【摘 要】
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农作物病虫害防治具有明显时效性,在特定时期快速对农作物进行农药喷撒等植保作业对于增产增收至关重要。为降低劳动强度、提高植保作业效率,利用植保无人机进行自动化植保作业已成为必然趋势。针对普通四旋翼植保无人机在坡地作业时定高精度差、水平方向速度估计不准确等问题,本文设计了植保无人机仿地飞行控制系统,提出了基于多传感器信息融合的无人机高度估计方法和基于光流法融合加速度信息的无人机水平方向速度估计方法。主
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农作物病虫害防治具有明显时效性,在特定时期快速对农作物进行农药喷撒等植保作业对于增产增收至关重要。为降低劳动强度、提高植保作业效率,利用植保无人机进行自动化植保作业已成为必然趋势。针对普通四旋翼植保无人机在坡地作业时定高精度差、水平方向速度估计不准确等问题,本文设计了植保无人机仿地飞行控制系统,提出了基于多传感器信息融合的无人机高度估计方法和基于光流法融合加速度信息的无人机水平方向速度估计方法。主要研究内容如下:（1）针对坡地植保作业场景,搭建了四旋翼无人机飞行平台,并对飞行控制器参数进行整定,确保飞行平台的姿态、位置控制稳定可靠;为实现感知无人机飞行姿态、处理传感器数据和运行复杂算法等目的,对无人机飞行平台进行结构优化,并以ZED2双目相机为感知传感器、NVIDIA AGX Xavier微型计算机为处理器;为实现系统各模块间信息交互,通过HOMER无线数传构建了以飞行控制器、机载计算机和地面控制站为主要参与者的局域网。（2）为提高植保无人机定高飞行精度,提出基于多速率卡尔曼滤波融合多传感器信息估计无人机高度的仿地飞行方法。首先通过分析无人机实时高度、姿态与最佳视觉检测区域之间的关系,提出了视觉检测区域自适应算法;然后建立多速率卡尔曼滤波模型融合多传感器信息以估计无人机对地高度;实验结果表明,当飞行高度为2米,飞行速度分别为1m/s、2m/s和3m/s时,植保无人机在平坦地面与15°缓坡均可实现高度估计绝对平均误差小于2cm,高度估计标准差小于3cm;高度控制绝对平均误差小于3cm,高度控制标准差小于3cm。（3）为解决全球定位系统（Global Positioning System,GPS）信号丢失导致无人机水平方向速度估计不准确的问题,设计了利用光流信息融惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）信息估计无人机水平方向速度的方法。利用相机获取植保无人机对地图像,以ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征和LK（Lucas–Kanade）光流法计算光流,将IMU传感器信息滤波后得到加速度和角度信息,结合高度值计算出水平速度。悬停试验和遥控飞行实验结果表明,通过光流融合IMU信息估计水平速度的方法能在无GPS信号时较好地估计无人机水平速度。
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