CN114253293A - 多旋翼植保无人机作业方法 - Google Patents

多旋翼植保无人机作业方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114253293A
CN114253293A CN202111546630.5A CN202111546630A CN114253293A CN 114253293 A CN114253293 A CN 114253293A CN 202111546630 A CN202111546630 A CN 202111546630A CN 114253293 A CN114253293 A CN 114253293A
Authority
CN
China
Prior art keywords
plant protection
unmanned aerial
aerial vehicle
protection unmanned
rotor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111546630.5A
Other languages
English (en)
Inventor
乔正
白越
裴信彪
郭瑞雪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changchun Changguang Boxiang Uav Co ltd
Original Assignee
Changchun Changguang Boxiang Uav Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changchun Changguang Boxiang Uav Co ltd filed Critical Changchun Changguang Boxiang Uav Co ltd
Priority to CN202111546630.5A priority Critical patent/CN114253293A/zh
Publication of CN114253293A publication Critical patent/CN114253293A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本发明提供一种多旋翼植保无人机作业方法,多旋翼植保无人机分别与拾取无人车、固定充电站和云服务器配合进行作业,包括以下步骤:S1、建立多旋翼植保无人机的电池能量消耗模型;S2、获取植保作业区域的地理信息并对多旋翼植保无人机的作业路径进行规划;S3、根据电池能量消耗模型和多旋翼植保无人机的作业路径进行植保作业。通过将无人机电池分阶段释放的方式,降低了多旋翼植保无人机的质量,从而降低无人机的功耗,增加了飞行时间,提高了植保无人机的作业效率。

Description

多旋翼植保无人机作业方法
技术领域
本发明涉及植保无人机技术领域,特别涉及一种多旋翼植保无人机作业方法。
背景技术
目前,无人机已经广泛应用于农业植保领域,为农作物提供农药喷洒及空中定点巡查等服务。旋翼类无人机在农业植保领域的应用较为广泛,进一步细分又可以分为单旋翼和多旋翼农业植保无人机。单旋翼农业植保无人机通常采用航空燃油动力的发动机,起飞时同时携带无人机燃料和农业植保化学制剂,在有限的飞行时间内完成农业植保任务。多旋翼农业植保无人机常采用电机为旋翼提供扭矩,起飞时需要携带大容量电池和农业植保化学制剂,飞行时间和农作物有效植保范围受到所携带电池容量的限制。然而相比于航空燃油动力的单旋翼农业植保机而言,多旋翼植保无人机电池能量消耗后其电池质量不发生变化,这大大影响了多旋翼农业植保机的时间。
当前农业植保无人机发展面临的主要技术壁垒是如何提高无人机的农业植保化学制剂的携带重量以及增加无人机的飞行时长,研发农业植保无人机的续航延长方法将有利于无人机在农业植保领域的大规模推广和广泛使用。
申请号为CN201510219030.6的中国专利公开了“一种长航时多旋翼无人机农业植保方法”,将常规多旋翼农业植保无人机自身携带电源取消,在农业植保无人机作业区域根据地形架设通电导轨,用轻质柔软导线将无人机与通电导轨连接,从无人机地面起飞开始,无人机动力源由地面大容量电源经通电导轨和轻质柔软导线传输提供。长航时多旋翼无人机系统主要应用于飞行范围相对固定且近地飞行的作业场所,取消自身携带的电源后无人机有效载荷增加,同时利用地面大容量电源持续不断地为无人机供电极大地提高了无人机的续航时间。但是该无人机农业植保方法依旧未能将整个植保系统有序的串联运转起来的,系统搭建成本高,依旧缺乏智能化与自主化,无人机植保的效率低下。
发明内容
鉴于上述问题,本发明的目的是提出一种多旋翼植保无人机作业方法,通过将无人机电池分阶段释放的方式,降低了多旋翼植保无人机的质量,从而降低无人机的功耗,增加了飞行时间,提高了植保无人机的作业效率。
为实现上述目的,本发明采用以下具体技术方案:
本发明提供的一种多旋翼植保无人机作业方法,多旋翼植保无人机分别与拾取无人车、固定充电站和云服务器配合进行作业,其特征在于,包括以下步骤:
S1、建立多旋翼植保无人机的电池能量消耗模型;
S2、获取植保作业区域的地理信息并对多旋翼植保无人机的作业路径进行规划;
S3、根据电池能量消耗模型和多旋翼植保无人机的作业路径进行植保作业。
优选地,步骤S1包括以下子步骤:
S101、获取多旋翼植保无人机的电机功率模型:
Figure BDA0003415940700000021
其中,T为电机拉力,ηprop为电机效率,Pout为电机功率。
T=mgsinθ (1.5)
其中,m为多旋翼植保无人机的质量,θ为多旋翼植保无人机的俯仰角。
S102、根据电机功率模型计算电池能量消耗模型:
Figure BDA0003415940700000022
其中,U为电池的电压,I为电池的电流,Twork为单块电池为多旋翼植保无人机提供的续航时间。
优选地,步骤S2包括以下子步骤:
S201、通过多旋翼植保无人机和固定充电站中的地面服务器从云服务器中获取植保作业区域的地理信息。
S202、根据获得的植保作业区域的地理信息对多旋翼植保无人机的作业路径进行规划。
优选地,步骤S202包括以下子步骤:
S2021、将整个作业路径S分为m个重复的作业循环子路径Ci,i=1,2,…,m;
S2022、作业循环子路径Ci中会途径e条小路,记为RCij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,e;
S2023、将作业循环子路径Ci和小路RCij的交叉点,记为Zij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,e。
优选地,步骤S3包括以下子步骤:
S301、设定电池释放位置:设多旋翼植保无人机携带a块电池,实时监测电池的剩余能量,当多旋翼植保无人机靠近交叉点Zij时,根据电池能量消耗模型判断剩余电池能量是否能够抵达下一交叉点Zi(j+1),如果不能,则将电池释放在交叉点Zij上,并将交叉点Zij的位置信息发送至拾取无人车;
S302、拾取无人车结合地理信息位置规划最短拾取路径,拾取无人车拾取电池并返回固定充电站后,固定充电站分别对电池和拾取无人车进行充电;
S303、当多旋翼植保无人机的最后一块电池即将电量不足时,不再释放电池,记录此时的位置点P,多旋翼植保无人机飞回固定充电站并更换满电电池后再次返回点P继续植保作业;
S304、重复步骤S301-S303直至完成全部植保作业。
与现有的多旋翼植保无人机相比,本发明通过将无人机电池分阶段释放的方式,降低了多旋翼植保无人机的质量,从而降低无人机的功耗,增加了飞行时间,提高了植保无人机的作业效率。
优选地,步骤S301中判断剩余电池能量是否能够抵达下一交叉点Zi(j+1)的方法为:
将多旋翼植保无人机的当前位置记为P1、下一交叉点位置记为P2,得到P1和P2之间的欧式距离d,植保无人机在作业时的前飞速度V是固定的;
根据欧式距离d与前飞速度V,得到多旋翼植保无人机到达下一交叉点的时间t;
通过电压判断多旋翼植保无人机在前飞速度V下的续航时间T_rest;
比较T_rest和t的大小:
当T_rest>t时,植保无人机能够到达下一交叉点;
当T_rest<t时,植保无人机不能到达下一交叉点。
优选地,步骤S303中判断多旋翼植保无人机的最后一块电池是否电量不足的方法为:
实时计算多旋翼植保无人机返回固定充电站的直线路径S,并根据直线路径S和前飞速度V,计算返回固定充电站时间T;
比较T和T_rest的大小:
当T_rest<1.2T时,多旋翼植保无人机返回固定充电站。
附图说明
图1是根据本发明实施例提供的多旋翼植保无人机的工作原理图。
图2是根据本发明实施例提供的多旋翼植保无人机作业方法的工作流程图。
图3是根据本发明实施例提供的多旋翼植保无人机的植保作业流程图。
其中的附图标记包括:多旋翼植保无人机1、拾取无人车2、固定充电站3和云服务器4。
具体实施方式
在下文中,将参考附图描述本发明的实施例。在下面的描述中,相同的模块使用相同的附图标记表示。在相同的附图标记的情况下,它们的名称和功能也相同。因此,将不重复其详细描述。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及具体实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,而不构成对本发明的限制。
图1示出了根据本发明实施例提供的多旋翼植保无人机的工作原理。
如图1所示,多旋翼植保无人机的工作原理如下:
建立多旋翼植保无人机1的电池能量消耗模型,将电池分阶段释放以逐步减少飞行中多旋翼植保无人机的质量,从而降低功耗,增加飞行时间;采用拾取无人车2将多旋翼植保无人机1所释放的电池进行回收并送至地面的固定充电站3进行充电。本发明提供的多旋翼植保无人机作业方法减少了充电时间,提高了植保作业效率。
图2示出了根据本发明实施例提供的多旋翼植保无人机作业方法的工作流程。
如图2所示,本发明实施例提供的多旋翼植保无人机作业方法包括以下步骤:
S1、建立多旋翼植保无人机的电池能量消耗模型。
步骤S1包括以下子步骤:
S101、多旋翼植保无人机的电机功率模型为:
Figure BDA0003415940700000051
其中,T为电机拉力,ηprop电机效率,Pout为电机功率。
T=mgsinθ (1.8)
其中,m为多旋翼植保无人机的质量,θ为多旋翼植保无人机的俯仰角。
S102、电池能量消耗模型为:
Figure BDA0003415940700000052
其中,U为电池的电压,I为电池的电流,Twork为单块电池所提供的多旋翼植保无人机的续航时间。
S2、获取植保作业区域的地理信息并对多旋翼植保无人机的作业路径进行规划。
步骤S2包括以下子步骤:
S201、通过多旋翼植保无人机与固定充电站中的地面服务器从云服务器中获取植保作业区域的地理信息。
S202、根据获得的植保作业区域的地理信息对多旋翼植保无人机的作业路径进行规划。
植保区域采用近似矩形确定植保作业区域面积,根据植保区域的面积、植保无人机喷洒装置的作业范围、植保无人机的作业速度规划作业路径。
步骤S2.2包括以下子步骤:
S2021、将整个作业路径S分为m个重复的作业循环子路径Ci,i=1,2,…,m。
S2022、作业循环子路径Ci中会途径e条小路,记为RCij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,e。
S2023、作业循环子路径Ci与小路RCij的交叉点记为Zij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,e。
S3、根据电池能量消耗模型和多旋翼植保无人机的作业路径进行植保作业。
图3示出了根据本发明实施例提供的多旋翼植保无人机的植保作业流程。
如图3所示,多旋翼植保无人机携带多块独立电池根据规划好的作业路径进行植保作业,根据电池能量消耗模型和多旋翼植保无人机的作业路径设定电池释放点,由拾取无人车根据电池释放点与充电站位置设计电池回收路径;多旋翼植保无人机最后一块电池能量不足时飞往充电站,安装电池。
步骤S3包括以下子步骤:
S301、设定电池释放位置。
设多旋翼植保无人机携带a块独立电池,实时监测当前多旋翼植保无人机所用电池的剩余能量,当多旋翼植保无人机处于作业循环子路径Ci且靠近小路RCij上的交叉点Zij时,根据电池能量消耗模型判断剩余电池能量是否能够抵达下一交叉点Zi(j+1),将多旋翼植保无人机当前位置记为P1,下一交叉点位置记为P2,可以得到P1和P2之间的欧式距离d,根据欧式距离d与前飞速度V,可以得到达到下一交叉点的时间t。多旋翼植保无人机作业时,为了撒药均匀,前飞速度V是固定的。
多旋翼植保无人机可以检测实时电压值,通过电压判断在前飞速度V下的飞行时间,得到续航时间T_rest。
比较T_rest和t的大小:
当T_rest>t时,则多旋翼植保无人机能够到达下一交叉点;
当T_rest<t时,则多旋翼植保无人机不能到达下一交叉点,将当前电池释放在当前交叉点Zij上,并将交叉点Zij的位置信息返回至拾取无人车和固定充电站。
S302、拾取无人车根据电池释放位置与固定充电站位置规划电池的最短拾取路径,拾取无人车拾取电池并返回固定充电站后,固定充电站分别对电池和拾取无人车进行充电。
S303、当多旋翼植保无人机的最后一块电池即将不足时,不再释放电池,记录此时的位置点P,多旋翼植保无人机飞回固定充电站并更换电池,将充满电的电池安装到多旋翼植保无人机上,然后多旋翼植保无人机返回位置P继续植保作业。
根据电池电压,可计算此时电池剩余电量。如常见的标称3.7V电池,充满电可达到3.85V,完全放电后最低电压为3.6V。可认为此电压下降过程是线性的,计算电池所剩电量在前飞速度V下的飞行时间,记为T_rest。
实时计算无人机返回充电站的直线路径S,并根据S和飞行速度V,计算返回固定充电站时间T。比较T和T_rest的大小,当T_rest<1.2T时,多旋翼植保无人机返回固定充电站。
S304、重复步骤S301-S303直至完成全部植保作业。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
以上本发明的具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形,均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种多旋翼植保无人机作业方法,所述多旋翼植保无人机分别与拾取无人车、固定充电站和云服务器配合进行作业,其特征在于,包括以下步骤:
S1、建立所述多旋翼植保无人机的电池能量消耗模型;
S2、获取植保作业区域的地理信息并对所述多旋翼植保无人机的作业路径进行规划;
S3、根据所述电池能量消耗模型和所述多旋翼植保无人机的作业路径进行植保作业。
2.根据权利要求1所述的多旋翼植保无人机作业方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下子步骤:
S101、获取所述多旋翼植保无人机的电机功率模型:
Figure FDA0003415940690000011
其中,T为电机拉力,ηprop为电机效率,Pout为电机功率;
T=mgsinθ (1.2)
其中,m为所述多旋翼植保无人机的质量,θ为所述多旋翼植保无人机的俯仰角;
S102、根据所述电机功率模型计算所述电池能量消耗模型:
Figure FDA0003415940690000012
其中,U为所述电池的电压,I为所述电池的电流,Twork为单块所述电池为所述多旋翼植保无人机提供的续航时间。
3.根据权利要求1所述的多旋翼植保无人机作业方法,其特征在于,所述步骤S2包括以下子步骤:
S201、通过所述多旋翼植保无人机和所述固定充电站中的地面服务器从所述云服务器中获取植保作业区域的地理信息;
S202、根据获得的植保作业区域的地理信息对所述多旋翼植保无人机的作业路径进行规划。
4.根据权利要求3所述的多旋翼植保无人机作业方法,其特征在于,所述步骤S202包括以下子步骤:
S2021、将整个作业路径S分为m个重复的作业循环子路径Ci,i=1,2,…,m;
S2022、所述作业循环子路径Ci中会途径e条小路,记为RCij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,e;
S2023、将所述作业循环子路径Ci和所述小路RCij的交叉点,记为Zij,i=1,2,…,m,j=1,2,…,e。
5.根据权利要求4所述的多旋翼植保无人机作业方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下子步骤:
S301、设定电池释放位置:设所述多旋翼植保无人机携带a块所述电池,实时监测所述电池的剩余能量,当所述多旋翼植保无人机靠近所述交叉点Zij时,根据所述电池能量消耗模型判断剩余电池能量是否能够抵达下一交叉点Zi(j+1),如果不能,则将所述电池释放在所述交叉点Zij上,并将所述交叉点Zij的位置信息发送至拾取无人车;
S302、所述拾取无人车结合地理信息位置规划最短拾取路径,所述拾取无人车拾取电池并返回固定充电站后,所述固定充电站分别对电池和拾取无人车进行充电;
S303、当所述多旋翼植保无人机的最后一块电池即将电量不足时,不再释放所述电池,记录此时的位置点P,所述多旋翼植保无人机飞回所述固定充电站并更换满电电池后再次返回所述点P继续植保作业;
S304、重复步骤S301-S303直至完成全部植保作业。
6.根据权利要求5所述的多旋翼植保无人机作业方法,其特征在于,所述步骤S301中判断剩余电池能量是否能够抵达下一交叉点Zi(j+1)的方法为:
将所述多旋翼植保无人机的当前位置记为P1、下一交叉点位置记为P2,得到P1和P2之间的欧式距离d,植保无人机在作业时的前飞速度V是固定的;
根据所述欧式距离d与所述前飞速度V,得到所述多旋翼植保无人机到达下一交叉点的时间t;
通过电压判断所述多旋翼植保无人机在所述前飞速度V下的续航时间T_rest;
比较T_rest和t的大小:
当T_rest>t时,所述植保无人机能够到达下一交叉点;
当T_rest<t时,所述植保无人机不能到达下一交叉点。
7.根据权利要求6所述的多旋翼植保无人机作业方法,其特征在于,所述步骤S303中判断所述多旋翼植保无人机的最后一块电池是否电量不足的方法为:
实时计算所述多旋翼植保无人机返回所述固定充电站的直线路径S,并根据所述直线路径S和所述前飞速度V,计算返回所述固定充电站时间T;
比较T和T_rest的大小:
当T_rest<1.2T时,所述多旋翼植保无人机返回所述固定充电站。
CN202111546630.5A 2021-12-16 2021-12-16 多旋翼植保无人机作业方法 Pending CN114253293A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111546630.5A CN114253293A (zh) 2021-12-16 2021-12-16 多旋翼植保无人机作业方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111546630.5A CN114253293A (zh) 2021-12-16 2021-12-16 多旋翼植保无人机作业方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114253293A true CN114253293A (zh) 2022-03-29

Family

ID=80792670

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111546630.5A Pending CN114253293A (zh) 2021-12-16 2021-12-16 多旋翼植保无人机作业方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114253293A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114967761A (zh) * 2022-07-29 2022-08-30 广东省农业科学院植物保护研究所 一种植保无人机作业的智能控制方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105955294A (zh) * 2016-05-26 2016-09-21 北京大工科技有限公司 控制无人机植保作业的方法及装置
CN108099746A (zh) * 2017-12-08 2018-06-01 成都天麒科技有限公司 一种植保无人机续航系统
CN109760846A (zh) * 2017-11-09 2019-05-17 湖南农业大学 一种植保无人机田间自动补给装置及方法
CN111324144A (zh) * 2020-02-28 2020-06-23 广州极飞科技有限公司 无人作业设备的返航控制方法、装置、设备及非易失性存储介质
CN212401578U (zh) * 2020-06-28 2021-01-26 安阳猎鹰消防科技有限公司 可抛投电池的纵列双旋翼无人机
CN112666971A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 广州极飞科技有限公司 一种无人机返航方法、装置、无人机和存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105955294A (zh) * 2016-05-26 2016-09-21 北京大工科技有限公司 控制无人机植保作业的方法及装置
CN109760846A (zh) * 2017-11-09 2019-05-17 湖南农业大学 一种植保无人机田间自动补给装置及方法
CN108099746A (zh) * 2017-12-08 2018-06-01 成都天麒科技有限公司 一种植保无人机续航系统
CN111324144A (zh) * 2020-02-28 2020-06-23 广州极飞科技有限公司 无人作业设备的返航控制方法、装置、设备及非易失性存储介质
CN212401578U (zh) * 2020-06-28 2021-01-26 安阳猎鹰消防科技有限公司 可抛投电池的纵列双旋翼无人机
CN112666971A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 广州极飞科技有限公司 一种无人机返航方法、装置、无人机和存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114967761A (zh) * 2022-07-29 2022-08-30 广东省农业科学院植物保护研究所 一种植保无人机作业的智能控制方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200262305A1 (en) System and method for charging a network of mobile battery-operated units on-the-go
US20210284043A1 (en) Multi-level battery systems for battery-operated entities, methods for rapid charge transfer therebetween, and methods for optimizing entity routing and network charge distribution
US11087422B2 (en) Method and device for determining a configuration for deployment of a public transportation system
CN109489676A (zh) 一种计及电网信息与充电站信息的电动汽车充电导航方法
CN106774427A (zh) 基于无人机的水域自动巡检系统及方法
CN108871335B (zh) 一种无人机喷施作业航线及载荷规划方法
Wang et al. Mobile wireless rechargeable UAV networks: Challenges and solutions
CN109334543A (zh) 一种电力巡检车与无人机相协同的电力巡线系统及方法
CN109583665A (zh) 一种无线传感器网络中的无人机充电任务调度方法
CN112659974B (zh) 一种无人驾驶车辆充电控制方法及车载控制设备
US11619499B2 (en) Electric vehicle navigation method and system based on power guidance of energy-storage charging pile
CN107953798B (zh) 基于蓄能充电桩电量引导的电动运载工具导航方法及系统
US20210294356A1 (en) Dynamic recovery method and system for uavs and storage medium
CN110348611A (zh) 一种联网无人机预约5g基站充电坪的最优分配方法及系统
CN114253293A (zh) 多旋翼植保无人机作业方法
CN106127335B (zh) 电动多旋翼无人机超远距离飞行的电池更换基站布局方法
CN109709972A (zh) 一种基于无人机的物联网通信系统及方法
CN107992083A (zh) 基于电网地图进行物流无人机航线规划的系统及方法
CN109911201A (zh) 无人机自动续航方法及自动续航无人机
CN110084520A (zh) 基于公交线路与网格化ap算法的充电站选址方法及装置
CN110197360A (zh) 一种具备救援功能的物流无人机返航调度方法
CN110068337A (zh) 用于传感器节点充电的无人机调度方法及系统
CN212231135U (zh) 一种无人机空中充电装置
CN113379941A (zh) 一种基于能源自治的无人巡检系统及其巡检方法
CN108233445B (zh) 用于交通工具的充电控制方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination