近年来,在农作物病虫害防治领域,植保无人机的应用越来越普遍。但农田作业环境复杂多变,尤其是环境可视度低时,若主要依靠肉眼观察来操控植保无人机避障,限制因素多且危险程度大。实现植保无人机自主避障能够显著提升作业的安全性。因此,障碍物检测是植保无人机使用中的关键问题之一。本文主要工作有:(1)毫米波雷达障碍物检测算法设计本文利用毫米波雷达障碍物检测回波中心会在障碍物尺寸范围内变化的特点设计了基于毫米波的障碍物检测算法。该算法主要包含前方距离检测算法、侧方距离检测算法、宽度检测算法和障碍物危险程度排序算法四个部分。(2)植保无人机避障飞行系统植保无人机避障飞行系统主要由自主设计的障碍物检测传感器、主控模块和植保无人机平台构成。障碍物检测传感器由毫米波雷达和基于STM32F745的嵌入式板深度整合而来;植保无人机平台选用杭州瓦屋科技研制的W730S多旋翼植保无人机;主控模块选择AAEON的PICO-CV01工业计算机。(3)植保无人机避障飞行软件设计植保无人机避障飞行软件分为障碍物检测传感器软件设计和主控模块软件设计。障碍物检测传感器软件设计部分分析了总体软件流程、障碍物参数的提取流程和障碍物危险程度排序的流程。主控模块软件设计部分包含参数设置和自检软件,描述了使用定时器控制障碍物检测的时间间隔和监控超时异常的软件流程,描述了避障动作参数的制定和避障动作产生的软件流程。(4)避障飞行场景分析对地面(或农作物冠层)对障碍物检测干扰的场景、较大宽度障碍物避障的场景、障碍物检测传感器产生检测盲区的场景和最危险障碍物切换的场景进行了分析。(5)避障飞行可行性和误差验证设计了静态和动态实验验证障碍物检测的准确性以及避障飞行实验验证系统的有效性。实验结果表明,前方距离检测精度为±115mm,侧方距离检测精度为± 195mm,宽度检测精度为±235m,并成功对障碍物实施了避障绕飞,证明了基于毫米波的植保无人机避障技术的有效性。