基于二維激光傳感器無(wú)人直升機(jī)作業(yè)邊界探測(cè)

陳加棟, 邱白晶, 管賢平,周海涯

(江蘇大學(xué) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

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基于二維激光傳感器無(wú)人直升機(jī)作業(yè)邊界探測(cè)

陳加棟, 邱白晶, 管賢平,周海涯

(江蘇大學(xué) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

無(wú)人機(jī)噴霧作業(yè)邊界探測(cè)識(shí)別是無(wú)人直升機(jī)噴霧的重要內(nèi)容，如果噴霧最大噴幅超過(guò)目標(biāo)區(qū)域，會(huì)導(dǎo)致藥液流失，造成環(huán)境的嚴(yán)重污染。為此，基于無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)，選取二維激光掃描傳感器、姿態(tài)傳感器等傳感器搭建了一套二維激光掃描探測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用二維激光傳感器探測(cè)無(wú)人直升機(jī)距離作物冠層和田埂的高度，計(jì)算冠層和田埂距離差值，并把高度差值作為分割閾值，實(shí)現(xiàn)無(wú)人直升機(jī)作業(yè)邊界的提取，同時(shí)進(jìn)行了田間試驗(yàn)驗(yàn)證。

無(wú)人直升機(jī)；二維激光掃描；邊界探測(cè)；田間試驗(yàn)

0 引言

無(wú)人直升機(jī)相比于其它植保機(jī)械，適用于小區(qū)域、大田內(nèi)精準(zhǔn)施藥和丘陵及山區(qū)的農(nóng)作物病蟲害防治，而且尺寸小、質(zhì)量輕，不需要專用起降場(chǎng)地與跑道，是一種非常適合我國(guó)農(nóng)作物病蟲害防治的施藥機(jī)械[1-3]。

無(wú)人機(jī)與LIDAR結(jié)合，在地形測(cè)繪、環(huán)境監(jiān)測(cè)及三維城市建模等領(lǐng)域有廣泛的發(fā)展[4]。2000年，Elberink 等[5]將離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)插為規(guī)則格網(wǎng)，通過(guò)各點(diǎn)與鄰近點(diǎn)的高程值來(lái)分析各點(diǎn)的高程紋理特征，利用非監(jiān)督分類的方法分割不同的地物點(diǎn)。2003年，Krzystek[6]利用局部最低點(diǎn)構(gòu)建TIN模型，以高差臨界值判別地面及地物點(diǎn)，再利用有限元法調(diào)整地面模型并加密地面點(diǎn)。這種使用離散點(diǎn)或不規(guī)則三角網(wǎng)的方法有較高精度的成果，避免了內(nèi)插格網(wǎng)帶來(lái)的誤差；但計(jì)算的難度較高，花費(fèi)的時(shí)間也較多。2004年，Wijesoma W S[7]提出了一種利用激光測(cè)距儀結(jié)合Kalman 濾波進(jìn)行道路的提取與跟蹤的算法；但算法計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，其實(shí)際應(yīng)用受到限制。2006年，Cremean L B[8]提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行道路的分割與跟蹤。此方法首先提取道路的高度、色彩和紋理等特征信息訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后進(jìn)行道路的檢測(cè)。2008年，于春和[9]提出了一種道路邊界檢測(cè)算法，算法依據(jù)激光獲得的高度差，對(duì)邊界深度數(shù)據(jù)的進(jìn)行提取。試驗(yàn)結(jié)果表明：該算法可靠性強(qiáng)，能夠準(zhǔn)確完成道路邊界檢測(cè)任務(wù)。2011年，劉梓等[10]利用3D激光雷達(dá)檢測(cè)道路高度跳變特性來(lái)提取特征，該算法能夠準(zhǔn)確完成道路邊界檢測(cè)任務(wù)。2011年，侯學(xué)勇[11]提出了全局搜索及雙閾值的算法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行歸類并檢測(cè)道路邊界。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法能夠檢測(cè)出路邊及障礙物邊界，能夠?yàn)樽灾饕苿?dòng)機(jī)器人提供安全可行的區(qū)域。

由于小型無(wú)人直升機(jī)作業(yè)時(shí)載重限制，進(jìn)行低空作業(yè)時(shí)使用二維激光傳感器替代LIDAR系統(tǒng)，不僅能夠達(dá)到測(cè)繪目標(biāo)，而且降低了系統(tǒng)的花銷，對(duì)無(wú)人機(jī)操作者更安全[12]。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)小型無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)，選取二維激光掃描探測(cè)系統(tǒng)，利用無(wú)人直升機(jī)低空、低速作業(yè)條件下機(jī)載二維激光掃描數(shù)據(jù)高程差作為分割依據(jù)，提出作業(yè)邊界分割算法，并對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 探測(cè)系統(tǒng)組成

1.1 農(nóng)用遙控?zé)o人直升機(jī)平臺(tái)

平臺(tái)采用漢和CD-15型超低空飛行植保無(wú)人直升機(jī)，起飛質(zhì)量35kg，飛行高度1～30m，可以超低空、低空、中高空飛行，飛行速度為0～8m/s。

1.2 二維激光掃描傳感器

如圖1所示：二維激光掃描傳感器采用HOKUYO公司的UTM-30LX-EW 2D激光掃描測(cè)距傳感器。激光由波長(zhǎng)905nm的半導(dǎo)體激光二極管產(chǎn)生，激光安全等級(jí)1級(jí)。傳感器外形如圖1所示，具體參數(shù)如表1所示。

傳感器體積小，長(zhǎng)寬高為 62mm×62mm×87.5mm，質(zhì)量?jī)H210g。

(a) 傳感器外形圖 (b) 掃描儀參數(shù)圖

參數(shù)名稱單位數(shù)值最大測(cè)量范圍m30掃描角度(°)270角度分辨率(°)0．25掃描頻率Hz40響應(yīng)時(shí)間ms25距離分辨率mm30波長(zhǎng)nm905數(shù)據(jù)接口USB2．0供電電壓V12±10%

1.3 姿態(tài)傳感器

為了獲取無(wú)人機(jī)飛行姿態(tài)，采用XSENS MTi-30 AHRS姿態(tài)傳感器，靜態(tài)翻滾/俯仰角精度為0.2°，動(dòng)態(tài)翻滾/俯仰角精度為0.5°，偏航角精度為1.0°，外形尺寸57mm×42mm×23mm，質(zhì)量52g。

2 探測(cè)系統(tǒng)安裝及坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

2.1 探測(cè)系統(tǒng)安裝

探測(cè)系統(tǒng)安裝位置如圖2所示。將二維激光距離傳感器安裝在無(wú)人直升機(jī)左右對(duì)稱面上且在噴霧系統(tǒng)之前，保證二維激光距離傳感器的激光掃描平面與無(wú)人直升機(jī)前進(jìn)方向垂直，且對(duì)應(yīng)1/2掃描平面的一根掃描線垂直于地面向下；姿態(tài)傳感器安裝在二維激光距離傳感器測(cè)量的范圍外。在二維激光距離傳感器和姿態(tài)傳感器與無(wú)人直升機(jī)機(jī)身固定處加裝吸振緩沖裝置且二維激光距離傳感器和姿態(tài)傳感器安裝完成后，保證整個(gè)系統(tǒng)的重心在無(wú)人直升機(jī)左右對(duì)稱面上。

1.噴頭 2.噴桿 3.激光掃描測(cè)距傳感器 4.姿態(tài)傳感器

2.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

測(cè)量姿態(tài)傳感器的安裝位置與二維激光距離傳感器安裝位置的距離及轉(zhuǎn)角信息，利用轉(zhuǎn)換矩陣[13]對(duì)二維激光信號(hào)進(jìn)行校正，將激光信號(hào)、姿態(tài)信號(hào)轉(zhuǎn)換到以激光發(fā)射點(diǎn)為原點(diǎn)、無(wú)人直升機(jī)前進(jìn)方向?yàn)閄軸、Z軸垂直向下，XYZ組成右手直角坐標(biāo)的無(wú)人直升機(jī)坐標(biāo)系下。

3 激光傳感器系統(tǒng)的標(biāo)定

激光測(cè)距儀受到光照、溫度和被測(cè)物體表面反射性能的影響，測(cè)距存在誤差。為了盡可能符合實(shí)際情況，在白天正常光照、常溫環(huán)境下，以地面作為激光的照射點(diǎn)，分別在距離該照射點(diǎn)0.5～3.5m的范圍內(nèi)，以0.5m為步長(zhǎng)選取測(cè)量點(diǎn)，每個(gè)測(cè)量點(diǎn)測(cè)量3次求平均值。由于實(shí)際操作中激光發(fā)射點(diǎn)距離地面的尺寸H測(cè)量比較困難，而激光發(fā)射點(diǎn)距離安裝位置的尺寸a為固定值，b、H、a存在關(guān)系：b=H+a。所以，試驗(yàn)時(shí)通過(guò)控制尺寸b來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)尺寸H的控制。得到測(cè)距數(shù)據(jù)如表2所示，系統(tǒng)標(biāo)定示意圖如圖3所示。

表2 標(biāo)定結(jié)果

圖3 系統(tǒng)標(biāo)定示意圖

用最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，得到擬合函數(shù)表達(dá)式為f(x)=0.997 4x-0.003；擬合相關(guān)系數(shù)R2=1。擬合結(jié)果如圖4所示。

圖4 擬合結(jié)果

4 算法描述及算法流程圖

直立水稻和田埂存在高度差，可以利用二維激光傳感器獲得的高度差值作為分割閾值，將激光信號(hào)進(jìn)行分割，從而實(shí)現(xiàn)作業(yè)邊界的探測(cè)。

4.1 掃描角度及濾波中值的確定

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換。考慮飛機(jī)飛行過(guò)程中的振動(dòng)對(duì)測(cè)量的影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波處理，濾波中值選6～10，獲得一幀激光信號(hào)值L(i)。

4.2 閾值提取

對(duì)所獲取的激光距離信號(hào)進(jìn)行閾值提取，閾值提取算法如下：

1) 根據(jù)水稻和田埂的高度特征，分別提取不同飛行速度、不同飛行高度下水稻和田埂的特征差值范圍及水稻田埂間的特征差值。由于激光掃描頻率為40Hz，獲取的數(shù)據(jù)量較大，所以數(shù)據(jù)處理時(shí)需要對(duì)激光采集是數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，提取的數(shù)據(jù)應(yīng)能夠反映探測(cè)對(duì)象的特征。具體提取方法如下：當(dāng)飛機(jī)以0.5m/s速度飛行時(shí)，每隔0.5s提取一幀激光數(shù)據(jù)；以1.5m/s速度飛行時(shí)，每隔0.2s提取一幀激光數(shù)據(jù)；以2.5m/s速度飛行時(shí)，以0.1s提取一幀激光數(shù)據(jù)。

2) 將不同飛行高度H及不同飛行速度V下對(duì)應(yīng)水稻和田埂間的特征差值進(jìn)行擬合，得到擬合函數(shù)f(H,V)。

3)根據(jù)結(jié)合擬合結(jié)果f(H,V)，根據(jù)公式T=f(H,V)確定邊界提取閾值T的大小。

4) 最終確定閾值T。

圖5 掃描角度計(jì)算

4.3 邊界分割

無(wú)人直升機(jī)作業(yè)邊界提取，具體邊界分割算法如下：

1)對(duì)L(i)逐一判斷第i個(gè)點(diǎn)和第i+1個(gè)點(diǎn)的特征差值h(j)。

2)判斷h(j)與閾值T的大?。寒?dāng)h(j)≥T，記錄此點(diǎn)的值以及所對(duì)應(yīng)的角度。當(dāng)h(j)

3)以h(j)為分割點(diǎn)，將激光信號(hào)L(i)分割為不同的區(qū)間，從而依據(jù)所分割的區(qū)間及區(qū)間所對(duì)應(yīng)的地貌情況結(jié)合掃描角度對(duì)應(yīng)的實(shí)際距離，保證最大噴幅在區(qū)間內(nèi)，從而確定作業(yè)區(qū)域。

4.4 算法流程圖

對(duì)一幀激光數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界識(shí)別算法的具體流程圖如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)處理流程圖

5 算法驗(yàn)證與數(shù)據(jù)處理

為了驗(yàn)證算法的可行性及算法的精度，對(duì)無(wú)人直升機(jī)田間試驗(yàn)的水稻和田埂數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法的驗(yàn)證。

試驗(yàn)選取飛行速度0.5m/s、飛行高度為3m、飛行距離為4m時(shí)的一段時(shí)間內(nèi)激光數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

飛行過(guò)程中由激光記錄水稻及田埂的距離信息。姿態(tài)傳感器記錄無(wú)人直升機(jī)飛行的姿態(tài)角度。運(yùn)用上一節(jié)提到的算法，利用飛行姿態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)激光數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。田間試驗(yàn)如圖7所示。

圖7 田間試驗(yàn)圖

6 算法驗(yàn)證結(jié)果分析

根據(jù)無(wú)人直升機(jī)田間試驗(yàn)結(jié)果，分別提取不同速度、不同高度下水稻及田埂的高度特征閾值，并計(jì)算水稻和田埂的特征差值，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。擬合函數(shù)為

f(H,V)=174.2-11.2H+62.9V+28.03H2+

4.735HV-6.475V2

擬合相關(guān)系數(shù)為R2= 0.8514。

由試驗(yàn)參數(shù)：飛行速度0.5m/s，飛行高度為3m，計(jì)算水稻和田埂的高度特征差閾值T=129.8mm。對(duì)L(i)逐一判斷第i個(gè)點(diǎn)和第i+1個(gè)點(diǎn)的高度差值h(j)，判斷h(j)與閾值T的大小。

若h(j)≥T，記錄此點(diǎn)的值以及所對(duì)應(yīng)的角度；若h(j)

以h(j)為分割點(diǎn)，將激光信號(hào)L(i)分割為不同的區(qū)間。以掃描角度對(duì)應(yīng)實(shí)際距離為X軸，h(j)為Y軸繪圖，h(j)信號(hào)如圖8(a)所示，局部放大圖如圖8(b)所示。

(b) 局部放大圖

由圖8可知：高度差值h(j)最大出現(xiàn)在距離激光發(fā)射原點(diǎn)1.1m處，以此處為激光信號(hào)的分割點(diǎn)，可以將信號(hào)分割為水稻和田埂。

根據(jù)以上邊界識(shí)別算法，對(duì)4m長(zhǎng)采樣區(qū)間內(nèi)的兩次激光數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖9所示。

由圖9知：信號(hào)分割點(diǎn)出現(xiàn)在距離激光中心右側(cè)1m附近，數(shù)據(jù)的方差為0.27m，與實(shí)際田間測(cè)量結(jié)果略有偏差。對(duì)兩次試驗(yàn)的激光信號(hào)進(jìn)行分割的過(guò)程中，在激光發(fā)射原點(diǎn)的左邊存在許多誤判點(diǎn)，這是由于田間作物隨機(jī)因素造成的，造成分割算法出現(xiàn)錯(cuò)誤。

圖9 算法分割結(jié)果

7 結(jié)論

1)基于無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)搭建了二維激光掃描系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)激光測(cè)距儀和陀螺儀獲取無(wú)人直升機(jī)距離作物冠層信號(hào)和無(wú)人直升機(jī)姿態(tài)信號(hào)，并對(duì)激光進(jìn)行了標(biāo)定，擬合函數(shù)為f(x)=0.997 4x-0.003，擬合相關(guān)系數(shù)R2=1。

2)針對(duì)無(wú)人直升機(jī)作業(yè)邊界，提出了利用激光信號(hào)高度差作為分割閾值，可實(shí)現(xiàn)作業(yè)邊界的提取。

3)田間試驗(yàn)表明：信號(hào)分割點(diǎn)出現(xiàn)在1m附近，方差0.27m。在分割的過(guò)程中，由于田間作物隨機(jī)因素使激光發(fā)射原點(diǎn)的左邊存在許多誤判點(diǎn)，造成分割算法出現(xiàn)錯(cuò)誤。

[1] 茹煜, 周宏平. 航空靜電噴霧技術(shù)研究綜述[J].云南農(nóng)

業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,21(5):29-32.

[2] S Edward Law.Agricultural electrostatic spray application: a review of significant research and development during the 20th century[J].Journal of Electrostatics,2001,25(42):51-52.

[3] Kirk I W, Hoffmann W C, Carlton J B. Aerial electrostatic spray system performance[J].Transactions of the ASAE,2001,44(5): 1089-1092.

[4] 侯峰.LIDAR詳細(xì)介紹及其應(yīng)用舉例綜述[J].科技廣場(chǎng)，2014(4)：95-100.

[5] Elberink S O，Mass H.G. The use of anisotropic height texture measures for the segmentation of airborne laser scanner data[C]// IAPRS，vol.33, part B3, Amsterdam, 2000：678-684.

[6] Krzystek P.Filtering of Laser Scanning Data in Forest Areas Using Finite Elements[C]//Workshop: 3-D reconstruction from airborne laser scanner and InSAR data, 2003.

[7] Wijesoma W S, Kodagoda K R S, Balasuriya A P.Roadboundary detection and tracking using ladar sensing[J].IEEE Transactions on Robotics and Automation, 2004, 20(3)：456-464.

[8] Cremean L B，Murray R M． Model-based estimation of off-highway road geometry using single-axis ladar and inertial sensing[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. Pasadena, TX, USA，2006: 1661-1666.

[9] 于春和.基于激光雷達(dá)的道路邊界檢測(cè)[J].電子器件, 2008, 31(3):756-762.

[10] 劉梓, 唐振民, 任明武.基于3D激光雷達(dá)的實(shí)時(shí)道路邊界檢測(cè)算法[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011, 39(2):351-354.

[11] 侯學(xué)勇,劉士榮.基于二維激光測(cè)距儀的道路可行區(qū)域提取[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2011, 41(S1):88-41.

[12] David Anthony, Sebastian Elbaum.On Crop Height Estimation with UAVs Intelligent Robots and Systems (IROS 2014) [C]//2014 IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2014: 4805-4812.

[13] 辛麒.基于機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建DEM的精度分析[D].西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2009.

Detection of Boundary of Unmanned Helicopter Based on 2D Laser Sensor

Chen Jiadong， Qiu Baijing， Guan Xianping， Zhou Haiya

(Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology, Ministry of Education, Jiangsu University,Zhenjiang 212013, China)

The detection and recognition of the boundary of the UAV spray operation is an important part of the spraying of the unmanned helicopter. If the maximum spray range exceeds the target area, it will lead to the loss of the liquid medicine,which will lead to the serious pollution of the environment. In this paper, based on the platform of unmanned helicopter, the 2D laser scanning sensor, gyroscope and other sensors are selected to build a set of laser scanning detection system. The system using a 2D laser sensor detection the crop canopy and the ridge height. The canopy and ridge distance difference is calculated. The height difference is used as the segmentation threshold to realize the extraction of the boundary of the unmanned helicopter operation. Field experiment was carried out to detect the boundary detection algorithm.

unmanned helicopter；2D laser scanning；boundary detection；field experiment

2016-05-25

江蘇省科技支撐(農(nóng)業(yè)部分)計(jì)劃項(xiàng)目(BE2014374)；鎮(zhèn)江市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(NY2015016)；低空低量航空植保關(guān)鍵技術(shù)及裝備研發(fā)項(xiàng)目(NZXT01201403)

陳加棟(1989-)，男，江蘇鎮(zhèn)江人，碩士研究生，(E-mail) cjdong2007@126.com。

邱白晶(1961-)，男，江蘇鎮(zhèn)江人，教授，博士，(E-mail)qbj@ujs.edu.cn。

S251；S494

A

1003-188X(2017)07-0010-06