伍玲密 虞君錨 方 懿 沈茗戈

（1.浙江安防職業(yè)技術學院，浙江 溫州 325016；2.上海交通大學，上海 200240）

0 引言

隨著無人機技術的發(fā)展，無人機被廣泛應用于航空攝影、應急救援、疫情防控、河道巡檢等領域。近年來，國內外學者對無人機在河湖管理方面的應用進行了大量研究工作。Esakki等［1］曾嘗試開發(fā)用于偏遠水體藻類收集的漂浮四旋翼無人機，再通過微觀分析來識別物種。李楊等［2］利用無人機遙感技術對整個水域的水生植物分布和生物量信息進行調查研究。李維濤等［3］借助Matlab 的數(shù)值影像圖形處理功能，對河道水面漂浮物進行識別和定位。唐桂榮等［4］利用聚類和構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對污染水域進行提取、分類和識別。但水空兩棲無人機和水上無人機的應用大多停留在圖像處理、水質采集等單一層面，河道清理主要依靠單人乘坐小木船，使用漁網(wǎng)進行打撈或人工駕駛打撈船進行作業(yè)，而智能化和集成化的功能有待進一步研究。

為了有效保護水域生態(tài)環(huán)境和減輕人工勞作強度，本研究提出一種基于多光譜遙感技術的水上智慧運維系統(tǒng)，以實現(xiàn)水面自動清理為主要突破點，同時集成水域數(shù)據(jù)獲取、水質取樣、水體凈化等輔助功能，從而實現(xiàn)多功能、多任務、多模式的日常運維和監(jiān)測，深入推進水環(huán)境綜合整治。系統(tǒng)采用主處理模塊加傳感器采集處理模塊的聯(lián)合控制方式，并融入串級比例積分微分控制算法，實現(xiàn)對無人機和無人船的控制，使其具有成本低、集成度高和拓展性強的優(yōu)點。

1 總體結構設計方案

水上智慧運維系統(tǒng)由無人機、無人船［5］和地面控制站三大部分組成，主要用于實現(xiàn)對水面垃圾的自動清理，如圖1 所示。從系統(tǒng)主要功能出發(fā)，對無人機和無人船的機械結構、硬件電路、運動學建模和軟件算法進行設計。

圖1 系統(tǒng)結構組成及工作原理

從無人機結構來看，四旋翼無人機和六旋翼無人機的結構相對簡單，且具有操控靈活的優(yōu)點，但六旋翼無人機的軸距更大，有更高的承受載荷，本研究優(yōu)先考慮以六旋翼無人機為基礎進行結構設計。

無人機借助多光譜視覺模塊對水域進行巡檢時，通過搭載在無人機上的數(shù)碼相機和多光譜儀等設備來獲取影像數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)采集靈活、圖像分辨率高等優(yōu)點。無人機定位水面垃圾所在區(qū)域后，會把位置信息發(fā)送給地面控制站，并對圖像進行實時傳輸。工作人員根據(jù)地面控制站獲取的水域畫面來判斷水域面積大小，并決定是否要派遣無人船隊［6-7］。如果水域面積較小，則只需一艘無人船即可完成水面清理工作，通過地面控制站對無人船的任務和路線進行規(guī)劃。無人船到達指定區(qū)域后進行作業(yè)，水面垃圾進入無人船的垃圾收集倉，經(jīng)壓縮、運輸后進入打包裝置，打包好的垃圾最終由無人機進行回收。

2 系統(tǒng)硬件電路設計

2.1 無人機硬件電路設計

無人機硬件電路（見圖2）采用主處理模塊加傳感器采集處理模塊聯(lián)合控制的方式。

圖2 無人機硬件電路框圖

主處理模塊主要負責通信處理，發(fā)布任務給飛行執(zhí)行模塊來完成相應的飛行任務，并控制視覺模塊的圖像處理和機械臂的運行。主處理模塊設計時采用樹莓派4B 作為主處理芯片，其CPU 為ARM Cortex-A72 處理器，擁有1.5 GHz 的處理能力，能滿足視覺圖像處理的需求。系統(tǒng)以無人機為載體，搭載具備2 080萬像素、5.2K 超清畫質的大疆禪思Ze?nmuse X5S鏡頭，用于獲取水域數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對水域內水面垃圾的動態(tài)監(jiān)測。

傳感器采集處理模塊主要負責無人機定位、定高和姿態(tài)控制。傳感器采集處理模塊芯片采用ARM 公司生產(chǎn)的STM32H743，定位模塊采用支持北斗和GSP的M8N高性能衛(wèi)星接收芯片，氣壓計采用HP206C 高精度芯片，可以測量300～1 200 Mbar的壓力。慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）采用MPU6050 模塊整合六軸運動處理組件，其包含的陀螺儀可準確測量無人機在空間內3 個坐標軸方向的姿態(tài)角，其內部的加速度計能夠測量無人機的加速度。

2.2 無人船硬件電路設計

無人船的硬件電路設計采用與無人機硬件電路相似的原理，如圖3 所示。主處理模塊沿用無人機的樹莓派4B 芯片，主要負責通信模塊、行駛模塊、垃圾處理模塊和視覺模塊的運行。通信模塊用于無人船隊間的通信，協(xié)調船只的任務規(guī)劃。無人船由兩個電機帶動的螺旋槳來提供動力。在選擇無人船隊行駛模塊、垃圾處理模塊的壓縮電機和運輸電機時，選用調速范圍大，過載、啟動、動轉矩大，易于控制，可靠性高的直流電機，打包電機則采用速度較低的小型直流電機。直流電機驅動器采用工作電流較大、驅動能力較強的A4950 電機驅動芯片。無人船的視覺模塊參照無人機相同的硬件配置。由于水面航行的高度基本保持一致，與無人機相比，無人船的傳感器采集處理模塊少一個定高模塊，多一個外部感知模塊，通過處理超聲波傳感器采集到的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)避障。

圖 無人船硬件電路框圖

3 運動學建模

對無人機和無人船進行受力分析，通過模型線性化對模型進行簡化，建立模型公式，方便主處理器處理系統(tǒng)中的無人機和無人船位姿（即位置和航向）。

3.1 六旋翼無人機運動模型（空中飛行）

假設六旋翼無人機除了受重力和升力影響外，不受其他力的影響，如圖4 所示，無人機升降、俯仰、橫滾和偏航4種運動的控制量見式（1）。

式中：U1、U2、U3、U4分別為總升力、俯仰力矩、橫滾力矩、偏航力矩［8］。這四種運動的控制量直接與無人機飛行控制算法的輸出量相關聯(lián)；F1、F2、F3、F4、F5、F6分別為1～6號螺旋槳提供的升力；a為各電機到無人機中心的距離；k1、k2、k3、k4、k5、k6為轉矩系數(shù)。

3.2 無人船運動模型（水面行駛）

如圖 4（d）所示，（XG，YG）為地面坐標系，（XL，YL）為船體坐標系，OL為船體中心，OLXL為船體前進方向，設p 為無人船的位姿，船體的運動學模型見式（2）。

圖4 運動學建模

式中：（x，y）為船體位置；θ為船體航向角。

4 軟件算法控制

一般的PID控制算法是根據(jù)反饋量與輸入量的偏差，按比例、積分、微分的函數(shù)關系進行運算，并不斷調整參數(shù)，沒有對控制對象進行細致分析。這種算法對控制對象滯后和時間常數(shù)很大、干擾作用強且頻繁的系統(tǒng)，是很難通過調整最佳參數(shù)來獲取高質量的控制效果。因此，本研究采用串級PID 控制算法［9-11］，通過引入一個副變量來增加系統(tǒng)的工作頻率，能提高系統(tǒng)的自適應負荷能力和抗干擾性。

4.1 六旋翼無人機飛行控制算法

六旋翼無人機飛行的串級PID 控制算法分為內外兩個控制環(huán)，如圖5 所示。其中，外環(huán)用于控制姿態(tài)角，內環(huán)用于控制角速度，可增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精度。俯仰、橫滾和偏航3 個期望姿態(tài)角（αe，βe，γe）與 IMU 姿態(tài)解算后反饋得出實時姿態(tài)角（α，β，γ）的角度偏差，經(jīng)外環(huán)的微分運算輸出角速度，即內環(huán)期望角速度（pe，qe，re）與陀螺儀測得的實時角速度（p，q，r）的偏差作為內環(huán)輸入，最終內環(huán)輸出通過控制量轉換得到不同的脈沖寬度調制（Pulse Width Modulation，PWM）信號，用于控制電機的轉速，從而實現(xiàn)無人機的穩(wěn)定飛行和各種姿態(tài)變換。

圖5 無人機姿態(tài)控制流程

4.2 無人船行駛控制算法

以地面坐標系為參考坐標系，無人船行駛的串級PID 控制算法（見圖6）分為內外兩個控制環(huán)，外環(huán)用于控制無人船的位姿，首先將無人船的期望位姿（x，y，θ）與IMU 位姿解算后反饋的實時位姿（X，Y，Θ）的偏差傳輸給外環(huán)PID控制器，通過微分運算輸出無人船的角速度，通過比例運算轉換成線速度v，再根據(jù)運動學方程進行微分運算，得到左螺旋槳加速度aL和右螺旋槳加速度aR，作為內環(huán)的期望值輸入，內環(huán)用于左、右螺旋槳的加速度控制，加速度aL和aR經(jīng)過比例運算轉換成控制左右電機轉速的PWM 信號，用于調整左右螺旋槳的轉速nL和nR，從而實現(xiàn)對無人船的姿態(tài)變換。

圖6 無人船位姿控制流程

5 結語

基于多光譜遙感技術的水上智慧運維系統(tǒng)解決方案主要對無人機和無人船進行設計，涵蓋機械結構設計、硬件電路設計、運動學建模和軟件算法設計。多光譜遙感技術能快速無損地獲取水域的高分辨率影像數(shù)據(jù)。主處理模塊加傳感器采集處理模塊聯(lián)合控制方式能較好地處理主控硬件平臺與各種傳感器的通信、數(shù)據(jù)處理與分析，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。串級PID 控制算法在增加系統(tǒng)工作頻率的同時，提高系統(tǒng)的抗干擾性，達到更好的控制效果。后續(xù)可在此基礎上開展水陸空三棲系統(tǒng)的開發(fā)與設計。