【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业智能施药计算领域，更具体地说，它涉及一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法及系统。
技术介绍
1、农业航空施药工作中，植保无人机的飞行速度、飞行高度及喷洒流量是影响施药质量的重要工作参数；喷洒农药雾滴自喷头喷出到达作物冠层的过程中，植保无人机旋翼气流起到输运雾滴、扰动冠层、促进雾滴附着的作用。因此，提高植保无人飞机旋翼气流与沉降雾滴的空间重合比例，可以有效提高施药质量。
2、现有技术中的植保无人机在施药时，往往是定速定高飞行。然而，随着施药过程中的药液减少且自然风的变化，使得持续保持定速定高飞行情况下的植保无人机的旋翼转速发生变化，从而导致植保无人飞机旋翼风场与喷洒雾滴沉积区的匹配关系发生偏移，降低了施药质量。
3、由此，本专利技术提供了一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法及系统，改善了上述技术问题。
技术实现思路
1、本公开实施例旨在针对现有技术的不足，提供一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法及系统，本专利技术采用以动态载荷力f为变量，以作业效率p为边界条件，以作业质量函数f(l,u)为寻优目标，全过程修正植保无人飞机的飞行作业参数，稳定保障植保无人飞机作业全过程的施药质量。
2、本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法及系统，包括如下步骤：
3、s1、作物扰动区识别；
4、s2、雾滴沉积区识别；
5、s3、计算作物扰动区和雾滴沉积区的
6、s4、计算作物扰动区几何中心点与雾滴沉积区几何中心点之间的距离l和作物扰动区与雾滴沉积区之间的重叠比例u；
7、s5、以动态载荷力f为变量，以作业效率p为边界条件，以作业质量函数f(l,u)为寻优目标，全过程修正植保无人飞机的飞行作业参数。
8、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述作物扰动区识别方法为：
9、先利用激光雷达传感器探测植保无人飞机下侧作物冠层的点云信息；再对连续相邻采集帧下的作物冠层的点云信息进行差值运算，计算同一水平位置相邻帧点云高度变化△h；当△h值大于预设阈值时，则判断为作物扰动区边界点坐标in(xn,yn,zn)，然后将边界点云拟合识别出作物扰动区范围。
10、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述对连续相邻采集帧下的作物冠层的点云信息进行差值运算的过程为：考虑植保无人飞机前进运动状态，不同时刻扫描点云不在同一坐标系下；因此，设t时刻点云为dt，其空间坐标为(xt,yt,zt)，相邻帧点云为dt+k，将dt-k转化到dt所对应的坐标系，k为时间帧差值，计算同一水平位置相邻帧点云高度变化△h，计算公式为：
11、△h＝|zt-zt+k|。
12、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述雾滴沉积区识别方法为：
13、先利用红外传感器探测植保无人飞机下侧作物冠层的温度信息和测量区域位置信息；
14、由于雾滴沉积至冠层后改变沉积区温度，形成区域温差梯度；因此，根据温度梯度线识别出雾滴沉积区边界范围，然后将温度信息和测量区域位置信息进行空间匹配，并与作物扰动区进行统一坐标系转换，提取雾滴沉积区边界点坐标gn(xn,yn,zn)。
15、作为本专利技术的一种优选技术方案，由作物扰动区边界点坐标为in(xn,yn,zn)，设作物扰动区几何中心点水平坐标为a(xa,ya)；
16、作物扰动区几何中心点水平坐标的计算公式为：
17、
18、
19、作为本专利技术的一种优选技术方案，由雾滴沉积区边界点坐标为gn(xn,yn,zn)，设雾滴沉积区几何中心点水平坐标为b(xb,yb)；
20、雾滴沉积区几何中心点水平坐标的计算公式为：
21、
22、
23、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述作物扰动区几何中心点与雾滴沉积区几何中心点之间的距离l的计算公式为：
24、作物扰动区几何中心点水平坐标为a(xa,ya),雾滴沉积区几何中心点水平坐标为b(xb,yb),激光雷达传感器和热红外传感器的安装位置间距为c，植保无人飞机与作物冠层间距高度为h；
25、
26、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述物扰动区与雾滴沉积区之间的重叠比例u的计算公式为：
27、
28、式中，sa表示扰动区面积，sb表示雾滴沉积区面积，sp表示拼合区面积。
29、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述动态载荷力f是植保无人飞机作业全过程中无人飞机总重力fm和自然风力fw的合力；其中，无人飞机总重力fm随机载药液喷洒逐渐降低，自然风力fw随环境风变化；所述动态载荷力f的计算公式为：
30、f＝fm+fw；
31、所述作业质量函数f(l,u)是以作物扰动区与雾滴沉积区几何中心点距离l和区域重叠比例u为评价指标的函数；所述作业质量函数f(l,u)的计算公式为：
32、f(l,u)＝c1×u-c2×l；
33、式中，c1和c2为权重系数；作业质量函数f(l,u)与区域重叠比例u呈正相关，与两区域几何中心点距离l呈反比；
34、所述作业效率p为单位时间内植保无人飞机作业面积；所述作业效率p的计算公式为：
35、p＝v×k；
36、式中，v表示植保无人飞机的飞行速度；k表示喷洒幅宽。
37、一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正系统，所述系统包括：气-雾信息获取模块、气-雾分布信息处理模块、机载信息获取模块、作业参数修正模块；
38、所述气-雾信息获取模块由激光雷达传感器和红外传感器组成，用于获取作物扰动区和雾滴沉积区的物理信息；
39、所述气-雾分布信息处理模块，用于分析作物扰动区和雾滴沉积区分布范围及其几何中心位置，获取作物扰动区与雾滴沉积区相对位置；
40、所述机载信息获取模块包括机载飞控系统和机载传感系统，用于获取植保无人机状态信息；
41、所述作业参数修正模块，用于全过程修正植保无人飞机的飞行作业参数。
42、综上所述，本专利技术具有以下有益效果：
43、其一、本专利技术通过作业质量函数f(l,u)是以作物扰动区与雾滴沉积区几何中心点距离l和区域重叠比例u为评价指标的函数来降低几何中心点距离l和提高重合比例u，从而增强植保无人飞机旋翼风场对喷洒雾滴的输运能力，提高升雾滴的作物冠层穿透能力和吸附能力，保障作业质量。
44、其二、本专利技术以动态载荷力f为变量，以作业效率p为边界条件，以作业质量函数f(l,u)为寻优目标，全过程修正植保无人飞机的飞行作业参数，稳定保障植保无人飞机作业全过程的施药质量。
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1.一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述作物扰动区识别方法为：
3.根据权利要求2所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述对连续相邻采集帧下的作物冠层的点云信息进行差值运算的过程为：考虑植保无人飞机前进运动状态，不同时刻扫描点云不在同一坐标系下；因此，设t时刻点云为Dt，其空间坐标为(xt,yt,zt)，相邻帧点云为Dt+k，将Dt-k转化到Dt所对应的坐标系，k为时间帧差值，计算同一水平位置相邻帧点云高度变化△h，计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述雾滴沉积区识别方法为：
5.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，由作物扰动区边界点坐标为In(xn,yn,zn)，设作物扰动区几何中心点水平坐标为A(xA,yA)；
6.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述作物扰动区几何中心点与雾滴沉积区几何中心点之间的距离L的计算公式为：
8.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述物扰动区与雾滴沉积区之间的重叠比例U的计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述动态载荷力F是植保无人飞机作业全过程中无人飞机总重力FM和自然风力FW的合力；其中，无人飞机总重力FM随机载药液喷洒逐渐降低，自然风力FW随环境风变化；所述动态载荷力F的计算公式为：
10.一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正系统，其特征在于，所述系统用于实现权利要求1至9任意一项所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，所述系统包括：气-雾信息获取模块、气-雾分布信息处理模块、机载信息获取模块、作业参数修正模块；
...【技术特征摘要】
1.一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述作物扰动区识别方法为：
3.根据权利要求2所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述对连续相邻采集帧下的作物冠层的点云信息进行差值运算的过程为：考虑植保无人飞机前进运动状态，不同时刻扫描点云不在同一坐标系下；因此，设t时刻点云为dt，其空间坐标为(xt,yt,zt)，相邻帧点云为dt+k，将dt-k转化到dt所对应的坐标系，k为时间帧差值，计算同一水平位置相邻帧点云高度变化△h，计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，所述雾滴沉积区识别方法为：
5.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实时诊断与修正方法，其特征在于，由作物扰动区边界点坐标为in(xn,yn,zn)，设作物扰动区几何中心点水平坐标为a(xa,ya)；
6.根据权利要求1所述的一种植保喷洒作业参数实...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，张毅，薛新宇，毛良明，于航，李嘉利，耿萌，刘俊萌，顾伟，孙竹，徐阳，王宝坤，
申请(专利权)人：农业农村部南京农业机械化研究所，
类型：发明
国别省市：
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