計算機數據融合算法下植保機精準化作業研究

韓志強

(九州職業技術學院,江蘇 徐州 221116)

0 引言

我國是農業大國,農作物種植面積廣大,而加強農田內部的雜草管理對于農作物的增產增收均起到決定性作用。我國傳統的病蟲草害的防治都是采用人工噴灑農藥的方式,生產效率低且人工需求量大。隨著勞動力成本的增加,植保無人機開始受到關注[1]。與傳統人工噴灑農藥的方式相比,植保無人機因作業效率高、人工成本低,被廣泛應用;然而,其在精準作業和自動化、信息化方面仍需要改善。

目前,我國植保無人機的農藥噴灑方式為大面積粗放噴灑,沒有進行作物空缺識別,也沒有根據作物的密度、位置自動調控農藥的噴灑劑量,容易造成農藥的浪費及環境的污染[2]。精準農業是近年來發展起來的,可根據位置、按時按需進行農業控制操作的智能化技術[3]。該技術結合了計算機和傳感器技術,可根據農作物的生長狀態進行變量精準耕種和噴藥等。與大面積的粗放噴灑方式相比,精準農業可有效節約農藥用量,減少環境污染,提高作物產量。但是,在進行精準化農藥噴灑作業時,信息數據的處理是至關重要的一個環節,決定了精準化作業的效果,還需要對其數據處理進行重點設計。

計算機數據融合算法是一種對獲取的數據進行處理和判斷,并最終確定測量數據融合結果的一種算法。優質的算法可以有效提高被控系統的穩定性和有效性,可以將其應用于植保機的精準噴藥作業。為此,筆者將基于計算機數據融合算法對植保機的精準化作業進行設計和試驗。

1 精準化作業植保機硬件結構設計

精準化噴藥作業植保機的主要組成包括控制單元模塊、信息采集模塊、傳感器模塊、數據傳輸模塊及變量執行器模塊等組成,如圖1所示。

圖1 精準化噴藥植保機結構簡圖Fig.1 The structure diagram of precise spraying plant protection machine

1.1 控制單元模塊

控制單元模塊主要用于對獲取的數據進行處理,在邏輯運算法后向相關執行器發出指令,其主要組成包括硬件部分和軟件部分。其中,硬件部分為ARM處理器,包含UART1接口、USB接口、LCD擴展槽和相關控制電路,以實現數據的接收和控制命令的輸出;軟件部分則通過對控制芯片設計控制算法,實現對植保機精準作業的控制,同時還可以對植保機進行仿真試驗。控制單元模塊的結構如圖2所示。

圖2 控制單元模塊結構簡圖Fig.2 The structure diagram of control unit module

1.2 信息采集模塊

信息采集模塊主要用于采集農田中的圖像信息,通過計算機視覺技術識別作物區域和空缺區域,以實現精準噴藥,包括數碼相機、A/D轉換器和圖像處理設備。其中,數碼相機采用尼康COOLPIX型號相機,安裝位置為植保機前段的下部位置,角度與水平方向呈60°。為了使相機格式轉變為控制系統可識別格式,在內部裝有圖像采集卡。由于圖像清晰度較高,內存較大,在相機內部還加裝大容量存儲卡。其后,采集到的圖像通過數據傳輸模塊傳輸至圖像處理設備,對圖像進行處理。

圖像處理過程如下:①進行圖像預處理;②利用農作物與周圍環境的顏色差異進行圖形灰度化處理[4],得到灰度圖像后,采用OSTU閾值分割算法進行圖像的分割;③利用位置直方圖快速準確地確定雜草的分布位置、比例和面積,并最終計算得到噴藥量。其中,OSTU閾值分割是圖像處理的關鍵步驟,計算方法為

其中,Xs為分割閾值,也是圖像的灰度平均值,灰度范圍為[0,s],圖像尺寸為P×Q;ni為圖像灰度為i時的像素。圖像由Xs分割為XM、XN區域,兩個區域的平均灰度值為

其中,Imax、Imin分別為圖像中的灰度最大和最小值。圖像灰度方差為

當該值取最大值時,即可確定最佳分割閾值。

1.3 傳感器模塊

傳感器模塊主要用于對噴藥過程的各參數進行監控,包括流量傳感器、壓力傳感器及液位傳感器等。其中,流量傳感器采用霍爾流量傳感器,用于實時監測噴藥量,根據控制單元模塊測得的雜草量確定噴藥量,再利用變量執行器模塊進行噴藥;壓力傳感器用于對系統的壓力進行監測,主要影響變量執行器模塊中噴頭的霧化效果;液位傳感器位于藥箱內,用于實時監測農藥剩余量,一旦不足則及時報警,由工作人員進行農藥的添加。

1.4 數據傳輸模塊

數據傳輸模塊主要包括互聯網、服務器、無線傳感網和CAN總線,作用是一方面接收傳感器各節點發送的信息,通過中轉站和服務器將信息傳輸至控制單元模塊進行數據的分析處理;另一方面進行分析指令的傳輸。模塊數據傳輸框圖如圖3所示。

圖3 數據傳輸模塊框圖Fig.3 The block diagram of data transmission module

在數據傳輸過程中,關鍵的一步是經過處理的傳感器數據按照數據協議發送至CAN總線,其接口驅動電路如圖4所示。

圖4 接口驅動電路圖Fig.4 The interface drive circuit diagram

1.5 變量執行器模塊

變量執行器模塊主要用于執行控制單元模塊發出的指令,進行變量噴藥以達到精準化作業的要求,主要包括噴頭、電磁閥及流量傳感器等裝置。

2 計算機數據融合算法設計

為了實現植保機的精準化作業,需要對其作業過程進行精準的控制,包括飛行姿態的調整和變量噴藥的控制。傳統的植保機控制過程采用單極PID控制算法進行控制,而該算法無法滿足植保機姿態控制的精度及變量噴藥過程的控制要求。因此,將針對飛行姿態和變量噴藥分別進行PID算法的改進,以實現精準噴藥。

2.1 飛行姿態控制算法設計

植保機在作業過程中的飛行姿態控制采用雙閉環位置式PID控制算法進行控制,即兩個單極PID控制算法聯合,以飛行角度包括航向角度、橫滾角度和俯仰角度分別作為外環,相對應的飛行角速度作為內環,形成閉環控制系統[5-6]。控制系統結構如圖5所示。

圖5 飛行姿態控制系統結構圖Fig.5 The structure diagram of flight attitude control system

該PID控制器對角度外環的控制算法為

Kd1[e(t)-e(t-1)]

其中,輸出值μ(t)作為PID控制器角速度環的輸入值;e(t)和e(t-1)分別為當前和上一時刻角度的偏差;Kp1、Ki1和Kd1分別為角度外環控制的比例系數、積分系數和微分系數。角速度環的控制算法為

x(t)=Kp2μ(t)+Kd2[μ(t)-μ(t-1)]

角速度環不受積分比例系數的控制,因此無積分項。其中,Kp2和Kd2分別為角速度環的比例系數和微分系數;x(t)為角速度輸出值,并最終轉化為電機的轉速。

2.2 噴藥過程算法設計

噴藥過程采用遺傳PID控制算法進行控制,即采用遺傳算法搜索控制器最優參數,再采用PID控制器進行噴藥控制。為了保證算法的精度和計算效率,對遺傳算法的尋優過程進行改進,包括引入改進的選擇、交叉和變異算子。改進的遺傳PID控制算法流程如圖6所示。

首先,對PID控制器參數進行編碼和初始化,計算變量噴藥控制器的傳遞函數,即

其中,Hd(s)為控制噴藥量的電動閥門的傳遞函數;Hn(s)為變量噴藥噴頭的傳遞函數;He(s)為變量噴藥PID控制器的傳遞函數。以上傳遞函數分別表示為

其中,Km、Tm、τ分別為電動閥門的增益、時間常數和噴藥延遲時間;Kv和Tv分別為噴頭的增益和延遲時間;Kp、Ki、Kd分別為噴藥PID控制器的比例系數、積分系數和微分系數。

圖6 改進的遺傳PID控制算法流程圖Fig.6 The flowchart of improved genetic PID control algorithm

計算PID參數的個體適應度,適應度函數為

該函數的設置考慮了噴藥過程中的調節適應時間、超調和誤差等指標。其中,e(t)、μ(t)、t0分別為PID控制器的系統偏差,輸出值和調整時間;δ1、δ2、δ3為各參數的權值。

然后,對PID各個參數進行選擇、交叉和變異計算,并最終得出新的PID參數。其中,選擇算子為

Znew(x1,x2,…,xn)=

其中,Z為原PID參數種群集合;Z10%為原PID參數種群的適應度在后10%的種群集合;f0和f0＇分別為原PID參數種群和剔除劣性個體后的新種群的平均適應度;Znew為新種群。交叉算子和變異算子分別為

其中,fmax為參數中的適應度最大值;f＇為兩個參數自適應交叉計算時較大的適應度值;Pm1和Pm2分別為交叉計算時的最大和最小適應度值;f為新個體的適應度;Pn1和Pn2分別為變異計算的適應度最大值和最小值。通過以上過程,直到輸出最優的PID參數停止。

3 試驗結果

為了驗證植保機精準化作業的效果,需要對其進行試驗驗證。由于該植保機主要通過姿態調整和變量噴藥達到精準化作業的目的,主要對其進行姿態控制和變量噴藥試驗。

3.1 姿態控制試驗

預設植保機的飛行路線,使其按照規定的路線飛行。在飛行過程中進行外界干擾(大風天氣),測定飛行過程中航向角度、橫滾角度和俯仰角度的動態響應時間,其響應曲線如圖7所示。

圖7 姿態控制試驗角度響應曲線Fig.7 The angle response curve of attitude control test

由圖7可知:在外界干擾的情況下,植保機仍能夠快速調整姿態,按照預設路線行駛可滿足按照預設路線行駛的要求。

3.2 變量噴藥試驗

選取一塊玉米試驗田,將其劃分成20m×20m的網格,人工測試試驗田內的雜草數量,并確定各地塊的噴藥量;啟動植保機進行自動噴藥,測試各地塊的噴藥量,結果如表1所示。

表1 變量噴藥試驗結果Table 1 The result of variable spray test

由表1可知:人工測試結果與實際噴藥量結果相近,最大誤差為3.2%,可以滿足植保機精準噴藥的要求。

4 結論

1)針對我國傳統的植保機在精準化作業和自動化噴灑方面存在的不足,基于計算機數據融合算法對植保機精準化作業進行了設計和試驗。植保機的主要組成包括控制單元模塊、信息采集模塊、傳感器模塊、數據傳輸模塊和變量執行器模塊。

2)為了實現植保機的精準化作業,對植保機的飛行姿態調整和變量噴藥過程進行了算法設計。其中,飛行姿態控制采用雙閉環位置式PID控制算法,噴藥過程采用改進的遺傳PID控制算法進行控制。

3)為了驗證植保機精準化作業的效果,對其進行姿態控制和變量噴藥試驗,結果表明:植保機姿態控制良好,能夠完成精準化和噴藥。