植保無人機仿地定高飛行控制技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望

臧 英 ，吳海添 ，周志艷 ，臧 禹 ，趙玲麗 ，周銘杰 ，呂子晨

（1.華南農(nóng)業(yè)大學 工程學院/廣東省農(nóng)業(yè)航空應(yīng)用工程技術(shù)研究中心，廣州 510642；2.南方農(nóng)業(yè)機械與裝備關(guān)鍵技術(shù)教育部重點實驗室，廣州510642；3.國家精準農(nóng)業(yè)航空施藥技術(shù)國際聯(lián)合研究中心，廣州 510642；）

近年來，無人機在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用迅猛發(fā)展，特別是多旋翼植保無人機，與有人駕駛飛機作業(yè)相比，其作業(yè)時能夠垂直起降、自動懸停，能航線規(guī)劃飛行、一鍵起降，操作便捷，而且能利用自身的旋翼風場，使霧滴的穿透力增強，使農(nóng)作物葉片正反面著藥，植株中下部藥液沉積量增加。

在植保無人機的農(nóng)田實際作業(yè)中，由于農(nóng)作物長勢不一或地形起伏變化，一方面會因為噴頭與作物冠層之間距離的變化，造成作業(yè)幅寬變化，從而影響霧滴沉積的均勻性，甚至出現(xiàn)重噴、漏噴現(xiàn)象；另一方面還可能帶來墜機的風險。因此，仿地定高飛行控制技術(shù)是提升植保無人機作業(yè)質(zhì)量、保障飛行安全的關(guān)鍵。

本研究擬在綜合分析國內(nèi)外現(xiàn)有仿地定高飛行控制技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合植保無人機作業(yè)的特點，對植保無人機仿地定高飛行控制技術(shù)進行分析，探討適合植保無人機的適應(yīng)性廣、可靠性高且成本較低的傳感器測距方法及仿地控制裝置，以期為植保無人機更好地實現(xiàn)精準作業(yè)提供技術(shù)手段上的參考。

1 植保無人機仿地定高飛行控制技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 基于超聲波傳感器的仿地定高飛行控制技術(shù)

超聲波傳感器測距是一種非接觸式測距方法，其工作原理是基于聲速在既定的均勻媒介里傳播速度有一恒定值，利用發(fā)送和接收超聲波信號時間差和聲音傳播的速度之間的關(guān)系，從而計算出超聲波傳感器與物體之間的距離[1]。超聲波傳感器測距原理簡單、成本低廉，且受顏色、光照和電磁場等干擾較小，因此目前應(yīng)用較廣泛[2]，在早期的微小型無人機輔助定高飛行控制中，超聲波傳感器的應(yīng)用比較常見。HENRI等[3]提出了一種多旋翼無人機高度估計器的方法，使用超聲波傳感器的相對高度和氣壓傳感器的絕對高度值作為高度來源，高度數(shù)據(jù)輸入到帶預(yù)測濾波器的估計器中，并結(jié)合動態(tài)模型預(yù)測出無人機的實際高度值，實現(xiàn)懸停和定高飛行。胡文超等[4]在四旋翼無人機上利用超聲波傳感器實現(xiàn)改進的仿生聲納SLAM算法的研究，但僅在簡單環(huán)境下證明了聲納SLAM二維構(gòu)建圖的算法合理性及可行性。

但在植保無人機的仿地定高飛行控制中，由于植保作業(yè)面對的作物種類、作業(yè)場景以及農(nóng)田環(huán)境復(fù)雜多變，超聲波傳感器存在一些自身難以克服的局限：（1）超聲波必須用于能充分反射聲波和傳播聲波的對象，當作物冠層稀疏不勻或冠層結(jié)構(gòu)變化劇烈時，其測量精度將受到影響；（2）超聲波的傳播速度受傳播介質(zhì)的密度、壓力與溫度等因素影響，植保無人機快速飛行作業(yè)中，需要對測量方法進行相對較復(fù)雜的修正和補償，測量裝置的成本及響應(yīng)速度會受到影響[5]；（3）由于發(fā)射功率有限，測量距離通常為10m以內(nèi)[6]，而且超聲波測量原理的限制，超聲波測量時通常存在的固有測量盲區(qū)（0．25～0．8m），被測的最高物位如進入盲區(qū)，將無法進行正確的測量。因此，國內(nèi)一些企業(yè)在早期推出的植保無人機使用超聲波傳感器進行植保無人機的仿地定高飛行控制，但實際應(yīng)用效果并不理想，在后續(xù)產(chǎn)品的升級中基本上都摒棄了超聲波傳感器的使用[7]。

1.2 基于激光雷達的仿地定高飛行控制技術(shù)

激光雷達基于TOF（飛行時間）原理，其中常用的紅外光源有905nm和850nm。TOF激光雷達最初為了快速測距而設(shè)計的，一般是周期性向外發(fā)出近紅外調(diào)制波，調(diào)制波遇到物體后反射，通過測量調(diào)制波往返相位差得到飛行時間，從而計算出該模塊與被測目標之間的相對距離[8-9]。TOF激光雷達在室外環(huán)境容易受光照干擾，隨著測量距離的增加會使測量誤差增大[10]。熊偉翔等[11]基于旋轉(zhuǎn)激光雷達掃描室內(nèi)空間實現(xiàn)高精度定位，但只針對于水平二維的定位建圖，不能實現(xiàn)三維的定位建圖。文恬等[12]基于兩個激光傳感器模塊實現(xiàn)了地形匹配的方法，結(jié)合DMC-PID控制器，大大減少了無人機高度控制的滯后性、大慣性下的超調(diào)性和過度時間，但單線雷達掃描的地形面積不大，仿地飛行依然會產(chǎn)生延遲。楊凡等[13]基于無人機的VUX激光雷達掃描低矮植被的方式測量作物高度可達厘米級精度，利用測高技術(shù)還可以反演推算生物量和植被長勢信息，但是該激光雷達成本較高，無法在植保無人機上推廣應(yīng)用。

1.3 基于毫米波雷達的仿地定高飛行控制技術(shù)

毫米波雷達是指工作在30～300GHz頻域的雷達，發(fā)射頻率高，具有較強的抗干擾能力[14-15]。毫米波的波長介于微波和厘米波之間，因而毫米波雷達兼?zhèn)溆形⒉ɡ走_和光電雷達的一些優(yōu)點，可穿透霧、煙、灰塵的能力，具有全天候(大雨天除外)全天時的特點[16]?；诤撩撞ɡ走_測距方法具備全天候應(yīng)用的優(yōu)勢，不僅在無人駕駛領(lǐng)域上適用，也是植保無人機生產(chǎn)企業(yè)青睞的仿地定高傳感器。吳開華等[17]基于3個毫米波雷達的高度融合算法實現(xiàn)了植保無人機高精度的仿地定高飛行。但該仿地定高飛行技術(shù)爬坡和下坡階段誤差在40cm以內(nèi)，對于精準施藥而言精度較差。此外，一些植保無人機生產(chǎn)企業(yè)采用旋轉(zhuǎn)式毫米波全向雷達[18]，但旋轉(zhuǎn)式結(jié)構(gòu)容易磨損，不僅影響使用壽命，也會增加測量誤差，相應(yīng)抬高了使用成本。

1.4 基于GNSS系統(tǒng)的定高飛行控制技術(shù)

GNSS的全稱為全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System），泛指所有的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)[19]，包括美國的GPS、俄羅斯的Glonass、歐洲的Galileo、中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等。RTK是基于載波相位差分的導(dǎo)航定位技術(shù)，是實時處理兩個測量站載波相位觀測量的差分方法，將基準站采集的載波相位發(fā)給用戶接收機，進行坐標位置的修正和解算[20]，從而使移動站模塊能夠在室外實時獲得厘米級三維定位精度[21-22]。在植保無人機的應(yīng)用中，GNSS能提供飛機的高程及經(jīng)緯坐標數(shù)據(jù)，可用來實現(xiàn)植保無人機的航線飛行作業(yè)。但由于GNSS提供的高程數(shù)據(jù)是絕對坐標數(shù)據(jù)，很難提供飛機與作物冠層之間的實時相對距離數(shù)據(jù)，所以GNSS用于仿地定高飛行比較困難。此外，在采用RTK進行高精度定位時，通常高程精度比平面坐標精度要差一些，直接用于植保無人機低空的仿地飛行也有比較大的風險。

1.5 基于氣壓傳感器的定高飛行控制技術(shù)

數(shù)字氣壓傳感器能夠獲得外界的氣壓值和溫度值[23]，利用大氣壓的特性計算出海拔高度。通常氣壓受影響因素較多，比如空氣密度在大范圍內(nèi)是不均勻的，所以會產(chǎn)生測量誤差。當無人機飛行高度變化時，導(dǎo)致氣壓傳感器數(shù)值變化，因此可以通過氣壓傳感器測量環(huán)境大氣壓的方式間接獲取無人機的絕對高度[24]。由于植保無人機在飛行過程中，由于旋翼氣流的干擾，風場氣壓的變化比較復(fù)雜，所以對氣壓計測量的氣壓實際值影響較大，無人機安裝氣壓計區(qū)域需要避免復(fù)雜的氣流流動。另外空氣的溫濕度因素和傳感器的電壓波動也會導(dǎo)致氣壓計測量數(shù)據(jù)的誤差[25]。一般情況下，氣壓計需要經(jīng)常標定或補償，測量精度在短時間內(nèi)可達厘米級，但是在長時間的測量過程會產(chǎn)生漂移誤差?；跉鈮簜鞲衅鞫ǜ唢w行技術(shù)所面臨的問題，許多學者根據(jù)氣壓物理特性，設(shè)計出高精度的氣壓傳感器。袁少強等[26]利用靜壓特性，設(shè)計出一款壓阻硅式絕壓傳感器，實現(xiàn)了靈敏度較高的定高系統(tǒng)。法國Parrot公司BABEL等[27]提出一種無人機高度估計方法，該方法是基于氣壓傳感器的原始高度數(shù)據(jù)和補償觀測器的觀測高度，其中高度補償觀測器數(shù)據(jù)來源于姿態(tài)傳感器和風速傳感器，最終解算出以地面為參考系的無人機絕對高度值。雖然大部分植保無人機都搭配有氣壓傳感器模塊，但只適用于絕對高度的定位，有一定的局限性。另外，氣壓傳感器在無人機近地飛行時，受地面氣流效應(yīng)影響較大，測量誤差較大，所以通常氣壓傳感器只作為輔助定高。

1.6 基于視覺傳感器的仿地定高飛行控制技術(shù)

雙目視覺的原理是通過計算兩個攝像頭所拍攝的兩幅圖像的視差，直接對前方景象進行距離測量。經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展，雙目視覺在機器人視覺，無人機、軍事、醫(yī)學成像等領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣。周武根等[28]基于視覺SLAM實現(xiàn)無人機在棚內(nèi)煤場自主飛行與地圖構(gòu)建，可以適用于無GPS的室內(nèi)環(huán)境，同時利用視覺傳感器實現(xiàn)了煤堆全覆蓋的視覺成像，構(gòu)建了接近實際的煤儲量估計。史珂路等[29]在無人機高空火災(zāi)測距方面，基于融合動態(tài)模板的雙目視覺算法獲得了較好的測量精度。CAMPOS等[30]基于單目視覺的地形跟蹤飛行高度估計方法，該方法是輸入視覺信息給決策樹測距訓(xùn)練，最終測距的準確率達80%以上。宋宇等[31]設(shè)計雙光流傳感器在室內(nèi)環(huán)境下實現(xiàn)無人機實時高度測量，結(jié)合擴展卡爾曼濾波得到機身的位置、速度、姿態(tài)等信息，能提供更準確的導(dǎo)航信息。目前，視覺傳感器已在植保無人機上得到了應(yīng)用，但視覺傳感器受外物污染時會影響可靠性和精度，特別是植保無人機施藥作業(yè)時，極易受到農(nóng)藥污染。因此，惡劣的作業(yè)環(huán)境，視覺傳感器的用途是不太可靠的。

2 當前植保無人機仿地定高飛行控制技術(shù)存在的問題

2.1 傳感器精度和抗干擾能力需要進一步提高

目前采用GNSS、氣壓計的定高方案雖然應(yīng)用比較成熟，但是傳感器數(shù)據(jù)是海拔高度，植保無人機無法相對于農(nóng)作物冠層高度上仿地定高飛行，也無法適應(yīng)地形起伏的作業(yè)環(huán)境下飛行。超聲波傳感器在測量相對距離過程會穿透農(nóng)作物的冠層，同時因無人機風場導(dǎo)致的農(nóng)作物枝葉擺動而測量不穩(wěn)定，影響仿地定高飛行的穩(wěn)定性。單線激光雷達、紅外傳感器、雙目視覺等在沒有粉塵、水霧的應(yīng)用場景下精度較高，但是在植保作業(yè)過程易受霧滴、陽光照射等的干擾，所以在植保作業(yè)中的穩(wěn)定性不佳。毫米波雷達不易受霧滴、陽光照射等干擾，抗干擾能力較強，可實現(xiàn)全天候作業(yè)，目前被越來越多的植保無人機企業(yè)選用，但也存在旋轉(zhuǎn)部件易磨損、成本較高等問題。

2.2 缺少面向農(nóng)田場景的高程預(yù)判及仿地定高飛行規(guī)劃技術(shù)

目前植保無人機在開始作業(yè)前，通常航線規(guī)劃的工作主要是針對平面坐標，在高程方向上的飛行規(guī)劃較少見。平面坐標系上的航線規(guī)劃及作業(yè)飛行控制，較適合地勢平坦的區(qū)域，而我國許多地區(qū)，特別是南方15省，丘陵山地的作業(yè)場景較多，迫切需要面向農(nóng)田場景的高程預(yù)判及仿地定高飛行規(guī)劃技術(shù)，以提高作業(yè)的質(zhì)量及飛行的安全性。

未來植保無人機的發(fā)展，應(yīng)能提前測量前方地形的高程數(shù)據(jù)，具備前方作業(yè)區(qū)域預(yù)判功能，并在此基礎(chǔ)上，在飛行作業(yè)航線的規(guī)劃時，增加仿地定高飛行的規(guī)劃。具體思路為：對機頭前進方向區(qū)域劃分為若干分區(qū)，結(jié)合仿地測距傳感器提前探測地形的變化狀況，對不同劃分區(qū)域執(zhí)行不同的仿地定高調(diào)節(jié)機制。具體示例如圖1，將植保無人機飛行區(qū)域劃分為高度保持區(qū)（15m內(nèi)，檢測地形高度無變化，保持飛行高度）、姿態(tài)提前調(diào)節(jié)區(qū)（3m內(nèi)，檢測地形高度發(fā)生變化，并且植保無人機從高度保持區(qū)進入高度實時調(diào)節(jié)區(qū)或者從高度實時調(diào)節(jié)區(qū)進入高度保持區(qū)，提前作姿態(tài)調(diào)整，同時可根據(jù)飛行速度可以把姿態(tài)提前調(diào)節(jié)區(qū)距離適當調(diào)整）和高度實時調(diào)節(jié)區(qū)（根據(jù)地形坡度實時調(diào)節(jié)植保無人機飛行姿態(tài)，同時考慮飛行速度的影響適當調(diào)整姿態(tài)變化的快慢）。

圖1 植保無人機仿地定高飛行區(qū)域劃分示意圖Figure 1 Terrian following zone division diagram of plant protection UAV

2.3 復(fù)雜環(huán)境下的仿地定高控制算法適用性需要加強

目前植保無人機仿地定高控制常用PID控制算法[32]，但植保無人機實際農(nóng)田作業(yè)中，還會受到自然風和藥箱藥液的晃動等外界因素影響，特別是作物長勢不勻、地形變化頻繁的復(fù)雜環(huán)境下，需要高適應(yīng)性的控制算法，以提高控制的穩(wěn)定性和平順性。為了提高控制算法的適應(yīng)性，可以考慮結(jié)合一些控制一體化的方法，包括滑膜控制、滑膜自適應(yīng)控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制、模糊控制、自抗擾控制、反饋線性化和反步控制等[33-3 4]。CHEOLKEUN[35]針對非線性飛行器模型進行仿真，采用基于遺傳算法的模糊增益表控制器，驗證了在各種環(huán)境擾動下能夠保證軌跡跟蹤的性能，但由于需要模糊規(guī)律庫的先驗知識庫，對工程師設(shè)計要求較高，且需要更多的時間設(shè)計模糊規(guī)律庫，不利于工程的應(yīng)用。韓京清研究員提出一種不依賴被控對象的自抗擾控制技術(shù)[36-3 8]，包括跟蹤微分器、擴張狀態(tài)觀測器、非線性反饋和幾個非線性函數(shù)組成[39]。自抗擾控制已在飛行器姿態(tài)控制上展現(xiàn)出獨特的抗擾能力，但是由于該控制方法參數(shù)較多還未能廣泛推廣[40]。高志強提出了基于頻域尺度的線性自抗擾控制器，使得調(diào)試參數(shù)大大減少，且具有明確的物理意義，極大地推動了自抗擾控制理論發(fā)展與實際應(yīng)用[41-42]?？梢酝ㄟ^學科移植的方法，將一些其他領(lǐng)域應(yīng)用效果較好的控制策略，例如自抗擾控制器在陀螺儀加工工藝[43]、PMSM電機持續(xù)同步控制[44]、軌道車輛懸掛系統(tǒng)[45]等領(lǐng)域的應(yīng)用，移植到植保無人機的仿地定高飛行控制中，使得植保無人機的仿地定高控制精度及適用性提升，仿地定高控制更平滑且迅速，提升作業(yè)質(zhì)量和效率。

3 未來發(fā)展趨勢展望

3.1 多種傳感器信息融合定位

單個傳感器由于分別存在各自的缺陷，在仿地定高控制中難免會出現(xiàn)不能滿足各種復(fù)雜應(yīng)用場景的情況。因此，在仿地定高飛行控制中，多傳感器信息融合的方法逐步得到重視，增加多種傳感器作為冗余方案，各傳感器間優(yōu)勢互補，從而提高仿地定高飛行的穩(wěn)定性。GNSS在障礙物遮擋等情況下失效時，光流傳感器在水平輔助定位懸停和位置估計中可作為備用定位傳感器[46]。HERISSE等[47]提出基于多觀測點平均光流測量的無人機地形跟蹤方法，結(jié)果表明縱向運動跟蹤軌跡較好。HERISSE等[48-49]提出室內(nèi)無人機基于球面相機的平移光流融合IMU傳感器，實現(xiàn)非線性控制的地形跟隨，該試驗通過仿真和不同室內(nèi)場景測試，驗證了算法的地形跟隨效果。另外，毫米波雷達在地形起伏復(fù)雜環(huán)境下，假設(shè)高度數(shù)據(jù)失效，氣壓計作為絕對高度定位的方法是失控保護的措施之一。植保無人機的飛控系統(tǒng)基于多種傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)[50-51]，可以保障植保無人機穩(wěn)定作業(yè)，避免突發(fā)事故。王飛等[52]設(shè)計的視覺光流和旋轉(zhuǎn)激光雷達測距，融合IMU傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了室內(nèi)定位導(dǎo)航飛行。黃鶴等[53]提出一種多層多源信息融合的無人機定高算法，該算法改善了多傳感器融合算法中傳感器測量誤差問題。GOLISK等[54]設(shè)計基于卡爾曼濾波融合算法的非線性濾波器，適用于無人機的姿態(tài)估計，使無人機姿態(tài)估計更準確。

3.2 人工智能技術(shù)應(yīng)對場景識別定位

植保無人機在復(fù)雜環(huán)境下噴灑作業(yè)，特別是果樹普遍種植在山地，地形復(fù)雜、高低起伏較大，樹與樹之間存在較大的間隙，僅靠雷達的仿地飛行，容易導(dǎo)致植保無人機在樹的間隙區(qū)間仿地定高飛行，造成植保無人機撞機。此外，植保無人機在自動飛行中，由于無法識別田塊空地而停止噴灑，造成藥液的浪費。因此，平原模式的自主飛行難以用于果園、坡地等復(fù)雜環(huán)境。為了應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境識別定位，牛淵[55]提出利用飛行高度傳感器和室內(nèi)定位系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)集進行深度學習訓(xùn)練，實現(xiàn)無人機的地形跟隨控制。周龍[56]提出基于立體視覺和激光雷達掃描的方式獲取場景的細節(jié)信息，測量準確的三維深度信息，為無人機導(dǎo)航規(guī)劃提供強大的感知能力。這些研究方法是將來人工智能技術(shù)結(jié)合植保無人機實現(xiàn)更智能化噴灑作業(yè)的趨勢。為了解決農(nóng)田復(fù)雜環(huán)境問題，目前已有部分企業(yè)植保無人機的作業(yè)方案采用AI智能引擎與地面站相結(jié)合的模式，首先通過對低空遙感采集作業(yè)區(qū)域的圖像進行分析，并對場景地圖進行三維重建和自動識別障礙物、農(nóng)作物等，最后通過智能三維航線規(guī)劃，自動將果園場景中的樹木、水塘、建筑、電線桿、地面等進行智能識別，形成帶有類別屬性的三維語義地圖，讓山地和果園場景的作業(yè)實現(xiàn)自動化和智能化。

3.3 基于模型設(shè)計的高精度仿地定高控制系統(tǒng)

圖2 未來植保無人機仿地定高飛行控制系統(tǒng)框圖Figure 2 Terrian following control system block diagram for future of plant protection UAV

如前所述，面向復(fù)雜農(nóng)田場景的高精度、高穩(wěn)定性的仿地定高控制系統(tǒng)是未來植保無人機必須具備的重要功能之一。結(jié)合高程預(yù)判及仿地定高飛行規(guī)劃、自抗擾控制算法的思想，本研究提出未來植保無人機仿地定高飛行控制系統(tǒng)的框圖如圖2。首先設(shè)置仿地飛行的期望高度，期望高度經(jīng)過安排過渡過程得到高度v1和高度導(dǎo)數(shù)v2，然后根據(jù)非線性組合出偏差量e1和e2，得出u0輸出值，同時根據(jù)擴張觀測器z3擾動干擾補償和基于懸停油門補償函數(shù)的藥液質(zhì)量反饋機制，最終輸出控制量u控制植保無人機高度變化。其中通過擴張卡爾曼濾波器的多傳感器信息分析機制得出的實際高度值輸入到擴張觀測器中，擴張觀測器觀測輸出觀測高度值z1、觀測高度導(dǎo)數(shù)z2、觀測擾動補償z3。另外擴張卡爾曼濾波器的多傳感器信息分析機制可根據(jù)作業(yè)地形仿地定高飛行狀況分區(qū)控制姿態(tài)控制器提前作出姿態(tài)調(diào)整。

4 結(jié)束語

隨著農(nóng)業(yè)航空的快速發(fā)展，植保無人機將逐漸成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中施藥環(huán)節(jié)的重要工具。仿地定高飛行控制技術(shù)是提升植保無人機作業(yè)質(zhì)量和安全性的重要功能，本研究通過對現(xiàn)有仿地定高飛行的控制方法進行系統(tǒng)分析，提出了多傳感器信息融合定位、人工智能場景識別定位、基于模型設(shè)計的高精度低成本定高控制等解決方案，可為植保無人機更好地實現(xiàn)精準作業(yè)提供參考。