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    基于足球比賽路徑規(guī)劃的農(nóng)用無人機定位和導航研究

    2019-05-27 08:47:42
    農(nóng)機化研究 2019年10期
    關(guān)鍵詞:規(guī)劃作業(yè)

    杜 恒

    (河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院,河南 南陽 473000)

    0 引言

    無人機是無人駕駛航空飛行器的簡稱,具有遙控、動力和導航裝置,能夠執(zhí)行多種類型的任務(wù)。無人機誕生于1914年,在軍事需求的推動下取得了較快的進步。發(fā)展至今,無人機已經(jīng)形成了一個龐大的家族,用途涉及到社會的各個方面,其中的軍用無人機代表著該領(lǐng)域的最高水平[1]。早期的無人機為固定翼,后來在技術(shù)的推動下出現(xiàn)了旋翼無人機。與固定翼無人機相比,旋翼無人機的飛行高度有限,速度也較慢;但旋翼無人機的機動性更強,可以垂直起降、空中懸停及大幅度轉(zhuǎn)彎,設(shè)計制造的難度小,且有效載荷較大[2]。上述優(yōu)點使得旋翼無人機在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,具體內(nèi)容包括農(nóng)藥噴灑、農(nóng)田信息監(jiān)測和農(nóng)業(yè)保險勘察等,不僅極大地提高了作業(yè)效率,還推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化和智能化[3-5]。

    在起飛之前,地面站會根據(jù)作業(yè)的內(nèi)容和環(huán)境條件規(guī)劃出合理的航線,無人機按照規(guī)劃的航線飛行并完成作業(yè)。但是,在實際飛行中,無人機會受到復雜氣象、環(huán)境條件和載荷變化的影響,導致實際航線與規(guī)劃航線之間出現(xiàn)偏差。航線的偏差影響無人機的作業(yè)效果,不合理的航線和飛行動作縮短續(xù)航能力,降低了作業(yè)效率。因此,對航線的控制精度是反映農(nóng)用無人機性能的重要指標,能夠為無人機優(yōu)勢的發(fā)揮提供保障。無人機的航線控制以定位和導航為前提,即在確定無人機實時位置的基礎(chǔ)上,根據(jù)下一步的目標發(fā)出導航指令,調(diào)節(jié)無人機的方向和速度,使其按照規(guī)劃的航線飛行。

    農(nóng)業(yè)機械的定位和自動導航可以追溯到20世紀的80年代,開創(chuàng)了農(nóng)業(yè)機械的無人駕駛時代。隨著計算機視覺和衛(wèi)星技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用,農(nóng)業(yè)機械定位和導航的精度大幅提高,應(yīng)用范圍也得到了擴展[6]。目前,美國的GPS、俄羅斯的GLONASS和中國的北斗是3種成熟的衛(wèi)星定位導航系統(tǒng),它們通過電子地圖和衛(wèi)星信號進行實時定位及導航,提高了農(nóng)業(yè)機械的自動化程度[7]。

    農(nóng)用無人機作為一種新型技術(shù)匯集的設(shè)備平臺,實時定位和自動導航是其必備的功能,也是順利完成農(nóng)業(yè)操作的要求。在誕生初期,農(nóng)用無人機的飛行控制由人工完成,操作的負荷和難度都較大,對航線的控制效果也不理想。在引入了各種新型技術(shù),并對航線規(guī)劃算法進行優(yōu)化后,農(nóng)用無人機的定位和導航精度得到了提升[8]。另外,人們對無人機的航線控制也進行了研究,韓泉泉等設(shè)計了基于二維坐標的航線控制律,在仿真試驗中表現(xiàn)出良好的航線跟隨性能[9]。吳俊成等基于誘導航線開發(fā)出新的協(xié)調(diào)控制方法,可以精確控制多無人機編隊的飛行狀態(tài)[10]。

    航線規(guī)劃是農(nóng)用無人機定位和導航的依據(jù),合理的航線有利于提高定位和導航精度。足球比賽機器人的控制原理與農(nóng)用無人機類似,因此足球比賽路徑規(guī)劃方法可以為無人機定位和導航提供參考。足球機器人系統(tǒng)由視覺、決策、無線通訊和機器人4部分組成,路徑規(guī)劃由決策部分完成,是主導比賽結(jié)果的關(guān)鍵。足球比賽路徑規(guī)劃的內(nèi)容是在存在障礙物的陌生環(huán)境中,依據(jù)比賽規(guī)則搜尋由起點到達終點的合理避碰路線[11]。足球比賽路徑規(guī)劃的方法有多種,大致可以分為全局規(guī)劃法和局部規(guī)劃法,都有各自的優(yōu)缺點。柳長安等基于FIRA機器人的仿真平臺對Position函數(shù)模型進行了改進,提高了對比賽中具體情況的適應(yīng)能力[12]。黃彥文等在模糊邏輯方法修正勢場函數(shù)的基礎(chǔ)上提出了一種改進的路徑規(guī)劃算法,并在實際應(yīng)用中得到了檢驗[13]。研究人員還將足球比賽機器人的路徑規(guī)劃和決策方法應(yīng)用到采摘機器人上,根據(jù)采摘機器人的特性設(shè)計智能定位和導航系統(tǒng),實現(xiàn)了與農(nóng)業(yè)機械的結(jié)合[14-15]。

    作為各種新型技術(shù)匯聚的平臺,無人機擁有智能決策系統(tǒng)和算法運行的條件。本研究將足球比賽路徑規(guī)劃的人工勢場模型與農(nóng)用無人機相結(jié)合,設(shè)計更為合理適用的無人機定位和導航方法,為無人機航線精確控制提供新的途徑。

    1 人工勢場模型

    人工勢場是一種足球比賽路徑的局部規(guī)劃方法,核心思想是以電磁場理論為基礎(chǔ)的抽象力場。無人機與足球機器人一樣,運動過程中都存在目標體和障礙物,它們是路徑規(guī)劃需要考慮的因素。目標點周圍存在針對無人機的引力場,障礙物周圍存在針對無人機的斥力場,兩種力場的強度和方向符合電磁理論的規(guī)律。引力場和斥力場共同組成人工勢場,其特性用勢場函數(shù)進行描述。人工勢場模型通過搜索勢場函數(shù)下降最快的方向形成無人機的運動路徑,則可以盡量避免碰撞障礙物,并盡快地接近目標體。人工勢場模型的結(jié)構(gòu)和算法都比較簡單,適合進行無人機的實時控制,能夠規(guī)劃得到平滑的路徑,有利于發(fā)揮無人機的機動特性和避障能力。

    1.1 引力函數(shù)

    人工勢場模型中無人機的目標點是下一個作業(yè)點,障礙物為超過無人機飛行高度的樹木、建筑和電力設(shè)施等。與足球機器人不同,無人機的目標點和障礙物一般都處于靜止狀態(tài),因此導航控制的算法較足球機器人更為容易。建立無人機作業(yè)區(qū)域的直角坐標系,X軸和Y軸分別表示作業(yè)區(qū)域的橫向和縱向坐標。在坐標系中標定無人機(U)、目標點(T)和障礙物的位置(O),無人機和目標點只有1個,障礙物可以同時出現(xiàn)多個。無人機的初始速度為V0,坐標系中對無人機路徑產(chǎn)生影響的引力場只有1個,如圖1所示。引力函數(shù)的計算公式參照黃彥文等的研究,以無人機與目標點之間的距離和相對速度為自變量[13]。

    圖1 無人機的直角坐標系

    1.2 斥力函數(shù)

    根據(jù)實際情況,并不是作業(yè)區(qū)域內(nèi)的所有障礙物都會同時對無人機的路徑產(chǎn)生影響,只有那些與無人機的距離小于一定閾值的障礙物才會產(chǎn)生斥力場。在圖1中,只有3個障礙物產(chǎn)生了針對無人機的斥力場,斥力函數(shù)的計算公式也是參照黃彥文等的研究,以無人機與障礙物之間的距離和相對速度為自變量[13]。引力場和斥力場共同作用形成勢場合力,使無人機的飛行軌跡發(fā)生改變,速度由V0變?yōu)閂1,保持著原有的速率,但是方向沿順時針偏轉(zhuǎn)了θ角度,如圖1所示。

    2 人工勢場模型

    2.1 斥力函數(shù)的修正

    2.2 勢場函數(shù)的修正

    在整個作業(yè)區(qū)域中,無人機、障礙物和下一個目標點的位置是影響無人機路徑規(guī)劃的主要因素。此外,路徑規(guī)劃還需要考慮作業(yè)區(qū)域的形狀、所有目標點和障礙物的分布,才能制定出相適應(yīng)的飛行路徑策略。為了消除人工勢場對精確度要求較高的局限性,引入模糊邏輯控制方法,將無人機的飛行數(shù)據(jù)庫直接轉(zhuǎn)化為控制指令,以適應(yīng)復雜環(huán)境下的航線控制。

    模糊邏輯控制包括模糊變量、模糊知識庫和模糊推理機3個部分:模糊變量以無人機狀態(tài)和目標任務(wù)作為輸入量,以人工勢場中的最大和最小避障距離作為輸出量;推理機以知識庫為依據(jù),通過簡單的三角隸屬函數(shù)對輸入量進行分析處理,最后輸出無人機的最佳避障距離。

    圖2 多個障礙物的人工勢場

    3 無人機定位和導航

    3.1 無人機系統(tǒng)

    無人機平臺為大疆Phantom 4 Advanced型植保無人機,整體質(zhì)量5kg,續(xù)航時間為30min。無人機采用北斗和GLONASS雙模式定位,無線傳輸距離可以達到7km。地面站安裝大疆DJIGS Pro版軟件,可以規(guī)劃無人機的路徑并實時控制飛行姿態(tài)。無人機飛行控制系統(tǒng)以Intel586型工控計算機為核心,采用閉環(huán)結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)軟件在Windows10操作系統(tǒng)中運行,人工勢場的代碼用MatLab工具箱編寫。

    無人機裝載各種傳感器用于飛行狀態(tài)的采集,包括XV-8000CB型角速度傳感器、CZ3-X-Y型加速度傳感器、BA5803型氣壓高度傳感器及中科能慧的NHFS47型風速風向傳感器等。航線控制設(shè)備包括方向舵、副翼舵和升降舵,舵面根據(jù)路徑規(guī)劃算法提供的方案進行相應(yīng)的偏轉(zhuǎn),改變無人機的飛行方向和姿態(tài),從而實現(xiàn)避障的功能。

    3.2 定位和導航

    無人機地面站首先建立作業(yè)區(qū)域的直角坐標系,然后標定其中的障礙物數(shù)量和位置。無人機的位置通過衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲得,并且實時跟蹤無人機的運動方向和速度。根據(jù)植保無人機的藥液噴幅確定方格,然后以方格為單元將作業(yè)區(qū)域網(wǎng)格化,在路徑的規(guī)劃中以人工勢場合力方向上的相鄰方格作為無人機的目標點。

    地面站按照人工勢場方法規(guī)劃無人機的航線,并設(shè)定飛行參數(shù)。作業(yè)過程中,控制中心實時接收傳感器采集的數(shù)據(jù)和無人機的飛行狀態(tài),計算實際位置偏離設(shè)定航線的距離,并根據(jù)所處的人工勢場函數(shù)發(fā)出控制指令。指令發(fā)送給飛行姿態(tài)控制設(shè)備,實現(xiàn)對無人機的定位和導航,如圖3所示。

    圖3 無人機定位和導航流程

    4 仿真試驗

    2017年,在本單位的棉花田中開展仿真試驗,對無人機進行定位和導航,同時執(zhí)行噴藥作業(yè)。作業(yè)區(qū)域為不規(guī)則的近似長方形,較均勻地分布6個不同形狀的障礙物,包括喬木、電線塔、農(nóng)田設(shè)施和空地。無人機飛行高度為5m,速度4m/s,標準噴幅為5m。仿真試驗的結(jié)果如圖4所示。其中,白色部分為作業(yè)區(qū)域,黑色塊為障礙物,無人機的航線用帶有箭頭的黑色線條表示。試驗結(jié)果表明:基于足球比賽路徑規(guī)劃對無人機進行定位和導航,可以使噴灑的藥液覆蓋率達到98%,無人機飛行的距離和時間相比人工控制減少了20%,航線中的急劇轉(zhuǎn)向次數(shù)也大幅減少,作業(yè)效率得到了提高。

    圖4 仿真試驗中的無人機航線

    5 結(jié)論

    將足球比賽路徑規(guī)劃的人工勢場模型與農(nóng)用無人機相結(jié)合,給出了農(nóng)用無人機定位和導航方法。人工勢場由引力場和斥力場共同組成,利用勢場函數(shù)進行描述。模型搜索勢場函數(shù)下降最快的方向形成無人機的運動路徑,可以盡量避免碰撞障礙物,并盡快地接近目標體。根據(jù)實際情況,對斥力函數(shù)和勢場函數(shù)進行了修正。試驗結(jié)果表明:該方法定位和導航的無人機藥液噴灑覆蓋率達到98%,飛行距離和時間相比人工控制減少了20%,航線中的急劇轉(zhuǎn)向次數(shù)也大幅減少,作業(yè)效率得到了提高,能夠為農(nóng)用無人機航線精確控制提供新的途徑。

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