第 31 卷 第 23 期 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) Vol.31 No.23 2015 年 12 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Dec. 2015 173 基于無人機(jī)航向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法與驗(yàn)證徐 博1，陳立平2,3，譚 彧1，徐 旻2,3（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，北京 100083；2. 農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100097； 3.北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心，北京 100097） 摘 要： 為盡可能地減少飛行總距離和多余覆蓋面積，節(jié)省無人機(jī)的能耗和藥液消耗，研究了一種基于作業(yè)方向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法。該算法根據(jù)指定的作業(yè)方向，可快速規(guī)劃出較優(yōu)的作業(yè)航線，也可在未指定作業(yè)方向的情況下，給出某一推薦的作業(yè)方向與航線，使整個(gè)作業(yè)過程能耗和藥耗最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，在一塊面積為 983.125 m2的不規(guī)則凸五邊形作業(yè)區(qū)域內(nèi)，采用該算法進(jìn)行航線規(guī)劃，無人機(jī)作業(yè)的多余覆蓋率最低可達(dá)到 11.5%，而且作業(yè)面積越大，優(yōu)化效果越明顯，在同樣的地塊進(jìn)行田間試驗(yàn)，得到最低多余覆蓋率為 2.8%，證明了該算法的可行性。該研究可為自主作業(yè)無人機(jī)的航線規(guī)劃算法提供參考。 關(guān)鍵詞：機(jī)械化；算法；無人機(jī)；航跡規(guī)劃；自主飛行；農(nóng)業(yè)航空；作業(yè)航向角 doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2015.23.023 中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1002-6819(2015) -23-0173-06 徐 博，陳立平，譚 彧，徐 旻. 基于無人機(jī)航向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法與驗(yàn)證J. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31(23)：173178. doi ：10.11975/j.issn.1002 -6819.2015.23.023 http:/www.tcsae.org Xu Bo, Chen Liping, Tan Yu, Xu Min. Route planning algorithm and verification based on UAV operation path angle in irregular areaJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(23): 173178. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2015.23.023 http:/www.tcsae.org 0 引 言病蟲害是影響糧食安全的一個(gè)主要因素1-2，病蟲害的防治是糧食生產(chǎn)不可或缺的重要環(huán)節(jié)3，中國的種植地形多種多樣4，既有平原的大面積種植區(qū)域，也有水田、丘陵等復(fù)雜地形5，對(duì)于后者，大型機(jī)械化防治很難實(shí)現(xiàn)6，給病蟲害防治帶來了難題7。植保無人機(jī)以小型旋翼無人機(jī)作為載體，搭載農(nóng)藥噴霧設(shè)備進(jìn)行作業(yè)8，具有作業(yè)靈活、起降無需跑道、地形適應(yīng)性好、可懸停等特點(diǎn)，可以適應(yīng)丘陵、山區(qū)、坡地等復(fù)雜地形，因此植保無人機(jī)已開始逐漸被運(yùn)用在病蟲害防治中9-11。 目前，國內(nèi)外關(guān)于無人機(jī)植保與病蟲害防治方面的研究已得到較廣泛的開展。茹煜等12研究了無人機(jī)靜電噴霧系統(tǒng)設(shè)計(jì)，提高無人機(jī)施藥后的霧滴沉積效果；楊貴軍等13基于多傳感器輔助，研發(fā)了一套農(nóng)業(yè)多載荷無人機(jī)遙感輔助小麥育種信息獲取系統(tǒng)；張波等14研制了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)農(nóng)田信息監(jiān)測系統(tǒng)；Hoffmann 等15將無人機(jī)的飛行控制系統(tǒng)與噴灑系統(tǒng)相集成，研制出一種適用于自主無人機(jī)的低容量噴灑系統(tǒng)?？傮w看來，雖然關(guān)于植保無人機(jī)的研究較多，但大多集中于霧滴沉積與漂移、多傳感器作物監(jiān)測與圖像處理、收稿日期：2015-08-12 修訂日期：2015-11-16 基金項(xiàng)目：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863 計(jì)劃）資助項(xiàng)目（2012AA101901 ）；北京市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目（D151100001215003 ） 作者簡介：徐 博，博士生，主要從事機(jī)電一體化研究。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，100083 。Email ：xubocau163.com 通信作者：譚 彧，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事機(jī)電一體化研究。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，100083。Email ：tanyu32sina.com 遠(yuǎn)程控制和變量噴灑等方面，關(guān)于自主植保作業(yè)無人機(jī)航線規(guī)劃算法的研究卻相對(duì)較少。而無人機(jī)的航線規(guī)劃已在多個(gè)領(lǐng)域得到運(yùn)用，軍事方面，無人機(jī)的航線規(guī)劃已經(jīng)有比較深入的研究，主要是為躲避火力威脅、地形威脅和雷達(dá)偵測16-17；商業(yè)方面，隨著無人機(jī)自主配送服務(wù)逐漸在物流業(yè)中興起，無人機(jī)配送航線規(guī)劃方法也已得到應(yīng)用18；遙感方面，基于傳感器、任務(wù)技術(shù)指標(biāo)、攝區(qū)地形的無人機(jī)航線規(guī)劃方法得到了廣泛運(yùn)用19-21。 目前植保無人機(jī)的作業(yè)主要是人為遙控為主，實(shí)際作業(yè)時(shí)對(duì)操作員依賴過大，文獻(xiàn) 22-23指出了在遙控情況下，駕駛員操縱負(fù)荷較大，控制時(shí)間延遲，技術(shù)難點(diǎn)較多，并且人為即時(shí)規(guī)劃的航線與理論航線偏離嚴(yán)重、無人機(jī)的作業(yè)遺漏率和重復(fù)率往往偏高。針對(duì)以上情況，本文開展了對(duì)植保無人機(jī)航線規(guī)劃算法的研究，在無人機(jī)作業(yè)前，根據(jù)作業(yè)區(qū)域和噴施幅寬規(guī)劃出合理的作業(yè)航線，使無人機(jī)以固定高度和速度沿此航線進(jìn)行自主飛行作業(yè)，降低了對(duì)操控者飛行技術(shù)的要求以及變量控制技術(shù)難度，使植保作業(yè)更具精準(zhǔn)性。隨著地理信息系統(tǒng)）與全球定位系統(tǒng)技術(shù)的普及和傳感技術(shù)的發(fā)展，具有自主作業(yè)功能的植保無人機(jī)系統(tǒng)勢必成為發(fā)展趨勢，關(guān)于自主植保無人機(jī)航線規(guī)劃的研究也就顯得尤為必要。 1 作業(yè)航線規(guī)劃算法的基本研究思路 傳統(tǒng)的植保無人機(jī)作業(yè)航線獲取方法，是令無人機(jī)沿作業(yè)區(qū)域的某一邊界線方向進(jìn)行往復(fù)噴施，以完成整個(gè)區(qū)域覆蓋工作，這種方法較適用于規(guī)則的矩形作業(yè)區(qū)域，但對(duì)于不規(guī)則形狀的多邊形作業(yè)區(qū)域來說，無論沿農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)（http:/www.tcsae.org ） 2015 年 174 何種方向進(jìn)行作業(yè)，作業(yè)航線無法保證與所有的邊界都平行，因此均會(huì)出現(xiàn)多余覆蓋的現(xiàn)象。航拍時(shí)采用的航線規(guī)劃方法，雖然也屬于全覆蓋路徑規(guī)劃算法，但為保證拍攝的有效性，要求無人機(jī)旁向覆蓋應(yīng)至少超出攝影邊界線一定范圍，顯然不適用于植保作業(yè)。 設(shè)作業(yè)區(qū)域面積為 S，噴施幅寬為 d，藥液消耗量為P，作業(yè)距離為 L1，非作業(yè)飛行距離（轉(zhuǎn)彎飛行距離）為L2，作業(yè)過程的總飛行距離 L=L1+L2，本文針對(duì)旋翼無人機(jī)進(jìn)行作業(yè)航線分析，轉(zhuǎn)彎過程并不作業(yè)。為方便研究，本文假定無人機(jī)的能耗與飛行距離 L 成正比，即通過距離來反映能耗情況，理論覆蓋面積 S1=L1·d， (S1S)為無人機(jī)的多余覆蓋面積，在噴速一定時(shí)，作業(yè)距離 L1與藥液消耗量 P 可近似看做成正比，在多余覆蓋面積減少時(shí)，藥液消耗量也相應(yīng)降低。因此需要研究一種作業(yè)航線規(guī)劃算法，針對(duì)不規(guī)則作業(yè)區(qū)域，根據(jù)任意某個(gè)作業(yè)方向，規(guī)劃出合適的作業(yè)航線，盡可能地減小多余覆蓋面積和總飛行距離，使藥耗和能耗降低，或者在未指定作業(yè)方向的情況下，給出某一推薦的作業(yè)方向與航線，使整個(gè)作業(yè)過程的多余覆蓋面積與總飛行距離最小，即藥耗和能耗最優(yōu)。 2 作業(yè)環(huán)境坐標(biāo)系的構(gòu)建 由于無人機(jī)植保的作業(yè)是一種往復(fù)覆蓋運(yùn)動(dòng)，每一條作業(yè)航線都獨(dú)立對(duì)應(yīng)著一塊寬度為 d（無人機(jī)噴施幅寬）的子作業(yè)區(qū)域，因此可以通過劃分子作業(yè)區(qū)域來獲取無人機(jī)的作業(yè)航線。設(shè)作業(yè)區(qū)域?yàn)橥苟噙呅蜠1D2D3,Dm， m 為凸多邊形的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，由于作業(yè)區(qū)域的設(shè)定是位于東經(jīng)北緯地區(qū)，因此分別獲取凸邊形頂點(diǎn)的經(jīng)度最小值 Lonmin與緯度最小值 Latmin，設(shè)經(jīng)、緯度值分別小于 Lonmin和 Latmin的一點(diǎn) O 為無人機(jī)的起始點(diǎn)，如圖 1 所示，以點(diǎn) O 為坐標(biāo)原點(diǎn)，以東向?yàn)闄M坐標(biāo) X 軸正方向，北向?yàn)榭v坐標(biāo)軸 Y 的正方向建立直角坐標(biāo)系，保證了凸多邊形作業(yè)區(qū)域位于 OXY 坐標(biāo)系第一象限內(nèi)。 圖 1 坐標(biāo)系構(gòu)建示意圖 Fig.1 Construction of coordinate 3 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換 圖 2 為坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換示意圖。如圖 2 所示，指定的作業(yè)航向角 為無人機(jī)作業(yè)航向 nK與 Y 軸的夾角，為方便規(guī)劃無人機(jī)的作業(yè)航線，需進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，使轉(zhuǎn)換后的橫坐標(biāo)軸與作業(yè)航向相平行，且作業(yè)區(qū)域仍位于新坐標(biāo)系的第一象限內(nèi)。坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法如下： 1）當(dāng) 0< /2 時(shí)，求出各頂點(diǎn)橫坐標(biāo)最小值 xmin和最大值 xmax，做 2 條直線 x=xmin和 x=xmax分別與 X 軸交于點(diǎn)（xmin,0）和（xmax, 0）。過點(diǎn)（xmax, 0）做平行于無人機(jī)作業(yè)航向的直線，直線表達(dá)式為 y=cot(xxmax)，與直線 x=xmax相交于點(diǎn) O；當(dāng) /2< 時(shí)，求出各頂點(diǎn)縱坐標(biāo)最小值 xmin和最大值 xmax，做 2 條直線 y=ymin和 y=ymax與 X 軸交于點(diǎn)（0, ymin）和（ 0, ymax）。過點(diǎn)（ 0, ymin）做平行于無人機(jī)作業(yè)航向直線，與直線 y=ymax相交于點(diǎn) O。 2）進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，將坐標(biāo)系原點(diǎn) O 移動(dòng)到 O點(diǎn)，當(dāng)0< /2 時(shí)，坐標(biāo)系逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)( )角度，當(dāng) /2<時(shí)，坐標(biāo)系順時(shí)針旋轉(zhuǎn) (/2)角度，新坐標(biāo)系 OXY的 X軸與直線 l 重合，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方程如下 cos sinsin cosOOx xxy yy = 。 （1 ） 式中 為作業(yè)航向角，(º) ；xO和 yO分別為 O在原 OXY坐標(biāo)系下的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)； (x, y)和 (x, y)分別為在原坐標(biāo)系坐標(biāo) OXY 上和新坐標(biāo)系 OXY上的坐標(biāo)。 凸多邊形頂點(diǎn) Dj在 OXY上的坐標(biāo)為( xDj, yDj)，j=1,2,3,m。當(dāng) < 2 時(shí)，無人機(jī)的作業(yè)航向與( -)時(shí)的作業(yè)航向相反，但可以共享同一條航線，只需按照相反的順序遍歷飛行航點(diǎn)則可。由于 0<<，因此僅需對(duì)作業(yè)航向角在 0 的范圍內(nèi)進(jìn)行分析即可。 注： 為作業(yè)航向角， (°)；Kn 為作業(yè)方向向量； X'為轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系橫軸； Y'為轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系縱軸；O' 為轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系原點(diǎn)。 Note: is operation course angle, (°); Kn is operation direction vector; X' is horizontal axis of converted coordinate system; Y' is vertical axis of converted coordinate system; O' is origin of converted coordinate system. 圖 2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換示意圖 Fig.2 Schematic of coordinate transformation 4 無人機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃方法的確立 設(shè)凸多邊形作業(yè)區(qū)域 D1D2D3,Dm總共有 (m1)條邊界線，邊界線 Lj(DjDj+1)的表達(dá)式為( yyDj+1)(xDjxDj+1)= (xxDj+1)(yDjyDj+1), x min(xDj,xDj+1), max(xDj,xDj+1), j=1,2,3, m1。由 (ymaxymin)/d 的比值可得到子作業(yè)區(qū)第 23 期 徐 博等：基于無人機(jī)航向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法與驗(yàn)證 175 域的個(gè)數(shù)，其中 ymax和 ymin分別為作業(yè)區(qū)域縱坐標(biāo)的最大值與最小值， d 為無人機(jī)作業(yè)幅寬，當(dāng) (ymaxymin)/d=n1或 n2<(ymaxymin)/d<n1 時(shí)，說明總有 (n1)個(gè)子作業(yè)區(qū)域和 n 條子區(qū)域分隔線，子區(qū)域分隔線的表達(dá)式為y=ymax(k1)d，k =1,2,n。 圖 3 為無人機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃示意圖。如圖 3 所示，在作業(yè)區(qū)域 D1D2D3,Dm的一塊子作業(yè)區(qū)域中，為保證完全覆蓋且作業(yè)距離最短，子作業(yè)區(qū)域起始作業(yè)航點(diǎn)和終止作業(yè)航點(diǎn)的橫坐標(biāo)應(yīng)為子作業(yè)區(qū)域橫坐標(biāo)的 2 個(gè)極限值，即子作業(yè)區(qū)域邊界線的橫坐標(biāo)極限值。 第 k 塊子作業(yè)區(qū)域的 2 條分隔線分別為 y=ymaxk·d和 y=ymax(k1)d，因此當(dāng)作業(yè)區(qū)域邊界線 Lj(j=1,2,3, m1)上有滿足 ymaxk·d yy max(k1)d 的點(diǎn)時(shí)， 將這些點(diǎn) x坐標(biāo)的最小值和最大值提取出來，分別標(biāo)記為 xkmin和 xkmax，這 2 個(gè)橫坐標(biāo)值即為第 k 塊子作業(yè)區(qū)域橫坐標(biāo)的兩個(gè)極限值，因此第 k 條作業(yè)航線對(duì)應(yīng)的 2 個(gè)航點(diǎn)為（x kmin，y max(k1/2)d）和（maxkx，y max(k1/2)d）。 1.作業(yè)飛行航線 2. 作業(yè)飛行航點(diǎn) 3. 子區(qū)域分隔線 1.Operation routes 2.Operation waypoints 3.Sub-region dividing line 圖 3 無人機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃示意圖 Fig.3 Schematic of unmanned aerial vehicles operation route planning 通過以上步驟，可將無人機(jī)在作業(yè)區(qū)域的所有飛行航點(diǎn)求解出來，而無人機(jī)需要按照一定的順序去遍歷這些航點(diǎn)，才能完成作業(yè)工作。如圖 3 所示，無人機(jī)從第一個(gè)子作業(yè)區(qū)域開始作業(yè)時(shí)，每 4 個(gè)航點(diǎn)可以作為 1 個(gè)循環(huán)，完成一個(gè)往復(fù)覆蓋動(dòng)作，根據(jù)遞推原理，可以得到航點(diǎn) P 的順序與坐標(biāo) 43 (21)min max42 (21)max max41 2max max42minmax(,(23/2)(,(23/2)(, (21/2)(, (21/2)iiiiiiiiPx y i dPx y i dPxy i dPxy i d=。 （2 ） 式中 d 為為無人機(jī)作業(yè)幅寬；當(dāng)子作業(yè)區(qū)域個(gè)數(shù) (n1)為奇數(shù)時(shí)，最后一個(gè)航點(diǎn)為 P4t-2， t=n/2；當(dāng) (n1)為偶數(shù)時(shí)，最后一個(gè)航點(diǎn)為 P4t，t =(n1)/2。 (2 1)max (2 1)min 2max 2min11()()abii iSx x dxxd= =+。 （ 3） 式中 S為無人機(jī)實(shí)際作業(yè)覆蓋總面積， m²。根據(jù)航點(diǎn)坐標(biāo)和噴施幅寬計(jì)算出 S的值，當(dāng)子作業(yè)區(qū)域個(gè)數(shù) (n1)為奇數(shù)時(shí)， a=n/2， b=n/21；當(dāng) (n1)為偶數(shù)時(shí)， a=b=(n1)/2。當(dāng)對(duì)作業(yè)航向無特殊要求時(shí)，可改變航向角 的取值，通過對(duì)比不同航向角下對(duì)應(yīng)的 S值，得出實(shí)際作業(yè)面積最小的航向角與各航點(diǎn)，此時(shí)的作業(yè)航線即為無指定作業(yè)方向的航線規(guī)劃較優(yōu)解。 5 仿真與試驗(yàn) 選取北京市昌平區(qū)小湯山國家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究示范基地的一塊不規(guī)則凸五邊形田塊作為仿真與試驗(yàn)區(qū)域，基地地處 40°00 40°21N， 116°34 117°00E。首先用Trimble 公司的 GEOXT3000 型號(hào)手持 GPS 數(shù)據(jù)采集器測得田塊 5 個(gè)頂點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)。以植保無人機(jī)作業(yè)前的起始點(diǎn)為原點(diǎn)、東西方向?yàn)?X 軸、南北方向?yàn)?Y 軸，建立直角坐標(biāo)系，將 5 個(gè)頂點(diǎn)的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化成米制，對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)分別為(5,37.5) ， (42.5,30)， (32.5,5)， (7.5,5)和(2,20)m，作業(yè)區(qū)域面積 S 為 983.125 m2。首先指定航向角 分別為 0,45°,90°,135°， 通過算法仿真分別獲得相應(yīng)的規(guī)劃航線。根據(jù)式（ 4）可得 4 種作業(yè)情況下的多余覆蓋率 = 100%SSS× 。 （4 ） 式中 為無人機(jī)作業(yè)多余覆蓋率； S 為作業(yè)區(qū)域面積， m2。 仿真結(jié)果如表 1 所示， 4 種作業(yè)情況下， =0 時(shí)對(duì)應(yīng)的飛行總距離、覆蓋面積和多余覆蓋率均較小，即能量消耗與藥液消耗也較小。航向角 從 0 到 180°，以每次遞增 5°的方式，繼續(xù)航線規(guī)劃仿真，以得到飛行總距離和多余覆蓋率最低時(shí)所對(duì)應(yīng)的作業(yè)航向角。仿真結(jié)果表明，當(dāng)作業(yè)航向角為 =100°，并獲取相應(yīng)的作業(yè)規(guī)劃航線，此種作業(yè)情況下的理論總飛行距離和覆蓋面積分別為 250.52 m 和 1 096.5 m2，多余覆蓋率為 11.5%，達(dá)到了能耗和藥液消耗的最優(yōu)化。 表 1 航線規(guī)劃仿真結(jié)果 Table 1 Simulation results of route planning 作業(yè)航向角 Operation course angle/(°) 無人機(jī)總飛行距離 Total unmanned aerial vehicles flight distance/m 作業(yè)覆蓋面積 Operation coverage area/m² 多余覆蓋率 Excess coverage rate/% 0 273.38 1 121.8 14.1 45 291.30 1 195.5 21.6 90 273.68 1 169.2 18.9 135 293.78 1 197 21.8 100 250.52 1 096.5 11.5 試驗(yàn)無人機(jī)采用的是安陽全豐飛防的 QF80-1型農(nóng)用無人直升機(jī)，噴幅 d 為 5 m。讓無人機(jī)按照規(guī)劃好的航線分別進(jìn)行 5 次作業(yè)飛行試驗(yàn)，用機(jī)載 GPS 實(shí)時(shí)記錄無人機(jī)的飛行航線軌跡。無人機(jī)實(shí)際飛行軌跡如圖 4 所示，圖 4a、 4b、 4c、 4d、 4e 分別表示航向角 為 0,45°,90°,135°和 100°（推薦作業(yè)航向）時(shí)無人機(jī)的實(shí)際作業(yè)情況。從圖 4 中可看出各次試驗(yàn)的實(shí)際飛行軌跡均與理論航線相偏移。對(duì)照表 1 與表 2 的數(shù)據(jù)結(jié)果也可發(fā)現(xiàn)，雖然各數(shù)據(jù)結(jié)果存在偏差，但在仿真環(huán)境下飛行總距離、覆蓋面農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)（http:/www.tcsae.org ） 2015 年 176 積和多余覆蓋率較小的航向角，實(shí)際對(duì)應(yīng)的各數(shù)據(jù)量仍然較小，證明了航線優(yōu)化算法的可行性。無人機(jī)在各作業(yè)航向角下的實(shí)際航線、作業(yè)距離和覆蓋面積均與理論有一定的偏差，這是由于在過程中 GPS 定位存在一定的誤差，且液體藥液使無人機(jī)重心不穩(wěn)，加上風(fēng)等環(huán)境因素的影響，使無人機(jī)出現(xiàn)作業(yè)飛行航線偏移、提前或滯后轉(zhuǎn)彎等現(xiàn)象，造成了重復(fù)噴施與漏噴，影響了噴施的效果，這些都是今后需改進(jìn)的方面。 圖 4 航線規(guī)劃試驗(yàn)結(jié)果與理論航線對(duì)比圖 Fig.4 Comparison charts of route planning experimental results and theoretical routes 表 2 航線規(guī)劃試驗(yàn)結(jié)果 Table 2 Field test results of route planning 作業(yè)航向角 Operation course angle/(°) 實(shí)際總飛行距離 Practical total flight distance/m 實(shí)際作業(yè)覆蓋面積 Practical operation coverage area/m² 實(shí)際多余覆蓋率 Practical excess coverage rate/%0 273.01 1 115.04 18.5 45 278.84 1 157.18 21.8 90 261.30 1 126.51 14.6 135 272.29 1 191.45 21.2 100 242.24 1 011.20 2.8 6 結(jié)論與討論 1）本方法適用于自主作業(yè)植保無人機(jī)，可根據(jù)指定作業(yè)方向，規(guī)劃出較優(yōu)作業(yè)航線，減少無人機(jī)能量和藥量的不必要消耗。相對(duì)于傳統(tǒng)的未經(jīng)規(guī)劃而直接依靠操作員視覺判斷和設(shè)定作業(yè)航線，提高了作業(yè)精準(zhǔn)性、降低了重復(fù)覆蓋率與漏噴率。仿真結(jié)果表明，在面積為 983.125 m2的不規(guī)則五邊形作業(yè)區(qū)域中，多余覆蓋率最低為 11.5%。 2）進(jìn)行田間試驗(yàn)，在航向角 為 0,45°,90°,135°和100°（算法推薦作業(yè)航向）的情況下分別對(duì)作業(yè)區(qū)域進(jìn)行覆蓋，得到最低多余覆蓋率為 2.8%，證明了該算法的可行性。研究表明，該自主植保無人機(jī)航線規(guī)劃算法能夠在一定程度上改變了傳統(tǒng)人為目視航線規(guī)劃效率低、準(zhǔn)確率低、作業(yè)遺漏率高和時(shí)效性差等問題，并節(jié)省了人力，為無人機(jī)作業(yè)管理與決策提供了參考。 本研究主要是在無人機(jī)作業(yè)前對(duì)其作業(yè)航線進(jìn)行預(yù)先的規(guī)劃，具有一定的局限性，在實(shí)際作業(yè)時(shí)，由于 GPS定位誤差的和風(fēng)等環(huán)境因素的影響，自主飛行無人機(jī)的實(shí)際航線往往與理論航線相偏移，這是自主植保無人機(jī)航線規(guī)劃所面臨的問題，因此在接下來的研究中需逐步考慮這些問題，通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，不斷地改進(jìn)與完善航線規(guī)劃算法。 參 考 文 獻(xiàn) 1 周志艷，臧英，羅錫文，等. 中國農(nóng)業(yè)航空植保產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略J. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(24)：110. 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