农业植保多旋翼无人机飞行控制系统设计

申艺方 ，解向阳

（济源职业技术学院，河南 济源 459000）

在农业自动化、现代化发展趋势下，人工背负式喷雾机逐渐被淘汰，自走式喷雾机和植保无人机得到了推广应用。植保无人机搭载喷药装置，可以由地面站工作人员远程控制，或者按照预设指令实现高空自动喷药。对比来看，使用植保无人机喷药具有覆盖面积广、作业效率高、安全性好等一系列优势。现阶段，农业植保多旋翼无人机在实际应用中面临的主要问题是定点喷洒精度不高，不仅造成农药的浪费，而且增加了无人机的飞行频次，导致农业植保作业的成本升高。基于此，有必要对多旋翼无人机的飞行控制系统进行优化设计，提高控制精度，使农业植保无人机能够在合适的位置喷洒农药，提高作业效率。

1 农业植保无人机飞行控制系统的整体架构

本文设计的农业植保多旋翼无人机飞行控制系统由主控系统、惯性测量单元、磁力计、加速度计、定位系统、喷洒系统、空速测量系统等构成。主控MCU选用STM32F428IGT6高性能芯片，主频200 MHz，内置256 KB的RAM和512 KB的Flash，8条主控总线和7条被控总线，2个32位定时器和150个I/O接口。主控系统利用通信模块分别获取飞行姿态数据、避障雷达数据、位置信息、高度数据等，然后利用芯片完成对各类数据的处理，再将处理结果同步反馈给地面站。地面站根据接收处理结果，编辑控制指令发送给无人机的主控系统。主控系统响应指令，并输出PWM信号改变电机转速，进而实现对无人机高度、速度、姿态的调整。当无人机到达指定位置后，喷洒系统开始作业，向指定区域喷洒农药[1]。

2 农业植保无人机飞行控制系统的硬件设计

2.1 电源供电系统设计

本系统的电池供电部分根据供电对象的不同分成3类，分别是电机供电、隔离电源供电和非隔离电源供电。其中，隔离电源为无人机的喷洒系统供电，非隔离电源则为无人机的定位系统、避障系统、高度测量系统等供电。考虑到不同芯片的工作电压存在差异，本文在设计电源电路时，利用电压转换电路将电池输出的12 Ⅴ电压转化成多种电压，例如将+12 Ⅴ电压转换成+5 Ⅴ电压，为STM32F428IGT6芯片供电，再将+5 Ⅴ电压转换成3.3 Ⅴ电压为气压传感器供电。同时，电机在运行时输出的大电流会产生较强的磁场，干扰飞行控制系统中的传感器、控制器等电气设备的正常工作。在电源供电系统设计中，将电机电源与其他控制系统的电源分开，并做屏蔽处理，从而保证了无人机飞行控制系统的稳定性和可靠性。

2.2 通信设计

2.2.1 通信系统框架

在农业植保无人机飞行过程中，飞行控制系统的MCU需要实时获取传感器、定位系统反馈的数据，同时在数据分析处理后生成新的控制指令，再将指令发送给执行器，实现对无人机飞行姿态、飞行轨迹、飞行高度等各项参数的调整。数据的采集与指令的下达都需要通过通信系统完成，整个通信系统由主控MCU、传感器MCU以及多种通信协议组成，通信流程如下：传感器MCU基于SPI协议采集加速度计和陀螺仪的数据，对于加速度数据实行低通滤波，对于陀螺仪数据实行偏置调整。然后传感器MCU将处理后的加速度数据和陀螺仪数据进行融合，并基于CAN协议与主控MCU通信，将融合数据发送给主控MCU[2]。这样一来，飞行控制系统的控制终端就能掌握无人机的实时飞行状况，并基于控制程序生成新的操控指令，将指令传输至前端，完成姿态调整。

2.2.2 通信协议的选择

本文设计的通信系统执行两种通信协议，即CAN协议和SPI协议。

CAN现场总线具有抗干扰能力强、支持远距离传输、支持半双工工作模式等优势，使用CAN协议传输报文时，可基于报文ID判断是否接收该报文；若存在多个报文同时传输的情况，CAN协议还能对报文进行优先级排序，保证重要报文优先传递。基于CAN通信协议的数据发送流程为：初始化CAN节点并设置CAN参数，如模式、波特率等；选择需要发送的数据，将待发送数据封装成一个CAN数据帧；将该数据帧发送到CAN总线上，利用ACK信号判断数据帧是否发送成功。如果CAN节点未收到ACK信号，说明发送失败，CAN节点会向发送端提供报错信息；如果CAN节点收到ACK信号，说明发送成功，同时将错位标记清零，继续等待下一个数据帧的发送[3]。

SPI协议是一种串行同步通信协议，根据通信对象的不同可以分为“1主对1从”和“1主对N从”两种模式。SPI接口允许通过的基本信号有4种，即SDI串行输入信号、SDO串行输出信号、SCK串行时钟信号和CS使能信号。本文设计的无人机飞行控制系统中，传感器MCU通过SPI协议与加速度计、陀螺仪等设备完成数据传输。

2.3 传感器的选择

本文设计的农业植保无人机飞行控制系统中包含多种传感器，用于向系统主控MCU芯片反馈无人机的实施工况。传感器类型及选择如下：

1）磁传感器。磁传感器中敏感元件所处的外部环境中的磁场、电流、温度等因素发生变化后，其输出的电信号也会发生相应的改变，利用这一特性可实现对相应物理量的检测。本系统中选用了HMC5883型磁传感器，内置I2C数字接口和12倍A/D转换器，工作电压为2.4 Ⅴ～3.6 Ⅴ，集成度高，抗干扰能力强。

2）气压传感器。负责测量无人机飞行过程中气体的绝对压强，本系统中选用MS5611型气压传感器，支持SPI和I2C两种总线接口，分辨率小于10 cm。设备规格为6 mm×2.5 mm×1.2 mm，工作电压为3.3 Ⅴ，体积较小，能耗较低。

3）姿态传感器。负责测量三维姿态与范围数据，本系统中选用MPU6000型姿态传感器，内嵌低功耗的ARM处理器，可以实现三维姿态与范围数据的运算。三轴陀螺仪、三轴加速度计以及数字运动处理器DMP均采用集成方式嵌入到MPU6000姿态传感器中，使用SPI接口与其他寄存器之间进行通信[4]。

2.4 喷洒系统设计

喷洒系统是农业植保多旋翼无人机的核心部分，利用飞行控制系统可以自动开启喷洒装置，并灵活调节喷洒量，对节约农药、提升喷药效果有积极帮助。农业站的工作人员在规划无人机飞行轨迹时，可以在轨迹上标记喷洒农药的坐标点；同时，为了保证喷药效果，还需要标定具体的飞行参数，例如无人机的飞行高度、飞行姿态以及喷洒装置的开度等。当农业植保无人机执行任务时，首先沿着轨迹飞行，以正确的高度、姿态到达指定坐标点后，开启喷洒装置并喷洒农药；当无人机飞行到标定的结束点后，随即关闭喷洒装置，沿着航线返回起始点。

3 农业植保无人机飞行控制系统的算法设计

3.1 无人机姿态解算

3.1.1 数据校正

农业植保无人机飞行控制系统中的加速度计由于受制作工艺、出厂调校等因素的影响，不同产品之间可能会存在零点误差、灵敏度偏差；同时受到周边电磁环境的影响，加速度计测量信号也容易掺杂噪声，这些问题都会对无人机姿态解算结果造成不良影响。以灵敏度偏差为例，无人机的加速度计在三轴分量相等的情况下，若灵敏度不一致将导致测量结果出现明显误差。本文在设计无人机飞行控制系统时，选择了“椭球拟合法”对这些存在误差或偏差的数据进行校正。椭球拟合法的校正原理为：理论上，处于静止状态的加速度计，其重力的向量顶点会落在一个空间球面上，但是因为度量单位存在差异，该向量顶点最终会落在一个椭球上，这两个顶点之间的坐标差即为偏移量。选择一组离线测量数据和一个理想的椭球，让椭球面上数据点到理想椭球面的平方和最小，根据这一关系可以建立理想椭球的三维空间方程组。求解该方程组，用所得结果校正加速度计的偏移量[5]。

3.1.2 坐标转换

因为电路设计存在差异，在无人机姿态解算时经常会出现磁力计坐标与IMU坐标不重合的情况，这时需要将IMU坐标系作为基准（即世界坐标系），然后将磁力计坐标转换到IMU坐标上，进而解算出正确的姿态角。同样地，对于测量到的磁通量，也要通过正球投射的方式计算出投射量在加速度计坐标系的旋转矩阵，然后使用归一化算法得到加速度计的旋转矩阵。

3.1.3 姿态融合

农业植保无人机的飞行姿态融合方法有多种，比较常用的有矩阵融合、欧拉角融合等，不同的姿态融合方式在适用场景和表示方法上存在差异。从调查情况来看，农业植保无人机多为四旋翼，可以选择欧拉角和四元数融合算法[6]。欧拉角由3个独立的角参量构成，分别是章动角、进动角、自转角，使用该算法进行姿态融合的优势在于无人机的姿态更加直观形象、易于理解，缺点是计算量较大。在使用欧拉角算法求解无人机姿态时，需要建立欧拉角微分方程，该方程中包含许多三角运算，计算量较大，因此该算法通常适用于无人机飞行姿态变化不大的情况[7]。相比之下，四元数算法则是利用4个变量描述物体在四维空间的旋转，极大地提高了姿态解算的效率。在姿态解算时，首先定义1个四元数，利用四元数中的4个未知量建立线性微分方程组，通过求解方程组的方式，实现对无人机的姿态解算。

3.2 PID控制算法

PID控制算法中的比例（P）、积分（I）和微分（D）在无人机飞行控制系统中的作用如下：

1）比例调节。当飞行系统发生偏差时，通过比例调节缩小偏差。比例作用越大，则调节用时越少，但是过大的比例调节可能导致无人机飞行控制系统的稳定性下降。

2）积分调节。用于消除系统的稳态误差，可以提高系统的动态响应速度。

3）微分调节。可以对偏差在未来一段时间内的变化趋势做出预测，从而根据预测结果提前采取控制策略，达到减少超调量、缩短调节用时的效果。同时，微分调节也可在一定程度上提升系统的动态性能[8]。

在无人机飞行姿态的调控中，PID控制算法的实现流程为：首先通过比例调节确定临界震荡的P值，适当减小P值并增加I值，观察静态误差的变化，不断调节P值和I值，直到静态误差完全消除。最后增加D值，达到抑制干扰的目的。

本文在设计农业植保无人机飞行控制系统时，为了进一步增强姿态调控的稳定性，选择了角度单环PID控制算法与角速度环PID控制算法串联的方式[9]。在PID控制系统中，以遥控数据（期望角度）作为输入量，以传感器的测量角度作为反馈量。分别采集俯仰角、翻滚角、偏航角数据，三者结合可以得到期望角速度。将角速度的期望值与测量值（反馈值）作差，计算结果作为角速度环PID控制器的输入量，经过处理后输出PWM信号，利用该信号实现对多旋翼电机的控制，进而改变农业植保无人机的飞行姿态。当无人机分姿态改变后，传感器会继续测量新的角度与角速度，再次将测量值与期望值对比，重复上述过程，从而实现闭环控制，保证了控制的稳定性和精确性。

4 农业植保无人机飞行控制系统的应用优势

本文基于农业植保作业需求设计的无人机飞行控制系统，具有以下应用优势：第一，自动化程度高，对地面站远程控制的依赖性小。农业站工作人员可以在飞行控制系统的人机交互界面上自主规划飞行线路，并根据农田分布和施药需要，在电子地图上标定喷洒农药的起点和终点。当农业植保无人机飞行到起点后，飞行控制系统发送指令开启喷药装置，开始喷洒农药；当农业植保无人机飞行到终点后，飞行控制系统再发送指令关闭喷药装置，结束喷药任务[10]。在整个过程中，农业站工作人员只需要远程操控。第二，农药使用率高，喷施效果好，飞行控制系统会根据预设飞行参数改变自身的飞行高度、飞行姿态等，然后选择最佳位置喷洒农药。这样就能最大程度上避免高空中喷洒的农药随风飘散造成浪费，尽可能让农药洒落到地面农作物上，对降低喷药成本和提高农药利用率有积极作用。第三，安全性高，利用农业植保无人机代替人工喷洒农药，可以避免农药挥发、渗漏对人体健康产生的危害，整个喷药过程基本上实现了无接触操作，在用药安全方面具有显著的优势。

5 结语

将农业植保无人机应用到农业植保作业中，除了能够减轻劳动压力、提高植保效率外，还能避免农药喷洒过程中对植保人员造成健康危害。为了保证农药喷洒的均匀性和有效性，对多旋翼无人机的飞行控制提出了严格要求。本文基于STM32F428IGT6芯片设计的无人机飞行控制系统，利用定位系统、传感器系统、通信系统等，可以实时获取无人机的飞行姿态、飞行高度等基本参数，在此基础上利用规划好的飞行轨迹，让无人机沿着既定路线飞行，并发送控制指令让无人机在合适位置喷洒农药，达到了远程控制、自动作业的效果。