植保無人機精準(zhǔn)噴施方法研究綜述

孫鵬 馮俊青 邱林江

摘要 作為一種新興農(nóng)業(yè)技術(shù)，植保無人機以其高效、精準(zhǔn)、靈活等特點在農(nóng)作物疾病和蟲害防治中具有重要意義。綜述了植保無人機精準(zhǔn)噴施方法的關(guān)鍵技術(shù)，包括植保無人機發(fā)展現(xiàn)狀、路徑規(guī)劃算法、噴施器研究和漂移控制。通過對相關(guān)文獻的分析和整理，總結(jié)了植保無人機路徑規(guī)劃算法的特點和應(yīng)用情況，重點介紹了經(jīng)典路歸算法、遺傳算法以及蟻群優(yōu)化等元啟發(fā)算法的優(yōu)點和不足，以及噴施器研究和漂移控制研究的進展和挑戰(zhàn)。最后，提出了未來研究的方向和建議，包括改進算法性能、優(yōu)化路徑規(guī)劃策略、提高噴施器的精度和穩(wěn)定性、優(yōu)化漂移控制算法等。旨在為相關(guān)研究者提供全面的研究概覽，推動植保無人機精準(zhǔn)噴施技術(shù)的進一步發(fā)展和應(yīng)用。

關(guān)鍵詞 無人機；植保；路徑規(guī)劃；混藥裝置；漂移控制

中圖分類號 S252 ?文獻標(biāo)識碼 A ?文章編號 0517-6611（2024）10-0001-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.10.001

Review of Precision Spraying Methods Using Unmanned Aerial Vehicles in Plant Protection

SUN Peng，F(xiàn)ENG Jun-qing，QIU Lin-jiang

（School of Electrical Engineering，Yancheng Institute of Technology，Yancheng，Jiangsu 224002）

Abstract As an emerging agricultural technology， agricultural drones play a crucial role in disease and pest control due to their efficiency， precision， and flexibility. The review provides a detailed overview of key technologies in precision spraying， including the development status of agricultural drones， path planning algorithms， sprayer design， and drift control. Through analysis and synthesis of relevant literature， the review summarizes the characteristics and applications of path planning algorithms for agricultural drones， with a focus on classical algorithms， genetic algorithms， ant colony optimization， and other metaheuristic algorithms， highlighting their strengths and limitations. It also explores the progress and challenges in sprayer design and drift control research. Finally， the review proposes future research directions and suggestions， such as improving algorithm performance， optimizing path planning strategies， enhancing sprayer accuracy and stability， and refining drift control algorithms. The aim of this review is to provide a comprehensive research overview for scholars in the field， facilitating the further development and application of precision spraying technology in agricultural drones.

Key words UAV;Plant protection;Route planning;Mixing device;Drift control

基金項目 江蘇省研究生創(chuàng)新實踐計劃校級重點項目（SJCX22_XZ011）。

作者簡介 孫鵬（1999—），男，江蘇鹽城人，碩士研究生，研究方向：植保無人機、路徑規(guī)劃。*通信作者，講師，博士，碩士生導(dǎo)師，從事深度學(xué)習(xí)、無人機以及混藥裝置研究。

收稿日期 2023-06-26

根據(jù)“2050年農(nóng)業(yè)項目”的預(yù)測，到2050年，全球人口預(yù)計將達到約100億。因此，為滿足日益增長的人口需求，糧食生產(chǎn)必須提高70%［1］。然而，隨著氣候變化和農(nóng)田生態(tài)條件的變遷，農(nóng)業(yè)景觀中害蟲暴發(fā)的頻率與日俱增，給作物生產(chǎn)帶來了越來越大的威脅。目前，農(nóng)藥防治是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)不可分割的一部分，據(jù)估計，農(nóng)藥化學(xué)防治可以減少世界糧食供應(yīng)45%的損失［2］。但在傳統(tǒng)背包噴霧器的施藥過程中，經(jīng)常出現(xiàn)農(nóng)藥利用率低下的現(xiàn)象，導(dǎo)致藥效流失至非靶向區(qū)域，造成沉積浪費且污染環(huán)境。同時，根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）統(tǒng)計，在人工種植的作物中噴灑殺蟲劑會造成100萬例不良反應(yīng)。為了降低對人類和環(huán)境的危害，并應(yīng)對勞動力短缺的問題，噴灑作業(yè)的機械化已勢在必行。此外，與地面植保機械相比，植保無人機可以覆蓋大片農(nóng)田，而不會破壞土壤及作物物理結(jié)構(gòu)。

我國大部分農(nóng)村地區(qū)田地環(huán)境較為復(fù)雜，普遍存在樹木、灌木叢、電線桿等障礙物［3］或者混合種植不易噴灑，甚至?xí)酗w鳥的干擾，極有可能引發(fā)墜機事故［4］，這種作業(yè)環(huán)境給植保無人機帶來了極大的不便。為了實現(xiàn)對國內(nèi)復(fù)雜作業(yè)環(huán)境的精準(zhǔn)噴施，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，該研究通過探討路徑規(guī)劃算法和噴霧技術(shù)的研究現(xiàn)狀和存在的問題，提出發(fā)展建議。

旨在深入了解植保無人機精準(zhǔn)噴施方法的研究進展，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)的技術(shù)支持，促進我國農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

1 植保無人機發(fā)展現(xiàn)狀

隨著科技的不斷發(fā)展，植保無人機技術(shù)已經(jīng)逐漸成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要組成部分。植保無人機是指通過遙控或自主飛行的方式，利用高精度的遙感和農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)，實現(xiàn)對農(nóng)田、果園等農(nóng)作物的精準(zhǔn)噴施和監(jiān)測。相比傳統(tǒng)的噴灑方式，植保無人機具有噴施量小、噴施精度高、噴施速度快、操作靈活等優(yōu)點，可以有效降低農(nóng)藥的使用量，提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)。

最初，無人機是由飛行員在地面操作的無線電控制設(shè)備，然而，現(xiàn)代無人機是基于GPS的自動駕駛飛行器。其基本構(gòu)成包括飛行控制系統(tǒng)、遙感控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等，設(shè)備類型的使用則取決于無人機的應(yīng)用。無人機平臺的3種主要類型是固定翼、直升機和多旋翼［5］。

1.1 固定翼無人機

靠螺旋槳或者渦輪發(fā)動機產(chǎn)生的推力作為飛機向前飛行的動力，主要的升力來自機翼與空氣的相對運動。因此，固定翼無人機必須要有一定的無空氣的相對速度才會有升力來飛行，如圖1（a）。

1.2 直升機

擁有一組水平旋轉(zhuǎn)的槳葉，并附有一根中央桅桿，用于產(chǎn)生升力和推力。這種類型的無人機如圖1（b）所示。直升機具備垂直起降、前進飛行、后退飛行和懸停在特定位置的能力。這些特點使得直升機能夠在擁擠和偏遠地區(qū)進行飛行，而固定翼飛機則無法勝任。

1.3 多旋翼無人機

多旋翼飛行器通過依靠多個旋翼產(chǎn)生升力以平衡飛行器的重力，從而實現(xiàn)飛行。通過調(diào)節(jié)各旋翼的轉(zhuǎn)速，可以控制飛行器的平穩(wěn)性和姿態(tài)。多旋翼飛行器具備懸停能力，并且能夠在特定速度范圍內(nèi)以任意速度飛行，但速度比較慢，續(xù)航時間短，如圖1（c）所示。

2010—2020年，無人機市場一直由固定翼和直升機占據(jù)主導(dǎo)地位。然而，目前的趨勢是小型無人機在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用重心已經(jīng)轉(zhuǎn)向多旋翼機。據(jù)統(tǒng)計，多旋翼機已經(jīng)覆蓋了近50%的可用無人機模型［6］。固定翼無人機、直升機和多旋翼飛行器的優(yōu)缺點和在植保領(lǐng)域的應(yīng)用見表1。

多旋翼植保無人機作為一種新型的農(nóng)業(yè)植保技術(shù)，近年來在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到廣泛應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾個方面［7］：

首先，植保無人機具備高效精準(zhǔn)的噴灑能力。通過先進的傳感器和噴灑設(shè)備，植保無人機能夠?qū)崿F(xiàn)對農(nóng)田的精準(zhǔn)噴灑，從而有效控制害蟲和病害的發(fā)生。此外，植保無人機能夠快速覆蓋大面積的農(nóng)田，極大地提升了噴灑效率。

其次，植保無人機的運用能夠有效減少對人工勞動力的需求。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)植保方法依賴大量的人力投入，而植保無人機通過自主飛行和自動噴灑的方式，降低了對人工勞動力的需求，進而降低了人力成本［8］。

此外，植保無人機的運用還能夠提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量和產(chǎn)量。通過植保無人機的精準(zhǔn)噴灑，可有效減少過量噴灑和漏噴的問題，確保植保藥劑的有效利用。同時，考慮到國內(nèi)混合種植的土地情形（圖2～4），植保無人機可以進行有效的植物識別，從而做到分類噴施。且植保無人機能夠及時發(fā)現(xiàn)和控制農(nóng)作物的病蟲害，有效避免病蟲害對農(nóng)作物的損害，從而提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量［9］。

最后，植保無人機有助于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境的影響。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)植保方法常導(dǎo)致土壤和水源的污染，而植保無人機能實現(xiàn)精準(zhǔn)噴灑，減少植保藥劑的浪費和污染，從而保護環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

綜上所述，植保無人機在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用具有廣泛的優(yōu)勢和前景，將成為未來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要技術(shù)手段之一［10］。

2 植保無人機路徑規(guī)劃算法

2020—2023年用于植保無人機定點噴施的路徑規(guī)劃算法使用率見圖5。遺傳算法（GA）是最常見的算法，占21%。蟻群優(yōu)化（ACO）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）作為較流行的智能算法，分別以16%和15%的比例位居第2和第3，其次是基于學(xué)習(xí)的方法（由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進步，越來越多的機器學(xué)習(xí)算法被用于無人機路徑規(guī)劃）、粒子群優(yōu)化（PSO）和模糊邏輯算法。

2.1 經(jīng)典路歸算法

經(jīng)典路徑規(guī)劃算法是植保無人機路徑規(guī)劃算法中的重要部分，包括最短路徑算法、最優(yōu)路徑算法等。其中，最短路徑算法是最為常見的一種，其通過計算節(jié)點間的距離或代價來確定最短路徑，具有簡單易行、計算速度快等優(yōu)點。常見的最短路徑算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等。

此外，最優(yōu)路徑算法是指在滿足一定約束條件的情況下，尋找最優(yōu)路徑的算法，常見的最優(yōu)路徑算法包括A*算法、D*算法、RRT算法等。過去的方法，很難確保無人機在飛行中的安全和遇到障礙物時的自動避障，并且往往需要進行大量的數(shù)據(jù)處理。為了提高避障能力和效率，Huang等［11］提出了一種基于A*算法的改進避障方法，通過毫米波雷達和單目相機的融合，建立了時空融合模型并實現(xiàn)了障礙物坐標(biāo)的提取。該算法優(yōu)化的過程中使用了動態(tài)啟發(fā)式函數(shù)、搜索點優(yōu)化和拐點優(yōu)化的方法，與傳統(tǒng)A*算法對比減少了數(shù)據(jù)處理時間達68.4%、網(wǎng)格搜索次數(shù)達74.9%、轉(zhuǎn)彎點數(shù)達20.7%，同時路徑長度也略有增加，并且實現(xiàn)了精確定位和高效避障，在農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)中具有很大的應(yīng)用前景。但該項目的改進設(shè)備成本過高，且預(yù)計軌跡與實際軌跡仍有較大差距。為使植保無人機減少過量噴施的覆蓋率的問題，Tian等［12］提出將改進的A*算法和重力搜索算法相結(jié)合，以優(yōu)化全覆蓋往返旋轉(zhuǎn)路徑規(guī)劃并基于最小的非保障作業(yè)時間規(guī)劃返回點。通過使用基于網(wǎng)格方法來劃分工作區(qū)域來建立環(huán)境模型。該項目提出的創(chuàng)新方法相比較傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法，將非噴灑距離分別減少了23.18%和5.83%，將農(nóng)藥噴灑的過量覆蓋率減少了64.47%。為農(nóng)業(yè)植保路徑規(guī)劃問題提供了一個合理、可行且有用的解決方案。

綜上所述，經(jīng)典路徑規(guī)劃算法是植保無人機路徑規(guī)劃算法的重要組成部分，不同的算法適用于不同的場景和問題，研究人員可以根據(jù)實際情況選擇合適的算法進行路徑規(guī)劃［13］。

2.2 遺傳算法

遺傳算法（genetic algorithm，GA）是一種基于生物進化原理的搜索算法，可用于解決優(yōu)化問題。遺傳算法的基本思想是將問題的解表示為某種編碼形式，如二進制編碼，將其稱為染色體，然后通過模擬自然選擇、交叉和變異等進化操作，不斷更新種群中的個體，最終找到最優(yōu)解。在植保無人機路徑規(guī)劃中，遺傳算法常用于尋找最短路徑或最優(yōu)路徑。可以通過對路徑進行編碼，如二進制編碼或?qū)崝?shù)編碼，將路徑表示為染色體，并通過選擇、交叉和變異等操作，不斷更新種群中的路徑，最終找到最優(yōu)路徑。

Xu等［14］提出一種混合算法，使用多目標(biāo)跳蛙算法（MOSFLA）和遺傳算法（GA），用于多無人機集群任務(wù)分配和排序優(yōu)化。為顯著減少非操作飛行距離和總操作時間，并且可以解決多個UAVs植保操作中的多約束優(yōu)化問題，該研究使用MOSFLA進行多UAVs操作優(yōu)化任務(wù)分配，并使用GA進行領(lǐng)域操作排序優(yōu)化，以縮短總操作時間。該研究對多約束優(yōu)化問題具有很好的處理效果，但在動態(tài)時間約束下的多約束優(yōu)化問題仍有待改進。

Liu等［15］為了解決多區(qū)域調(diào)度路線規(guī)劃問題，提出了一種無人機（UAV）多茶園植物保護路線規(guī)劃算法，并將其與單一區(qū)域的全覆蓋噴灑路線方法相結(jié)合，該算法結(jié)合了動態(tài)遺傳算法和螞蟻群二進制迭代算法。新算法相比其他仿生算法具有優(yōu)越的性能和準(zhǔn)確性，并可以縮短設(shè)備的飛行范圍，從而降低了利用無人機進行植保的成本。此外，該算法還可以為復(fù)雜山地地區(qū)茶葉田的精準(zhǔn)種植和保護提供理論支持和實際工具。然而，該算法依舊無法保持多區(qū)域茶葉田的精準(zhǔn)種植和植保的效率和準(zhǔn)確性。

綜上所述，遺傳算法是一種有效的優(yōu)化算法，可用于解決植保無人機路徑規(guī)劃問題。但在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題的特點進行參數(shù)設(shè)置和優(yōu)化算法的選擇，以獲得更好的優(yōu)化效果［16］。

2.3 蟻群優(yōu)化

蟻群優(yōu)化（ant colony optimization，ACO）是一種基于啟發(fā)式搜索的優(yōu)化算法，模擬了螞蟻在尋找食物時的行為。其核心思想是通過模擬螞蟻在路徑選擇過程中的信息素沉積和揮發(fā)，從而實現(xiàn)全局最優(yōu)解的搜索。為優(yōu)化農(nóng)藥分布同時最小化能源消耗和農(nóng)藥殘留，Gao等［17］提出了一種自適應(yīng)和快速動態(tài)蟻群優(yōu)化（AFD-ACO）算法，將農(nóng)田區(qū)域細分成網(wǎng)格，并利用ACO的信息素強度指導(dǎo)UAV尋找優(yōu)化路徑。為了解決果園種樹較多導(dǎo)致ACO算法出現(xiàn)局部最優(yōu)解的情況，Tian等［18］提出了對其啟發(fā)式函數(shù)的改進以及多源ACO（MS-ACO）方法，結(jié)合角度代價和距離代價對ACO算法的啟發(fā)式函數(shù)進行改進，利用MS-ACO進行多源優(yōu)化處理，在優(yōu)化航跡過程中引入排序優(yōu)化機制。與傳統(tǒng)ACO算法相比，其在減少拐角代價、節(jié)點數(shù)量、能耗和飛行時間等方面表現(xiàn)更為出色，提高了操作效率，但對于植保噴霧在果園中的運用，缺乏適應(yīng)性且擁有較低的效率，且未考慮不同地形和障礙對方法的影響。

由此可見，蟻群優(yōu)化算法也存在一些問題，例如易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度較慢等。因此，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況進行調(diào)整和優(yōu)化，通過不斷的改進，可以進一步提高算法的效率和準(zhǔn)確性，實現(xiàn)植保無人機的精準(zhǔn)噴施，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效益［19］。

2.4 其他元啟發(fā)算法

除了經(jīng)典路徑規(guī)劃算法、遺傳算法和蟻群優(yōu)化以外，還有一些元啟發(fā)算法也可以用于植保無人機路徑規(guī)劃。這些算法通常是基于自然現(xiàn)象或者生物行為的模擬，具有一定的隨機性和全局搜索能力。

其中，模擬退火算法是一種基于隨機化的全局優(yōu)化算法，能夠在搜索過程中接受一定概率的劣解，從而避免陷入局部最優(yōu)解。該算法可以用于植保無人機路徑規(guī)劃中，通過不斷調(diào)整路徑，逐步降低路徑長度，得到最優(yōu)路徑［20］。

蜜蜂算法是一種基于蜜蜂的覓食行為的優(yōu)化算法，主要模擬了蜜蜂在尋找花蜜時的選擇和跟隨行為。該算法可以用于植保無人機路徑規(guī)劃中，通過模擬蜜蜂的選擇和跟隨行為，得到最優(yōu)路徑［21］。

以上算法都具有一定的優(yōu)點和局限性，需要根據(jù)實際情況選擇合適的算法進行應(yīng)用。同時，這些算法也可以結(jié)合使用，形成混合算法，以提高路徑規(guī)劃的效率和精度。

總之，其他元啟發(fā)算法為植保無人機路徑規(guī)劃提供了更多的選擇，可以根據(jù)實際情況選擇合適的算法進行應(yīng)用，以提高植保無人機的噴施效率和精度。

3 植保無人機噴霧技術(shù)研究

3.1 噴施器研究

噴施器是植保無人機的核心部件，其噴施效果直接關(guān)系到農(nóng)作物的產(chǎn)量。因此，噴施器的研究一直是植保無人機研究的熱點之一［22］。

現(xiàn)有的噴施器主要分為兩類：噴霧式和流量式。噴霧式噴施器通過高速噴射形成細小的液滴，液滴大小和均勻度決定了噴施效果；流量式噴施器則通過調(diào)節(jié)流量來實現(xiàn)精準(zhǔn)噴施。目前，噴霧式噴施器在植保無人機中應(yīng)用較為廣泛，但其存在噴灑不均勻、漂移等問題，影響了噴施效果［23］。

為了解決這些問題，相關(guān)研究者提出了改進措施。Gong等［24］詳細介紹了液壓噴嘴和旋轉(zhuǎn)霧化噴嘴，全面比較兩者的噴霧顆粒大小、穩(wěn)定性和可調(diào)性。該研究證明了旋轉(zhuǎn)霧化噴嘴在未來的農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)噴灑系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用，可以在實時調(diào)節(jié)的基礎(chǔ)上進行精準(zhǔn)和可變的噴灑。與傳統(tǒng)的液壓噴嘴相比，旋轉(zhuǎn)霧化噴嘴在噴霧粒徑和穩(wěn)定性方面具有很大優(yōu)勢?？梢匝杆龠m應(yīng)風(fēng)速等環(huán)境因素的變化，并監(jiān)測噴霧狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)，以實現(xiàn)精確和可變的噴灑。但該研究仍然需要提高噴霧器設(shè)計、液滴大小測量和效力評估方法，以實現(xiàn)更好的噴灑效果。周樂等［25］使用在線混合技術(shù)分離殺蟲劑和水箱并僅在使用時將2種液體混合，使用水流或液壓泵在線實時混合，采用無人機作為應(yīng)用載體，配備智能變量應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)備，根據(jù)操作需要連續(xù)調(diào)節(jié)殺蟲劑流量，同時在線自動混合殺蟲劑和水以實現(xiàn)實時監(jiān)測殺蟲劑液體的化學(xué)濃度，并確保噴灑量的一致性。該技術(shù)不僅可以實現(xiàn)高效和超低用量的殺蟲劑使用，還可以為大規(guī)模的植物保護和控制提供技術(shù)支持，實現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)操作。何勇等［26］為解決手動混合農(nóng)藥存在安全風(fēng)險和環(huán)境污染的問題，提出了一種實時在線混合噴霧系統(tǒng)的設(shè)計方案。使用螺旋多孔混合器和圓盤式混合器實現(xiàn)水和農(nóng)藥的實時混合，并利用精確柱塞泵將農(nóng)藥注入噴霧系統(tǒng)。與人工混合獲得的濃度進行對比，HPLC系統(tǒng)測量系統(tǒng)能夠良好地混合，精確地控制水和農(nóng)藥的流量。

除了以上的噴頭及噴施器設(shè)計之外，還有一些新型噴施器正在研發(fā)，如超聲波噴施器、電磁波噴施器等，這些噴施器能夠更好地控制液滴大小和均勻度，提高噴施效果。

綜上所述，噴施器是植保無人機的重要組成部分，其噴施效果直接關(guān)系農(nóng)作物的生長和產(chǎn)量。當(dāng)前，噴施技術(shù)仍存在一些問題，需要進一步研究和改進。同時，對于噴施器的使用和維護也需要進行規(guī)范和培訓(xùn)，以確保其正常運行和使用壽命。

3.2 漂移控制研究

植保無人機在噴施農(nóng)藥時，需要精準(zhǔn)控制位置和速度，以確保噴霧的均勻性和覆蓋率。然而，由于氣流和風(fēng)的影響，無人機在飛行時容易發(fā)生漂移，導(dǎo)致噴霧效果不佳。因此，漂移控制技術(shù)成為植保無人機研究中的重要方向之一［27］。

漂移控制技術(shù)主要包括2個方面：漂移檢測和漂移校正。漂移檢測是指通過傳感器或算法檢測無人機的漂移情況，以便進行校正。常用的漂移檢測方法包括GPS、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、視覺傳感器等。漂移校正是指根據(jù)漂移檢測結(jié)果，采取相應(yīng)的措施來校正無人機的位置和速度。常用的漂移校正方法包括PID控制、模糊控制、自適應(yīng)控制等。

除了技術(shù)手段的不斷改進，漂移控制的實際效果也需要在試驗中進行驗證。一些研究者利用田間試驗來測試漂移控制技術(shù)的精度和效率，以便更好地優(yōu)化漂移控制算法和方法。

孫道宗等［28］為探究風(fēng)速和噴嘴傾斜角對農(nóng)業(yè)噴灑過程中水滴漂移的影響，通過試驗和仿真的手段，探討了風(fēng)速和噴嘴傾斜角對農(nóng)業(yè)噴灑過程中水滴飄移的影響及控制方法。得出了在不同風(fēng)速下優(yōu)化噴嘴傾斜角度的方案，使得噴灑效果和漂移控制達到一個較好的平衡。Hu等［29］提出了一種利用無人機（UAV）經(jīng)由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）輔助調(diào)整飛行軌跡的方案，用于在精密農(nóng)業(yè)中控制農(nóng)藥飄移。該系統(tǒng)通過從地面無線傳感器網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)來自主地根據(jù)風(fēng)速和風(fēng)向調(diào)整 UAV 的飛行軌跡，利用深度強化學(xué)習(xí)和粒子群優(yōu)化2種優(yōu)化算法生成修改后的飛行路線。該方案還開發(fā)了一個簡化的農(nóng)藥液滴飄移模型（包括風(fēng)速和風(fēng)向作為參數(shù)），并進行模擬和計算飄移距離。使用基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的風(fēng)速預(yù)測模型和基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的風(fēng)向預(yù)測模型來解決通信延遲或缺少與地面節(jié)點連接引起的問題。結(jié)果表明，WSN輔助的UAV軌跡調(diào)整系統(tǒng)能夠為UAV提供實時農(nóng)藥噴霧的準(zhǔn)確覆蓋。Chen等［30］研究了航空噴霧領(lǐng)域中噴霧粒子大小對噴灑效果的影響，較之前的研究，更突出地分析了噴霧粒子的大小對于噴霧效果的影響，并驗證了噴霧粒子大小對于噴灑效果的重要性，推薦農(nóng)業(yè)從業(yè)者避免使用小于160 μm的噴霧粒子，避免藥害漂移，但農(nóng)藥的藥害漂移問題依然存在，需要尋求更加合理的噴施方案。

總之，漂移控制技術(shù)是植保無人機研究中的一個重要方向，對提高植保無人機的噴施效率和精度具有重要意義。未來，漂移控制技術(shù)還需要不斷地完善和優(yōu)化，以滿足不同環(huán)境下的植保需求。

4 存在問題和發(fā)展建議

4.1 植保無人機的局限性

植保無人機是一種新興的農(nóng)業(yè)技術(shù)，可以在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮重要作用。然而，植保無人機目前還存在一些局限性［31］。

首先，植保無人機的作業(yè)范圍有限。由于無人機的電池容量和航程限制，其作業(yè)范圍通常在數(shù)十公頃以內(nèi)，而且需要在較短時間內(nèi)完成作業(yè)，使得植保無人機難以滿足大規(guī)模農(nóng)田的植保需求。

其次，植保無人機的精度有待提高。雖然植保無人機可以通過遙感技術(shù)獲取農(nóng)田信息，但是在實際操作中，其精度受到多種因素的影響，如風(fēng)速、風(fēng)向、濕度、溫度等。這些因素的變化會導(dǎo)致噴施量和噴施位置的誤差，從而影響植保效果［32］。

此外，植保無人機的成本較高。由于植保無人機需要配備高精度的傳感器和噴施器，以及復(fù)雜的導(dǎo)航和控制系統(tǒng)，其成本較傳統(tǒng)植保設(shè)備高出很多，使得植保無人機在一定程度上限制了其應(yīng)用范圍。

綜上所述，植保無人機在應(yīng)用過程中還存在一些局限性。未來研究應(yīng)該致力于解決這些問題，以進一步發(fā)揮植保無人機的作用，推動農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

4.2 發(fā)展建議

首先，需要進一步提高植保無人機的精準(zhǔn)噴施能力。目前，植保無人機的噴施精度還需要進一步提高，特別是在混合種植農(nóng)田環(huán)境中，如何準(zhǔn)確地將農(nóng)藥噴灑到作物上仍然是一個難題。因此，需要加強對植保無人機噴施技術(shù)的研究，探索更加精準(zhǔn)的噴施方法，提高噴施效率和效果。

其次，需要加強植保無人機的智能化和自主化。目前，植保無人機的控制系統(tǒng)還比較簡單，大多數(shù)需要人工操控。為此，需要加強對植保無人機智能化和自主化技術(shù)的研究，實現(xiàn)無人機自主規(guī)劃路徑、自主識別作物和病蟲害等功能。

最后，需要加強植保無人機的安全性和可靠性。植保無人機在高空飛行，如果出現(xiàn)故障或者失控，可能會對人和環(huán)境造成嚴重的危害。因此，需要加強對植保無人機的安全性和可靠性研究，確保無人機的飛行安全和噴施效果。

總之，植保無人機技術(shù)是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向之一，需要加強相關(guān)技術(shù)的研究，提高植保無人機的工作效率和噴施精度，確保其安全性和可靠性，促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

5 展望

植保無人機精準(zhǔn)噴施方法是當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的熱點研究方向，其應(yīng)用前景廣闊。然而，目前的研究仍存在一些問題和不足之處，需要進一步深入研究和改進。

首先，目前植保無人機在作物生長過程中的特殊要求方面仍需加強。在作物生長過程中，不同作物的生長環(huán)境和生長周期是不同的，因此需要針對不同的作物進行適度調(diào)整。目前，這一問題還沒有得到有效解決。

其次，植保無人機在實際操作中仍存在一定的技術(shù)難題。例如，噴施過程中的漂移控制和噴施器的設(shè)計等，需要進一步研究和改進。

此外，在植保無人機的路徑規(guī)劃算法方面，目前的算法仍有很大的提升空間。例如，可以結(jié)合機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，提高路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確性和效率。

綜上所述，未來應(yīng)該針對植保無人機在作物生長過程中的特殊要求進行更深入的研究，同時加強對噴施過程中的技術(shù)難題的探究，以及結(jié)合新興技術(shù)提高路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確性和效率。這些研究將有助于推動植保無人機技術(shù)的發(fā)展，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更為高效、精準(zhǔn)的服務(wù)。

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