CN105547366A - 微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉指导装置 - Google Patents

Abstract

微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，属于农作物监测技术领域。为了解决现有农作物监测存在成本高且可靠性差的问题。本发明包括信息采集模块、地面传感器、数据库、地面站和无人机；地面站对待测农作物区域，进行规划航线和设定信息采集点；无人机的飞行控制器根据规划航线控制无人机飞行，当无人机到达信息采集点处，信息采集模块对信息采集点空气指标采集，同时对该信息采集点的农作物高光谱拍照，获得农作物的生长信息；数据库中存储之前产量最优年份对应的数据；地面传感器设置在待测农作物区域，用于测量土壤指标；地面站根据在相应信息采集点的空气指标、农作物生长信息和土壤指标与数据库中相应的数据进行对比，获得施肥灌溉指令。

Description

微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉指导装置

技术领域

本发明属于农作物监测技术领域，特别涉及一种微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置。

背景技术

人工采样，根据经验数据，得出农作物长势情况。这种方式下，需要人工手持一些采样终端，如测量土壤温湿度、农作物长势情况，并一一记录，将数据统一进行登录，然后做出相关曲线，与经验数据进行比对，得出结果。这种方法的缺陷不言而喻，浪费大量的人力物力，不具有实时性，根据经验(例如看农作物长势来得出农作物营养情况)来判断，误差很大。

铺设采样网络，采用有线的模式，或者无线的模式，将各种传感器定点铺设在农田中，这种方法的缺陷是需要大量的传感器和布线，而且对于农作物的养分情况，无法进行判别。需要定期对传感器进行校正，任务量大。

大型无人机遥感，目前有些厂商或科研机构推出了一些解决方案，如固定翼无人机运用遥感，对农田进行监测，这种方法最大的弊端是成本高，一般的农场或农垦局并不能接受。另外，使用遥感技术，高空取证，可信赖度大大降低。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有采用大型无人机遥感进行农作物监测存在成本高且可靠性差的问题，本发明提供一种微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置。

本发明的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，所述装置包括信息采集模块、地面传感器、数据库、地面站和无人机；所述信息采集模块安装在无人机上；

地面站，用于对待测农作物区域进行GPS标定，获得经纬度地图；根据地图，进行规划航线和设定信息采集点，当信息采集模块进行采集时，控制相应采集点的地面传感器也进行采集；根据在相应信息采集点采集的空气指标、农作物生长信息和土壤指标与数据库中相应的数据进行对比，获得施肥灌溉指令；

数据库，用于存储之前产量最优年份对应的数据；

地面传感器，设置在待测农作物区域，用于测量土壤指标；

无人机的飞行控制器，根据规划的航线和设定的信息采集点，根据规划的航线控制无人机飞行，当无人机到达设定的信息采集点处，发送采集控制信号；

信息采集模块，根据采集控制信号，获得相应信息采集点的空气指标，同时对该信息采集点的农作物高光谱拍照，获得农作物的生长信息。

所述数据库以采集数据的时间、地点和变量为坐标，所述变量为采集的空气指标、农作物生长信息和土壤指标。

所述信息采集模块包括采集控制器、温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、ADC模块和高光谱成像系统；

采集控制器，根据采集控制信号，发送工作控制信号；

温度传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的温度；

湿度传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的湿度；

光照传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的所受光照强度；

二氧化碳传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的二氧化碳浓度；

高光谱成像系统，当接收到工作控制信号，对采集点农作物进行拍照，并根据拍摄的照片，获得农作物的生长信息；

ADC模块，将采集的温度和二氧化碳浓度从模拟信号转换为数字信号。

所述飞行控制器包括主控制器、姿态模块、GPS模块、无线通信模块和调速系统；

无线通信模块，用于与地面站交换数据，接收规划的航线和设定的信息采集点；

GPS模块，用于感应地面规划的航线的节点，并接收节点信息，所述节点信息包括时间节点信息与空间节点信息；

姿态模块，对无人机姿态进行检测，获得偏离值；

主控制器，用于根据规划的航线，发送飞行控制信号，当到达航线的节点，将节点信息转换为无人机期望的姿态，根据所述姿态发送飞行控制信号，同时发送采集控制信号；还用于根据获得的偏离值，利用控制算法获得无人机姿态的调节量，根据所述调节量，发送飞行控制信号；

调速系统，根据飞行控制信号，控制无人机飞行。

所述飞行控制器为四旋翼飞行器，该四旋翼飞行器的数学模型包括：

在无人机机体坐标系中的角速度和线速度通过转换矩阵转换到导航坐标系中：

v_n＝Cv_b

w_n＝Tw_b

其中，C为合成旋转矩阵，T为欧拉旋转矩阵，导航坐标系中的线速度v_n，无人机机体坐标系中的线速度v_b，导航坐标系中的角速度w_n，无人机机体坐标系中的角速度w_b；

无人机螺旋桨桨叶拟合的曲线为：

F₁＝6.7x-5.36

其中，螺旋桨的反作用力F₁单位为N/10，速度x的单位为转/秒；

无人机高度的数学模型为：

$\begin{array}{c}{F}_2-mg=ma\\ \⇔\frac{dv}{dt}=\frac{F_2-mg}{m}\\ \⇔\frac{d^{2}h}{dt}=\frac{F_2-mg}{m}\end{array}$

其中F₂为电机提供的升力，v为上升速度，h为上升高度，g为重力加速度。

无人机三轴角度的数学模型为：

$T=J\frac{d\mathrm{\ω}}{dt}=F_{3}l$

$\begin{array}{c}\mathrm{\ω}=\frac{d\mathrm{\α}}{dt}\\ \⇒J\frac{d^2\mathrm{\α}}{dt}=F_{3}l\end{array}$

其中T为转动扭矩，ω是转动角速度，F为电机产生的力，α为转动的角度，l为两电机距离，J为转动惯量。

所述监测装置还包括GSM/GPRS模块；

GSM/GPRS模块，用于将灌溉施肥指令发送到用户手机上。

本发明的有益效果在于，采用地面站对飞行控制器进行路线规划，自动在设定采集点采集，获得采集点的农作物生长环境参数，还通过高光谱相机获得农垦区内农作物营养状况。采用小型无人机成本低且结构简单易控制，采集的信息参考近年内年产量最高年份的环境参数，设置施肥灌溉指令，增强可靠性，保证产量。

附图说明

图1为具体实施方式中微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置的原理示意图。

图2为具体实施方式中飞行控制器的原理示意图。

图3为具体实施方式中信息采集模块的原理示意图。

具体实施方式

结合图1-图3说明本实施方式，本实施方式所述的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，所述装置包括信息采集模块、地面传感器、数据库、地面站和无人机，如图1所示；所述信息采集模块安装在无人机上；地面站对待测农作物区域进行GPS标定，获得经纬度地图；根据地图，进行规划航线和设定信息采集点；无人机的飞行控制器根据规划的航线控制无人机飞行，当无人机到达设定的信息采集点处，信息采集模块对相应信息采集点空气中的温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度进行采集，同时对该信息采集点的农作物高光谱拍照，获得农作物的生长信息；数据库中存储之前产量最优年份对应的数据；地面传感器设置在待测农作物区域，用于测量土壤中的温度和湿度；

本实施方式中的所述信息采集模块包括采集控制器、温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、ADC模块和高光谱成像系统；

采集控制器，根据采集控制信号，发送工作控制信号；

温度传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的温度；

湿度传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的湿度；

光照传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的所受光照强度；

二氧化碳传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的二氧化碳浓度；

高光谱成像系统，当接收到工作控制信号，对采集点农作物进行拍照，并根据拍摄的照片，获得农作物的生长信息；

ADC模块，将采集的温度和二氧化碳浓度从模拟信号转换为数字信号。

本实施方式中的数据库以采集数据的时间、地点和变量为坐标，所述变量为采集的空气指标、农作物生长信息和土壤指标；

本实施方式的农作物灌溉施肥指导装置的意图在于，采集确定的时间和地点的农作物信息情况，然后和最优产量年份的信息进行比较，从而得出想要的指导信息。故需要一个数据库，来存储产量最优年份的相关信息；

(1)数据库的存储

数据库存储在32G的SD卡中，存储的坐标为时间、地点和变量，所以是一个立体数据库。

其中：时间量，精确到天数。

地点，为经纬度坐标系，精确到百米。

变量：空气中的湿度、温度、二氧化碳浓度、光照强度、农作物的生长信息、土壤温度和土壤湿度。

在SD卡的存储数据中，采集点的地点采用经纬度的方式表示，经纬度被画成了网格状，只有在网格节点上，才有对应的数据。所以在后续对比的过程中，需要将测得经纬度转移到与之最近的节点上。实际试验证明，这样的误差，并不会因过大而失去指导意义。

在SD卡中存储的数据，每一个年份，只有73组数据，也就是每五天有一组数据。所以在日期的比对的时候，要与日期最近的进行匹配，这样，指导数据的误差在3天以内，试验证实，这样的误差，不会因为过大而失去指导意义。

(2)数据库的更新

在初次使用，应至少收集5个年份数据，并对数据进行筛选，选出一个年份的作为最优数据。然后根据后续数据，进行比对后存储，若当年，产量优于往年，则摒弃往年数据，更新数据库，否则不更新数据库。数据库应有一定的地域界限，在不同的地域内，可以将数据存储在不同的SD卡中。

最后，地面站根据在相应信息采集点采集的空气指标、农作物生长信息和土壤指标与数据库中相应的数据进行对比，获得施肥灌溉指令。

获得灌溉施肥指令的具体过程包括：

根据实时采集的数据的时间和地点，调取和这个时间点和地点对应的数据库中存储的数据，作为参考量

统一各个采集数据的标准单位后，将采集的各项数据和对应参考数据取差值，作为偏差量；

将各个偏差量输入灌溉施肥指导函数，函数表示为：

u＝f(Δa,Δb,Δc......)

其中u是输出量，如施肥的比例，灌溉量等指导信息。Δa,Δb,Δc......是各项数据的偏差量；f是采集的各项数据与输出量的映射关系。

本实施方式获得灌溉量u1的方式为：

u1＝λ_p·△P_d+λ_hs·△H_sd+λ_ha·△H_ad+λ_ts·△T_sd+λ_ta·△T_ad；

λ_p为平均降雨量系数，λ_hs为土壤湿度系数，λ_ha为空气湿度系数；λ_ts为土壤温度差值，λ_ta为空气温度差值；

平均降雨量差值：△P_d＝P_o-P_m；P_o为数据库中存储的相平均降水量，P_m为相应时间内采集点的平均降水量；

土壤湿度差值：△H_sd＝H_so-H_sm；H_so为数据库中存储的土壤湿度，H_sm为采集点的土壤湿度；

空气湿度差值：△H_ad＝H_ao-H_asm；H_ao为数据库中存储的空气湿度，H_asm为采集点的空气湿度；

土壤温度差值：△T_sd＝T_so-T_sm；T_so为数据库中存储的土壤湿度，T_sm为采集点的土壤湿度；

空气温度差值：△T_ad＝T_ao-T_asm；T_ao为数据库中存储的空气湿度，T_asm为采集点的空气湿度。

本实施方式获得灌溉量u2的方式为：

u2＝λ₁△P₁+λ₂△P₂+λ₃△P₃

λ₁为二氧化碳浓度系数，λ₂为光照强度系数，λ₃为NPK系数；

△P₁为数据库中二氧化碳浓度与采集点的二氧化碳浓度的差值，△P₂为数据库中光照强度与采集点的光照强度的差值，高光谱相机可以拍摄到农作物发出的高光谱信息，由于NPK(营养主要元素)的光谱不同，可以通过分析光谱，定量的分析出农作物NPK含量，所以根据农作物生长信息能够获得农作物的N/P/K的含量，△P₃为数据库中N/P/K的含量与采集点的N/P/K的含量的差值；

本实施方式中的信息采集模块还包括GSM/GPRS模块，用于将灌溉施肥指令发送到用户手机上。用户实时就能掌握该区域的农作物需要如何施肥灌溉。

本实施方式中的飞行控制器采用四旋翼飞行器，四旋翼是一种共轴蝶式飞行器，结构紧凑，能产生较大的升力，无需反扭矩桨。四旋翼是典型的欠驱动系统，控制难度高，但其垂直起降，全方位运行的优点。本实施方式中，使用两个环路对飞行器进行控制，内环路主要控制四旋翼姿态，外环路控制四旋翼轨迹。四旋翼外环路从地面站获得规划好的轨迹，并在每个节点转换为飞行器期望的姿态送入内环路，这个节点包含了时间节点与空间节点两层含义。内环路利用惯性传感器，对飞行器姿态进行检测，获得偏离值，再利用控制算法对飞行器姿态进行调节，如图2所示。

本实施方式的飞行控制器包括主控制器、姿态模块、GPS模块、无线通信模块和调速系统；

无线通信模块，用于与地面站交换数据，接收规划的航线和设定的信息采集点；

GPS模块，用于感应地面规划的航线的节点，并接收节点信息，所述节点信息包括时间节点信息与空间节点信息；

姿态模块，对无人机姿态进行检测，获得偏离值；

主控制器，用于根据规划的航线，发送飞行控制信号，当到达航线的节点，将节点信息转换为无人机期望的姿态，根据所述姿态发送飞行控制信号，同时发送采集控制信号；还用于根据获得的偏离值，利用控制算法获得无人机姿态的调节量，根据所述调节量，发送飞行控制信号；

调速系统，根据飞行控制信号，控制无人机飞行。

四旋翼飞行器的数学模型包括：

在无人机机体坐标系中的角速度和线速度通过转换矩阵转换到导航坐标系中：

v_n＝Cv_b

w_n＝Tw_b

其中，C为合成旋转矩阵，T为欧拉旋转矩阵，导航坐标系中的线速度v_n，无人机机体坐标系中的线速度v_b，导航坐标系中的角速度w_n，无人机机体坐标系中的角速度w_b；

无人机螺旋桨桨叶拟合的曲线为：

F₁＝6.7x-5.36

其中，螺旋桨的反作用力F₁单位为N/10，速度x的单位为转/秒；

无人机高度的数学模型为：

$\begin{array}{c}{F}_2-mg=ma\\ \⇔\frac{dv}{dt}=\frac{F_2-mg}{m}\\ \⇔\frac{d^{2}h}{dt}=\frac{F_2-mg}{m}\end{array}$

其中F₂为电机提供的升力，v为上升速度，h为上升高度，g为重力加速度。

无人机三轴角度的数学模型为：

$T=J\frac{d\mathrm{\ω}}{dt}=F_{3}l$

$\begin{array}{c}\mathrm{\ω}=\frac{d\mathrm{\α}}{dt}\\ \⇒J\frac{d^2\mathrm{\α}}{dt}=F_{3}l\end{array}$

其中T为转动扭矩，ω是转动角速度，F为电机产生的力，α为转动的角度，l为两电机距离，J为转动惯量。

本实施方式中主控制器采用芯片STM32F407，姿态模块采用芯片BMX055，为9轴惯性传感器(陀螺仪、加速度计、电子罗盘)。并设置冗余电子罗盘HMC5883。本实施方式飞行器内环路控制频率为300hz，外环路频率为50hz。本实施方式使用内外环路控制，可以有效的调节飞行器姿态。

本实施方式旨在低空监测农作物生长情况，并且得出农作物生长情况和即时灌溉施肥控制指令。设计的地面站和飞行控制器，极大的降低了飞行器成本，使用矢量旋转与插值方法测量飞行器角度，可以稳定的测量飞行器姿态，使用基于KF的PID控制器，可以有效控制姿态，使用DubinPath进行路径规划，可以在最小的路径下，提取最大的信息量。

使用飞行器机载农作物生长环境监测传感器和高光谱相机，以及SD卡，有效的对数据进行处理、存储，使用GSM网络发送短信的方式，可以以最小的成本获取农作物生长信息和灌溉施肥参考信息。

Claims (6)

1.一种微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，其特征在于，所述装置包括信息采集模块、地面传感器、数据库、地面站和无人机；所述信息采集模块安装在无人机上；

地面站，用于对待测农作物区域进行GPS标定，获得经纬度地图；根据地图，进行规划航线和设定信息采集点，当信息采集模块进行采集时，控制相应采集点的地面传感器也进行采集；根据在相应信息采集点采集的空气指标、农作物生长信息和土壤指标与数据库中相应的数据进行对比，获得施肥灌溉指令；

数据库，用于存储之前产量最优年份对应的数据；

地面传感器，设置在待测农作物区域，用于测量土壤指标；

无人机的飞行控制器，根据规划的航线和设定的信息采集点，根据规划的航线控制无人机飞行，当无人机到达设定的信息采集点处，发送采集控制信号；

信息采集模块，根据采集控制信号，获得相应信息采集点的空气指标，同时对该信息采集点的农作物高光谱拍照，获得农作物的生长信息。

2.根据权利要求1所述的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，其特征在于，所述数据库以采集数据的时间、地点和变量为坐标，所述变量为采集的空气指标、农作物生长信息和土壤指标。

3.根据权利要求1或2所述的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，其特征在于，所述信息采集模块包括采集控制器、温度传感器、湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、ADC模块和高光谱成像系统；

采集控制器，根据采集控制信号，发送工作控制信号；

温度传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的温度；

湿度传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的湿度；

光照传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的所受光照强度；

二氧化碳传感器，当接收到工作控制信号，采集该采集点农作物的周围空气中的二氧化碳浓度；

高光谱成像系统，当接收到工作控制信号，对采集点农作物进行拍照，并根据拍摄的照片，获得农作物的生长信息；

ADC模块，将采集的温度和二氧化碳浓度从模拟信号转换为数字信号。

4.根据权利要求3所述的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，其特征在于，所述飞行控制器包括主控制器、姿态模块、GPS模块、无线通信模块和调速系统；

无线通信模块，用于与地面站交换数据，接收规划的航线和设定的信息采集点；

GPS模块，用于感应地面规划的航线的节点，并接收节点信息，所述节点信息包括时间节点信息与空间节点信息；

姿态模块，对无人机姿态进行检测，获得偏离值；

主控制器，用于根据规划的航线，发送飞行控制信号，当到达航线的节点，将节点信息转换为无人机期望的姿态，根据所述姿态发送飞行控制信号，同时发送采集控制信号；还用于根据获得的偏离值，利用控制算法获得无人机姿态的调节量，根据所述调节量，发送飞行控制信号；

调速系统，根据飞行控制信号，控制无人机飞行。

5.根据权利要求4所述的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，其特征在于，所述飞行控制器为四旋翼飞行器，该四旋翼飞行器的数学模型包括：

在无人机机体坐标系中的角速度和线速度通过转换矩阵转换到导航坐标系中：

v_n＝Cv_b

w_n＝Tw_b

其中，C为合成旋转矩阵，T为欧拉旋转矩阵，导航坐标系中的线速度v_n，无人机机体坐标系中的线速度v_b，导航坐标系中的角速度w_n，无人机机体坐标系中的角速度w_b；

无人机螺旋桨桨叶拟合的曲线为：

F₁＝6.7x-5.36

其中，螺旋桨的反作用力F₁单位为N/10，速度x的单位为转/秒；

无人机高度的数学模型为：

F₂-mg＝ma

$\⇔\frac{dv}{dt}=\frac{F_2-mg}{m}$

$\⇔\frac{d^{2}h}{dt}=\frac{F_2-mg}{m}$

其中F₂为电机提供的升力，v为上升速度，h为上升高度，g为重力加速度。

无人机三轴角度的数学模型为：

$T=J\frac{d\mathrm{\ω}}{dt}=F_{3}l$

$\mathrm{\ω}=\frac{d\mathrm{\α}}{dt}$

$\⇒J\frac{d^2\mathrm{\α}}{dt}=F_{3}l$

其中T为转动扭矩，ω是转动角速度，F为电机产生的力，α为转动的角度，l为两电机距离，J为转动惯量。

6.根据权利要求3所述的微小型无人机农作物信息获取与施肥灌溉监测装置，其特征在于，所述监测装置还包括GSM/GPRS模块；

GSM/GPRS模块，用于将灌溉施肥指令发送到用户手机上。