唐燕雯

(廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院,南寧 530000)

0 引言

我國(guó)農(nóng)用無人機(jī)的技術(shù)不斷成熟,在精準(zhǔn)施藥、農(nóng)田信息監(jiān)測(cè)等方面取得了突出的應(yīng)用成效。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)無人機(jī)的控制精度、載荷容量及續(xù)航時(shí)間等角度紛紛進(jìn)行了層次化的探討和研究,包括農(nóng)用無人機(jī)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、整機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的冗余裝置配備及系列相關(guān)數(shù)據(jù)融合算法等,以確保無人機(jī)進(jìn)行農(nóng)田作業(yè)的穩(wěn)定性與可靠性。同時(shí),針對(duì)一些常見的噴藥施肥不均勻等現(xiàn)象,不少專家亦引入了無線數(shù)據(jù)控制及多功能鏈路傳輸?shù)?筆者擬在借鑒前人研究基礎(chǔ)上,以地面終端監(jiān)測(cè)核心控制處理算法為切入點(diǎn),對(duì)農(nóng)用無人機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

1 無人機(jī)結(jié)構(gòu)及原理

當(dāng)前農(nóng)用無人機(jī)的應(yīng)用旨在提高農(nóng)業(yè)作業(yè)生產(chǎn)率及減輕勞動(dòng)作業(yè)強(qiáng)度,一般而言,農(nóng)用無人機(jī)的核心組件包括飛行機(jī)體、中心控制系統(tǒng)及相互制約調(diào)控的通訊裝置等。其作業(yè)原理是裝載一定質(zhì)量的藥劑通過計(jì)算機(jī)預(yù)先設(shè)定好飛行路線和預(yù)實(shí)現(xiàn)的作業(yè)功能(施肥、噴藥等)程序,展開均勻化、精確化的智能作業(yè),而無線網(wǎng)絡(luò)傳輸起著至關(guān)重要的作用。圖1為某型號(hào)農(nóng)用無人機(jī)進(jìn)行智能化遠(yuǎn)程監(jiān)控示意簡(jiǎn)圖。由圖1可知:無人機(jī)在飛行控制程序裝置和機(jī)載任務(wù)設(shè)備的組成下,經(jīng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)鏈傳輸模塊、無線通訊等途徑到達(dá)地面遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),同時(shí)與各核心控制參數(shù)的數(shù)據(jù)傳輸電臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整指令,確保整機(jī)運(yùn)行。

圖1 農(nóng)用無人機(jī)智能化監(jiān)控示意圖

2 遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化

2.1 監(jiān)控特征分析

依據(jù)農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)形成特點(diǎn),進(jìn)行監(jiān)控特征分析。遠(yuǎn)程監(jiān)控可實(shí)現(xiàn)發(fā)送控制指令、跟蹤無人機(jī)運(yùn)行軌跡、實(shí)時(shí)掌握運(yùn)行狀態(tài),對(duì)一般性故障進(jìn)行及時(shí)處理等。為此,結(jié)合無人機(jī)配備的強(qiáng)大農(nóng)田作物信息視覺處理功能和優(yōu)選監(jiān)控特征紋理技術(shù)模型,形成農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)特征分析流程,如圖2所示。首先,選定初步特征與深入特征優(yōu)選后的算法模型,經(jīng)精度評(píng)價(jià)分析后進(jìn)行無人機(jī)跟蹤位姿算法執(zhí)行,以期實(shí)現(xiàn)預(yù)定的監(jiān)控效果。

圖2 農(nóng)用無人機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)特征分析流程簡(jiǎn)圖

遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)通過BSP驅(qū)動(dòng)和定時(shí)任務(wù)分配操作控制系統(tǒng)聯(lián)合實(shí)現(xiàn)嵌入式數(shù)據(jù)解析與處理,各項(xiàng)任務(wù)的指令發(fā)出與執(zhí)行在遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)終端標(biāo)準(zhǔn)操作。

2.2 聚類算法融入

為實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)用無人機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控的精準(zhǔn)性,選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)流聚類算法。該算法基于網(wǎng)格單元的密集度,通過空間索引與特征向量分析,很好地進(jìn)行數(shù)據(jù)流傳送與分類,其自適應(yīng)功能確保監(jiān)控系統(tǒng)在收集到大量數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上,快速輸出控制參數(shù)。該聚類算法可表示為

在該算法的指導(dǎo)下,針對(duì)農(nóng)用無人機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)需獲取的系統(tǒng)狀態(tài)時(shí)間、飛行位姿數(shù)據(jù)、作業(yè)裝置運(yùn)行狀態(tài)等主要數(shù)據(jù)參數(shù),流程化給出該遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)基于聚類算法技術(shù)的數(shù)據(jù)傳送原理簡(jiǎn)圖(見圖3),整機(jī)地面監(jiān)控終端是該數(shù)據(jù)獲取傳送的核心環(huán)節(jié),同時(shí)列出如表1所示的農(nóng)用無人機(jī)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控的主要消息任務(wù)參數(shù)設(shè)置,主要包括命令點(diǎn)與航點(diǎn)的發(fā)送與反饋等。

表1 農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)主要消息參數(shù)設(shè)置

圖3 基于聚類算法的無人機(jī)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)傳送原理簡(jiǎn)圖

2.3 系統(tǒng)監(jiān)控設(shè)計(jì)

進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì),首先通過3次離散微分算法處理,得出如圖4所示的監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)估算模型,參數(shù)的準(zhǔn)確度是系統(tǒng)各部件協(xié)調(diào)高效作業(yè)的前提。

圖4 農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)估算模型

在參數(shù)估算模型建立后,全面對(duì)農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),組成及功能分配如圖5所示。其中,軌跡方案規(guī)劃、監(jiān)控圖像加載顯示及作業(yè)參數(shù)的PID調(diào)控為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控的關(guān)鍵步驟,聚類算法則在數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行,該系統(tǒng)還優(yōu)化了功能擴(kuò)展模塊以滿足特殊的監(jiān)測(cè)需求。

圖5 基于聚類算法的農(nóng)用機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)組成

STM系列控制器件與GPRS通信器件等與無人機(jī)的遠(yuǎn)程聯(lián)合試機(jī),與后臺(tái)監(jiān)控平臺(tái)程序的功能實(shí)現(xiàn)一致性尤為關(guān)鍵,此處給出該無人機(jī)監(jiān)控位姿的C語(yǔ)言核心程序代碼為:

……

Public bool Find UAV Position (double X, double Y)

{

int no_of_polySides = this.Count( )-1;

int j = no_of_polySides-1;

bool UAVStatus= false;

Position of UAV is (X,Y)

for(int i=0;i

{

checks Y coordinate in rang of bndryPts[i], bndryPts[j]

if(bndryPts[i].Y=Y

bndryPts[j].Y=Y)

{

checks X coordinate below the line which is drawn

between points i and j

if(bndryPts[i].X+(Y- bndryPts[i].Y)/( bndryPts[j].Y-bndryPts[i].Y)*( bndryPts[j].X- bndryPts[i].X)

{

UAVStatus=! UAVStatus;

}

}

j=i;}

return UAVStatus;

}

……

3 遠(yuǎn)程監(jiān)控試驗(yàn)

3.1 條件設(shè)置

進(jìn)行基于聚類網(wǎng)格算法下的農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)試驗(yàn),對(duì)數(shù)據(jù)傳送的串口連接進(jìn)行細(xì)化設(shè)置(見圖6)和監(jiān)控試驗(yàn)數(shù)據(jù)鏈關(guān)鍵代碼設(shè)置(見表2),同時(shí)基礎(chǔ)性的前置條件為:

表2 農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控試驗(yàn)數(shù)據(jù)鏈關(guān)鍵代碼設(shè)置

圖6 農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控試驗(yàn)系統(tǒng)串口設(shè)置

1)農(nóng)用無人機(jī)的固有參數(shù)和農(nóng)田地理信息準(zhǔn)確,可量化;

2)續(xù)航時(shí)間設(shè)置在25～30min;

3)農(nóng)田作業(yè)時(shí)間約為15min;

4)作業(yè)過程中保證一致的飛行速度;

5)地面監(jiān)控系統(tǒng)過程運(yùn)行穩(wěn)定。

3.2 試驗(yàn)分析

通過給定專業(yè)軟件控制指令,在該遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的平臺(tái)界面進(jìn)行農(nóng)用無人機(jī)試驗(yàn)飛行狀態(tài)的提取,得到如圖7所示的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)無人機(jī)的高度信息和偏航信息的實(shí)時(shí)狀況,可大大提升遠(yuǎn)程監(jiān)控的直觀性,便于操作者做出準(zhǔn)確的作業(yè)判斷。

(a) 監(jiān)控系統(tǒng)高度信息顯示

進(jìn)一步對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)提取處理,得到該試驗(yàn)中60組、4類無線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸分類誤差率指標(biāo)的對(duì)比情況,如表3所示。由表3可知:融入聚類算法提高了對(duì)信道映射的反映靈敏度且具有針對(duì)性的概率分析融合模型,其數(shù)據(jù)傳輸誤分率較傳統(tǒng)算法而言有明顯的改善效果。

表3 農(nóng)用無人機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)傳輸分類誤差率指標(biāo)情況對(duì)比

經(jīng)后期數(shù)據(jù)處理,在該遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行良好的基礎(chǔ)上,建立以無人機(jī)農(nóng)田作業(yè)時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)據(jù)處理模型,得到了基于聚類算法下的無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)系列試驗(yàn)數(shù)據(jù),如表4所示。由表4可知:傳統(tǒng)算法由于數(shù)據(jù)計(jì)算精度、信息獲取時(shí)限、狀態(tài)反饋等環(huán)節(jié)存在一定的缺陷,其往返距離和往返時(shí)間比較長(zhǎng),航線軌跡偏離可達(dá)0.44m;而聚類算法監(jiān)控下的航線軌跡偏離可縮小至0.17m,體現(xiàn)出聚類算法應(yīng)用于農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的可行性與優(yōu)越性。

表4 基于聚類算法下的無人機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

4 結(jié)論

1) 通過了解農(nóng)用無人機(jī)結(jié)構(gòu)組成及作業(yè)機(jī)理,結(jié)合基于網(wǎng)格與密度的聚類核心算法對(duì)其遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行深入設(shè)計(jì)研究。首先,以遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)特征分析為切入點(diǎn),依據(jù)無人機(jī)在農(nóng)田作業(yè)過程中數(shù)據(jù)處理與傳遞原理,整體進(jìn)行監(jiān)控系統(tǒng)的部件優(yōu)化,包括核心參數(shù)及構(gòu)件型號(hào)等。

2) 利用智能軟件顯示監(jiān)控平臺(tái),配置相應(yīng)的通信器件,編制符合實(shí)際作業(yè)環(huán)境和作業(yè)要求的農(nóng)用無人機(jī)航線執(zhí)行程序,進(jìn)行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)監(jiān)控試驗(yàn)。

3) 監(jiān)控試驗(yàn)結(jié)果一方面可為操作人員監(jiān)控農(nóng)用無人機(jī)遠(yuǎn)程系統(tǒng)提供可視化操作界面,另一方面以概率分析融合模型為支撐。融入聚類算法較傳統(tǒng)算法下的數(shù)據(jù)監(jiān)控傳輸誤分率大大降低,數(shù)據(jù)計(jì)算精度、信息獲取時(shí)限、狀態(tài)反饋、軌跡跟蹤等都有改善,可為其它農(nóng)用智能化設(shè)備優(yōu)化提供一定思路。