CN116138235A - 一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构及其路径规划、变量喷雾方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构及其路径规划、变量喷雾方法。包括阿克曼式移动底盘1，阿克曼式移动底盘1上固定有机器人支架2，机器人支架2上固定有电池3、中央处理器4、变量喷雾***5、数据采集模块6、水泵7、硬件电路驱动控制板8和水箱9；所述变量喷雾***5由离心喷头51、涵道52和风机53组成；所述数据采集模块6由导航模块61和三维激光雷达62组成。本发明利用中央处理器4处理数据采集模块6获取的数据，控制阿克曼式移动底盘1的前进速度和前进方向，控制变量喷雾***5的喷雾量、喷雾时间、风量和风速，最终实现了果园智能精准变量风送喷雾机器人的路径规划和精准的变流量、变风量喷雾。
Description
技术领域
本发明涉及一种果园喷雾机器人，更具体地说是一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构及其路径规划、变量喷雾方法。
背景技术
作为农业大国，中国对于农业的发展十分重视。近年来，水果产业持续发展，对国民经济有着重要影响。果园植保是果园管理的重要环节，其工作量约占果园管理总工作量的四分之一，同时果园植保也是提升果品品质和水果产量的关键环节。为达到防治效果，目前中国的果园植保方式普遍以人工背负喷雾器或驾驶风送喷雾机连续地按固定剂量喷施作业为主，药液利用率低且劳动强度大。同时过量施药容易导致农药残留超标，进而影响果品品质、污染环境，甚至导致操作人员中毒。针对以上问题，设计一种可以在自主导航的同时进行变量喷雾作业的机器人。
发明内容
本发明的目的在于设计一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人，适用于自主导航的同时进行变量喷雾作业，实现人机分离，避免作业人员与药液直接接触，极大地降低了劳动强度、提高了作业效率；同时能够高精度的实现对植株靶标特征的检测与提取，进行精准的变量喷雾，可有效节省农药的使用量、提高农药利用率、降低环境污染。阿克曼式移动底盘以及倾斜式摇摆喷雾结构拓宽了机器人的作业环境，智能精准变量风送喷雾***提高了喷雾的精确性和喷雾效率。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，包括阿克曼式移动底盘(1)、机器人支架(2)、电池(3)、中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)；阿克曼式移动底盘(1)上固定有机器人支架(2)，机器人支架(2)上固定有电池(3)、中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)；所述机器人支架(2)固定在阿克曼式移动底盘(1)上，为整个机器人平台提供支撑作用；所述电池(3)固定于机器人支架(2)上，为中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)和硬件电路驱动控制板(8)供电；所述中央处理器(4)用于处理数据采集模块(6)获取的数据并下发至硬件电路驱动控制板(8)；所述变量喷雾***(5)由离心喷头(51)、涵道(52)和风机(53)组成，离心喷头(51)和风机(53)固定在碳纤维管(534)上，位于涵道(52)内，可随着碳纤维管(534)同步转动，通过调节风机(53)的转速实时调节风速和风量，进而调节药液喷洒的穿透性和喷洒范围；所述数据采集模块(6)由导航模块(61)和三维激光雷达(62)组成；药液存放于水箱(9)之中，依次连接水泵(7)和离心喷头(51)，并将药液精确均匀喷洒到植株冠层；所述硬件电路驱动控制板(8)接收到中央处理器(4)下发的数据后做进一步处理，控制阿克曼式移动底盘(1)的前进速度和前进方向，控制变量喷雾***(5)的喷雾量、喷雾时间、风量和风速，实现智能精准变量风送喷雾机器人的路径规划和精准的变流量、变风量喷雾。
进一步，所述阿克曼式移动底盘(1)为智能精准变量风送喷雾***提供搭载平台，实现智能精准变量风送喷雾***的位置调整。
进一步，所述机器人支架(2)由上、下两层组成，下层使用螺钉和螺母固定在阿克曼式移动底盘(1)上，并搭载有电池(3)、中央处理器(4)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)；为实现防水功能，将上层和下层之间用板分隔，上层搭载有变量喷雾***(5)和数据采集模块(6)；所述机器人支架(2)由铝型材和铝板通过金属角件连接而成，在给整个智能精准变量风送喷雾机器人平台提供支撑作用的同时减轻了自身重量。
进一步，所述水箱(9)固定在机器人支架(2)上；所述水泵(7)用螺钉和螺母固定于机器人支架(2)的下层；所述水泵(7)用于控制涵道(52)内的离心喷头(51)的流量大小；所述离心喷头(51)和风机(53)通过贯穿涵道(52)的碳纤维管(534)固定在机器人支架(2)的上层；所述离心喷头(51)和风机(53)位于涵道(52)内，通过控制风机(53)的转速以实现对风速和风量的控制。
进一步，所述固定于机器人支架(2)下层的电池(3)为锂电池，为中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)和硬件电路驱动控制板(8)提供电力。
进一步，所述数据采集模块(6)由导航模块(61)和三维激光雷达(62)组成；所述导航模块(61)固定在机器人支架(2)的顶端，用于实时获取机器人的位置和姿态等信息；所述三维激光雷达(62)固定在机器人支架(2)的前端，用于检测机器人周围的障碍物以及扫描机器人周围植株冠层的体积；所述中央处理器(4)用于处理数据采集模块(6)获取的数据，以进行路径规划和靶标植株体积运算。
进一步，所述硬件电路驱动控制板(8)固定于机器人支架(2)的下层，为STM32F4控制板，通过阿克曼式移动底盘(1)、中央处理器(4)、离心喷头(51)、风机(53)和水泵(7)电连接，实现智能精准变量风送喷雾机器人的路径规划和精准的变流量、变风量喷雾。
本发明的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构的路径规划方法，步骤如下：
步骤1：根据阿克曼式移动底盘(1)的运动模型得喷雾机器人底盘前轮的内外侧轮胎转角为：
式中，δo为前轮外侧轮胎转角，δi为前轮内侧轮胎转角，L为轴距，lω为轮距，R为转向半径。
步骤2：假设喷雾机器人在低速且无滑移的场景下行驶，以喷雾机器人底盘后轴中心点为旋转参考点，对喷雾机器人左前轮轮胎转角和右前轮轮胎转角取均值，得到阿克曼式移动底盘(1)的简化运动模型，其前轮平均转角为：
式中，δ为前轮平均转角。
步骤3：根据纯跟踪算法，喷雾机器人从当前位置Ot到达路径跟踪点Pt的运动轨迹可以视为一段以R为半径的圆弧轨迹，根据正弦定理可以得到：
经过换算得到：
式中，ld为前视距离，α为航向偏差，即目前车身姿态与目标点Pt之间的夹角。
步骤4：根据曲率公式，可将曲率表示为：
式中，K为路径的曲率。
步骤5：喷雾机器人前轮的平均转角可表示为：
结合上式，可以得出纯跟踪算法的控制量δ的最终表达式为：
式中，引入了时间域，α(t)为t时刻喷雾机器人与目标点Pt的夹角。定义ll为喷雾机器人当前姿态与目标点Pt的横向误差，可以得到：
同时，曲率可以表示为：
步骤6：将前视距离ld表示为喷雾机器人线速度的线性函数，可得到：
ld＝kv+e
结合上式可得：
式中，k为比例系数，v为喷雾机器人线速度，e为初始前视距离。
步骤7：根据角速度计算方法，可得：
式中，ω为喷雾机器人角速度。
步骤8：通过调整比例系数k进而对纯跟踪算法进行调整，喷雾机器人角速度ω与前视距离ld成反比，即前视距离越大，角速度越小，跟踪的轨迹越平滑；前视距离越小，角速度越大，跟踪的轨迹越震荡。
步骤9：利用导航模块(61)获取喷雾机器人的位置和姿态信息，根据已规划完成的路径，使用纯跟踪算法，通过对比喷雾机器人的当前位姿与规划导航线的横向偏差，实时调整喷雾机器人的运动角度与位移。
本发明的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构的变量喷雾方法，步骤如下：
步骤1：利用三维激光雷达(62)对植株冠层进行扫描，得到原始激光点云数据，对原始激光点云数据进行预处理，过滤掉远处障碍物所产生的点云数据，聚焦于需要检测的目标上。
步骤2：对预处理后的激光点云数据进行聚类处理，拟合植株树干，根据三维激光雷达返回的点云数据可用于靶标植株的体积计算。
步骤3：激光雷达与喷雾机器人底盘的距离为a，定义以激光雷达正下方a处为坐标系原点，x轴指向喷雾机器人正前方，y轴平行于喷雾机器人的底盘轮轴指向左方，z轴垂直指向正上方。
步骤4：为方便计算，将三维激光雷达数据点pt由极坐标(rt,ωt,αt)转换为笛卡尔坐标(xt,yt,zt)，其转换公式可表示为：
式中，rt为数据点pt与激光雷达的距离，ω为激光雷达的垂直扫描角度分辨率；α为激光雷达的水平扫描角度分辨率。
步骤5：根据拟合植株树干，经数据分析后得到，植株上z轴坐标值最大的点记为A，其坐标记为(Xa,Ya,Zmax)；植株上z轴坐标值最小的点记为B，其坐标记为(Xb,Yb,Zmin)；植株上x轴坐标值最大的点记为C，其坐标记为(Xmax,Yc,Zc)；植株上x轴坐标值最小的点记为D，其坐标记为(Xmin,Yd,Zd)；植株上y轴坐标值最大的点记为E，其坐标记为(Xe,Ymax,Ze)；植株上y轴坐标值最小的点记为F，其坐标记为(Xf,Ymin,Zf)。
步骤6：为了提高靶标植株体积计算的精确性，将植株沿xoy平面纵向分割成n等份，其中除去顶层外，每一份均可近似为一个圆台，记圆台上底半径为ri，下底半径为Ri，可以得到ri＝Ri+1。植株的高度记为H，则H＝|Zmax-Zmin|。纵向分割后每一份的高度记为h，则
植株上点的坐标设为(X,Y,Z)。第i份区段内点的z轴坐标值满足(i-1)h≤Z≤ih，距x轴坐标值最大的点记为Ci，其坐标记为(xi max,yi c,zi c)，距x轴坐标值最小的点记为Di，其坐标记为(xi min,yi d,zi d)。第i+1份区段内点的z轴坐标值满足h≤Z≤(i+1)h，距x轴坐标值最大的点记为Ci+1，其坐标记为(xi+1 max,yi+1 c,zi+1 c)，距x轴坐标值最小的点记为Di+1，其坐标记为(xi+1 min,yi+1 d,zi+1 d)。取/>
ri＝|xi+1 max-xi+1 min|。第n份近似为圆锥体，即rn＝0。则第i份植株冠层的体积计算方法为：
式中，vi为第i份的靶标植株冠层的体积。
步骤7：将n份体积求和后，可以得到整棵靶标植株冠层的体积，计算方法为：
步骤8：根据靶标植株冠层的体积控制变量喷雾***(5)中的流量和风量大小。为保证机器人喷雾作业能够完全覆盖整个靶标植株冠层，进行提前和延迟喷雾的时间补偿，最终实现精准的变流量、变风量喷雾。
传统果园植保普遍采用人工背负喷雾器或驾驶风送喷雾机连续地按固定剂量喷施作业为主，劳动强度较高，且在施药过程中能够精准抵达果树待施药部位的药液量极其有限，大多农药都散失在周围环境中，存在喷药均匀性差、重喷、漏喷等现象，直接导致药物利用率低，会造成农药的浪费以及环境的污染，无法适用于各类作物。并且由于传统作业设备对药液的雾化程度较低，因此导致药液在喷雾植株冠层后，其沉降损失较高。此外，在类似于葡萄园和猕猴桃园这种果园作业环境下，不仅田垄两侧的竖直植株需要喷洒药液，而且其顶端的水平藤蔓也同样需要。当喷雾装置向其顶端的水平藤蔓垂直向上喷洒农药时，随着药液的滴落，容易导致操作人员中毒以及喷雾装置的腐蚀。
针对上述问题，本发明采用阿克曼式移动底盘以及倾斜式摇摆喷雾结构拓宽了喷雾机器人的作业环境。采用倾斜式摇摆喷雾结构，不仅降低了喷雾机器人的高度，使其能够灵活作业，而且在喷雾作业时倾斜式摇摆变量喷雾***向斜后上方以及左右两侧喷洒药液，可以同时实现三面喷雾，提高了作业效率。此外，药液向斜后上方喷雾，即使有部分药液滴落，也不会落在喷雾机器人的表面，导致喷雾机器人受到药液腐蚀。同时，使用三维激光雷达对植株冠层进行扫描，计算得到靶标植株冠层的体积，根据体积大小，实现对植株精准的变流量、变风量喷雾。此外，喷雾***采用的航空离心喷头可以通过高速旋转以极大程度地雾化药液，减少药液的沉降浪费，增大喷雾范围，同时凭借风机产生的巨大风场可将药液精准迅速的喷至待施药植株冠层，药液可以有效穿透树叶层，提高药液利用率。
附图说明
图1为本发明左前视图；
图2为本发明左后视图；
图3为本发明倾斜式摇摆变量喷雾***结构示意图；
图4为本发明数据采集模块结构示意图；
图5为阿克曼式结构运动学模型示意图；
图6为路径规划示意图；
图7为靶标植株冠层体积计算示意图；
其中：1-阿克曼式移动底盘；2-机器人支架；3-电池；4-中央处理器；5-变量喷雾***，51-离心喷头，52-涵道，53-风机，531-关节电机，532-法兰，533-联轴器，534-碳纤维管，535-立式轴承；6-数据采集模块，61-导航模块，62-三维激光雷达；7-水泵；8-硬件电路驱动控制板；9-水箱。
具体实施方式
下面结合发明实例中的附图，对发明方案做详细阐述。
如图1、图2所示为一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构的左前与左后视图，它主要由阿克曼式移动底盘(1)、机器人支架(2)、电池(3)、中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)组成。并包括以下部分：51-离心喷头，52-涵道，53-风机，531-关节电机，532-法兰，533-联轴器，534-碳纤维管，535-立式轴承；61-导航模块，62-三维激光雷达。阿克曼式移动底盘(1)采用PID控制来控制运动轨迹，通过控制阿克曼式移动底盘前轮的转角和后轮的转速来实现机器人的角速度和速度控制，进一步控制机器人的运动轨迹。机器人支架(2)由铝型材和铝板通过金属角件连接而成，在给整个智能精准变量风送喷雾机器人平台提供支撑作用的同时减轻了自身重量。电池(3)为中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)和硬件电路驱动控制板(8)提供电力。固定在机器人支架(2)顶端的导航模块(61)用于实时获取机器人的位置和姿态等信息；固定在机器人支架(2)前端的三维激光雷达(62)用于检测机器人周围的障碍物以及扫描机器人周围植株冠层的体积。中央处理器(4)用于处理数据采集模块(6)获取的数据，以进行路径规划和靶标植株体积运算，实现智能精准变量风送喷雾机器人的路径规划和精准的变流量、变风量喷雾。水箱(9)中的药液由水泵(7)加压运输至离心喷头(51)处，离心喷头(51)高速转动使药液雾化喷出，关节电机(531)与风机(53)同步开始运作，硬件电路驱动控制板(8)根据中央处理器(4)下发的不同控制要求，进而对水泵(7)、变量喷雾***(5)以及阿克曼式移动底盘(1)进行控制。
如图3所示为倾斜式摇摆变量喷雾***结构示意图。因为葡萄园和猕猴桃园等果园作业环境其顶端有水平藤蔓，所以一般都较矮。并且在此果园作业环境下，不仅田垄两侧的竖直植株需要喷洒药液，而且其顶端的水平藤蔓也同样需要。采用倾斜式摇摆喷雾结构，不仅降低了喷雾机器人的高度，使其能够灵活作业，而且在喷雾作业时倾斜式摇摆变量喷雾***向斜后上方以及左右两侧喷洒药液，可以同时实现三面喷雾，提高了作业效率。此外，药液向斜后上方喷雾，即使有部分药液滴落，也不会落在喷雾机器人的表面，导致喷雾机器人受到药液腐蚀，拓宽了喷雾机器人的作业环境。关节电机(531)通过法兰(532)与碳纤维管(534)相连，联轴器(533)将两根直径不同的碳纤维管(534)相连，法兰(532)将关节电机(531)、涵道(52)与碳纤维管(534)紧紧固定，使其三者能够同步转动。贯穿涵道(52)的碳纤维管(534)的两端固定于立式轴承(535)内，能够在立式轴承(535)内任意转动，立式轴承(535)通过螺钉和螺母固定于机器人支架(2)的上层。离心喷头(51)通过喷头固定件固定在碳纤维管(534)上，通过控制水泵(7)的压力大小从而控制离心喷头(51)的流量大小，同时通过控制离心喷头(51)的转速，进而控制药液的雾化程度，实现变雾滴直径的喷雾。风机(53)通过风机固定件同样固定在碳纤维管(534)上，通过硬件电路驱动控制板(8)控制电调，进而控制风机的转速。离心喷头(51)和风机(53)在各自固定件的固定下可随着碳纤维管(534)的转动而转动，实现变量喷雾***(5)的往复摇摆。
如图4所示为数据采集模块结构示意图，导航模块(61)和三维激光雷达(62)通过固定件分别固定在机器人支架(2)的顶端和前端。机器人以主流的机器人软件框架ROS(Robot Operation System)作为当前开发环境。基于ROS开发的植株冠层的点云体积处理算法和路径规划集合ROS***优点，具有模块化的特点。喷雾机器人根据导航模块(61)和三维激光雷达(62)获取的数据，得到机器人的位置和姿态等信息，扫描机器人周围植株冠层的体积，实时调整机器人的行驶路线及自身姿态，使喷雾机器人遇到植株后，保持合适的安全距离和喷雾距离，同时能够实现作业过程中的避障功能。实现智能精准变量风送喷雾机器人的路径规划和精准的变流量、变风量喷雾。
如图5所示为阿克曼式结构运动学模型示意图，图中R为转向半径，δo为前轮外侧轮胎转角，δi为前轮内侧轮胎转角，δ为前轮平均转角，L为轴距，lω为轮距，根据此图可以得到喷雾机器人底盘前轮的内外侧轮胎转角为：
式中，δo为前轮外侧轮胎转角，δi为前轮内侧轮胎转角，L为轴距，lω为轮距，R为转向半径。
假设喷雾机器人在低速且无滑移的场景下行驶，以喷雾机器人底盘后轴中心点为旋转参考点，对喷雾机器人左前轮轮胎转角和右前轮轮胎转角取均值，得到阿克曼式移动底盘(1)的简化运动模型如图5中的虚线所示，其前轮平均转角为：
式中，δ为前轮平均转角。
如图6所示为路径规划示意图，图中，Ot为当前位置，Pt为路径上的一个目标点，R为转向半径，ld为前视距离，α为航向偏差，ll为横向误差。根据纯跟踪算法，喷雾机器人从当前位置到达路径跟踪点的运动轨迹可以视为一段以R为半径的圆弧轨迹，根据正弦定理可以得到：
经过换算得到：
式中，ld为前视距离，α为航向偏差，即目前车身姿态与目标点Pt之间的夹角。
根据曲率公式，可将曲率表示为：
式中，K为路径的曲率。
喷雾机器人前轮的平均转角可表示为：
结合上式，可以得出纯跟踪算法的控制量δ的最终表达式为：
式中，引入了时间域，α(t)为t时刻喷雾机器人与目标点Pt的夹角。定义ll为喷雾机器人当前姿态与目标点Pt的横向误差，可以得到：
同时，曲率可以表示为：
将前视距离ld表示为喷雾机器人线速度的线性函数，可得到：
ld＝kv+e
结合上式可得：
式中，k为比例系数，v为喷雾机器人线速度，e为初始前视距离。
根据角速度计算方法，可得：
式中，ω为喷雾机器人角速度。
通过调整比例系数k进而对纯跟踪算法进行调整，喷雾机器人角速度ω与前视距离ld成反比，即前视距离越大，角速度越小，跟踪的轨迹越平滑；前视距离越小，角速度越大，跟踪的轨迹越震荡。利用导航模块(61)获取喷雾机器人的位置和姿态信息，根据已规划完成的路径，使用纯跟踪算法，通过对比喷雾机器人的当前位姿与规划导航线的横向偏差，实时调整喷雾机器人的运动角度与位移。
如图7所示为靶标植株冠层体积计算示意图，利用三维激光雷达(62)对植株冠层进行扫描，得到原始激光点云数据，对原始激光点云数据进行预处理，过滤掉远处障碍物所产生的点云数据，聚焦于需要检测的目标上。对预处理后的激光点云数据进行聚类处理，拟合植株树干，根据三维激光雷达返回的点云数据可用于靶标植株的体积计算。根据拟合植株树干，经数据分析后得到，植株上z轴坐标值最大的点记为A，其坐标记为(Xa,Ya,Zmax)；植株上z轴坐标值最小的点记为B，其坐标记为(Xb,Yb,Zmin)；植株上x轴坐标值最大的点记为C，其坐标记为(Xmax,Yc,Zc)；植株上x轴坐标值最小的点记为D，其坐标记为(Xmin,Yd,Zd)；植株上y轴坐标值最大的点记为E，其坐标记为(Xe,Ymax,Ze)；植株上y轴坐标值最小的点记为F，其坐标记为(Xf,Ymin,Zf)。为了提高靶标植株体积计算的精确性，将植株沿xoy平面纵向分割成n等份，如图7所示，其中除去顶层外，每一份均可近似为一个圆台，记圆台上底半径为ri，下底半径为Ri，可以得到ri＝Ri+1。植株的高度记为H，则H＝|Zmax-Zmin|。纵向分割后每一份的高度记为h，则
植株上点的坐标设为(X,Y,Z)。第i份区段内点的z轴坐标值满足(i-1)h≤Z≤ih，距x轴坐标值最大的点记为Ci，其坐标记为(xi max,yi c,zi c)，距x轴坐标值最小的点记为Di，其坐标记为(xi min,yi d,zi d)。第i+1份区段内点的z轴坐标值满足h≤Z≤(i+1)h，距x轴坐标值最大的点记为Ci+1，其坐标记为(xi+1 max,yi+1 c,zi+1 c)，距x轴坐标值最小的点记为Di+1，其坐标记为(xi+1 min,yi+1 d,zi+1 d)。取Ri＝|xi max-xi min|，ri＝|xi+1 max-xi+1 min|。第n份近似为圆锥体，即rn＝0。则第i份植株冠层的体积计算方法为：
式中，vi为第i份的靶标植株冠层的体积。
将n份体积求和后，即可得到整棵靶标植株冠层的体积，计算方法为：
根据植株冠层的体积控制变量喷雾***(5)中的流量和风量大小。为保证机器人喷雾作业能够完全覆盖整个靶标植株冠层，进行提前和延迟喷雾的时间补偿，最终实现精准的变流量、变风量喷雾。
Claims (9)
1.一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，包括阿克曼式移动底盘(1)、机器人支架(2)、电池(3)、中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)；阿克曼式移动底盘(1)上固定有机器人支架(2)，机器人支架(2)上固定有电池(3)、中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)；所述机器人支架(2)固定于阿克曼式移动底盘(1)上为整个机器人平台提供支撑作用；所述电池(3)为中央处理器(4)、变量喷雾***(5)、数据采集模块(6)、水泵(7)和硬件电路驱动控制板(8)供电；所述中央处理器(4)用于处理数据采集模块(6)获取的数据并下发至硬件电路驱动控制板(8)；所述变量喷雾***(5)由离心喷头(51)、涵道(52)和风机(53)组成，离心喷头(51)和风机(53)固定在碳纤维管(534)上，位于涵道(52)内，可随着碳纤维管(534)同步往复摆动，通过调节风机(53)的转速实时调节风速和风量，进而调节药液喷洒的穿透性和喷洒范围；药液存放于水箱(9)中，依次连接水泵(7)和离心喷头(51)，并将药液精确均匀地喷洒到植株冠层；所述硬件电路驱动控制板(8)接收到中央处理器(4)下发的数据后做进一步处理，分别电连接并控制阿克曼式移动底盘(1)的前进速度和前进方向以及变量喷雾***(5)的喷雾量、喷雾时间、风量和风速，实现果园智能精准变量风送喷雾机器人的路径规划和精准的变流量、变风量喷雾。
2.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述阿克曼式移动底盘(1)提供搭载平台，实现智能精准变量风送喷雾机器人的位置调整。
3.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述机器人支架(2)由上、下两层组成，下层使用螺钉和螺母固定在阿克曼式移动底盘(1)上，并搭载有电池(3)、中央处理器(4)、水泵(7)、硬件电路驱动控制板(8)和水箱(9)；为实现防水功能，将上层和下层之间用板分隔，上层搭载有变量喷雾***(5)和数据采集模块(6)；所述机器人支架(2)由铝型材和铝板通过金属角件连接而成，在给整个果园智能精准变量风送喷雾机器人平台提供支撑作用的同时减轻了自身重量。
4.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述水泵(7)用于控制涵道(52)内的离心喷头(51)的流量大小；所述离心喷头(51)和风机(53)通过贯穿涵道(52)的碳纤维管(534)固定在机器人支架(2)的上层；所述离心喷头(51)和风机(53)位于涵道(52)内，通过控制风机(53)的转速以实现对风速和风量的控制。
5.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述电池(3)为锂电池。
6.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述数据采集模块(6)由导航模块(61)和三维激光雷达(62)组成；所述导航模块(61)固定在机器人支架(2)的顶端，用于实时获取机器人的位置和姿态等信息；所述三维激光雷达(62)固定在机器人支架(2)的前端，用于检测机器人周围的障碍物以及扫描机器人周围植株冠层的体积；所述中央处理器(4)用于处理数据采集模块(6)获取的数据，以进行路径规划和靶标植株体积运算。
7.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构，其特征在于，所述硬件电路驱动控制板(8)为STM32F4控制板，通过阿克曼式移动底盘(1)、中央处理器(4)、离心喷头(51)、风机(53)和水泵(7)电连接，实现变流量、变风量喷雾。
8.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构的路径规划方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1：根据阿克曼式移动底盘(1)的运动模型得喷雾机器人底盘前轮的内外侧轮胎转角为：
式中，δo为前轮外侧轮胎转角，δi为前轮内侧轮胎转角，L为轴距，lω为轮距，R为转向半径；
步骤2：假设喷雾机器人在低速且无滑移的场景下行驶，以喷雾机器人底盘后轴中心点为旋转参考点，对喷雾机器人左前轮轮胎转角和右前轮轮胎转角取均值，得到阿克曼式移动底盘(1)的简化运动模型，其前轮平均转角为：
式中，δ为前轮平均转角；
步骤3：根据纯跟踪算法，喷雾机器人从当前位置Ot到达路径跟踪点Pt的运动轨迹可以视为一段以R为半径的圆弧轨迹，根据正弦定理可以得到：
经过换算得到：
式中，ld为前视距离，α为航向偏差，即目前车身姿态与目标点Pt之间的夹角。
步骤4：根据曲率公式，可将曲率表示为：
式中，K为路径的曲率；
步骤5：喷雾机器人前轮的平均转角可表示为：
结合上式，可以得出纯跟踪算法的控制量δ的最终表达式为：
式中，引入了时间域，α(t)为t时刻喷雾机器人与目标点Pt的夹角。定义ll为喷雾机器人当前姿态与目标点Pt的横向误差，可以得到：
同时，曲率可以表示为：
步骤6：将前视距离ld表示为喷雾机器人线速度的线性函数，可得到：
ld＝kv+e
结合上式可得：
式中，k为比例系数，v为喷雾机器人线速度，e为初始前视距离；
步骤7：根据角速度计算方法，可得：
式中，ω为喷雾机器人角速度；
步骤8：通过调整比例系数k进而对纯跟踪算法进行调整，喷雾机器人角速度ω与前视距离ld成反比，即前视距离越大，角速度越小，跟踪的轨迹越平滑；前视距离越小，角速度越大，跟踪的轨迹越震荡；
步骤9：利用导航模块(61)获取喷雾机器人的位置和姿态信息，根据已规划完成的路径，使用纯跟踪算法，通过对比喷雾机器人的当前位姿与规划导航线的横向偏差，实时调整喷雾机器人的运动角度与位移。
9.根据权利要求1所述的一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构的变量喷雾方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1：利用三维激光雷达(62)对植株冠层进行扫描，得到原始激光点云数据，对原始激光点云数据进行预处理，过滤掉远处障碍物所产生的点云数据，聚焦于需要检测的目标上；
步骤2：对预处理后的激光点云数据进行聚类处理，拟合植株树干，根据三维激光雷达返回的点云数据可用于靶标植株的体积计算；
步骤3：激光雷达与喷雾机器人底盘的距离为a，定义以激光雷达正下方a处为坐标系原点，x轴指向喷雾机器人正前方，y轴平行于喷雾机器人的底盘轮轴指向左方，z轴垂直指向正上方；
步骤4：为方便计算，将三维激光雷达数据点pt由极坐标(rt,ωt,αt)转换为笛卡尔坐标(xt,yt,zt)，其转换公式可表示为：
式中，rt为数据点pt与激光雷达的距离；ω为激光雷达的垂直扫描角度分辨率；α为激光雷达的水平扫描角度分辨率；
步骤5：根据拟合植株树干，经数据分析后得到，植株上z轴坐标值最大的点记为A，其坐标记为(Xa,Ya,Zmax)；植株上z轴坐标值最小的点记为B，其坐标记为(Xb,Yb,Zmin)；植株上x轴坐标值最大的点记为C，其坐标记为(Xmax,Yc,Zc)；植株上x轴坐标值最小的点记为D，其坐标记为(Xmin,Yd,Zd)；植株上y轴坐标值最大的点记为E，其坐标记为(Xe,Ymax,Ze)；植株上y轴坐标值最小的点记为F，其坐标记为(Xf,Ymin,Zf)；
步骤6：为了提高靶标植株体积计算的精确性，将植株沿xoy平面纵向分割成n等份，其中除去顶层外，每一份均可近似为一个圆台，记圆台上底半径为ri，下底半径为Ri，可以得到ri＝Ri+1。靶标植株的高度记为H，则H＝|Zmax-Zmin|，纵向分割后每一份的高度记为h，则
植株上点的坐标设为(X,Y,Z)。第i份区段内点的z轴坐标值满足(i-1)h≤Z≤ih，距x轴坐标值最大的点记为Ci，其坐标记为(xi max,yi c,zi c)，距x轴坐标值最小的点记为Di，其坐标记为(xi min,yi d,zi d)。第i+1份区段内点的z轴坐标值满足h≤Z≤(i+1)h，距x轴坐标值最大的点记为Ci+1，其坐标记为/>
距x轴坐标值最小的点记为Di+1，其坐标记为(xi+1 min,yi+1 d,zi+1 d)。取Ri＝|xi max-xi min|，ri＝|xi+1 max-xi+1 min|，第n份近似为圆锥体，即rn＝0，则第i份植株冠层的体积计算方法为：
式中，vi为第i份的植株冠层的体积；
步骤7：将n份体积求和，可以得到整棵靶标植株冠层的体积，计算方法为：
式中，V为整棵靶标植株冠层的体积；
步骤8：根据靶标植株冠层的体积控制变量喷雾***(5)中的流量和风量大小，为保证机器人喷雾作业能够完全覆盖整个靶标植株冠层，进行提前和延迟喷雾的时间补偿，最终实现精准的变流量、变风量喷雾。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310130619.3A CN116138235A (zh) | 2023-02-16 | 2023-02-16 | 一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构及其路径规划、变量喷雾方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310130619.3A CN116138235A (zh) | 2023-02-16 | 2023-02-16 | 一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构及其路径规划、变量喷雾方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116138235A true CN116138235A (zh) | 2023-05-23 |
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ID=86361510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310130619.3A Pending CN116138235A (zh) | 2023-02-16 | 2023-02-16 | 一种阿克曼式果园智能精准变量风送喷雾机器人结构及其路径规划、变量喷雾方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116138235A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117356546A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-01-09 | 南京禄口国际机场空港科技有限公司 | 一种机场草坪用的喷雾车的控制方法、***及存储介质 |
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2023
- 2023-02-16 CN CN202310130619.3A patent/CN116138235A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117356546A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-01-09 | 南京禄口国际机场空港科技有限公司 | 一种机场草坪用的喷雾车的控制方法、***及存储介质 |
| CN117356546B (zh) * | 2023-12-01 | 2024-02-13 | 南京禄口国际机场空港科技有限公司 | 一种机场草坪用的喷雾车的控制方法、***及存储介质 |
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