基于物联网的小型智能移动灌溉系统研究

彭丽红,卢海鑫,罗 柱,蒋明君

(1.广西农业职业技术大学,广西 南宁 530007;2.东莞高标电子科技有限公司,广东 东莞 523000)

0 引言

经济发展带动科技创新,新时代科学技术又可以促进经济高速发展。智能网联技术、物联网技术、网络通信技术等新技术的应用,使得新一代农业人工智能机械应运而生,为绿色产业、生态环保和智慧农业的实现提供了有力保障。新一代农业人工智能机械需要价格低廉、服务功能性强、灵活多变的小型农业机械投入市场。基于物联网的小型智能移动灌溉系统,利用先进的科学技术进行数据采集和计算处理,再根据作物需水情况进行智能移动浇灌。该系统在节约人力的同时,自动为作物补水,改善土壤环境,实现增产、增质、节水、节能目标。

1 智能移动灌溉系统总体构架

智能移动灌溉系统结构主要包括感知电器、控制系统、应用软件、物理硬件4个部分。各模块在网关的控制下,相互协调工作,能够保证智能移动灌溉系统各种功能的实现。该系统结构如表1所示。

表1 系统架构

智能移动灌溉系统主要由互联网传输模块、土壤数据采集模块、无人驾驶农用小车控制模块和云端控制模块组成。互联网传输模块通过采用ZigBee与5G技术相结合的方式组建无线通信网络。土壤湿度传感器采集土壤水分比例,由无线网络传输至云平台控制中心,再由控制中心对接收到的土壤湿度信息进行智能分析与模拟运算。如果土壤水分比例低于设定范围,云平台控制中心将通过互联网反馈到移动终端,提醒农业技术员控制无人驾驶灌溉车对植物进行灌溉,从而实现智能移动灌溉管理[1]。

无人驾驶灌溉车包含整车控制单元、环境感知系统、车辆运行系统。环境感知模块通过车域网向智能移动整车控制单元采集视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达等模块的信号。智能移动整车控制单元和土壤湿度采集模块通过网关和无线网络,将数据传输到云平台控制中心。云平台控制中心通过无线网络与手机、电脑、平板连接。农业技术人员可通过手机、电脑、微信程序等通信终端对无人驾驶农用灌溉车进行远程控制。

此外,该系统还可以由大屏显示视频监控,由视频采集模块采用5G技术无线传输超清视频图像数据,帮助农业技术员观察系统的执行情况,及时调整灌溉策略。总体结构框架如图1所示。

2 智能移动灌溉系统关键技术

2.1 物联网移动通信技术

物联网移动通信系统主要由无线网关、土壤湿度传感器节点和车联网节点组成。模块化网关设计不仅极大地提高了兼容性,还可以兼顾不同场景数据传输的需求。如网关能够接收无人驾驶农用车的节点数据和传感器数据并进行转换,然后通过无线网络传输到智能移动灌溉系统控制平台或智能手机。同时,智能移动系统控制平台向无线节点发送控制指令,整车控制单元控制执行机构运转,对农作物进行喷灌。网关软件与软件系统结构如图2所示。

图2 网关的软件及软件系统结构

互联网网关系统主要包括感知层、传输层、控制层、应用层。其中,感知层中的数据传输协议和基础服务模块对系统中各种传感器和摄像头采集的环境数据进行整合,通过数据处理模块解析指令,并将数据实时上传给网关传输层。传输层将感知节点数据进行协议转换,将传输中的数据包解析为统一格式,由网关上的5G模块和以太网模块进行节点数据和管理指令的网络传输,云端控制中心接收到数据,进行分析计算,由客户控制下发管理指令[2]。同时传输层的命令映射解析控制层下发管理指令,并进行正确的指令转发。网关接收控制层下发的指令,分发到应用层。应用层接收到指令后,控制应用节点驾驶无人农用车进行智能灌溉。

云平台控制中心位于物联网网络控制层,控制管理存储感知节点数据,为网络的管理操作界面提供接口。云平台控制中心和网关之间使用传输控制协议(Transmission Control Protocol,TCP)进行数据传输。

2.2 无人驾驶农用车车联网技术

车联网(Internet of Vehicles,IoV)是以汽车为移动终端,通过远程无线通信技术构建的汽车与互联网之间的网络,在汽车移动互联网上传输汽车与服务信息,实现汽车的自动驾驶,如图3所示。

图3 无人驾驶农用车车域网结构

无人驾驶农用车车域网主要使用以CAN数据传输协议为主的总线技术。CAN 通信技术为车辆提供通信支持,其中包括驱动线控系统、底盘线控系统、驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)。

车载移动互联主要由“端”“管”“云”3层架构组成,“端”包括带通信功能的车载单元(On Board Unit,OBU)、带感知功能的摄像头、雷达等。“管”是指实现互联互通的网络,网络支持根据需求灵活配置。“云”是汇集数据计算、分析、决策、存储以及基本运维管理功能的平台,根据需求可部署在边缘侧或中心云。在“端-管-云”架构下,形成底层和顶层的数字化映射,实现环境感知、数据整合计算、决策掌控[3]。

2.3 土壤湿度检测技术

智能移动灌溉系统主要利用 DHT11 湿度传感器完成大棚内土壤环境水分信息的采集和处理,温室土壤的不同位置均匀地布置了湿度传感器,各对应1个位置坐标。土壤水分比例采集单元每 4 h 采集 1 次数据,由 AD 转换后将土壤湿度信息传递至网关进行分析处理,再由传输层上传至控制层。每个阶段土壤湿度的最佳范围都储存于控制层中的数据库中,云控制中心首先接收来自温室土壤的土壤水分比例数据,根据温室作物的生长周期,将接收到的数据与土壤湿度的最佳范围进行对比,若低于最低值,则需要灌溉[4]。

通过土壤水分比例变化模型,计算出局部需水量,并向相应的无人驾驶农用灌溉车辆发送位置和需水量信息,控制到预定坐标进行喷灌作业,完成后返回原点等候命令,做到有的放矢,使大棚土壤整体土壤水分比例达到均衡,全程无需人为参与,既节约了人力,又节约了水资源。

3 无人驾驶技术

如图4所示,以无人驾驶农用小车为终端载体,以视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达为环境感知系统,通过智能移动整车控制单元对车辆运行状态进行信息融合、决策规划控制执行机构运转,从而实现智能移动。

图4 无人驾驶系统结构

3.1 智能移动环境感知技术

3.1.1 视觉传感器

视觉传感器是指通过摄像头采集道路信息,运用先进的人工智能算法进行图像处理和目标检测的传感器。视觉传感器主要由光源、镜头、影像感应器、模/数转换器、影像处理器、数据存储器等组成,主要功能是获取机器视觉系统所需的未经处理的图像数据。无人驾驶农用小车采用单目摄像头采集图像信息,通过图像匹配对图像进行识别,然后根据图像的大小和高度进一步估计障碍物。

3.1.2 毫米波雷达

毫米波雷达系统主要包括天线、收发组件(发射机和收发机)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)和控制电路,其中天线和前端雷达收发组件是毫米波雷达最核心的硬件部分,如图5所示。雷达收发前端的信号发生器生成雷达信号,通过发射天线向外发射毫米波,毫米波遇到障碍物表面反射信号,由接收天线接收,经A/D转换后传至DSP处理计算,VCU接收运算信息可快速准确地获取小车与其他物体之间的相对速度、相对距离、位置、方向等,进而结合车辆的行驶信息进行数据融合,对所探知的物体信息进行目标追踪识别、反馈调整[5]。

图5 毫米波雷达电路

毫米波雷达具有3个主要的测量能力,即与物体的距离、方位角和相对径向速度。毫米波雷达通过发射和接收高频电磁波探测大棚田道信息,通过将毫米波信号发送到指定目标并分析发射信号频率与反射信号频率之间的差异来实现目标探测,识别无人驾驶小车的行走路线,对目标与毫米波雷达的相对距离、速度、角度等信息进行精确测量,从而对目标进行测距和测速,探测范围可达 200 m以上。

3.1.3 激光雷达

激光雷达通过向目标发射激光束并接收从目标反射回来的信号(即目标回波),再将其与发射信号比较并进行适当的处理,可以精确测量目标的位置(距离和角度)、运动状态(速度、振动和姿态)以及检测目标的形状,实现识别分辨和跟踪。

激光测量模块根据发射前后的激光信号处理三维坐标、距离、方位角、反射强光等数据,其中,由于不同物体的反射率不同,激光雷达可以根据回波的反射光强(0～255级)来区分物体的不同区域,其精度可达毫米级,如图6所示。

图6 激光雷达工作原理

无人驾驶小车利用视觉传感器、毫米波雷达和激光雷达监测车辆行走路径状况,提取道路障碍物信息、小车行走车道信息等。嵌入高性能算法控制板,实现多传感器数据融合算法,实现多传感器功能互补效果。

3.2 无人驾驶小车运动控制技术

无人驾驶农用小车线控运动技术主要由驱动线控、制动线控、转向线控等组成。将驱动、转向、制动操作从机械结构操控改为使用电子信号和电机实现对小车的操控。云端控制中心设计无人驾驶农用小车的运动轨迹,通过互联网向无人驾驶农用小车整车控制器(Vehicle Control Unit,VCU)发送行驶指令,整车控制器将接收到的指令进行计算和转换,通过线束将控制信号发送给驱动电机控制单元、制动控制单元、转向控制单元,如图7所示。驱动机电、转向电机、制动电机控制无人驾驶农用小车自动行驶。

图7 无人驾驶农用小车运动控制流程

3.2.1 线控转向技术

线控转向系统由转向控制单元(Steering Control Unit,SCU)、转向执行机构、传感器等组成。转向执行机构包括转向电动机、转向机械传动机构、角位移传感器等。无人驾驶农用小车执行转向时,VCU向SCU发送转向指令,SCU分析计算转向信号,控制转向电机驱动转向横拉杆实现线控转向。角位移传感器测量转向角数据信号反馈到SCU,修正转向偏差如图8所示。

3.2.2 线控制动技术

整车控制单元通过环境感知系统的数据计算出车辆的制动场景,产生制动电控信号并传递给控制系统和执行机构,产生制动力。

无人驾驶农用小车采用电子液压制动系统(Electronic Hydraulic Brake,EHB)。与传统制动方式不同,EHB以电子元件替代了原有的部分机械元件,将电子系统和液压系统相结合。如图9所示,EHB 主要由制动电控单元(Brake Electronic Control Unit,EBCU)、轮缸制动电机和液压执行机构组成。VCU检测到农用小车制动需求信号,将制动需求信号转化成电信号发动至EBCU,EBCU控制各个轮缸电动机驱动轮缸液压执行机构进行制动。

图9 线控制动技术

3.2.3 线控驱动系统

线控驱动系统(Drive By Wire,DBW)是无人驾驶农用小车实现的关键技术,为无人驾驶农用小车实现自主行驶提供了良好的硬件基础。如图10所示,VCU的主要功能是通过接收车速信号、加速度信号和农用技术员的使用意图信号进行一系列的信息融合和扭矩需求的计算,向驱动电机控制单元输出转矩指令,完成电机转矩控制[6]。

图10 线控驱动系统控制原理

4 系统运行与测试

4.1 系统运行程序

系统运行程序设计主要实现对土壤湿度信息的采集与处理,并通过LCD1602进行显示,当作物或植物需要浇灌时,打开手机上的App软件,点击屏幕上相应的开关按钮,可以启用软件程序,通过无线Wi-Fi实现云端平台对小车整车控制器的远程指令传输。无人驾驶小车整车控制器接收到指令后控制执行机构按照既定路线进行灌溉。系统运行流程如图11所示。

图11 系统运行流程

4.2 试验实测分析

在蔬菜大棚里,测试人员使用智能移动灌溉系统进行灌溉。云端通信设备通过物联网控制无人驾驶小车的行驶动作。视觉传感器观察无人驾驶小车的运行状态,随时收集小车的位置信息和环境传感器信息,调整小车的运动路线,提高自动化控制能力。

在蔬菜大棚中预先设定无人驾驶灌溉车的运动轨迹,小车沿着预定路线对蔬菜进行浇灌,测试小车灌溉作业的运动轨迹控制情况如图12所示。

图12 无人驾驶灌溉车运动轨迹

本文对小车的运动轨迹进行4次测试,测试结果如表2所示。测试结果表明,无人驾驶灌溉车行驶轨迹和预设轨迹切合程度较高,可以按照设定的路线完成灌溉任务。300 m设定轨迹平均横向误差控制5 cm左右,运行效果良好,为提高农业大棚灌溉的效率和自动化程度提供了有价值的借鉴。

表2 无人驾驶灌溉小车作业轨迹误差

5 结语

智能移动灌溉系统是物联网与无人驾驶汽车的结合。土壤湿度传感器模块采集湿度参数,云端服务器接收并计算来自无线Wi-Fi上传的数据,农业技术员可通过手机或计算机对大棚农作物的土壤水分比例进行实时监测,操控无人驾驶农用灌溉车实施灌溉。采用移动式的浇灌方式,路径可以按需设置,不仅可以根据农作物需求进行局部灌溉,还可以将肥料或者农药溶入水中,进行施肥和喷药,方式灵活多变。