一种无人机控制方法和系统与流程

本发明涉及植保无人机，具体为一种无人机控制方法和系统。

背景技术：

1、植保无人机指专门用于农业植物保护的无人机，是一种应用于农业领域的先进技术，通过集成先进的航空、传感、控制和信息技术，实现对农田的监测和管理。植保无人机因可悬停以及可随时起降等特点，在农业植保领域扮演着重要的角色，也将成为新型智能农机装备的发展方向。

2、植保无人机主要用于农作物的保护，包括病虫害防治、除草和施肥等工作。相比传统的人工施药或机械喷洒，无人机能够更快速地完成农田作业，并且无人机喷洒农药可以避免农民直接接触化学药品和农药喷雾，降低了潜在的健康风险，保护了农民的安全。现有对于无人机喷洒农药的研究大多是基于理想状态下，没有全面考虑到实际环境中喷洒高度、农药密度以及农作物病害程度，使得植保无人机喷洒不准确。

3、现有技术中，例如申请号为cn202211587377.2的中国专利提出了一种喷洒农药用无人机，通过导航模块根据预设的路线进行导航，并将预设的路线发送至运动控制模块；运动控制模块根据预设的路线控制无人机主体向着路线移动，实现农药的自动喷洒。但是此方法没有结合实际喷洒中风对于无人机航行的影响，使得喷洒不准确。申请号为cn202010620463.3的中国专利提出一种基于wsn的植保无人机防雾滴飘移路径微调系统及方法，将多个无线传感网络节点的gps位置信息、风速风向数据和温湿度数据传输给植保无人机端，植保无人机端实时调整施药路径。申请号为cn202210935464.6的中国专利提出一种航空施药方法、装置、电子设备及存储介质，将获取的点云数据解算到作业区域的实地坐标系中，计算雾滴密度变异系数和雾滴沉积区偏移量，调整植保无人机的作业参数。文献(“基于遗传算法的无人机农药喷洒航迹规划”，《智能计算机与应用》，赵越等，2023-08-01)将区域内若干可行作业路径、区域间调度路径、地块转化为超级网络中的虚拟节点或弧段；之后建立转化后的tsp模型，对喷洒路径进行规划，并利用遗传算法进一步改进喷洒方案。但是上述三个文献考虑因素不全面，没有结合植保无人机喷洒的高度以及农药密度对农药喷洒偏移的影响，且植保无人机无法自动调整喷洒量，使得喷洒不准确，导致农作物病虫害控制不力。

4、为此，提出一种无人机控制方法和系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种无人机控制方法和系统，首先获取需要喷洒农药的第一农作物区域，同时获取所述第一农作物区域内的风速和风向；其次，设置植保无人机的喷洒参数，根据所述喷洒参数、所述风速和所述风向计算农药沉积漂移量，并对所述第一农作物区域进行调整，获取第二农作物区域；同时，对所述植保无人机的航行方向和速度进行调整；所述植保无人机按照调整后的航行方向和速度，开始喷洒农药，并采集实时农作物图像；根据所述实时农作物图像对农作物的病害程度进行识别，根据所述病害程度调整植保无人机的单位时间喷洒量。

2、为实现上述目的，本发明提供一种无人机控制方法和系统，包括：

3、获取需要喷洒农药的第一农作物区域，同时获取所述第一农作物区域内的风速和风向；

4、设置植保无人机的喷洒参数，根据所述喷洒参数、所述风速和所述风向对所述第一农作物区域进行调整，获取第二农作物区域，并设定初始喷洒位置和结束喷洒位置。

5、进一步地，所述喷洒参数包括植保无人机的喷洒高度和药物密度；

6、进一步地，所述获取第二农作物区域包括：

7、以所述第一农作物区域的中心点为原点，以东西方向为x轴，南北方向为y轴，构建农作物坐标轴；获取所述第一农作物区域的n个边界点的初始边界坐标；

8、根据所述喷洒参数、所述风速和所述风向计算在不同方向的农药沉积漂移量，并对n个边界点的所述初始边界坐标进行调整，获取n个边界点的调整边界坐标，调整公式包括：

9、

10、

11、其中，表示为第k个边界点的调整边界坐标中的横坐标；k的取值范围为1到n；表示为第k个边界点的初始边界坐标中的横坐标；fs表示为所述第一农作物区域内的风速；θ表示为从正北方向顺时针旋转至风向的旋转角度；表示为第k个边界点的调整边界坐标中的纵坐标；表示为第k个边界点的初始边界坐标中的纵坐标；gd表示为所述植保无人机的喷洒高度；md表示为所述药物密度；α0表示为横坐标调整参数；α1表示为第一高度调整参数；α2表示为第一药物密度调整参数；β0表示为纵坐标调整参数；β1表示为第二高度调整参数；β2表示为第二药物密度调整参数；

12、根据n个边界点的所述调整边界坐标，获取所述第二农作物区域。

13、根据所述风速和所述风向对所述植保无人机的航行方向和速度进行调整。

14、进一步地，所述调整后的航行方向和速度包括：

15、根据第二农作物区域获取m个无人机转向节点，生成无人机转向节点集合，表达式为：

16、zx＝{zx1,zx2,…,zxm}；

17、其中，zx表示为所述无人机转向节点集合；zxm表示为第m个无人机转向节点；

18、根据所述初始喷洒位置和zx1生成第一个无人机喷洒子路径；根据zx1和zx2生成第二个无人机喷洒子路径；以此类推，根据zxm-1和zxm生成第m个无人机喷洒子路径；根据zxm和所述结束喷洒位置生成第m+1个无人机喷洒子路径；获取所述植保无人机在每个所述无人机喷洒子路径中的初始航行方向和初始航行速度；根据所述风向和所述风速对所述初始航行方向和所述初始航行速度进行调整，调整方程为：

19、

20、

21、其中，表示为在第i个无人机喷洒子路径中植保无人机的调整航行速度；表示为在第i个无人机喷洒子路径中植保无人机的初始航行速度；δ表示为从初始航行方向顺时针旋转至调整航行方向的旋转角度；表示为从初始航行方向顺时针旋转至风向的旋转角度；fs表示为风速；μ1和μ2表示为航行调整参数；

22、通过所述调整方程获得和δ，进而获取到所述植保无人机调整后的航行速度和方向。

23、所述植保无人机按照调整后的航行方向和速度，从所述第二农作物区域的初始喷洒位置开始喷洒农药，并采集实时农作物图像。

24、进一步地，所述喷洒农药还包括：所述植保无人机装有重力监测器，用于监测所述植保无人机的药箱重量；当所述药箱重量小于设定阈值τ1时，说明农药剩余量小于设定阈值τ2，所述植保无人机记录当前的位置、航行方向和航行速度，并返回设定的农药添加位置；当所述植保无人机添加农药后，返回当前的位置，并按照记录的当前位置对应的航行方向和航行速度继续喷洒农药。

25、根据所述实时农作物图像对农作物的病害程度进行识别，并根据所述病害程度调整植保无人机的单位时间喷洒量。

26、进一步地，所述对农作物的病害程度进行识别的过程包括：

27、用户预先设置需要进行农药喷洒区域农作物的种类和病害类型；

28、根据所述农作物的种类和病害类型，提取预先采集的农作物病害图像集中对应种类和病害类型的图像，构建喷洒病害图像子集；所述喷洒病害图像子集中的每张图像都对应不同的病害程度；所述植保无人机采集实时农作物图像，并将所述农作物图像输入至病害特征检测模型中，获取所述实时农作物图像对应的实时农作物特征向量；

29、采用病害特征检测模型提取所述喷洒病害图像子集中每张图像的病害检测特征向量，生成第一病害检测特征向量集；计算所述实时农作物特征向量和所述第一病害检测特征向量集中每个病害检测特征向量的相似度；筛选出所述相似度大于设定阈值的病害检测特征向量，构建第二病害检测特征向量集；根据所述实时农作物特征向量和所述第二病害检测特征向量集，计算所述农作物的病害程度，计算公式为：

30、

31、其中，bh表示为所述实时农作物图像中农作物的病害程度；j表示为所述第二病害检测特征向量集中的向量个数；xsj表示为所述实时农作物特征向量和所述第二病害检测特征向量集中第j个病害检测特征向量的相似度；bhj表示为所述第二病害检测特征向量集中第j个病害检测特征向量对应的病害程度。

32、进一步地，所述病害特征检测模型包括输入层、预处理层、病害特征提取层和病害特征向量输出层；

33、所述输入层用于将所述实时农作物图像输入至病害特征检测模型中；所述预处理层用于对所述实时农作物图像进行图像去噪和图像增强处理，获得预处理后的农作物图像；

34、所述病害特征提取层用于提取所述预处理后的农作物图像的特征，具体步骤包括：

35、将所述预处理后的农作物图像输入至一个1×1，大小为16的卷积层中，生成第一农作物特征图；

36、将所述预处理后的农作物图像和所述第一农作物特征图按通道维度进行拼接后输入至一个1×1，大小为32的卷积层中，在卷积层后添加空间注意力机制，生成第二农作物特征图；

37、将所述预处理后的农作物图像和所述第二农作物特征图按通道维度进行拼接后输入至一个3×3，大小为64的卷积层中，生成第三农作物特征图；

38、将所述第一农作物特征图和所述第二农作物特征图按通道维度进行拼接后输入至一个3×3，大小为64的卷积层中，生成第四农作物特征图；

39、将所述第三农作物特征图和所述第四农作物特征图分别进行批量归一化，并将批量归一化后的特征图传递给tanh激活函数，获得第五农作物特征图和第六农作物特征图；

40、将所述第五农作物特征图和所述第六农作物特征图输入农作物特征融合层，生成实时农作物特征向量；所述实时农作物特征向量包括农作物的颜色、纹理和形状；

41、所述病害特征输出层用于输出所述实时农作物特征向量。

42、进一步地，所述调整植保无人机的单位时间喷洒量包括：

43、当根据所述实时农作物图像识别出来的所述农作物的病害程度bh∈[bhsd-σ,bhsd+σ]时，所述植保无人机的单位时间喷洒量不进行调整；bhsd表示为设定的病害程度区间中心；σ表示为所述病害程度区间的半径；

44、当时，根据所述农作物的病害程度，对所述植保无人机的单位时间喷洒量进行调整，调整公式为：

45、pstz＝pssd+μ*(bh-bhsd)；

46、其中，pstz表示为调整后的单位时间喷洒量；pssd表示为设定的单位时间喷洒量；μ表示为病害偏差参数。

47、当所述植保无人机到达所述结束喷洒位置时，喷洒结束。

48、一种无人机控制系统，包括：

49、第一获取模块：用于获取需要喷洒农药的第一农作物区域，同时获取所述第一农作物区域内的风速和风向；

50、第二农作物区域获取模块：用于设置植保无人机的喷洒参数，根据所述喷洒参数、所述风速和所述风向对所述第一农作物区域进行调整，获取第二农作物区域，并设定初始喷洒位置和结束喷洒位置；

51、航行调整模块：用于根据所述风速和所述风向对所述植保无人机的航行方向和速度进行调整；

52、喷洒模块：用于所述植保无人机按照调整后的航行方向和速度，从所述第二农作物区域的初始喷洒位置开始喷洒农药，并采集实时农作物图像；

53、单位时间喷洒量调整模块：用于根据所述实时农作物图像对农作物的病害程度进行识别，并根据所述病害程度调整植保无人机的单位时间喷洒量；

54、喷洒结束判定模块：用于判断所述植保无人机是否到达所述结束喷洒位置。

55、进一步地，所述获取第二农作物区域包括：

56、所述喷洒参数包括植保无人机的喷洒高度和药物密度；

57、以所述第一农作物区域的中心点为原点，以东西方向为x轴，南北方向为y轴，构建农作物坐标轴；获取所述第一农作物区域的n个边界点的初始边界坐标；

58、根据所述喷洒参数、所述风速和所述风向计算在不同方向的农药沉积漂移量，并对n个边界点的所述初始边界坐标进行调整，获取n个边界点的调整边界坐标，调整公式包括：

59、

60、

61、其中，表示为第k个边界点的调整边界坐标中的横坐标；k的取值范围为1到n；表示为第k个边界点的初始边界坐标中的横坐标；fs表示为所述第一农作物区域内的风速；θ表示为从正北方向顺时针旋转至风向的旋转角度；表示为第k个边界点的调整边界坐标中的纵坐标；表示为第k个边界点的初始边界坐标中的纵坐标；gd表示为所述植保无人机的喷洒高度；md表示为所述药物密度；α0表示为横坐标调整参数；α1表示为第一高度调整参数；α2表示为第一药物密度调整参数；β0表示为纵坐标调整参数；β1表示为第二高度调整参数；β2表示为第二药物密度调整参数；

62、根据n个边界点的所述调整边界坐标，获取所述第二农作物区域。

63、进一步地，所述调整后的航行方向和速度包括：

64、根据第二农作物区域获取m个无人机转向节点，生成无人机转向节点集合，表达式为：

65、zx＝{zx1,zx2,…,zxm}；

66、其中，zx表示为所述无人机转向节点集合；zxm表示为第m个无人机转向节点；

67、根据所述初始喷洒位置和zx1生成第一个无人机喷洒子路径；根据zx1和zx2生成第二个无人机喷洒子路径；以此类推，根据zxm-1和zxm生成第m个无人机喷洒子路径；根据zxm和所述结束喷洒位置生成第m+1个无人机喷洒子路径；获取所述植保无人机在每个所述无人机喷洒子路径中的初始航行方向和初始航行速度；根据所述风速和所述风向对所述初始航行方向和所述初始航行速度进行调整，调整方程为：

68、

69、

70、其中，表示为在第i个无人机喷洒子路径中植保无人机的调整航行速度；表示为在第i个无人机喷洒子路径中植保无人机的初始航行速度；δ表示为从初始航行方向顺时针旋转至调整航行方向的旋转角度；表示为从初始航行方向顺时针旋转至风向的旋转角度；fs表示为风速；μ1和μ2表示为航行调整参数；

71、通过所述调整方程获得和δ，进而获取到所述植保无人机调整后的航行速度和方向。

72、进一步地，所述调整植保无人机的单位时间喷洒量包括：

73、当根据所述实时农作物图像识别出来的所述农作物的病害程度bh∈[bhsd-σ,bhsd+σ]时，所述植保无人机的单位时间喷洒量不进行调整；bhsd表示为设定的病害程度区间中心；σ表示为所述病害程度区间的半径；

74、当时，根据所述农作物的病害程度，对所述植保无人机的单位时间喷洒量进行调整，调整公式为：

75、pstz＝pssd+μ*(bh-bhsd)；

76、其中，pstz表示为调整后的单位时间喷洒量；pssd表示为设定的单位时间喷洒量；μ表示为病害偏差参数。

77、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

78、1、本发明根据风速和风向对于农药喷洒的影响，对第一农作物区域进行调整。本发明将选取第一农作物区域的边界坐标，并根据喷洒参数、风速和风向对边界坐标进行调整，调整后的边界坐标围成的区域为第二农作物区域。此方法能够结合喷洒参数、风速和风向对需要进行农药喷洒的区域进行调整，使得植保无人机喷洒更准确。

79、2、本发明根据无人机的转向节点生成了多个无人机喷洒子路径，并根据风速和风向对植保无人机在每个无人机喷洒子路径上的航行方向和航行速度进行调整。此方法能够考虑到风对于植保无人机在航行时不同方向上产生的影响速度，可以使植保无人机更稳定地飞行，减少受到风力影响而导致的不稳定性，避免植保无人机喷洒农药时发生路径偏移，使得植保无人机喷洒更准确。

80、3、本发明构建了一种病害特征检测模型，用于提取无人机采集的实时病害图像的颜色、纹理和形状，构建实时农作物特征向量。本发明根据实时农作物特征向量获得农作物的病害程度，并根据病害程度对植保无人机的单位时间喷洒量进行调整。此方法能够针对农作物不同病害程度，调整植保无人机的单位时间喷洒量，实现更精确地农药使用，避免了过度施用。这样可以不仅减少农药的使用量，降低生产成本还能够更好地治理特定区域的病害，提高治理效果。