CN108196556A - 一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法，所述系统包括：多个灌溉节点，与灌溉节点无线连接的无人机；每个灌溉节点包括：第一核心处理器，与第一核心处理器电连接的土壤温湿度传感器模块、双稳态电磁阀模块、GPS模块和第一无线通信模块；无人机包括：第二核心处理器，与第二核心处理器电连接的九轴运动传感器模块、无刷电机电子调速器模块、气压计模块、GPS电子罗盘二合一模块、第二无线通信模块和无线控制模块；第一无线通信模块和第二无线通信模块无线连接。本发明公开提供了基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法，将无人机技术应用在山地柑橘园中，有效减少柑橘种植的劳动力投入，提高了山地柑橘灌溉效率。

Description

一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法

技术领域

本发明涉及无人机灌溉技术领域，更具体的说是涉及一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法。

背景技术

我国已经成为了柑橘第一种植大国，我国柑橘主要生长在广东、广西和四川等山地地区，而我过柑橘的种植仍然主要依靠人工来进行，科学化、信息化水平较低，导致我国柑橘的平均亩产低于世界平均水平。

由于我国柑橘的种植基本依靠传统人工进行管理，导致劳力投入大，劳动效率低，柑橘的灌溉也主要以人工经验为主，缺乏自动化的灌溉技术和科学化的灌溉依据，灌溉效率低，大大制约着果树产量的提高。

因此，如何减少劳力投入，提高灌溉效率是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法，将无人机技术应用在山地柑橘园中，有效减少柑橘种植的劳动力投入，提高了山地柑橘灌溉效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，包括：多个灌溉节点，以及与所述灌溉节点无线连接的无人机；

每个所述灌溉节点包括：第一核心处理器，以及分别与所述第一核心处理器电连接的土壤温湿度传感器模块、双稳态电磁阀模块、GPS模块和第一无线通信模块；

所述无人机包括：第二核心处理器，以及分别与所述第二核心处理器电连接的九轴运动传感器模块、无刷电机电子调速器模块、气压计模块、GPS电子罗盘二合一模块、第二无线通信模块和无线控制模块；其中，所述第一无线通信模块和所述第二无线通信模块无线连接。

优选的，所述第一无线通信模块通过串口与所述第一核心处理器电连接；所述第二无线通信模块通过串口与所述第二核心处理器电连接；且所述第一无线通信模块和所述第二无线通信模块均采用LoRa无线组网通信协议。

优选的，所述双稳态电磁阀模块包括：双稳态电磁阀以及与所述双稳态电磁阀相连的驱动电路；其中，所述驱动电路与所述第一核心处理器相连，并采用三极管驱动MOS管进而间接驱动所述双稳态电磁阀工作。

优选的，所述GPS模块采用NEO-6M GPS模块，用于提供山地柑橘园中所述灌溉节点的位置数据。

优选的，所述GPS电子罗盘二合一模块采用NEO-7M GPS电子罗盘二合一模块，用于提供无人机地理位置数据和飞行方向数据。

优选的，无刷电机电子调速器模块采用Xrotor-50A无刷电机电子调速器模块，用于提供PWM调速方法。

优选的，所述九轴运动传感器模块和所述气压计模块均通过I²C协议与所述第二核心处理器进行通信；

其中，所述九轴运动传感器采用MPU9050九轴运动传感器，用于测量3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据；

所述气压计模块采用MS5611模块，用于实时检测无人机飞行高度。

优选的，所述无线控制模块采用NRF24L01无线控制模块，通过SPI通信协议与所述第二核心处理器进行通信，用于接收地面飞行控制指令。

一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制方法，包括：

S1：利用土壤温湿度传感器模块采集山地柑橘园土壤的温湿度数据，并对数据进行存储，放入数据传输队列；

S2：无人机通过无线控制模块接收用户的飞行控制指令后，根据GPS电子罗盘二合一模块提供的GPS位置数据和无人机方向数据，气压计模块返回的高度数据和九轴运动传感器提供的3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据计算无人机当前姿态数据，并与航线目标数据进行比较，通过无刷电机电子调速器模块调整无人机姿态，到达山地柑橘灌溉节点上方；

S3：当无人机到达山地柑橘灌溉节点上方后，无人机通过LoRa无线组网通信协议与灌溉节点之间建立连接，从数据传输队列中接收灌溉节点的温湿度数据；当灌溉节点的温湿度数据接收完成后，无人机继续前往下一个灌溉节点，灌溉节点等待无人机的指令；

S4:当无人机接收完所有的灌溉节点数据后，无人机将所述灌溉节点数据存储并分析各个所述灌溉节点数据是否偏离事先设定的温湿度的阈值；

S5：无人机根据步骤S4中的分析结果发出对应的控制指令，如果有低于阈值的灌溉节点数据，则重新到达相应需要进行灌溉的灌溉节点上方，向所述灌溉节点发送灌溉指令，灌溉节点根据灌溉指令进行灌溉作业；

S6：灌溉节点根据灌溉指令完成灌溉后，重新采集山地柑橘园土壤的温湿度数据，等待下一次与无人机的通信。优选的，所述根据GPS电子罗盘二合一模块提供的GPS位置数据和无人机方向数据，气压计模块返回的高度数据和九轴运动传感器提供的3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据计算无人机当前姿态数据具体包括：

1)将九轴运动传感器模块输出的3轴加速度数据进行归一化处理，具体公式为：

a_x＝a_x*Normalizing；

a_y＝a_y*Normalizing；

a_z＝a_z*Normalizing；

式中，a_x、a_y、a_z分别表示x、y、z轴的加速度数据，Normalizing表示归一化因子。

2)将GPS地理坐标系的数据变换进入无人机坐标系中，具体公式为：

式中，d₀d₁d₂d₃分别代表四元数的4个系数，四元数用来描述无人机的飞行姿态，|00 1|^T用来表示GPS地理坐标系的重力加速度的方向向量；

3)将2)中转换的坐标与所述九轴运动传感器输出的3轴重力加速度进行向量外积运算即可得到两个坐标系的误差向量，具体公式为：

式中，a_m和g_m由1)和2)步骤给出，e_m表示误差向量；

4)利用3)得到的误差向量对所述九轴运动传感器测量得到的3轴陀螺仪数据进行补偿；具体补偿公式为：

式中，Kp和Ki分别代表比例系数和积分系数；其中p_x、p_y、p_z表示3轴陀螺仪数据；

5)利用步骤4)中计算得到的补偿数据，采用经典的微分一阶比卡算法对描述无人机姿态的四元数的4个系数进行更新，其具体公式如下：

6)根据5)中计算得到的四元数系数计算得到无人机运动姿态的横滚角(rol)和俯仰角(pit)，具体公式如下：

pit＝arcsin(2(d₀d₂-d₁d₂))

根据以上算法计算得到的横滚角和俯仰角即为无人机的姿态数据。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法，将无人机技术应用在山地柑橘园中，有效减少柑橘种植的劳动力投入，提高了山地柑橘灌溉效率。此外，本发明将传感器技术、无线通信技术和GPS定位技术结合起来，设计了山地柑橘园灌溉节点；采用了新一代的LoRa扩频无线通信技术，能够实现低功耗和远距离的数据传输；而且无人机可以按照预设的GPS位置点进行飞行，提高了无人机控制的便利程度，提高了系统可靠性。

因此，综上所述，本发明提供的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法具有广阔的应用前景。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1附图为本发明提供的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统的示意图；

图2附图为本发明提供的驱动电路的电路图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，将无人机技术应用到山地柑橘园灌溉中，减少柑橘种植劳动力投入，提高山地柑橘园灌溉效率。

参见附图1，本发明一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，包括：多个灌溉节点，以及与灌溉节点无线连接的无人机；

每个灌溉节点包括：第一核心处理器，以及分别与第一核心处理器电连接的土壤温湿度传感器模块、双稳态电磁阀模块、GPS模块和第一无线通信模块；

无人机包括：第二核心处理器，以及分别与第二核心处理器电连接的九轴运动传感器模块、无刷电机电子调速器模块、气压计模块、GPS电子罗盘二合一模块、第二无线通信模块和无线控制模块；其中，第一无线通信模块和第二无线通信模块无线连接。

为了进一步优化上述技术方案，第一无线通信模块通过串口与第一核心处理器电连接；第二无线通信模块通过串口与第二核心处理器电连接；且第一无线通信模块和第二无线通信模块均采用LoRa无线组网通信协议。

本发明采用了新一代的LoRa扩频无线通信技术，能够实现低功耗和远距离的数据传输。

为了进一步优化上述技术方案，双稳态电磁阀模块包括：双稳态电磁阀以及与双稳态电磁阀相连的驱动电路；其中，所述驱动电路与所述第一核心处理器相连，并采用三极管驱动MOS管进而间接驱动所述双稳态电磁阀工作。

参见附图2，附图2为双稳态电磁阀模块的驱动电路。由于直接利用第一核心处理器IO口进行驱动时，IO口驱动能力较弱，当频繁进行开关操作时，会导致IRF520MOS管长期工作在饱和区，降低寿命。因此，对其加以改进：采用三极管间接驱动IRF520工作，电路中三极管2N3904连接第一核心处理器IO口，当IO口置高时，三极管导通，集电极输出9V电压驱动IRF520导通，从而更容易实现对双稳态电磁阀的频繁有效控制。其中，还需要说明的是，图2中SLXN7K50_1和SLXN7K50_2为双稳态电磁阀的两接口，通过驱动电路来驱动双稳态电磁阀，有效延长电子器件的使用寿命。

为了进一步优化上述技术方案，GPS模块采用NEO-6M GPS模块，用于提供山地柑橘园中灌溉节点的位置数据。

综上所述，本发明将传感器技术、无线通信技术、GPS定位技术结合起来，设计了山地柑橘园灌溉控制节点。

为了进一步优化上述技术方案，GPS电子罗盘二合一模块采用NEO-7M GPS电子罗盘二合一模块，用于提供无人机地理位置数据和飞行方向数据。

为了进一步优化上述技术方案，无刷电机电子调速器模块采用Xrotor-50A无刷电机电子调速器模块，用于提供PWM调速方法，实现对无人机飞行的控制。

为了进一步优化上述技术方案，九轴运动传感器模块和气压计模块均通过I²C协议与第二核心处理器进行通信；

其中，九轴运动传感器采用MPU9050九轴运动传感器，用于测量3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据；

气压计模块采用MS5611模块，用于实时检测无人机飞行高度。

为了进一步优化上述技术方案，无线控制模块采用NRF24L01无线控制模块，通过SPI通信协议与第二核心处理器进行通信，用于接收地面飞行控制指令。

此外，本发明还公开了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制方法，具体包括：

S1：利用土壤温湿度传感器模块采集山地柑橘园土壤的温湿度数据，并对数据进行存储，放入数据传输队列；

S2：无人机通过无线控制模块接收用户的飞行控制指令后，根据GPS电子罗盘二合一模块提供的GPS位置数据和无人机方向数据，气压计模块返回的高度数据和九轴运动传感器提供的3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据计算无人机当前姿态数据，并与航线目标数据进行比较，通过无刷电机电子调速器模块调整无人机姿态，到达山地柑橘灌溉节点上方；

S3：当无人机到达山地柑橘灌溉节点上方后，无人机通过LoRa无线组网通信协议与灌溉节点之间建立连接，从数据传输队列中接收灌溉节点的温湿度数据；当灌溉节点的温湿度数据接收完成后，无人机继续前往下一个灌溉节点，灌溉节点等待无人机的指令；

S4:当无人机接收完所有的灌溉节点数据后，无人机将所述灌溉节点数据存储并分析各个所述灌溉节点数据是否偏离预先设定的温湿度的阈值；

S5：无人机根据步骤S4中的分析结果发出对应的控制指令，如果有低于阈值的灌溉节点数据，则重新到达相应需要进行灌溉的灌溉节点上方，向灌溉节点发送灌溉指令，灌溉节点根据灌溉指令进行灌溉作业；

S6：灌溉节点根据灌溉指令完成灌溉后，重新采集山地柑橘园土壤的温湿度数据，等待下一次与无人机的通信。进一步的，本发明中还公开了根据GPS电子罗盘二合一模块提供的GPS位置数据和无人机方向数据，气压计模块返回的高度数据和九轴运动传感器提供的3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据计算无人机当前姿态数据具体包括：

1)将九轴运动传感器模块输出的3轴加速度数据进行归一化处理，具体公式为：

a_x＝a_x*Normalizing；

a_y＝a_y*Normalizing；

a_z＝a_z*Normalizing；

式中，a_x、a_y、a_z分别表示x、y、z轴的加速度数据，Normalizing表示归一化因子。

2)将GPS地理坐标系的数据变换进入无人机坐标系中，具体公式为：

式中，d₀d₁d₂d₃分别代表四元数的4个系数，四元数用来描述无人机的飞行姿态，|00 1|^T用来表示GPS地理坐标系的重力加速度的方向向量；

3)将2)中转换的坐标与九轴运动传感器输出的3轴重力加速度进行向量外积运算即可得到两个坐标系的误差向量，具体公式为：

式中，a_m和g_m由1)和2)步骤给出，e_m表示误差向量；

4)利用3)得到的误差向量对九轴运动传感器测量得到的3轴陀螺仪数据进行补偿；具体补偿公式为：

式中，Kp和Ki分别代表比例系数和积分系数；其中p_x、p_y、p_z表示3轴陀螺仪数据；

5)利用步骤4)中计算得到的补偿数据，采用经典的微分一阶比卡算法对描述无人机姿态的四元数的4个系数进行更新，其具体公式如下：

6)根据5)中计算得到的四元数系数计算得到无人机运动姿态的横滚角(rol)和俯仰角(pit)，具体公式如下：

pit＝arcsin(2(d₀d₂-d₁d₂))

根据以上算法计算得到的横滚角和俯仰角即为无人机的姿态数据，以上运算均在第二核心处理器中完成。

利用上述计算得到的无人机的姿态数据来控制无人机，使得无人机飞行更加准确、高效。

在本发明实施例中，第一核心处理器和第二核心处理器均采用ST(意法半导体)公司基于ARM Cortex-M4内核的STM32F407VGT6芯片；土壤温湿度传感器模块采用MS20，与第一核心处理器之间连接方式为电连；双稳态电磁阀模块采用以SLXN7K50双稳态电磁阀为核心和以IRF520大功率MOS驱动管及其外围电路组成；第一无线通信模块和第二无线通信模块均采用SX1278无线通信模块，用LoRa通信协议，并通过串口与第一核心处理器或第二核心处理器电连；NEO-6M GPS模块用于提供山地柑橘园灌溉节点位置数据，与第一核心处理器之间电连；MPU9050九轴运动传感器模块由以MPU9050为核心及其外围电路构成，与第二核心处理器之间电连，通过I²C协议进行通信；MS5611气压计模块由以MS5611及其外围电路构成，提供I²C协议与第二核心处理器通信，用于实时检测无人机飞行高度；NEO-7M GPS电子罗盘二合一模块由以NEO-7M为核心及其外围电路构成，用于提供无人机地理位置数据和飞行方向数据；NRF24L01无线控制模块采用以NRF24L01为核心及其外围电路构成，与第二核心处理器之间电连，提供SPI协议进行通信，用于接收地面飞行控制指令；XRotor-50A无刷电机电子调速器模块与第二核心处理器之间电连，提供PWM调速方法对无人机进行飞行控制；山地柑橘园灌溉节点与无人机之间采用LoRa无线组网协议进行通信。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，包括：多个灌溉节点，以及与所述灌溉节点无线连接的无人机；

每个所述灌溉节点包括：第一核心处理器，以及分别与所述第一核心处理器电连接的土壤温湿度传感器模块、双稳态电磁阀模块、GPS模块和第一无线通信模块；

所述无人机包括：第二核心处理器，以及分别与所述第二核心处理器电连接的九轴运动传感器模块、无刷电机电子调速器模块、气压计模块、GPS电子罗盘二合一模块、第二无线通信模块和无线控制模块；其中，所述第一无线通信模块和所述第二无线通信模块无线连接。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，所述第一无线通信模块通过串口与所述第一核心处理器电连接；所述第二无线通信模块通过串口与所述第二核心处理器电连接；且所述第一无线通信模块和所述第二无线通信模块均采用LoRa无线组网通信协议。

3.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，所述双稳态电磁阀模块包括：双稳态电磁阀以及与所述双稳态电磁阀相连的驱动电路；其中，所述驱动电路与所述第一核心处理器相连，并采用三极管驱动MOS管进而间接驱动所述双稳态电磁阀工作。

4.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，所述GPS模块采用NEO-6M GPS模块，用于提供山地柑橘园中所述灌溉节点的位置数据。

5.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，所述GPS电子罗盘二合一模块采用NEO-7M GPS电子罗盘二合一模块，用于提供无人机地理位置数据和飞行方向数据。

6.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，无刷电机电子调速器模块采用Xrotor-50A无刷电机电子调速器模块，用于提供PWM调速方法。

7.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，所述九轴运动传感器模块和所述气压计模块均通过I²C协议与所述第二核心处理器进行通信；

其中，所述九轴运动传感器采用MPU9050九轴运动传感器，用于测量3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据；

所述气压计模块采用MS5611模块，用于实时检测无人机飞行高度。

8.根据权利要求1所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统，其特征在于，所述无线控制模块采用NRF24L01无线控制模块，通过SPI通信协议与所述第二核心处理器进行通信，用于接收地面飞行控制指令。

9.一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制方法，其特征在于，包括：

S1：利用土壤温湿度传感器模块采集山地柑橘园土壤的温湿度数据，并对数据进行存储，放入数据传输队列；

S2：无人机通过无线控制模块接收用户的飞行控制指令后，根据GPS电子罗盘二合一模块提供的GPS位置数据和无人机方向数据，气压计模块返回的高度数据和九轴运动传感器提供的3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据计算无人机当前姿态数据，并与航线目标数据进行比较，通过无刷电机电子调速器模块调整无人机姿态，到达山地柑橘灌溉节点上方；

S3：当无人机到达山地柑橘灌溉节点上方后，无人机通过LoRa无线组网通信协议与灌溉节点之间建立连接，从数据传输队列中接收灌溉节点的温湿度数据；当灌溉节点的温湿度数据接收完成后，无人机继续前往下一个灌溉节点，灌溉节点等待无人机的指令；

S4:当无人机接收完所有的灌溉节点数据后，无人机将所述灌溉节点数据存储并分析各个所述灌溉节点数据是否偏离预先设定的温湿度的阈值；

S5：无人机根据步骤S4中的分析结果发出对应的控制指令，如果有低于阈值的灌溉节点数据，则重新到达相应需要进行灌溉的灌溉节点上方，向所述灌溉节点发送灌溉指令，灌溉节点根据灌溉指令进行灌溉作业；

S6：灌溉节点根据灌溉指令完成灌溉后，重新采集山地柑橘园土壤的温湿度数据，等待下一次与无人机的通信。

10.根据权利要求9所述的基于无人机的山地柑橘园灌溉控制方法，其特征在于，所述根据GPS电子罗盘二合一模块提供的GPS位置数据和无人机方向数据，气压计模块返回的高度数据和九轴运动传感器提供的3轴加速度数据、3轴重力加速度数据和3轴陀螺仪数据计算无人机当前姿态数据具体包括：

1)将九轴运动传感器模块输出的3轴加速度数据进行归一化处理，具体公式为：

a_x＝a_x*Normalizing；

a_y＝a_y*Normalizing；

a_z＝a_z*Normalizing

式中，a_x、a_y、a_z分别表示x、y、z轴的加速度数据，Normalizing表示归一化因子。

2)将GPS地理坐标系的数据变换进入无人机坐标系中，具体公式为：

式中，d0d1d2d3分别代表四元数的4个系数，四元数用来描述无人机的飞行姿态，|0 01|^T用来表示GPS地理坐标系的重力加速度的方向向量；

3)将2)中转换的坐标与所述九轴运动传感器输出的3轴重力加速度进行向量外积运算即可得到两个坐标系的误差向量，具体公式为：

式中，a_m和g_m由1)和2)步骤给出，e_m表示误差向量；

4)利用3)得到的误差向量对所述九轴运动传感器测量得到的3轴陀螺仪数据进行补偿；具体补偿公式为：

式中，Kp和Ki分别代表比例系数和积分系数；其中p_x、p_y、p_z表示3轴陀螺仪数据；

5)利用步骤4)中计算得到的补偿数据，采用经典的微分一阶比卡算法对描述无人机姿态的四元数的4个系数进行更新，其具体公式如下：

6)根据5)中计算得到的四元数系数计算得到无人机运动姿态的横滚角(rol)和俯仰角(pit)，具体公式如下：

pit＝arcsin((d₀d₂-d₁d₃))

根据以上算法计算得到的横滚角和俯仰角即为无人机的姿态数据。