植保无人机变量喷洒系统研究

王朔

摘要：近年来，无人机在植保领域的应用越来越广泛，农业植保无人机无论是在便利性还是在喷洒效果方面都具有更显著的优势。目前无人机喷洒系统主要采用分档式调节流量的喷洒技术，这种技术在一段飞行速度区间使用同一档位进行喷洒作业，喷洒均匀性有待提升。通过设计变量喷洒系统的主控电路、隔离电路等完成了变量喷洒平台的硬件搭建工作。针对飞行速度对喷洒均匀性的影响提出了一种提高植保无人机喷洒均匀性的PID流量控制算法，通过调节占空比实现了变量喷洒系统的软件功能。在无人机飞行速度从1 m/s增加到5 m/s的过程中，设计了分档式算法和PID流量控制算法的变量喷洒对照试验，通过水敏纸的雾滴图像信息来分析喷洒作业的效果。结果表明，在飞行速度从1 m/s增加到5 m/s的过程中，经过流量PID调节的植保无人机喷洒覆盖率整体波动范围较小（范围在209%～24.4%之间），相比之下分档式植保无人机的覆盖率波动范围略大（范围在20.1%～29.8%）;同时验证了变量喷洒系统软硬件的可行性，该变量喷洒系统实现了喷洒流量随飞行速度自动调整的功能，提升了喷洒的整体均匀性，能够满足小面积作业的基本要求。

关键词：植保无人机;变量喷洒系统;流量控制算法;PWM脉宽调制;覆盖率;喷洒效果;流量高精度控制

中图分类号：S252+.3  文献标志码：A  文章编号：1002-1302（2019）10-0245-06

随着城市化的不断加快，大量的青壮年选择进城务工，农村劳动力严重不足，农业机械化已经成为一种不可逆转的趋势。近年来，农业植保无人机越来越受到人们的关注。无人机植保与传统人工施药和地面机械施药相比具有诸多优势，将是未来主流植保方式。随着精准农业需求的增长，对植保技术的要求也愈来愈高，对高均匀性、高精度的变量喷洒核心技术的研究已经成为农业现代化的迫切需求。国内关于农业植保无人机的喷洒均匀性一直有研究，韩文霆研究了变量喷头和均匀性的关系，研制了一种可实现变量喷洒的喷头[1]。陈超等为了提高可变喷嘴的喷灌均匀性，设计了一种可调喷头的可变喷嘴，利用流量调节机构改变喷头工作压力，通过出口调节机构改变喷头出口，并统一调整喷嘴出口面积和工作压力[2]。张涛涛等将喷头的压力与脉宽调制和飞行速度通过公式联系起来，根据采集到的植被覆盖指数（NDVI）和飞行速度信息来调整脉冲宽度调制（PWM），利用霍尔传感器获得拖拉机转速，从而保证农药的有效使用[3]。刘大印在2011年研发了一套基于PWM的变量农药喷洒控制系统，该系统首次根据霍尔传感器获取拖拉机速度调节喷洒流量[4]。徐兴等于2014年设计了小型无人机机载农药变量喷洒系统，通过调整PWM喷洒控制信号的占空比改变液泵的工作时间，从而实现变量喷洒，分别测试了0.3、0.4、0.5 L/min流量控制指标下的变量喷洒试验效果，达到变量喷洒控制的目的[5]。何勇于2015年将变量喷洒技术应用于单旋翼无人直升机，通过光流传感器测量飞行速度，实现了流量根据飞行速度的变化自主调节，在不同的飞行速度内采用不同的固定流量进行喷洒[6]。2017年，肖利平等采用ST公司的STM32F407VGT6作为均匀喷洒中央处理模块实现变量喷洒，将变量喷灑应用于四旋翼无人机，完成了基于PWM的变量农药喷洒控制系统[7]。2014年，陈超等设计了一款改变压力来实现变量喷洒的装置，而且研究了喷洒时的水力性能和能耗，方形域喷洒的能耗比圆形域喷洒低30.3%，可为变域喷洒提供一种低能耗的新模式[8]。当喷洒高度逐渐增加时，对于多喷头的植保无人机2个喷头之间会有一定的重喷区域，其中2个喷头会有一定的影响，喷射过程中往往产生冲撞等相互作用，喷头之间会相互影响[9]。蒋焕煜等于2014年提出一种通过图像处理技术以区域内雾滴覆盖率作为喷洒效果的判定指标[10]。虽然国内关于变量喷洒的研究已经有了很大进展，但是现有的PWM流量控制依然存在着流量控制较粗糙、整体喷洒均匀性较低、精度低等问题。本试验重点研究的是根据实时速度自主调节流量的变量喷洒系统，实现对流量的高精度控制，从而达到较好的喷洒效果。

1 喷洒效果的衡量指标和影响因素

1.1 喷洒效果的衡量指标

雾滴的覆盖率指的是水敏纸上粘上雾滴变蓝的面积占整个水敏纸总面积的比例，所以本研究选用水敏纸检测雾滴的覆盖率。覆盖率的计算公式如下：

C=SA。

其中：C指的是雾滴的覆盖率;S指的是水敏纸上被雾滴染成蓝色的面积;A指的是水敏纸的全部的面积。

水敏纸上雾滴的数量越多，每个雾滴的粒径越大，则整体雾滴的覆盖率越大。所以，雾滴的覆盖率可以体现出雾滴在农作物上的分布情况和覆盖情况。雾滴的覆盖率越大，说明农药跟农作物接触的表面积也就越大，越有利于农药发挥其药效作用。本研究将雾滴的覆盖率作为评价喷洒效果的重要指标。

1.2 喷洒效果的影响因素

农业植保无人机飞行作业时，在转弯阶段或者正常作业时由于速度波动等原因都不能保证绝对的匀速飞行。受到无人机飞行速度的影响，喷洒的覆盖率波动很大。假如植保机的飞行速度为v m/s，喷洒流量为N mL/s，作业面积示意图如图1所示。则1 s的作业面积就是（2d·v） m2。根据图1可得单位面积的雾滴体积V为式（2）。

由式（2）不难看出，只有喷洒的速度和喷洒体积（也就是流量）成正比关系时，才能保证喷洒单位面积的覆盖率不变，也就是保证单位面积的雾滴体积是恒定的。喷洒的速度越大，喷洒的流量也应越大，才能保证喷洒的整体覆盖率的均匀性，从而保证整体较好的喷洒效果。根据式（2）可以推算出流量和速度的具体关系[式（3）]，由此可以看出流量和速度是成正比的线性关系。

2 变量喷洒系统设计

2.1 变量喷洒系统硬件设计

变量喷洒系统硬件主要由嵌入式板、飞行控制器、电子调速器、水泵、喷头和流量计六大部分组成。本研究重点设计了嵌入式板，用AltiumDesigner软件完成了原理图、PCB的绘制，最终将实物完成。嵌入式板是整个喷洒系统的硬件核心，不仅负责给各个喷洒模块供电，还要与各个模块进行通信。变量喷洒系统的硬件框图如图2所示。

2.1.1 变量喷洒系统主控芯片电路设计 主控芯片选用的是STM32F745，因为它有丰富的外设资源、168 MHz的主频。在设计主控芯片的原理图时，并没有采用传统的原理图与芯片实物一一对应的设计方法，而是采用了原理图功能模块化对主控原理图进行引脚分类，同一接口或者同一功能放在一起。主控原理图设计还包括复位电路、晶振电路、LED指示电路和各个模块接口电路的设计。由于是变量喷洒系统，在设计原理图时，重点设计了嵌入式板与飞控的通信接口，并且在通信线路上增加了隔离电阻防止对飞控造成影响。设计2路喷头接口，使用的是GPIO口的复用定时器PWM功能。设计2路流量计接口，使用的是主控芯片的定时器捕获引脚。主处理器的原理图如图3所示。

2.1.2 变量喷洒系统信号隔离电路 嵌入式板是整个喷洒系统的核心，负责所有喷洒模块的供电和通信。为了防止外部模块的毁坏影响嵌入式板，同时也为了防止嵌入式板毁坏影响外部模块，添加硬件隔离电路是必要的。本研究选用的是常用电压隔离芯片TXS0108。隔离电路如图4所示。

2.1.3 变量喷洒系统流量计 本研究选用的流量计型号为SEN-HZ21 WA（图5），该流量计的精度高达3%，这款流量计通过霍尔原理产生方波脉冲来获取流量信息。该流量计三线联接：红色为正极，黑色为负极，黄色为脉冲信号，最大压力1.75 MPa，流量1～30 L/min。经实际试验测得，本研究变量喷洒系统所需的最大流量对应的脉冲数小于3 000个（详见“31”节）。为了确保流量采集的精度，流量采集信号在硬件上要求的最小采集频率为3 kHz。本变量喷洒系统配置系统时钟为168 MHz，定时挂载到APB1，时钟频率为108 MHz。捕获定时器设置为1 080分频，经过分频后得到的信号采集的时钟频率为100 kHz。经计算得到采样精度为3%，已知流量计的精度为3%，最后得到流量系统的理论精度为5.91%[式（4）]。触发条件设置为上升沿触发，由于该变量喷洒系统仅须要获取脉冲的数量，对脉冲波形和周期要求不高，该采样频率已经满足采样要求。

2.2 变量喷洒系统软件设计

对于一个完整的变量喷洒控制系统的开发，硬件电路只是其中的一部分，软件的质量直接影响系统功能的实现。该控制系统采用模块化的编程思想，通过编写C代码来实现的。本研究选用FreeRTOS作为软件系统核心，使用Keil集成开发环境完成软件模块化。图5是变量喷洒系统的软件框架设计。

2.2.1 变量喷洒系统软件流程 变量喷洒系统进行喷洒作业的具体流程如下：（1）嵌入式板通过解析Mavlink传过来的心跳包，获得无人机的实时速度。（2）从喷洒设置文件中获取喷洒设置的相关信息，确定本次作业的具体雾滴参数，并且结合速度计算出本次作业需要的理论实时流量值。（3）然后嵌入式板输出对应占空比的脉宽调制信号PWM来驱动水泵和离心喷头按照计算出来的流量进行喷洒作业。（4）嵌入式板通过计算流量计传回的实时脉冲数将喷头输出的实时流量计算出来。（5）根据得到的实际流量和之前计算出来的理论流量，可以得到2个流量间的差值，将这个误差作为流量控制算法的输入参数。（6）判断差值与设定的流量阈值。当差值大于流量阈值时，采用PID流量控制算法，使得误差尽快减小;当差值小于流量阈值时，采用PD流量控制算法，减小流量超调，使得误差保持稳定。（7）流量控制算法的输出结果是最新的流量数据。通过调整嵌入式板输出的脉宽调制信号PWM的占空比，使水泵和离心喷头按照最新的流量进行输出，然后保存最新的流量数据到日志，方便以后分析数据和解决问题。（8）最后判断喷洒是否结束，如果没有结束，则关闭超时定时器，等待循环定时器，实现循环执行PID控制算法。如果接收到停止喷洒的指令，则关闭所有定时器，结束喷洒。当喷洒过程中出现超时现象，则需要相应的超时处理，并且发出异常信号，传送到地面站上。

为了喷洒的稳定可靠性，设计一个软件定时器，在定时器中定时调用流量控制函数。为了防止变量喷洒软件反应超时，再嵌套1个超时定时器，1个喷洒从流量监测到进行流量调节流程必须在规定时间t0 s内完成，每隔t1 s调用1次变量喷洒主函数，因此必须要求t1>t0。变量喷洒系统软件流程如图6所示。

2.2.2 变量喷洒系统流量控制算法 流量控制算法在处理器中使用采样控制，不能像模拟量那样连续处理。有考虑到处理器的处理能力受到一定限制，综合考虑该系统采用的是离散式PID控制算法，其算法公式为：

PID流量控制是提高喷洒覆盖率的核心算法，用户设定流量是根据飞行速度确定的理论流量，流量测量传感器反馈回来的是实际流量，理论流量和实际流量的差值即为流量误差e（k）。单纯地使用传统的PID算法有可能导致较大的积分累积，使得喷头喷洒流量超过喷头所允许的最大输出流量，引起系统较大的超调或振荡，输出的流量极不稳定，从而降低喷洒的覆盖率。为了解决这个问题，本研究引入了分离积分式PD控制算法，可单纯的PD控制算法又存在反应滞后的问题，就是实际流量和设定的流量无法进行同步导致的滞后问题，流量的变化无法跟上实时速度的变化，也不能较好地解决喷洒覆盖率随速度变化而变化的问题。因此，解决这个办法的思路就是设定一个流量阈值ε，当流量误差大于这个阈值ε时，采用PID流量控制算法，使實际流量快速趋近稳定线;当流量误差小于这个阈值ε时，采用PD流量控制算法使实际流量减少振动，这样既避免喷洒系统产生超调，又保证喷洒系统有较快的响应;当误差小于设定值时，采用PID控制，保证喷洒的覆盖率一直恒定不变。整体流量控制算法的流程如图7所示。

经过PID流量处理的离散的流量PID控制算法系统函数如式（6）。

当e（k）>ε时，β=1;当e（k）≤ε时，β=0。通过这个变量β来实现当流量误差大于阈值ε时，采用PID流量控制算法，使实际流量快速趋近稳定线;当流量误差小于这个流量阈值时，采用PD流量控制算法使实际流量减少振动，这样既避免喷洒系统产生超调，又保证变量喷洒系统有较快的响应。

3 结果与分析

3.1 流量采集精度测量试验

本研究流量计选用的是SEN-HZ21 WA高精度流量传感器。流量计工作时，水流带动流量计里的风扇高速转动，风扇上装有磁铁，每转动1圈磁铁接触到霍尔元件，从而产生1个方波信号，本研究选用的流量计为每个脉冲对应的流量1.5 mL，水流转动得越快，产生的方波信号频率次数越多。流量计的信号线连接在嵌入式板的具有捕获复用功能的IO口上，可以将处理器的IO口设置为上升沿触发（由于本研究选用的是变频流量计，所以可以不考虑占空比的问题），然后将每次的流量乘以当前捕获到的上升沿次数就是该时刻的实时流量。因为流量计的值是反馈给PID流量控制算法的，所以要保证算法及时处理，不然系统就会有严重的延迟。计算出实时流量后将数据通过串口UART再经过USB转串口线传给笔记本计算机，笔记本计算机通过串口调试助手将收到的流量数据及时打印出来。在这里单纯为了测量流量计的精度、方便计算，特地将定时器的时间延长到1 min，统计这 1 min 内的上升沿数，让其乘以每次的流量得到这1 min的流量，将数据显示在笔记本计算机的串口调试助手上。流量精度测量试验如图8所示。

本试验通过脉冲数计算出来的是理论流量值，通过高精度电子称测的是实际流量值。可以通过调节脉宽调制信号PWM的占空比控制流量计的流量，得到不同占空比下的理论流量和实际流量，从而可以经过计算得到每次的流量誤差精度。占空比从5.6%～7.9%之间以0.1%的间隔总共进行24组试验，表1是24组不同占空比下的流量误差精度试验数据。

由表1中24组试验数据经计算得到误差精度，误差精度范围均在6%以下，精度满足试验要求，可以进行变量喷洒试验。在5.6%～7.9%之间，水泵喷头的实际喷洒流量与占空比呈正相关，并且试验结果表明变量喷洒系统软硬件实现了测量流量的功能和流量控制算法具有可行性。

3.2 变量喷洒系统对照试验

实现变量喷洒的方法除了本研究的PID流量控制方法外，还有一种分档式的方法。为了验证本系统的有效性和实际作业效果，本研究特地设计了对照试验。由于对照试验要求变量的单一性，特地采用本研究的硬件平台，而不同的是软件算法。在本研究设计的变量喷洒系统平台中分别采用分档式算法和PID流量控制算法进行对照试验。分档式算法分成5挡来设计，详细分档参数见表2。

本次试验采用水敏纸检测方法检测农业植保无人机在不同飞行速度下的作业效果。农业植保无人机作业时将雾滴喷洒在水敏纸上，水敏纸立即发生颜色的变化。收集水敏纸时注意手指不要触摸水敏纸正面，以免水敏纸遇到手上的汗液发生变色干扰试验数据。得到水敏纸后，采用专业的HP M1216扫描仪（扫描精度是1 200×1 200 dpi）进行扫描，结果如图9所示。得到的水敏纸通过图像处理的方法，通过数据处理和分析得到雾滴的喷洒效果。

将扫描到的图像经过PhotoShop软件进行处理，得到该图像的红（R）绿（G）蓝（B）单通道的图像信息码，结果如图10所示。对比3个图像的灰度效果，R通道信息相对比较少、比较单一、处理起来比较方便，所以选取了R通道的图像来作图像分割。

Otsu阈值法是一种简单而有效的全局自动阈值处理方法，用于对灰度图像（如前景和背景）进行二值化处理，该方法在计算机视觉和医学成像方面有很多的用途。分割后的图片如图11所示。

然后将处理好的图片通过雾滴分析软件打开，就可以得到本次水敏纸上雾滴的各种参数。该软件包含雾滴密度、雾滴覆盖率、雾滴粒径等信息，雾滴分析软件结果如图12所示。

本试验的对照组是使用分档式算法的植保无人机在飞行速度从1 m/s增加到5 m/s下进行喷洒，试验时间为2017年12月25日 试验地点在杭州电子科技大学操场。对分档式和PID算法分别设计试验进行喷洒，然后通过上述图像处理方法得出试验组和对照组的覆盖率和飞行速度的详细数据（表3）。

由表3可以看出，在飞行速度从1 m/s增加到5 m/s的过程中，经过流量PID调节的植保无人机喷洒的覆盖率整体波动范围较小（范围在20.9%～24.4%之间），相比之下分档式植保无人机的覆盖率波动范围略大（范围在20.1%～298%）。结果表明，本研究的变量喷洒系统具有可行性，该变量喷洒系统提升了喷洒的整体均匀性，实现了流量随飞行速度自主调节的功能，能够满足小面积作业的基本要求。

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