基于作業(yè)航向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法研究

1、網(wǎng)絡(luò)預(yù)印版 第一作者等：論文題名 9 基于作業(yè)航向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法研究徐 博1，陳立平2,3，譚 彧1，徐 旻2,3（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，北京100083；2.農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100097；3.北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心，北京100097）摘 要： 本文針對(duì)不規(guī)則形狀的凸邊形作業(yè)區(qū)域，研究了一種基于作業(yè)方向的作業(yè)航線規(guī)劃算法，根據(jù)指定的作業(yè)方向，可快速規(guī)劃出較優(yōu)的作業(yè)航線，并盡可能地減少飛行總距離和多余覆蓋面積，節(jié)省無人機(jī)的能耗和藥液消耗，也可在未指定作業(yè)方向的情況下，給出某一推薦的作業(yè)方向與航線，使整個(gè)作業(yè)過程能耗和藥耗最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，在一塊面積

2、為17 150 m2的不規(guī)則凸五邊形作業(yè)區(qū)域內(nèi)，采用本算法進(jìn)行航線規(guī)劃，無人機(jī)作業(yè)的多余覆蓋率最低可達(dá)到2.85%，而且作業(yè)面積越大，多余覆蓋率越低，藥液浪費(fèi)越少，證明了本算法的可行性，適用于自主作業(yè)無人機(jī)，可廣泛應(yīng)用在農(nóng)業(yè)植保領(lǐng)域中。本算法不僅節(jié)省了規(guī)劃航線所需的人力、使作業(yè)管理更加方便，而且還有助于推動(dòng)農(nóng)業(yè)植保朝著更加智能、高效、節(jié)能和無人化的方向發(fā)展。關(guān)鍵詞：航跡規(guī)劃；自主飛行；植保無人機(jī)；農(nóng)業(yè)航空；作業(yè)航向角中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)： 徐博，陳立平，譚彧，徐 旻. 基于作業(yè)航向的不規(guī)則區(qū)域作業(yè)航線規(guī)劃算法研究 J.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015， ()：- Xu Bo,

3、Chen Liping, Tan Yu, Xu Min. Research of Route Planning Algorithm based on Operation Path Angle in Irregular AreaJ. Transactions of the CSAE, 2015：-.(in Chinese with English abstract) 0 引 言收稿日期：2015-08-12 修訂日期：2015-09-01基金項(xiàng)目：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）資助項(xiàng)目（2012AA101901）；北京市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目（D151100001215003）作者簡介：徐 博，

4、博士生，主要從事機(jī)電一體化研究。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院。Email：xubocau通信作者：譚 彧，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事機(jī)電一體化研究。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院。Email：tanyu32病蟲害是影響糧食安全的一個(gè)主要因素1-2，病蟲害的防治是糧食生產(chǎn)不可或缺的重要環(huán)節(jié)3，我國的種植地形多種多樣3-4，既有平原的大面積種植區(qū)域，也有水田、丘陵等復(fù)雜地形5，對(duì)于后者，大型機(jī)械化防治很難實(shí)現(xiàn)6，給病蟲害防治帶來了難題7。無人機(jī)具有作業(yè)靈活、起降無需跑道、地形適應(yīng)性好、可懸停等特點(diǎn)，可以適應(yīng)丘陵、山區(qū)、坡地等復(fù)雜地形8-9，因此植保無人機(jī)已開始逐漸被運(yùn)用在病蟲害防治中10-11。植保無人機(jī)以

5、小型旋翼無人機(jī)作為載體，搭載農(nóng)藥噴霧設(shè)備進(jìn)行作業(yè)12，目前植保無人機(jī)的作業(yè)主要還是人為遙控為主，實(shí)際作業(yè)時(shí)對(duì)操作員依賴過大，文獻(xiàn)13-14指出了在遙控情況下，駕駛員操縱負(fù)荷較大，控制時(shí)間延遲，技術(shù)難點(diǎn)較多，并且人為即時(shí)規(guī)劃的航線與理論航線偏離嚴(yán)重、無人機(jī)的作業(yè)遺漏率和重復(fù)率往往偏高。因此在無人機(jī)作業(yè)前，如果可以根據(jù)作業(yè)區(qū)域和噴施幅寬規(guī)劃出合理的作業(yè)航線，使無人機(jī)以固定高度和速度沿此航線進(jìn)行自主飛行作業(yè)，則可大大降低對(duì)操控者飛行技術(shù)的要求以及變量控制技術(shù)難度，達(dá)到精準(zhǔn)作業(yè)的效果。無人機(jī)的航線規(guī)劃已經(jīng)運(yùn)用在多個(gè)領(lǐng)域，軍事方面，無人機(jī)的航線規(guī)劃已經(jīng)有比較深入的研究，主要是為躲避火力威脅、地形威脅和雷

6、達(dá)偵測(cè)，規(guī)劃出從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑15-17，文獻(xiàn)18基于改進(jìn)的稀疏A*算法，針對(duì)地形回避進(jìn)行行路規(guī)劃；商業(yè)方面，隨著無人機(jī)自主配送服務(wù)逐漸在物流業(yè)中興起，無人機(jī)配送航線規(guī)劃方法也已得到應(yīng)用，主要是根據(jù)配送點(diǎn)的位置規(guī)劃出較優(yōu)的遍歷航線19；遙感方面，無人機(jī)的全覆蓋航線規(guī)劃方法也得到了廣泛運(yùn)用20-22。在病蟲害防治和植保作業(yè)方面，關(guān)于無人機(jī)的航線規(guī)劃研究卻相對(duì)較少，隨著GIS與GPS技術(shù)的普及和傳感技術(shù)的發(fā)展，具有自主作業(yè)功能的植保無人機(jī)系統(tǒng)勢(shì)必成為發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于植保無人機(jī)航線規(guī)劃的研究也就顯得尤為必要。1 作業(yè)航線規(guī)劃算法的基本研究思路傳統(tǒng)的植保無人機(jī)作業(yè)航線獲取方法，是令無人機(jī)沿作業(yè)

7、區(qū)域的某一邊界線方向進(jìn)行往復(fù)噴施，以完成整個(gè)區(qū)域覆蓋工作，這種方法較適用于規(guī)則的矩形作業(yè)區(qū)域，但對(duì)于不規(guī)則形狀的多邊形作業(yè)區(qū)域來說，無論沿何種方向進(jìn)行作業(yè)，作業(yè)航線無法保證與所有的邊界都平行，因此均會(huì)出現(xiàn)多余覆蓋的現(xiàn)象。航拍時(shí)采用的航線規(guī)劃方法，雖然也屬于全覆蓋路徑規(guī)劃算法，但為保證拍攝的有效性，要求無人機(jī)旁向覆蓋應(yīng)至少超出攝影邊界線一定范圍，顯然不適用于植保作業(yè)。設(shè)作業(yè)區(qū)域面積為S，噴施幅寬為d，藥液消耗量為P，作業(yè)距離為L1，非作業(yè)飛行距離（轉(zhuǎn)彎飛行距離）為L2，作業(yè)過程的總飛行距離L=L1+L2，本文針對(duì)旋翼無人機(jī)進(jìn)行作業(yè)航線分析，轉(zhuǎn)彎過程并不作業(yè)。為方便研究，本文假定無人機(jī)的能耗與飛行

8、距離L成正比，即通過距離來反映能耗情況，理論覆蓋面積S1=L1*d，S1-S即為無人機(jī)的多余覆蓋面積，在噴速一定時(shí)，作業(yè)距離L1與藥液消耗量P可近似看做成正比，因此在多余覆蓋面積減少時(shí)，藥液消耗量也相應(yīng)降低。因此針對(duì)不規(guī)則作業(yè)區(qū)域，根據(jù)任意的某個(gè)作業(yè)方向，規(guī)劃出合適的作業(yè)航線，盡可能地減小多余覆蓋面積和總飛行距離，使藥耗和能耗降低，或者在未指定作業(yè)方向的情況下，給出某一推薦的作業(yè)方向與航線，使整個(gè)作業(yè)過程的多余覆蓋面積與總飛行距離最小，即藥耗和能耗最優(yōu)，這就是本文所要研究的作業(yè)航線規(guī)劃算法。2 作業(yè)環(huán)境坐標(biāo)系的構(gòu)建由于無人機(jī)植保的作業(yè)是一種往復(fù)覆蓋運(yùn)動(dòng)，每一條作業(yè)航線都獨(dú)立對(duì)應(yīng)著一塊寬度為d（

9、無人機(jī)噴施幅寬）的子作業(yè)區(qū)域，因此可以通過劃分子作業(yè)區(qū)域來獲取無人機(jī)的作業(yè)航線。設(shè)作業(yè)區(qū)域?yàn)橥苟噙呅蜠1D2D3Dm，m為凸多邊形的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，由于作業(yè)區(qū)域的設(shè)定是位于東經(jīng)北緯地區(qū)，因此分別獲取凸邊形頂點(diǎn)的經(jīng)度最小值Lonmin與緯度最小值Latmin，設(shè)經(jīng)、緯度值分別小于Lonmin和Latmin的一點(diǎn)O為無人機(jī)的起始點(diǎn)，如圖1所示，以點(diǎn)O為坐標(biāo)原點(diǎn)，以東向?yàn)闄M坐標(biāo)X軸正方向，南向?yàn)榭v坐標(biāo)軸Y的正方向建立直角坐標(biāo)系，這樣保證了凸多邊形作業(yè)區(qū)域位于OXY坐標(biāo)系的第一象限內(nèi)。圖1 坐標(biāo)系構(gòu)建示意圖Fig.1 Construction of the coordinate3 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換如圖2所示，指定

10、的作業(yè)航向角為無人機(jī)作業(yè)航向與y軸的夾角，為方便規(guī)劃無人機(jī)的作業(yè)航線，需進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，使轉(zhuǎn)換后的橫坐標(biāo)軸與作業(yè)航向相平行，且作業(yè)區(qū)域仍位于新坐標(biāo)系的第一象限內(nèi)。坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法如下：(1) 當(dāng)0/2時(shí)，求出各頂點(diǎn)橫坐標(biāo)最小值xmin和最大值xmax，做兩條直線x=xmin和x=xmax分別與X軸交于點(diǎn)（xmin, 0）和（xmax, 0）。過點(diǎn)（xmax, 0）做平行于無人機(jī)作業(yè)航向的直線l，直線表達(dá)式為y=cot(x- xmax)，與直線x=xmax相交于點(diǎn)；當(dāng)/2時(shí)，求出各頂點(diǎn)縱坐標(biāo)最小值xmin和最大值xmax，做兩條直線y=ymin和y=ymax分別與X軸交于點(diǎn)（0, ymin）和（0,

11、ymax）。過點(diǎn)（0, ymin）做平行于無人機(jī)作業(yè)航向的直線l，與直線y=ymax相交于點(diǎn)。 (a) 0/2時(shí)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換圖 (b) /2時(shí)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換圖 a. Schematic of coordinate transformation when 0/2 b. Schematic of coordinate transformation when /2圖2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換示意圖Fig.1 Schematic of coordinate transformation (2) 進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，將坐標(biāo)系原點(diǎn)O移動(dòng)到O點(diǎn)，當(dāng)0/2時(shí)，坐標(biāo)系逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)-角度，當(dāng)/2時(shí)，坐標(biāo)系順時(shí)針旋轉(zhuǎn)-/2角度，新坐標(biāo)系OXY的

12、X軸與直線l重合，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方程如式（1）所示。 （1）式中：xO和yO分別為O在原OXY坐標(biāo)系下的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)，(x, y)和(x, y)分別為在原坐標(biāo)系坐標(biāo)OXY上和新坐標(biāo)系OXY上的坐標(biāo)。凸多邊形頂點(diǎn)Dj在上的坐標(biāo)為(xDj, yDj)，j=1,2,3,m。當(dāng)2時(shí)，無人機(jī)的作業(yè)航向與-時(shí)的作業(yè)航向相反，但可以共享同一條航線，只需按照相反的順序遍歷飛行航點(diǎn)則可。由于0-，因此僅需對(duì)作業(yè)航向角在0的范圍內(nèi)進(jìn)行分析即可。4 無人機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃方法的確立設(shè)凸多邊形作業(yè)區(qū)域D1D2D3Dm總共有m-1條邊界線，邊界線Lj(DjDj+1)的表達(dá)式為(y-yDj+1)(xDj-xDj+1)= (x-x

13、Dj+1)(yDj-yDj+1), xmin(xDj, xDj+1), max(xDj, xDj+1), j=1,2,3, m-1。由(ymax- ymin)/d的比值可得到子作業(yè)區(qū)域的個(gè)數(shù)，其中ymax和ymin分別為作業(yè)區(qū)域縱坐標(biāo)的最大值與最小值，d為無人機(jī)作業(yè)幅寬，當(dāng)(ymax- ymin)/d=n-1或n-2(ymax- ymin)/dn-1時(shí)，說明總有n-1個(gè)子作業(yè)區(qū)域和n條子區(qū)域分隔線，子區(qū)域分隔線的表達(dá)式為y=ymax-(k-1)d，k=1,2,n。如圖3所示，在作業(yè)區(qū)域D1D2D3Dm的一塊子作業(yè)區(qū)域中，為保證完全覆蓋且作業(yè)距離最短，子作業(yè)區(qū)域起始作業(yè)航點(diǎn)和終止作業(yè)航點(diǎn)的橫坐標(biāo)

14、應(yīng)為子作業(yè)區(qū)域橫坐標(biāo)的兩個(gè)極限值，即子作業(yè)區(qū)域邊界線的橫坐標(biāo)極限值。第k塊子作業(yè)區(qū)域的兩條分隔線分別為y=ymax-kd和y=ymax-(k-1)d，因此當(dāng)作業(yè)區(qū)域邊界線Lj (j=1,2,3,m-1)上有滿足ymax-kd y ymax-(k-1)d的點(diǎn)時(shí)，將這些點(diǎn)x坐標(biāo)的最小值和最大值提取出來，分別標(biāo)記為xkmin和xkmax，這兩個(gè)橫坐標(biāo)值即為第k塊子作業(yè)區(qū)域橫坐標(biāo)的兩個(gè)極限值，因此第k條作業(yè)航線對(duì)應(yīng)的兩個(gè)航點(diǎn)為（xkmin，ymax-(k-1/2)d）和（，ymax-(k-1/2)d）。圖3 無人機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃示意圖Fig.3 Schematic of UAV operation ro

15、ute planning通過以上的步驟，可將無人機(jī)在作業(yè)區(qū)域的所有飛行航點(diǎn)求解出來，而無人機(jī)需要按照一定的順序去遍歷這些航點(diǎn)，才能完成作業(yè)工作，如圖3所示，無人機(jī)從第一個(gè)子作業(yè)區(qū)域開始作業(yè)時(shí)，每4個(gè)航點(diǎn)可以作為1個(gè)循環(huán)，完成一個(gè)往、復(fù)覆蓋動(dòng)作，根據(jù)遞推原理，可以得到航點(diǎn)P的順序與坐標(biāo)，如式（2）所示。 (2)其中，當(dāng)子作業(yè)區(qū)域個(gè)數(shù)n-1為奇數(shù)時(shí)，最后一個(gè)航點(diǎn)為P4t-2，t=n/2；當(dāng)n-1為偶數(shù)時(shí)，最后一個(gè)航點(diǎn)為P4t，t=(n-1)/2。 (3)當(dāng)對(duì)作業(yè)航向無特殊要求時(shí)，可改變航向角的取值，根據(jù)航點(diǎn)坐標(biāo)和噴施幅寬計(jì)算出實(shí)際作業(yè)面積的值，的計(jì)算公式如式（3）所示，其中，當(dāng)子作業(yè)區(qū)域個(gè)數(shù)n-1

16、為奇數(shù)時(shí)，a=n/2，b=n/2-1；當(dāng)n-1為偶數(shù)時(shí)，a=b=(n-1)/2。通過對(duì)比不同航向角下對(duì)應(yīng)的值，得出實(shí)際作業(yè)面積最小的航向角與各航點(diǎn)，此時(shí)的作業(yè)航線即為無指定作業(yè)方向的航線規(guī)劃較優(yōu)解。5 仿真仿真中，設(shè)無人機(jī)作業(yè)區(qū)域?yàn)椴灰?guī)則的凸五邊形，五個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(20,150)m，(130,160)m，(170,20)m，(30,20)m和(20,120)m，根據(jù)上一節(jié)的算法，按照指定航向角=0,45,90,135的順序依次進(jìn)行無人機(jī)作業(yè)航線規(guī)劃仿真計(jì)算，圖4a、4b、4c、4d分別為四種航向角下所規(guī)劃的作業(yè)航線，藍(lán)色線為作業(yè)區(qū)域邊界線，紅色線為經(jīng)算法規(guī)劃的作業(yè)航線，仿真結(jié)果如表1所示

17、，四種航向情況下無人機(jī)的總飛行距離為3790.5m、3855.8m、3757.9m和3882.8m，作業(yè)覆蓋面積分別為17775m2、17996m2、17750m2和18136m2，由于作業(yè)區(qū)域的面積S=17150m2，因此根據(jù)式（4）可得四種情況下的作業(yè)多余覆蓋率分別為3.65%、4.94%、3.5%、5.75%。式（3）中，為無人機(jī)按算法規(guī)劃航線作業(yè)所覆蓋的面積，S為作業(yè)區(qū)域的實(shí)際面積。四種作業(yè)情況下，=90時(shí)對(duì)應(yīng)的飛行總距離和覆蓋面積均較小，即能量消耗與藥液消耗也較小。從航向角=0到180，以每次遞增5的方式，繼續(xù)航線規(guī)劃仿真，以得到飛行總距離和多余覆蓋率最低時(shí)所對(duì)應(yīng)的作業(yè)航向角，仿真結(jié)

18、果表明，當(dāng)飛行總距離和作業(yè)多余覆蓋率最低時(shí)，作業(yè)航向角為=5，飛行總距離為3716.5m，作業(yè)覆蓋面積為17637m2，作業(yè)多余覆蓋率為2.85%。表1 航線規(guī)劃仿真結(jié)果Table 1 Simulation results of route planning參數(shù)Parameters值Values作業(yè)航向角 Operation course angle/()04590135無人機(jī)總飛行距離 The total UAV flight distance/m3790.53855.83757.93882.8作業(yè)覆蓋面積 Operation coverage area/m17775179961775018

19、136多余覆蓋率 Excess coverage rate/%3.654.943.55.75 (4) (a) =0時(shí)仿真航線規(guī)劃結(jié)果 (b) =45時(shí)仿真航線規(guī)劃結(jié)果a. Route planning simulation results when =0 b. Route planning simulation results when =45 (c) =90時(shí)仿真航線規(guī)劃結(jié)果 (d) =135時(shí)仿真航線規(guī)劃結(jié)果c. Route planning simulation results when =90 d. Route planning simulation results when =135

20、圖4 指定四種作業(yè)航向的仿真航線規(guī)劃結(jié)果Fig.4 Route planning simulation results of four specified kinds of operation path angles6 田間試驗(yàn)試驗(yàn)是在北京市昌平區(qū)小湯山國家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究示范基地完成的，基地地處40004021N， 1163411700E，選取了一塊不規(guī)則的凸五邊形田塊作為作業(yè)試驗(yàn)區(qū)域。首先用Trimble GEOXT3000型號(hào)手持GPS數(shù)據(jù)采集器測(cè)得田塊5個(gè)頂點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)。以植保無人機(jī)作業(yè)前的起始點(diǎn)為原點(diǎn)、東西方向?yàn)閄軸、南北方向?yàn)閅軸，建立直角坐標(biāo)系，將5個(gè)頂點(diǎn)的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化成米制，對(duì)應(yīng)的

21、坐標(biāo)分別為(5,37.5)m，(42.5,30)m，(32.5,5)m，(7.5,5)m和(2,20)m，作業(yè)區(qū)域面積S=983.125m2。首先分別指定航向角=0,45,90,135，通過算法分別獲得相應(yīng)的規(guī)劃航線，四種航向情況下的理論總飛行距離為273.38m、291.30m、273.68m、293.78m，理論作業(yè)覆蓋面積分別為1121.8、1195.5、1169.2和1197 m2。再由算法得到推薦的作業(yè)航向角為=100，并獲取相應(yīng)的作業(yè)規(guī)劃航線，此種作業(yè)情況下的理論總飛行距離和覆蓋面積分別為250.52m和1096.5 m2，達(dá)到了能耗和藥液消耗的最優(yōu)化。試驗(yàn)無人機(jī)采用的是安陽全豐飛

22、防的QF80-1型農(nóng)用無人直升機(jī)，噴幅d為5m。讓無人機(jī)按照規(guī)劃好的航線分別進(jìn)行5次作業(yè)飛行試驗(yàn)，用機(jī)載GPS實(shí)時(shí)記錄無人機(jī)的飛行航線軌跡，無人機(jī)實(shí)際飛行軌跡如圖5所示，圖5a、5b、5c、5d、5e分別表示航向角=0,45,90,135和100（推薦作業(yè)航向）時(shí)無人機(jī)的實(shí)際作業(yè)情況，其中黑色邊界線代表無人機(jī)的作業(yè)邊界，藍(lán)色線段和紅色曲線分別代表無人機(jī)在各作業(yè)航向情況下的理論作業(yè)航線與實(shí)際飛行軌跡，從圖中可看出各次實(shí)驗(yàn)的實(shí)際飛行軌跡均與理論航線相偏移，通過表2的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果也可發(fā)現(xiàn)，無人機(jī)在各作業(yè)航向角下的實(shí)際作業(yè)距離和覆蓋面積均與理論有一定的偏差，這是由于在實(shí)驗(yàn)中GPS定位存在一定的誤差，且

23、液體藥液使無人機(jī)重心不穩(wěn)，加上風(fēng)等環(huán)境因素的影響，使無人機(jī)出現(xiàn)作業(yè)飛行航線偏移、提前或滯后轉(zhuǎn)彎等現(xiàn)象，造成了重復(fù)噴施與漏噴，影響了噴施的效果，這些都是今后需改進(jìn)的方面。 (a) =0時(shí)試驗(yàn)結(jié)果坐標(biāo)圖 (b) =45時(shí)試驗(yàn)結(jié)果坐標(biāo)圖a. Graph of test results when =0 b. Graph of test results when =45 (c) =90時(shí)試驗(yàn)結(jié)果坐標(biāo)圖 (d) =135時(shí)試驗(yàn)結(jié)果坐標(biāo)圖c. Graph of test results when =90 d. Graph of test results when =135 (e) 算法推薦航線試驗(yàn)結(jié)果e.

24、Test results of recommended route圖5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果坐標(biāo)圖Fig.5 Graphs of the test results表2 航線規(guī)劃試驗(yàn)結(jié)果Table 2 Field test results of route planning參數(shù)Parameters值Values作業(yè)航向角 Operation course angle/()04590135100（推薦）理論總飛行距離Theoretical total flight distance/m273.38291.30273.68293.78250.52理論作業(yè)覆蓋面積Theoretical operation cov

25、erage area/m1121.81195.51169.211971096.5理論多余覆蓋率Theoretical excess coverage rate/%14.121.618.921.811.5實(shí)際總飛行距離 Practical total flight distance/m273.01278.84261.30272.29242.24實(shí)際作業(yè)覆蓋面積Practical operation coverage area/m1115.041157.181126.511191.451011.2實(shí)際多余覆蓋率 Practical excess coverage rate/%18.521.814.

26、621.22.87 結(jié) 論1）本方法是針對(duì)不規(guī)則形狀的作業(yè)區(qū)域，在無人機(jī)作業(yè)之前，根據(jù)指定作業(yè)方向，規(guī)劃出較優(yōu)的作業(yè)航線，減少了無人機(jī)能量和藥量的不必要消耗，很適合應(yīng)用在自主作業(yè)植保無人機(jī)上，相對(duì)于傳統(tǒng)的未經(jīng)規(guī)劃而直接依靠操作員視覺判斷和設(shè)定作業(yè)航線，提高了作業(yè)的精準(zhǔn)性、降低了重復(fù)覆蓋率與漏噴率，同時(shí)又能節(jié)省現(xiàn)場(chǎng)規(guī)劃航線所需的時(shí)間，節(jié)省了人力，使植保作業(yè)更高效、更智能。仿真結(jié)果表明，在一塊面積為17150m2的凸五邊形不規(guī)則作業(yè)區(qū)域內(nèi)，利用算法按照航向角=0,45,90,135所規(guī)劃出的四種作業(yè)航線進(jìn)行作業(yè)，多余覆蓋率分別為3.65%、4.94%、3.5%、5.75%，而算法給出的推薦作業(yè)航向

27、角為=5，對(duì)應(yīng)的多余覆蓋率為為2.85%。2）本研究主要是在無人機(jī)作業(yè)前對(duì)其作業(yè)航線進(jìn)行預(yù)先的規(guī)劃，具有一定的局限性，田間試驗(yàn)表明，在實(shí)際作業(yè)時(shí)，由于GPS定位誤差的和風(fēng)等環(huán)境因素的影響，自主飛行無人機(jī)的實(shí)際航線往往與理論航線相偏移，并且對(duì)于有障礙物的田塊，作業(yè)航線規(guī)劃也須將“避障”考慮在內(nèi)，這些都是自主植保無人機(jī)航線規(guī)劃所面臨的問題，而且本算法僅限于應(yīng)用在不規(guī)則的凸多邊形作業(yè)區(qū)域，因此在接下來的研究中需逐步考慮這些問題，通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，不斷地改進(jìn)與完善航線規(guī)劃算法。參 考 文 獻(xiàn) 1 周志艷，臧英，羅錫文，等.中國農(nóng)業(yè)航空植保產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略J.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（24）：1

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46、Agriculture, Beijing 100097, China;3. Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing 100097, China)Abstract: Route planning is an important part of the autonomous unmanned aerial vehicles, the quality of route planning will directly affect the energy consumption and pestic

47、ide consumption of unmanned aerial vehicles. Currently plant protection unmanned aerial vehicles mainly rely too much on artificial remote, the flight routes are not planned precisely and the actual flight routes are often serious difference with theoretical, especially in the irregular areas. So re

48、search on route planning method suitable for autonomous unmanned aerial vehicles is necessary. According to convex polygon operation area of irregular shape, a kind of operation route planning algorithm is proposed to extract the unmanned aerial vehicles operation routes in any specified operating d

49、irections quickly. Environment coordinate is built to convert operation area borders to coordinate volume, and coordinate transformation according to the operation direction, makes it easier to computing. The operation area is divided into a plurality of sub-regions, each regions start operation way

50、point and stop operation waypoint are set by considering the flight distance and pesticide consumption, connect all operation waypoints to get operation routes and the operation routes can minimize excess coverage area and the waste of pesticides. The route planning algorithm can also give a recommended operation direction and route, without a specified operation direction, to make energy consum