CN114162322A - 一种无人机-艇协同立体水生态环境监测系统与使用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种无人机‑艇协同立体水生态环境监测系统，包括无人机与无人艇，该无人机‑艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法包括如下步骤：步骤a：无人机在空中巡航，拍摄水面图片，并对图像分割与识别；步骤b：当无人机识别出可疑受污染水域时，将可疑受污染水域的位置发送给无人艇；步骤c：无人艇采集周围水域数据，并自行规划路径，规避障碍，前往可疑受污染水域；步骤d：无人艇到达可疑受污染水域，进行水质检测并采集数据。实施本发明实施例，具有如下有益效果：本系统通过无人机‑艇的协同作业，构建了立体水环境监测系统，弥补了传统方式存在的作业范围小、作业单一化等缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及一种无人机-艇协同立体水生态环境监测系统与使用方法。
背景技术
当前应用于的国内水生态环境水质监测的主要有两种手段：人工采样分析与浮标定点监测。二者既有应用优势，但同时均也存在一定的局限性。对于人工采样分析，多在应用于重点关注排污口、浅水域等水域时，因这些水域情况复杂多变、，水域较窄等条件制约，大船无法往往不能驶入，多由监测人员乘木筏或渔船到指定区域采样监测。这种方式对工作人员人身安全构成一定的威胁，也带来高强度的人工劳作压力，并且渔船自身的排污对水质的分析结果也有较大影响。对于浮标定点监测，主要存在以下几方面不足问题：一、多点布置需要多套浮标设备，而浮标设备价格昂贵，多点布置导致费用高；二、浮标设备维护保养难度大且费用高，浮标长期安放在内河上，需要定期对浮标探头上的附着物进行清洗，在大风浪情况下维护人员安全不能得到保障；三、无机动性，不能对污染物进行跟踪，监测水域范围有限；四、浮标监测的环境因子有限,不能满足内河监测的要求。
在当前水生态环境监测手段存在以上制约性问题环境下，亟需利用具有机动性强、集水质采样与水质分析于一体、动态性能强的智能检测设备来弥补并丰富监测手段体系解决上述问题。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种无人机-艇协同立体水生态环境监测系统与使用方法，用以解决现有技术中人工采集水质样本劳动强度大，具有一定危险性的技术问题。
本发明提供一种无人机-艇协同立体水生态环境监测系统与使用方法，该无人机-艇协同立体水生态环境监测系统包括：无人机与无人艇，无人机具有第一控制单元以及分别与第一控制单元连接的图像采集单元、第一通信单元以及驱动单元，驱动单元供于驱动无人机飞行；无人艇具有第二控制单元以及分别与第二控制单元连接的感知单元、第二通信单元、动力系统以及水质监测装置，感知单元供于采集无人艇所处水域数据，动力系统供于驱动无人艇航行，水质监测装置供于采集并监测水质；第一通信单元与第二通信单元信号连接。
进一步的，无人机包括防撞笼以及内置于防撞笼并与防撞笼固定连接的机身，防撞笼具有供图像采集单元拍摄的缺口，第一控制单元、图像采集单元、第一通信单元以及驱动单元置于机身上。
进一步的，无人机还包括固设于机身上的自稳云台，图像采集单元固定设置于自稳云台上。
进一步的，无人艇包括艇身以及设置于艇身上的升降机构，第二控制单元、感知单元、第二通信单元以及动力系统设置于艇身，升降平台与水质监测装置传动连接供于升降水质监测装置以采集水样。
进一步的，动力系统包括安装于艇身表面的太阳能电池板、设置于艇身内部的锂电池组、动力电机、减速传动系统以及安装于艇身底部的推进器，太阳能电池板、锂电池组以及电机依次电连接，电机经由减速传动系统与推进器传动连接。
进一步的，无人艇具有设置于艇身上供于起降无人机的起降平台以及设置于起降平台的供于给无人机充电的充电单元，充电单元与锂电池组电连接。
该无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法包括如下步骤：步骤a：无人机在空中巡航，图像采集单元拍摄水面图片，第一控制单元对图像分割与识别；步骤b：当无人机未识别到受污染水域时，无人机继续飞行，当无人机识别出可疑受污染水域时，将可疑受污染水域的位置通过第一通信单元发送给无人艇；步骤c：无人艇的第二通信单元收到信息，通过感知单元采集周围水域数据，并自行规划路径，规避障碍，前往可疑受污染水域；步骤d：无人艇到达可疑受污染水域，水质监测装置浸没水中进行水质检测并采集数据。
进一步的，在步骤a中，图像采集单元拍下水面图片，在辐射矫正后即可获得图像的光谱反射率等数据，通过光谱反射率的数据从而构建光谱参数，对光谱参数进行数值分析，经过Pearson相关性分析构建一个考虑了环境因素、无人机飞行速度等在内的数学模型，在统计学方法指导下，建立散点图，并利用指数模型进行幂函数数据分析反演，得出该可疑受污染水域的水质指标数据。
进一步的，通信单元包括支持4G通信的无线通讯模组和支持LoRa通信的无线串口通信模块，在步骤b中，当无人机与无人艇距离在0-300m内时，第一通信单元与第二通信单元之间采用4G通信；当无人机与无人艇距离在300m-3km内时，第一通信单元与第二通信单元之间采用LoRa通信。
进一步的，在步骤c中，无人艇采用基于遗传算法的三维空间路径方案。
与现有技术相比，本无人机-艇协同立体水生态环境监测系统通过无人机-艇的协同作业，构建了立体水环境监测系统，弥补了传统水环境监测方式存在的作业范围小、作业单一化、资源能耗大、限制条件多等缺陷；由于无人机的加入，利用高度优势解决了水质检测艇单体受到环境、速度等因素制约而难以高效化的问题。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如下。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明提供的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用场景图；
图2为图1中无人机的结构示意图；
图3为图1中无人艇的结构示意图；
图4为图3中无人艇的侧视图；
图5为图3中无人艇的正视图；
图6为本发明提供的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
请参见图1，本无人机-艇协同立体水生态环境监测系统包括无人机1与无人艇2，其中无人机1沿河道飞行，用于发现污染水域3，然后将污染水域3的位置发送给无人艇2，无人艇2沿河道航行至污染水域3处采集水样并分析水质。
请参见图2，无人机1包括防撞笼11以及内置于防撞笼11并与防撞笼11固定连接的机身12，防撞笼11用于对内部的机身12提供防撞的保护作用。在本实施例中，防撞笼11为球型并由多个连杆通过关节相互连接组成，形状类似于碳60分子。连杆可以采用碳纤维制成，关节采用铝合金制成。通过将机身2的质心设置于该防撞笼11的中心处，使该机身2具有类似陀螺仪的自稳性。
无人机1还包括设置在机身12上的第一控制单元、图像采集单元、第一通信单元以及驱动单元。在本实施例中，第一控制单元可以采用Cortex-M微控制器和ZED-F9P模块，实现对信号的处理与解算，进行厘米级精度的导航。
图像采集单元用于采集目标水域的图像信息并进行分析。相应地，防撞笼11上还形成有供图像采集单元拍摄的缺口，以保证图像采集单元的视野不受遮挡。如本实施例中，各个连杆之间就形成有缺口可以供图像采集单元拍摄。
在本实施例中，图像采集单元选用多光谱摄像头，如MS600六通道多光谱摄像头。并且通过自稳云台连接在机身2上。自稳云台可以选用三轴自稳云台或其他自稳云台，在无人机1飞行的过程中保持图像采集单元的稳定，以提高图像采集单元拍摄到的图像的清晰度，使得第一控制单元得出的分析结果更准确。
第一通信单元用于与无人艇2通信，无人艇2上对应设置有第二通信单元。在本实施例中，第一通信单元包括ME3630-C3B-MP01 4G模块和ATK—LORA无线串口通信模块。其ME3630-W PCIE系列无线通讯模组是LTE Cat.4七模全网通LTE模组，可支持移动、电信、联通。在LTE制式下，该模组可以提供最大50Mbps上行速率和150Mbps下行速率，并支持回退到3G或2G网络。LoRa通信采用ATK—LORA无线串口通信模块。该模块使用SX1278芯片，采用LoRa扩频技术，具有功耗低，传输距离在3000米以上，抗干扰性强的特点。
驱动单元供于驱动无人机1飞行，驱动单元包括螺旋桨、无刷电机、电池以及电子调速器，电池与无刷电机连接，用以向无刷电机供电。无刷电机与螺旋桨传动连接，以驱动螺旋桨转动。电子调速器与无刷电机连接以控制无刷电机的转速，从而控制螺旋桨的转速。
在本实施例中，无人机1采用四旋翼无人机，具有四个机臂。每个机臂上独立设置有螺旋桨以及与螺旋桨传动连接的无刷电机。电池采用可充电电池，当电池电量不足时飞回充电设备充电。并且电池还与第一控制单元、第一通信单元以及图像采集单元连接并向它们供电。
在本实施例中，采用达普DUPU 6200mAH 25c 4s型号电池为无人机动力系统电源，采用朗宇V2216-KV650型号电机作为四旋翼无人机的适配电机，选择好盈乐天XRotor 40A作为动力系统的电子调速器。
请参见图3至图5，无人艇2采用双体船设计，即无人艇2的艇身包括两个船体21以及固定连接两个船体21的中央连接桥22，船体21和中央连接桥22的上表面形成无人艇2的上层甲板。无人艇2具有第二控制单元，第二控制单元一般设置在中央连接桥22内，在本实施例中配制Cortex-M微控制器和ZED-F9P模块，实现对信号的处理与解算，以获取精确的无人艇2位置，并承担控制无人艇2航行、自主路径规划解算、信号处理任务。
无人艇2还具有与第二控制单元连接的感知单元，感知单元供于采集无人艇2所处水域数据，并将水域数据提供给第二控制单元分析处理，以得出行进路线指导无人艇2前进。
在本实施例中，感知单元包括设置在艇身前端较高处的激光雷达23与双目摄像头24，以保证不被无人艇2上的替他物体阻挡视线，使激光雷达23能够较好地完成360°的扫描，使双目摄像头24完成图像采集工作，并将数据传输给第二控制单元。
无人艇2还具有与第二控制单元连接的定位单元，用以确定无人艇2所处的位置。定位单元可以采用常见的GPS定位模块、北斗定位模块或伽利略定位模块中的一种或多种实现定位。
无人艇2还具有与第二控制单元连接的第二通信单元，第二通信单元一般设置在中央连接桥22内并与第一通信单元信号连接用以通信。在本实施例中，第一通信单元和第二通信单元包括相匹配的支持4G通信的无线通讯模组和支持LoRa通信的无线串口通信模块，用于在不用条件下调用不同的通信模块进行通信，以获得良好的通信效果。
因此在本实施例中，第二通信单元同样包括ME3630-C3B-MP01 4G模块和ATK—LORA无线串口通信模块。
无人艇2还包括用于驱动无人艇2航行的动力系统。在本实施例中，无人艇2采用双体船设计，因此动力系统也对应有两套，分别设置在两个船体21上。动力系统包括安装于艇身表面的太阳能电池板25、设置于艇身内部的锂电池组、动力电机、减速传动系统以及安装于船体21底部的推进器26，太阳能电池板21、锂电池组以及电机依次电连接，电机经由减速传动系统与推进器26传动连接。太阳能电池板21能够将太阳能转化为电能储存在锂电池组内，以延长本系统的续航时间。并且在其他实施例中，两套动力系统也可以共用太阳能电池板25以及锂电池组。锂电池组还与第二控制单元、激光雷达23、双目摄像头24、定位单元、支持4G通信的无线通讯模组和支持LoRa通信的无线串口通信模块等部件连接，为它们供电。
在本实施例中，推进器26采用喷水推进器，喷水推进器具有良好的浅水推进效率和操纵性能、较低的噪声和振动，转子与喷泵一体化，可实现360°旋转。
无人艇2还包括用于采集并监测水质的水质监测装置27，在本实施例中，水质监测装置27通过升降机构安装在中央连接桥22下方。在工作时，升降机构带动水质监测装置27下放使水质监测装置27浸没在水中，进行水质成分检测。在本实施例中，水质监测装置27为多参数集成式检测仪，对多种水质关键指标均可产生响应。如可以测量水温、pH值、浊度、总磷、硬度、硝酸盐氮和氨氮等多个关键性水质指标。水质监测装置27也由锂电池组供能。
无人艇2还包括设置在中央连接桥22上的起降平台28，起降平台28用于起降无人机1。并且起降平台1能够升降以改变其所处的高度，从而起到平衡无人艇1重心高度、提升无人艇1稳定性的作用。在其他实施例中，起降平台28还具有可开启和关闭的盖板，用于对无人机1的起降起到辅助作用。
作为优选实施例，起降平台28上还可以安装用于给无人机1充电的充电单元。充电单元与锂电池组电连接，并最好采用磁吸式充电为无人机1供电，相较无线充电而言可以保证更高效率，相较插拔式充电而言可以避免复杂繁琐的充电口对接过程。从而延长无人机1的续航。
请参见图6，,本无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法包括如下步骤：
步骤a：无人机1从无人艇2上起飞或从别的平台上放飞，利用高度优势在空中巡航，图像采集单元拍摄水面图片，第一控制单元对图像分割与识别。
在本步骤中，本实施例采用卷积神经网络算法进行图像分割、图像增强处理，进而实现污染物识别。具体地，图像采集单元拍下水面图片，在辐射矫正后即可获得图像的光谱反射率等数据，通过光谱反射率的数据从而构建光谱参数，对光谱参数进行数值分析，经过Pearson相关性分析构建一个考虑了环境因素、无人机飞行速度等在内的数学模型，在统计学方法指导下，建立散点图，并利用指数模型进行幂函数数据分析反演，得出该可疑受污染水域的水质指标数据。
步骤b：当无人机1未识别到受污染水域时，无人机继续飞行，当无人机1识别出可疑受污染水域时，将可疑受污染水域的位置通过第一通信单元发送给无人艇2。
在本实施例中，当无人机1与无人艇2距离在0-300m内时，第一通信单元与第二通信单元之间采用传输速度更快的4G通信。当无人机1与无人艇2距离在300m-3km内时，第一通信单元与第二通信单元之间采用传输距离更远的LoRa通信。
无人机1与无人艇2之间依靠LoRa通信和4G通信相结合的方式，在两者距离小于3km的范围之内均可高效实时传递信息。通过无人机1、无人艇2的协同通信，实现了高效、准确的实时信息传输，可以实时获取水质数据并及时做出反应，保障了水环境监测的时效性。
步骤c：无人艇2的第二通信单元收到信息，通过感知单元采集周围水域数据，并自行规划路径，规避障碍，前往可疑受污染水域。
在本实施例中，无人艇2采用基于遗传算法的三维空间路径方案。无人艇2在未知地形中，随时根据自身获得的定位数据以及感知单元对周边环境的感知数据更新地图状态。然后由第二控制单元对激光雷达23传回数据中的距离、角度等数据进行分析，获取障碍物的相关信息配合第二控制单元实现对信号的处理与解算，以获取精确的无人艇2位置。再在路径规划中，共有n条路径，中间过渡点的个数为m，每个点又有两个维度(x,y)，通过每一代的演化，采用轮盘赌/竞标赛选择方法，同时保留最优个体，对种群进行遗传算子操作，选择最优路径。
步骤d：无人艇2到达可疑受污染水域，水质监测装置27浸没水中进行水质检测并采集数据。
最后当无人机1电量不足，如电池剩余电量低于总量的10％时，无人机自动飞回无人艇2，降落在升降平台28上充电。
通过无人机1与无人艇2的协同作业，构建了立体水环境监测系统，弥补了传统水环境监测方式存在的作业范围小、作业单一化、资源能耗大、限制条件多等缺陷。由于无人机1的加入，利用高度优势解决了水质检测艇单体受到环境、速度等因素制约而难以高效化的问题，无人艇2对无人机1的供能也解决了无人机1续航时间短的问题。
通过无人机1安装的多光谱摄像头、无人艇2安装的激光雷达23、双目摄像头24和定位单元，采用图像识别算法实现自主污染物识别，采用遗传算法实现路径规划，具有智能化程度高的特点。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：本无人机-艇协同立体水生态环境监测系统通过无人机-艇的协同作业，构建了立体水环境监测系统，弥补了传统水环境监测方式存在的作业范围小、作业单一化、资源能耗大、限制条件多等缺陷；由于无人机的加入，利用高度优势解决了水质检测艇单体受到环境、速度等因素制约而难以高效化的问题。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种无人机-艇协同立体水生态环境监测系统，其特征在于，其包括：无人机与无人艇，所述无人机具有第一控制单元以及分别与所述第一控制单元连接的图像采集单元、第一通信单元以及驱动单元，所述驱动单元供于驱动所述无人机飞行；
所述无人艇具有第二控制单元以及分别与所述第二控制单元连接的感知单元、第二通信单元、动力系统以及水质监测装置，所述感知单元供于采集所述无人艇所处水域数据，所述动力系统供于驱动所述无人艇航行，所述水质监测装置供于采集并监测水质；
所述第一通信单元与所述第二通信单元信号连接。
2.根据权利要求1所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统，其特征在于，所述无人机包括防撞笼以及内置于所述防撞笼并与所述防撞笼固定连接的机身，所述防撞笼具有供所述图像采集单元拍摄的缺口，所述第一控制单元、所述图像采集单元、所述第一通信单元以及所述驱动单元置于所述机身上。
3.根据权利要求2所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统，其特征在于，所述无人机还包括固设于所述机身上的自稳云台，所述图像采集单元固定设置于所述自稳云台上。
4.根据权利要求1所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统，其特征在于，所述无人艇包括艇身以及设置于所述艇身上的升降机构，所述第二控制单元、所述感知单元、所述第二通信单元以及所述动力系统设置于所述艇身，所述升降平台与所述水质监测装置传动连接供于升降所述水质监测装置以采集水样。
5.根据权利要求4所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统，其特征在于，所述动力系统包括安装于所述艇身表面的太阳能电池板、设置于所述艇身内部的锂电池组、动力电机、减速传动系统以及安装于所述艇身底部的推进器，所述太阳能电池板、所述锂电池组以及所述电机依次电连接，所述电机经由所述减速传动系统与所述推进器传动连接。
6.根据权利要求5所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统，其特征在于，所述无人艇具有设置于所述艇身上供于起降所述无人机的起降平台以及设置于所述起降平台的供于给所述无人机充电的充电单元，所述充电单元与所述锂电池组电连接。
7.一种如权利要求1-6任意一项所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法，其特征在于，其包括如下步骤：
步骤a：所述无人机在空中巡航，所述图像采集单元拍摄水面图片，所述第一控制单元对图像分割与识别；
步骤b：当所述无人机未识别到受污染水域时，无人机继续飞行，当所述无人机识别出可疑受污染水域时，将所述可疑受污染水域的位置通过所述第一通信单元发送给所述无人艇；
步骤c：所述无人艇的第二通信单元收到信息，通过所述感知单元采集周围水域数据，并自行规划路径，规避障碍，前往所述可疑受污染水域；
步骤d：所述无人艇到达所述可疑受污染水域，所述水质监测装置浸没水中进行水质检测并采集数据。
8.根据权利要求7所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述图像采集单元拍下水面图片，在辐射矫正后即可获得图像的光谱反射率等数据，通过光谱反射率的数据从而构建光谱参数，对光谱参数进行数值分析，经过Pearson相关性分析构建一个考虑了环境因素、所述无人机飞行速度等在内的数学模型，在统计学方法指导下，建立散点图，并利用指数模型进行幂函数数据分析反演，得出该所述可疑受污染水域的水质指标数据。
9.根据权利要求7所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法，其特征在于，通信单元包括支持4G通信的无线通讯模组和支持LoRa通信的无线串口通信模块，在所述步骤b中，当所述无人机与所述无人艇距离在0-300m内时，所述第一通信单元与所述第二通信单元之间采用4G通信；当所述无人机与所述无人艇距离在300m-3km内时，所述第一通信单元与所述第二通信单元之间采用LoRa通信。
10.根据权利要求7所述的无人机-艇协同立体水生态环境监测系统的使用方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述无人艇采用基于遗传算法的三维空间路径方案。
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