CN105738909B - 一种适用于低空植保无人直升机作业边界提取方法 - Google Patents
一种适用于低空植保无人直升机作业边界提取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105738909B CN105738909B CN201610072146.6A CN201610072146A CN105738909B CN 105738909 B CN105738909 B CN 105738909B CN 201610072146 A CN201610072146 A CN 201610072146A CN 105738909 B CN105738909 B CN 105738909B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned helicopter
- dimensional laser
- plant protection
- sensor
- gyroscope
- 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.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种适用于低空植保的无人直升机作业边界提取方法,采用二维激光距离传感器结合GPS、陀螺仪等,能满足边界提取的任务,且重量轻,价格便宜,能针对不同植保对象、不同作业参数条件,选取不同的分割阈值,实现无人直升机作业边界的准确提取,可应用于低空植保的无人直升机作业。
Description
技术领域:
本发明涉及植保机械领域,具体讲一种用于无人直升机低空喷雾作业边界提取的测量方法。本发明可以准确可靠地提取作业边界。
背景技术:
我国幅员辽阔,存在各种地形,而丘陵及山区等不适用于大型机械作业的地区,特别是大面积水田作业下的病虫害防治,无人机低空喷雾则被广泛使用。
对于无人直升机喷雾作业,对植保对象的重喷和漏喷会导致作业的准确性减小,农药与水的浪费加大,环境污染加剧,所以作业边界识别具有重要意义。边界识别一般由飞控操作人员目视控制无人直升机飞行。当作业环境条件不是很理想、无人直升机机作业距离较远时,会引起操作员的误判,对操作人员技术要求较高。而采用航线规划来设定无人直升机飞行的路线,虽然能减少作业的失误,但GPS传感器会随时间存在漂移现象,使***产生误差的累计,造成判断不准。
采用图像法提取,虽然能很好识别边界,但图像的获取过程受到环境因素影响较大,且所获取的图像信息量大,处理时间较长,不利于无人直升机喷雾作业的实时控制要求。
三维激光探测,主要应用在高精度、远距离的机载、星载飞行器上,对地形地貌进行识别探测任务,主要原理是是对点云进行分割提取,虽然边界识别的精度很高,但不适用于低空、低速的无人直升机喷雾任务,且三维激光传感器重量大,造成无人直升机载药量降低,降低作业效率。三维激光传感器价格昂贵,不适合大面积推广。
综上所述,现有技术存在的问题是:操作员人为控制精度低、图像边界提取算法处理时间长且图像质量受环境影响大、三维激光精度高但重量大,都无法适用于低空植保无人直升机作业。
发明内容:
本发明的目的在于提供一种适用于低空植保的无人直升机作业边界提取方法,以实现对低空植保无人直升机作业边界进行准确提取。
为了解决以上技术问题,本发明采用二维激光距离传感器结GPS、陀螺仪等传感器实现。二维激光距离传感器既能满足边界提取的任务,又重量轻,价格便宜。为了能针对不同植保对象、不同作业参数条件,选取不同的分割阈值,实现无人直升机作业边界的准确提取任务。具体技术方案如下:
一种适用于低空植保的无人直升机作业边界提取方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1,将二维激光距离传感器和GPS传感器以及陀螺仪安装在无人直升机固定位置,具体为:将二维激光距离传感器安装在无人直升机左右对称面上且在喷雾***之前,以保证二维激光距离传感器的激光扫描平面与无人直升机前进方向垂直,且对应1/2扫描平面的一根扫描线垂直于地面向下,GPS传感器和陀螺仪安装在二维激光距离传感器测量的范围外,GPS传感器和陀螺仪的重心与无人直升机重心重合,在二维激光距离传感器和GPS传感器以及陀螺仪与无人直升机机身固定处加装吸振缓冲装置且二维激光距离传感器和GPS传感器以及陀螺仪安装完成后,保证整个***的重心在无人直升机左右对称面上且与无人直升机主旋翼同轴;
步骤2,分别测量GPS传感器和陀螺仪的安装位置与二维激光距离传感器安装位置的距离及转角信息,利用转换矩阵对二维激光信号进行校正,将激光信号、GPS信号和姿态信号转换到无人直升机坐标系下,具体为:以激光发射点为原点、无人直升机前进方向为X轴、Z轴垂直向下,XYZ组成右手直角坐标;
步骤3:利用二维激光传感器获取扫描范围内的植保作物冠层与二维激光发射中心的距离值,根据无人直升机作业的喷幅范围W和作业时的飞行高度H,由公式可得α的值,所以提取二维激光扫描角度应该大于2α,同时记录二维激光距离传感器、GPS传感器以及陀螺仪信号;
步骤4,对所获得的二维激光距离传感器、GPS传感器以及陀螺仪信号进行中值滤波处理,滤波中值选6~10,获得一帧激光信号值L(i);
步骤5,对所获取的激光距离信号进行阈值提取,所述阈值提取算法如下:
(1)根据植保对象的特征以及非植保对象的特征,分别提取同一地貌的特征差值范围、不同地貌间的特征差值;所述特征为植保作物冠层的反射强度和距离二维激光发射中心的距离值;
(2)将不同飞行高度H及不同飞行速度V下对应不同地貌间的特征差值进行拟合,得到拟合函数F(H,V);
(3)根据无人直升机作业飞行的高度及飞行的速度,结合拟合结果F(H,V),根据公式Th=F(H,V)确定边界提取阈值Th的大小;
(4)根据不同飞行高度H及不同飞行速度V下同一地貌的特征差值范围确定同一地貌提取阈值Ta,a为对应同一帧激光信号下,所包含地貌种类,a=1,2,3…;
(5)最终确定阈值T(Th,Ta);
步骤6,无人直升机作业边界提取,具体边界提取算法如下:
(1)对L(i)逐一判断第i个点和第i+1个点的特征差值h(j);
(2)判断h(j)与阈值T的大小,
当h(j)≥Th,记录此点的值以及所对应的角度;
当h(j)<Th,则不记录,并根据h(j)与Ta对应关系判断地貌情况;
(3)以h(j)为分割点,将激光信号L(i)分割为不同的区间,从而依据所分割的区间及区间所对应的地貌情况结合扫描角度对应的实际距离,保证最大喷幅在区间内,从而确定作业区域。
所述的无人直升机作业喷幅由喷雾作业时具体喷头布置而决定。
所述的无人直升机作业时飞行高度依具体类型的低空喷雾要求而决定。
本发明具有有益效果。本发明通过在无人直升机上安装二维激光距离传感器、GPS传感器以及陀螺仪,同时采集相关信号,并对信号进行坐标系转换和滤波处理,来确定阈值的技术方案,使得边界提取算法可以适应不同的作业任务,从而达到准确提取无人直升机作业边界的目的。
附图说明:
图1为本发明的步骤流程图;
图2为本发明扫描角度计算示意图;
图3为本发明实例中h(j)信号图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,对本发明的技术方案做进一步详细说明。
如图1所示,本发明分为以下步骤:
1.将二维激光传感器及其他传感器安装在无人直升机上,量取GPS及陀螺仪距离激光传感器的距离,并输入转换矩阵。利用图2所示角度计算公式提取扫描角度,对激光数据进行滤波处理,滤波中值选择7。无人直升机以0.5m/s、1.5m/s、2.5m/s的速度,以距离作物冠层1m、2m、3m的高度在距田埂1m处水稻田上方飞行,同时记录传感器的数据。
2.根据以上工况,分别提取不同速度,不同高度下直立水稻的高度特征阈值T1=75mm、田埂的高度特征阈值T2=25mm、直立水稻和田埂的高度特征差阈值Th。对所得数据进行拟合,拟合曲线为:
F(H,V)=174.2-111.2H+62.9V+28.03H2+4.735HV-6.475V2
R2=0.8514
3.本实施例选取飞行速度0.5m/s,飞行高度为3m时的一帧激光数据L(i)进行处理。根据拟合曲线方程,计算直立水稻和田埂的高度特征差阈值Th=129.8mm。对L(i)逐一判断第i个点和第i+1个点的高度差值h(j),判断h(j)与阈值Th的大小。
若h(j)≥Th,记录此点的值以及所对应的角度,
若h(j)<Th,则不记录,并根据h(j)与Ta(a为对应同一帧激光信号下,所包含地貌种类,a=1,2)对应关系判断地貌情况。以h(j)为分割点,将激光信号L(i)分割为不同的区间。以扫描角度对应实际距离为X轴,h(j)为Y轴绘图,h(j)信号如图3所示。从而确定作业边界。
Claims (3)
1.一种适用于低空植保的无人直升机作业边界提取方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1,将二维激光距离传感器和GPS传感器以及陀螺仪安装在无人直升机固定位置,具体为:将二维激光距离传感器安装在无人直升机左右对称面上且在喷雾***之前,以保证二维激光距离传感器的激光扫描平面与无人直升机前进方向垂直,且对应1/2扫描平面的一根扫描线垂直于地面向下,GPS传感器和陀螺仪安装在二维激光距离传感器测量的范围外,GPS传感器和陀螺仪的重心与无人直升机重心重合,在二维激光距离传感器和GPS传感器以及陀螺仪与无人直升机机身固定处加装吸振缓冲装置且二维激光距离传感器和GPS传感器以及陀螺仪安装完成后,保证整个***的重心在无人直升机左右对称面上且与无人直升机主旋翼同轴;
步骤2,分别测量GPS传感器和陀螺仪的安装位置与二维激光距离传感器安装位置的距离及转角信息,利用转换矩阵对二维激光信号进行校正,将激光信号、GPS信号和姿态信号转换到无人直升机坐标系下,具体为:以激光发射点为原点、无人直升机前进方向为X轴、Z轴垂直向下,XYZ组成右手直角坐标;
步骤3:利用二维激光传感器获取扫描范围内的植保作物冠层与二维激光发射中心的距离值,根据无人直升机作业的喷幅范围W和作业时的飞行高度H,由公式可得α的值,所以提取二维激光扫描角度应该大于2α,同时记录二维激光距离传感器、GPS传感器以及陀螺仪信号;
步骤4:对所获得的二维激光距离传感器、GPS传感器以及陀螺仪信号进行中值滤波处理,滤波中值选6~10,获得一帧激光信号值L(i);
步骤5:对所获取的激光距离信号进行阈值提取,所述阈值提取算法如下;
(1)根据植保对象的特征以及非植保对象的特征,分别提取同一地貌的特征差值范围、不同地貌间的特征差值;所述特征为植保作物冠层的反射强度和距离二维激光发射中心的距离值;
(2)将不同飞行高度H及不同飞行速度V下对应不同地貌间的特征差值进行拟合,得到拟合函数F(H,V);
(3)根据无人直升机作业飞行的高度及飞行的速度,结合拟合结果F(H,V),根据公式Th=F(H,V)确定边界提取阈值Th的大小;
(4)根据不同飞行高度H及不同飞行速度V下同一地貌的特征差值范围确定同一地貌提取阈值Ta,a为对应同一帧激光信号下,所包含地貌种类,a=1,2,3…;
(5)最终确定阈值T(Th,Ta);
步骤6:无人直升机作业边界提取,具体边界提取算法如下:
(1)对L(i)逐一判断第i个点和第i+1个点的特征差值h(j);
(2)判断h(j)与阈值T的大小,
若h(j)≥Th,记录此点的值以及所对应的角度;
若h(j)<Th,则不记录,并根据h(j)与Ta对应关系判断地貌情况;
(3)以h(j)为分割点,将激光信号L(i)分割为不同的区间,从而依据所分割的区间及区间所对应的地貌情况结合扫描角度对应的实际距离,保证最大的喷幅在区间内,从而确定作业区域。
2.根据权利要求1所述的一种适用于低空植保的无人直升机作业边界提取方法,其特征在于:所述的无人直升机作业喷幅由喷雾作业时具体喷头布置而定。
3.根据权利要求1所述的一种适用于低空植保的无人直升机作业边界提取方法,其特征在于:所述的无人直升机作业时飞行高度依具体类型的低空喷雾要求而定。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610072146.6A CN105738909B (zh) | 2016-02-02 | 2016-02-02 | 一种适用于低空植保无人直升机作业边界提取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610072146.6A CN105738909B (zh) | 2016-02-02 | 2016-02-02 | 一种适用于低空植保无人直升机作业边界提取方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105738909A CN105738909A (zh) | 2016-07-06 |
CN105738909B true CN105738909B (zh) | 2018-07-20 |
Family
ID=56245824
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610072146.6A Active CN105738909B (zh) | 2016-02-02 | 2016-02-02 | 一种适用于低空植保无人直升机作业边界提取方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105738909B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106443641B (zh) * | 2016-09-28 | 2019-03-08 | 中国林业科学研究院资源信息研究所 | 一种激光雷达扫描均一性测量方法 |
WO2019104678A1 (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-06 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种控制方法、终端、管理平台、***及存储介质 |
CN108827297B (zh) * | 2018-03-14 | 2021-09-10 | 江苏大学 | 一种基于图像的无人机农业巡检轨迹实时规划方法 |
CN111174806B (zh) * | 2018-11-13 | 2022-02-01 | 千寻位置网络有限公司 | 一种gnss/ins融合定位结果异常来源检测方法及装置 |
CN111380461A (zh) * | 2020-04-21 | 2020-07-07 | 南京理工大学 | 一种电缆卷绕状态检测*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000159194A (ja) * | 1998-11-30 | 2000-06-13 | Mitsubishi Agricult Mach Co Ltd | 無人ヘリコプタ |
CN103155758A (zh) * | 2013-03-12 | 2013-06-19 | 上海大学 | 无人驾驶联合收割机的激光导航*** |
CN203996897U (zh) * | 2014-05-30 | 2014-12-10 | 国家电网公司 | 一种植保无人机 |
CN104269078A (zh) * | 2014-09-23 | 2015-01-07 | 苏州天益航空科技有限公司 | 农用植保无人机碰撞检测方法 |
CN104977935A (zh) * | 2014-04-04 | 2015-10-14 | 北京中科火冠科技有限公司 | 一种旋翼无人机风场静电喷药装置及方法 |
-
2016
- 2016-02-02 CN CN201610072146.6A patent/CN105738909B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000159194A (ja) * | 1998-11-30 | 2000-06-13 | Mitsubishi Agricult Mach Co Ltd | 無人ヘリコプタ |
CN103155758A (zh) * | 2013-03-12 | 2013-06-19 | 上海大学 | 无人驾驶联合收割机的激光导航*** |
CN104977935A (zh) * | 2014-04-04 | 2015-10-14 | 北京中科火冠科技有限公司 | 一种旋翼无人机风场静电喷药装置及方法 |
CN203996897U (zh) * | 2014-05-30 | 2014-12-10 | 国家电网公司 | 一种植保无人机 |
CN104269078A (zh) * | 2014-09-23 | 2015-01-07 | 苏州天益航空科技有限公司 | 农用植保无人机碰撞检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
On Crop Height Estimation with UAVs;David Anthony et al.;《2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS 2014)》;20140918;第4805-4812页 * |
基于激光雷达的道路边界检测的研究;谭宝成;《电子设计工程》;20150930;第23卷(第17期);第80-86页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105738909A (zh) | 2016-07-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110262546B (zh) | 一种隧道智能无人机巡检方法 | |
CN105738909B (zh) | 一种适用于低空植保无人直升机作业边界提取方法 | |
Haala et al. | Performance test on UAV-based photogrammetric data collection | |
CN106774431B (zh) | 一种测绘无人机航线规划方法及装置 | |
US9898821B2 (en) | Determination of object data by template-based UAV control | |
CN104049641B (zh) | 一种自动降落方法、装置及飞行器 | |
CN206709853U (zh) | 一种多旋翼无人机室内同步定位与建图*** | |
CN113124856B (zh) | 基于uwb在线锚点的视觉惯性紧耦合里程计及计量方法 | |
CN112130579A (zh) | 一种隧道无人机巡检方法及*** | |
CN109282808B (zh) | 用于桥梁三维巡航检测的无人机与多传感器融合定位方法 | |
CN110196454B (zh) | 基于无人机的地质勘测集成*** | |
CN101109640A (zh) | 基于视觉的无人驾驶飞机自主着陆导航*** | |
CN103984355B (zh) | 一种巡检飞行机器人与架空电力线路距离预测和保持方法 | |
CN103941746A (zh) | 无人机巡检图像处理***及方法 | |
CN105045276A (zh) | 无人机飞行控制方法及装置 | |
CN108007474A (zh) | 一种基于地面标识的无人飞行器自主定位及位姿校正技术 | |
CN110223386A (zh) | 一种基于多源无人机遥感数据融合的数字地形建模方法 | |
CN104076817A (zh) | 一种高清视频航拍多模传感器自外感知智能导航***及其方法 | |
CN103625649A (zh) | 一种基于自适应区域分割与窗口连通的飞行器自主着陆区域判别方法 | |
CN109556673A (zh) | 一种基于无人机的土方算量方法及*** | |
CN103697883B (zh) | 一种基于天际线成像的飞行器水平姿态确定方法 | |
CN109764869A (zh) | 一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法 | |
CN108681337A (zh) | 一种涵洞或桥梁专用巡查无人机及无人机巡查方法 | |
CN113885580A (zh) | 基于无人机实现自动化巡检风机的路径规划方法及*** | |
CN112146627B (zh) | 在无特征表面上使用投影图案的飞行器成像*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |