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        基于多光譜遙感技術(shù)的水上智慧運(yùn)維系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2022-12-22 13:50:08伍玲密虞君錨沈茗戈
        河南科技 2022年23期
        關(guān)鍵詞:內(nèi)環(huán)旋翼控制算法

        伍玲密 虞君錨 方 懿 沈茗戈

        (1.浙江安防職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 溫州 325016;2.上海交通大學(xué),上海 200240)

        0 引言

        隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)被廣泛應(yīng)用于航空攝影、應(yīng)急救援、疫情防控、河道巡檢等領(lǐng)域。近年來,國內(nèi)外學(xué)者對無人機(jī)在河湖管理方面的應(yīng)用進(jìn)行了大量研究工作。Esakki等[1]曾嘗試開發(fā)用于偏遠(yuǎn)水體藻類收集的漂浮四旋翼無人機(jī),再通過微觀分析來識別物種。李楊等[2]利用無人機(jī)遙感技術(shù)對整個(gè)水域的水生植物分布和生物量信息進(jìn)行調(diào)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(jìn)行識別和定位。唐桂榮等[4]利用聚類和構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對污染水域進(jìn)行提取、分類和識別。但水空兩棲無人機(jī)和水上無人機(jī)的應(yīng)用大多停留在圖像處理、水質(zhì)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(jìn)行打撈或人工駕駛打撈船進(jìn)行作業(yè),而智能化和集成化的功能有待進(jìn)一步研究。

        為了有效保護(hù)水域生態(tài)環(huán)境和減輕人工勞作強(qiáng)度,本研究提出一種基于多光譜遙感技術(shù)的水上智慧運(yùn)維系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)水面自動(dòng)清理為主要突破點(diǎn),同時(shí)集成水域數(shù)據(jù)獲取、水質(zhì)取樣、水體凈化等輔助功能,從而實(shí)現(xiàn)多功能、多任務(wù)、多模式的日常運(yùn)維和監(jiān)測,深入推進(jìn)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(shí)現(xiàn)對無人機(jī)和無人船的控制,使其具有成本低、集成度高和拓展性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

        1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案

        水上智慧運(yùn)維系統(tǒng)由無人機(jī)、無人船[5]和地面控制站三大部分組成,主要用于實(shí)現(xiàn)對水面垃圾的自動(dòng)清理,如圖1 所示。從系統(tǒng)主要功能出發(fā),對無人機(jī)和無人船的機(jī)械結(jié)構(gòu)、硬件電路、運(yùn)動(dòng)學(xué)建模和軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)。

        圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成及工作原理

        從無人機(jī)結(jié)構(gòu)來看,四旋翼無人機(jī)和六旋翼無人機(jī)的結(jié)構(gòu)相對簡單,且具有操控靈活的優(yōu)點(diǎn),但六旋翼無人機(jī)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(jī)為基礎(chǔ)進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

        無人機(jī)借助多光譜視覺模塊對水域進(jìn)行巡檢時(shí),通過搭載在無人機(jī)上的數(shù)碼相機(jī)和多光譜儀等設(shè)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(diǎn)。無人機(jī)定位水面垃圾所在區(qū)域后,會(huì)把位置信息發(fā)送給地面控制站,并對圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)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(duì)[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(wù)和路線進(jìn)行規(guī)劃。無人船到達(dá)指定區(qū)域后進(jìn)行作業(yè),水面垃圾進(jìn)入無人船的垃圾收集倉,經(jīng)壓縮、運(yùn)輸后進(jìn)入打包裝置,打包好的垃圾最終由無人機(jī)進(jìn)行回收。

        2 系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì)

        2.1 無人機(jī)硬件電路設(shè)計(jì)

        無人機(jī)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(jī)硬件電路框圖

        主處理模塊主要負(fù)責(zé)通信處理,發(fā)布任務(wù)給飛行執(zhí)行模塊來完成相應(yīng)的飛行任務(wù),并控制視覺模塊的圖像處理和機(jī)械臂的運(yùn)行。主處理模塊設(shè)計(jì)時(shí)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(jī)為載體,搭載具備2 080萬像素、5.2K 超清畫質(zhì)的大疆禪思Ze?nmuse X5S鏡頭,用于獲取水域數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對水域內(nèi)水面垃圾的動(dòng)態(tài)監(jiān)測。

        傳感器采集處理模塊主要負(fù)責(zé)無人機(jī)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(jì)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(yùn)動(dòng)處理組件,其包含的陀螺儀可準(zhǔn)確測量無人機(jī)在空間內(nèi)3 個(gè)坐標(biāo)軸方向的姿態(tài)角,其內(nèi)部的加速度計(jì)能夠測量無人機(jī)的加速度。

        2.2 無人船硬件電路設(shè)計(jì)

        無人船的硬件電路設(shè)計(jì)采用與無人機(jī)硬件電路相似的原理,如圖3 所示。主處理模塊沿用無人機(jī)的樹莓派4B 芯片,主要負(fù)責(zé)通信模塊、行駛模塊、垃圾處理模塊和視覺模塊的運(yùn)行。通信模塊用于無人船隊(duì)間的通信,協(xié)調(diào)船只的任務(wù)規(guī)劃。無人船由兩個(gè)電機(jī)帶動(dòng)的螺旋槳來提供動(dòng)力。在選擇無人船隊(duì)行駛模塊、垃圾處理模塊的壓縮電機(jī)和運(yùn)輸電機(jī)時(shí),選用調(diào)速范圍大,過載、啟動(dòng)、動(dòng)轉(zhuǎn)矩大,易于控制,可靠性高的直流電機(jī),打包電機(jī)則采用速度較低的小型直流電機(jī)。直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)器采用工作電流較大、驅(qū)動(dòng)能力較強(qiáng)的A4950 電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片。無人船的視覺模塊參照無人機(jī)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(jī)相比,無人船的傳感器采集處理模塊少一個(gè)定高模塊,多一個(gè)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(shí)現(xiàn)避障。

        圖 無人船硬件電路框圖

        3 運(yùn)動(dòng)學(xué)建模

        對無人機(jī)和無人船進(jìn)行受力分析,通過模型線性化對模型進(jìn)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(jī)和無人船位姿(即位置和航向)。

        3.1 六旋翼無人機(jī)運(yùn)動(dòng)模型(空中飛行)

        假設(shè)六旋翼無人機(jī)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(jī)升降、俯仰、橫滾和偏航4種運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)的控制量直接與無人機(jī)飛行控制算法的輸出量相關(guān)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(jī)到無人機(jī)中心的距離;k1、k2、k3、k4、k5、k6為轉(zhuǎn)矩系數(shù)。

        3.2 無人船運(yùn)動(dòng)模型(水面行駛)

        如圖 4(d)所示,(XG,YG)為地面坐標(biāo)系,(XL,YL)為船體坐標(biāo)系,OL為船體中心,OLXL為船體前進(jìn)方向,設(shè)p 為無人船的位姿,船體的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型見式(2)。

        圖4 運(yùn)動(dòng)學(xué)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(guān)系進(jìn)行運(yùn)算,并不斷調(diào)整參數(shù),沒有對控制對象進(jìn)行細(xì)致分析。這種算法對控制對象滯后和時(shí)間常數(shù)很大、干擾作用強(qiáng)且頻繁的系統(tǒng),是很難通過調(diào)整最佳參數(shù)來獲取高質(zhì)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(gè)副變量來增加系統(tǒng)的工作頻率,能提高系統(tǒng)的自適應(yīng)負(fù)荷能力和抗干擾性。

        4.1 六旋翼無人機(jī)飛行控制算法

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

        圖5 無人機(jī)姿態(tài)控制流程

        4.2 無人船行駛控制算法

        以地面坐標(biāo)系為參考坐標(biāo)系,無人船行駛的串級PID 控制算法(見圖6)分為內(nèi)外兩個(gè)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(shí)時(shí)位姿(X,Y,Θ)的偏差傳輸給外環(huán)PID控制器,通過微分運(yùn)算輸出無人船的角速度,通過比例運(yùn)算轉(zhuǎn)換成線速度v,再根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程進(jìn)行微分運(yùn)算,得到左螺旋槳加速度aL和右螺旋槳加速度aR,作為內(nèi)環(huán)的期望值輸入,內(nèi)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(yùn)算轉(zhuǎn)換成控制左右電機(jī)轉(zhuǎn)速的PWM 信號,用于調(diào)整左右螺旋槳的轉(zhuǎn)速nL和nR,從而實(shí)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(jié)語

        基于多光譜遙感技術(shù)的水上智慧運(yùn)維系統(tǒng)解決方案主要對無人機(jī)和無人船進(jìn)行設(shè)計(jì),涵蓋機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件電路設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)學(xué)建模和軟件算法設(shè)計(jì)。多光譜遙感技術(shù)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(shí),提高系統(tǒng)的抗干擾性,達(dá)到更好的控制效果。后續(xù)可在此基礎(chǔ)上開展水陸空三棲系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計(jì)。

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