，其转速传感器为内置在喷头内的霍尔传感器，最高转速16000r/min，雾滴直径可小于100μm、电源选用3s动力电池、液泵驱动电路采用mc33886电机驱动模块、离心喷头驱动采用好盈50a电调。

无人机精准施药系统开始工作时，通过8.4英寸工业平板电脑将施药量y(1.2l/亩)、喷洒幅宽s(5m)、期望喷洒的粒径d(230μm)信息输入处理器。系统会依次采取惯性测量元件的加速度数据a、gnss元件的速度vgnss及搜星个数n信息、气压计的高度信息h、流量传感器的药液流量数据l1、光流传感器的速度信息vfl。依据多模融合算法计算速度vs：当gnss模块搜星数量n少于8个且飞行高度h低于1.5m时，令vs等于光流传感器速度数据vfl，并将其输出；当gnss模块搜星数量n少于8个且飞行高度h高于1.5m时，将光流传感器速度数据vfl和惯性器件数据a进行积分获得预估速度va进行多模融合即vs＝f(vfl,va)来获得速度vs并将其输出；当gnss模块搜星数量n大于8个时将惯性元件测得的加速度数据a前馈补偿gnss元件的速度vgnss得到vgnss2，再用补偿后的gnss速度数据vgnss2和惯性元件数据a进行积分获得预估速度va进行多模融合处理即vs＝f(vgnss2,va)来获得速度vs并将其输出。

通过已经建立的无人机飞行速度vs和喷头流量l之间的耦合关系即l＝s*vs*y，算出期望流量l2，由流量传感器测得实际流量l1。将期望流量l2与实际流量l1求差，得到流量误差el。当期望流量l2小于1l/min时，误差信号el经过pi参数为p＝2.7、i＝0.01的pi控制器得到电机控制量u。当期望流量l2大于1l/min时，误差信号el经过pi参数为p＝5.8、i＝0.07的pi控制器得到电机控制量u1。控制量u1加载到液泵驱动电路来控制液泵功率进而使流量达到期望值l2。将期望喷洒的粒径d(230μm)和流量传感器测得实际流量l1通过建立的喷头喷洒流量l、离心喷头转速w和喷洒粒径之间d的关系即w＝f(d,l)，计算出离心喷头期望转速w1，通过离心喷头内置的霍尔传感器测得实际转速w2。将离心喷头转速误差ew通过反馈控制器输出合适的控制量u2，控制量u2加载到离心喷头驱动电路来控制离心喷头转速进而使粒径达到期望值。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。