植保無人飛機施藥技術(shù)研究進展*

陳盼陽,秦維彩，王寶坤

(1.南京工程學(xué)院，南京市，211167；2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所，南京市，201114)

0 引言

由于人工噴灑農(nóng)藥效率低下且過量的農(nóng)藥對環(huán)境污染巨大，植保無人飛機應(yīng)時而生。植保無人飛機是無人飛機應(yīng)用在農(nóng)業(yè)上，起到植物保護作用的無人駕駛飛行器。我國植保無人飛機在2020年其保有量已達11萬臺，作業(yè)面積6.67×107hm2·次[1]。

到進入2021年，隨著5G技術(shù)、人工智能等的進一步利好，植保無人飛機還將邁入高速增長階段[2]。與傳統(tǒng)的施藥方法相比，航空施藥可以快速應(yīng)對大面積病蟲害的爆發(fā)，不受地形限制，不需要預(yù)留的機耕道，減少對土地的壓實。此外植保無人飛機的飛控系統(tǒng)可控制噴藥姿態(tài)的調(diào)整。航路規(guī)劃會影響霧滴覆蓋率和沉降均勻性。旋翼下洗氣流一定程度上會抑制霧滴漂移，并且會影響霧滴的穿透性。田間植保技術(shù)和安全施藥技術(shù)規(guī)范有助于航空植保事業(yè)的發(fā)展。

因此本文從飛控技術(shù)、航路規(guī)劃、旋翼下洗氣流的研究、田間植保技術(shù)和安全施藥技術(shù)規(guī)范對國內(nèi)外植保無人飛機技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進行總結(jié)，分析發(fā)展中面臨的問題，闡述了植保無人飛機技術(shù)幾大發(fā)展趨勢。

1 植保無人飛機飛控技術(shù)

1.1 飛控技術(shù)

飛控是無人飛機的“大腦”。從硬件上看，飛控系統(tǒng)包括主單元、慣性單元、無線通信模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、執(zhí)行器驅(qū)動模塊等。飛控流程和構(gòu)成如圖1、圖2所示。

圖1 飛控系統(tǒng)流程圖

圖2 飛控軟件組成模塊

無人飛機軟件架構(gòu)是通過無線電控制技術(shù)發(fā)展起來的，一個完整的飛控軟件組成模塊包括：傳感器模塊、通信模塊、控制輸入模塊等等。飛控軟件設(shè)計是搭建合理軟件流程，使得各個功能模塊能夠協(xié)調(diào)有效的工作。

1.2 常用的飛控算法

植保無人飛機的“靈魂”是飛控算法，因此開展飛控算法的研究對平穩(wěn)飛行、航路規(guī)劃、精準施藥等方面都具有重大的意義[3]。表1總結(jié)了三大飛控算法的工作原理，為植保無人飛機飛行控制算法研究的開展提供重要參考。

表1 三大飛控算法及工作原理

無人飛機飛控系統(tǒng)的算法多種多樣，而捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法的導(dǎo)航方法是利用載體上的慣性元件，去測量飛行器的角運動和線運動信息。將慣性元件直接裝在載體上，會使得坐標變換中計算量大，對元件要求較高[4]。此外依據(jù)應(yīng)用場景的不同，捷聯(lián)慣性導(dǎo)航可分為4個級別，如表2所示[5]。

表2 各導(dǎo)航技術(shù)性能對比

歐美發(fā)達國家的光纖陀螺捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，已經(jīng)發(fā)展到實際應(yīng)用的階段，并且發(fā)展方向是向著高精度和高可靠性。我國光纖陀螺的研制水平在可靠性、精度等方面還有待提高，光纖陀螺捷聯(lián)系統(tǒng)在植保無人飛機施藥上的應(yīng)用處于起步階段。

王養(yǎng)柱等[6]對三回路捷聯(lián)慣導(dǎo)算法進行了仿真研究。運動體從起始點北緯40°、東經(jīng)116°到目標點北緯41°、東經(jīng)117°，最大飛行高度約7 106 m，是大平飛速度為300 m/s，共飛行約500 s。試驗結(jié)果表明，姿態(tài)角誤差：500 s內(nèi)最大航向角絕對誤差大約為-12×10-3°、俯仰角絕對誤差為-8×10-3°、橫滾角絕對誤差為12×10-3°。位置誤差：500 s內(nèi)最大緯度絕對誤差大約為5×10-3°、經(jīng)度絕對誤差為-6×10-3°、高度絕對誤差為-5 m。

卡爾曼濾波算法是卡爾曼等人提出的一種遞推濾波算法[7]。此算法采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型，對狀態(tài)變量的估計采用前一時刻地估計值和現(xiàn)時刻的觀測值來更新，求出現(xiàn)時刻的估計值。卡爾曼濾波便于計算機編程實現(xiàn)，其廣泛應(yīng)用在導(dǎo)航、通信與控制等眾多領(lǐng)域當中。

毛紅瑛等[8]為了解決慣導(dǎo)的累計誤差問題，導(dǎo)航信息由MEMS AHRS/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)來計算。試驗結(jié)果表明，擴展卡爾曼濾波算法的姿態(tài)角與參考角度非常相近，在試驗過程中，橫滾角的平均誤差為1.188 3°，俯仰角的平均誤差為1.407 5°，偏航角的平均誤差為4.033 7°。此外由經(jīng)緯度誤差的對比可知，沒有遮擋GPS信號時，其最大誤差是5 m，遮擋GPS信號時，由于用慣性導(dǎo)航來定位，隨著時間的增加，誤差不斷累積，在10 s以內(nèi)的累積誤差最大值為6 m，其最大誤差達到了20 m。在國外卡爾曼濾波算法經(jīng)過幾十年的研究和發(fā)展，使其廣泛應(yīng)用在航空航天、無人飛機等處理通信信號的領(lǐng)域當中，該算法有廣闊的應(yīng)用前景，有待進一步發(fā)展。

當純慣性導(dǎo)航精度不夠時需要使用PID控制算法。PID系統(tǒng)具有適應(yīng)性強和結(jié)構(gòu)簡單優(yōu)點，且處在環(huán)境惡劣情況下依然可靠[9]。利用PID系統(tǒng)在旋翼轉(zhuǎn)速和姿態(tài)信息之間建立比例、積分和微分的關(guān)系，通過調(diào)節(jié)各個環(huán)節(jié)的參數(shù)大小，使植保無人飛機的控制達到動態(tài)響應(yīng)快、既不過調(diào)、也不欠缺的效果[10]。

劉鋼[11]為保證旋翼無人飛機的機身飛行平穩(wěn)，使用STM32嵌入式系統(tǒng)進行模糊PID算法控制。采用模糊PID控制算法的最大超調(diào)量比基本PID控制算法的超調(diào)量減少了21%，降低到4%，并且調(diào)節(jié)的時間減少了11 ms，降低到12 ms，提高了系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能。目前歐美發(fā)達國家在PID控制算法的理論研究和產(chǎn)品應(yīng)用上走在前列。例如，Yokogawa電氣、Fuji電氣的溫度控制器、無人飛機的飛控。它們把模糊邏輯PID控制與標準的PID控制結(jié)合在一起來防止超調(diào)，取得了顯著效果。

1.3 飛控系統(tǒng)

植保無人飛機是通過多種傳感器的融合，將此時的飛行姿態(tài)的數(shù)據(jù)傳回飛控當中，然后通過飛行控制系統(tǒng)來計算和判斷，從而發(fā)送新的指令，其動作和飛行姿態(tài)的調(diào)整最后由執(zhí)行機構(gòu)來完成。表3中是目前市場上常用的植保無人飛機飛控系統(tǒng)及其特點。

表3 飛控系統(tǒng)

其中Pixhawk是具有成本低，性能高的系統(tǒng)。其飛控系統(tǒng)是完全開放的，常應(yīng)用在固定翼和多旋翼上，且與強大功能的地面站Mission Planner(簡稱MP)搭配使用。Pixhawk飛控的植保無人飛機，其通過一些外部功能模塊進行轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)信號的接收或控制。Pixhawk飛控實物圖如圖3。

圖3 Pixhawk飛控實物圖

為了驗證植保無人飛機Pixhawk控制系統(tǒng)的可行性，Yang等[12]搭建了基于Pixhawk飛行控制系統(tǒng)的四旋翼植保無人飛機試驗平臺，遙控器的SwG開關(guān)設(shè)置為噴灑開關(guān)，在100 m范圍內(nèi)進行了模擬噴霧試驗。試驗結(jié)果表明，在Pixhawk飛控系統(tǒng)在100 m范圍內(nèi)，能成功地分析噴霧開關(guān)的狀態(tài)，并使噴灑系統(tǒng)發(fā)出噴灑指令。

同時，噴霧系統(tǒng)還成功的對噴霧進行分析。針對在室內(nèi)環(huán)境下無人飛機的在GPS信號缺失問題，姚光樂等[13]采用pixhawk飛行控制板運行核心控制部分。測試結(jié)果表明，無人飛機位置控制節(jié)點通過MAVROS獲取植保無人飛機當前位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，計算出加速度指令，將加速度指令傳遞到Pixhawk系統(tǒng)，由姿態(tài)控制模塊實現(xiàn)植保無人飛機自主起飛和懸停功能。

趙航[14]在pixhawk開源飛控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對多旋翼無人飛機避障飛行控制系統(tǒng)進行研究。試驗結(jié)果表面，通過對pixhawk飛控系統(tǒng)運行流程、編譯流程、rcS、uORB等分析。在AltHold、Loiter飛行模式下，完成了無人飛機在飛行高度和姿態(tài)上避障應(yīng)用的開發(fā)。

張金錢等[15]設(shè)計一款了以控制器核心為Pixhawk的六旋翼植保無人飛機，為了做到植保無人飛機能夠在農(nóng)田上空穩(wěn)定的飛行，提出了采用模糊PID控制。試驗結(jié)果表明，處理器采用模糊PID算法控制植保無人飛機的飛行狀態(tài)，其響應(yīng)速度有所提高。

蔣彪[16]為了驗證Pixhawk飛控與噴灑系統(tǒng)間串口通信的可行性，選取S550機架搭建小型四旋翼植保無人飛機試驗平臺。試驗結(jié)果表明Pixhawk飛控能較好的實現(xiàn)植保無人飛機的飛行控制，且噴灑系統(tǒng)能通過噴藥開關(guān)實現(xiàn)噴藥時水量連續(xù)均勻。

2 植保無人飛機航路規(guī)劃

航路規(guī)劃是確定無人飛機從初始點到目標點，除障礙物外最佳的路徑的問題。航線規(guī)劃需滿足導(dǎo)航、任務(wù)、環(huán)境信息、安全性等約束的要求[17]。全覆蓋航線規(guī)劃可分為“在線式”和“離線式”，是由Choset[18]提出的。當作業(yè)區(qū)域周圍環(huán)境信息已知是“離線式”；當作業(yè)區(qū)域周圍環(huán)境信息完全或部分未知的情況下是“在線式”。農(nóng)業(yè)植保無人飛機常用的航線規(guī)劃方法如表4所示。此外，國內(nèi)外在多種領(lǐng)域的智能化機械上都應(yīng)用到全覆蓋航線規(guī)劃。例如，智能化機械應(yīng)用在海軍軍事方面，可以實現(xiàn)水下自動航行、布雷和掃雷等任務(wù)。國外的Acar等[19]研究出全覆蓋式掃雷機器人的感知和航線規(guī)劃。

表4 航線規(guī)劃方法

2.1 牛耕往復(fù)和內(nèi)外螺旋作業(yè)法

全覆蓋航線規(guī)劃行走的典型方式是牛耕法和內(nèi)外螺旋法，其覆蓋原理如圖4所示。其中：L為作業(yè)區(qū)域縱向長度，M為作業(yè)區(qū)域橫向長度，d為覆蓋作業(yè)幅寬。

(a)牛耕往復(fù)法

圖4中，飛行路線來回往復(fù)式的稱為牛耕法，內(nèi)外螺旋法的飛行路線是依據(jù)目標區(qū)域的外輪廓制定飛行路線，逐漸靠近目標區(qū)域的中心或外輪廓。采用內(nèi)外螺旋法時，無人飛機在轉(zhuǎn)彎時需要多次調(diào)整航向角，而牛耕法可以保持固定航向角；當作業(yè)區(qū)域為不規(guī)則圖形時，內(nèi)外螺旋法的航線不規(guī)則，且轉(zhuǎn)彎次數(shù)過多；此外采用內(nèi)外螺旋法時，由于植保無人飛機在轉(zhuǎn)彎過程并不噴藥，會造成目標區(qū)域中一部分重復(fù)覆蓋和遺漏覆蓋現(xiàn)象；因此綜合考慮多采用牛耕法的作業(yè)方式。

Liu等[20]提出了以搜索最短飛行路徑為目標的路徑規(guī)劃算法(MOAA算法),該算法基于牛耕往復(fù)法，利用射線法避開了多障礙物和凹多邊形障礙物區(qū)域。仿真試驗表明,該算法可以減少總路徑長度，優(yōu)化率可以達到14.2%。徐博等[21]針對植保施藥多個作業(yè)區(qū)域的情況,分析了多種覆蓋作業(yè)方式的優(yōu)劣，確定了牛耕法作為無人飛機在單區(qū)域內(nèi)的作業(yè)方式。得到了基于遺傳算法與TSP旅行商問題的多個區(qū)域間作業(yè)順序，仿真結(jié)果表明,該規(guī)劃算法可以有效地實現(xiàn)全局航線的規(guī)劃,縮短了植保無人飛機的作業(yè)距離與區(qū)域間調(diào)度飛行的距離。武錦龍[22]針對多個作業(yè)區(qū)域，選擇了轉(zhuǎn)彎次數(shù)少，噴藥覆蓋率高的牛耕法。提出了一種基于粒子群算法的全局作業(yè)，將多塊區(qū)域作業(yè)路徑問題轉(zhuǎn)化為粒子群算法的優(yōu)化模型。較好找到了植保無人飛機的近似最優(yōu)路徑，進一步提高植保無人飛機噴藥作業(yè)工作效率。

2.2 柵格法

柵格法是將植保無人飛機的作業(yè)區(qū)域分成很多個具有二值信息的大小相同或不同的單元格。近年來廣泛采用Elfes和Moravec[23]等提出的柵格法，可飛和不可飛單元格是根據(jù)其中是否存在障礙物劃分。如圖5所示，障礙物輪廓用虛線表示，黃色柵格區(qū)域為不可飛單元格，與之對應(yīng)的白色柵格區(qū)域為可飛單元格。全覆蓋航線規(guī)劃目前使用最為廣泛的是柵格法。

圖5 柵格法原理示意圖

當使用“在線式”航線規(guī)劃方法時，單元格劃分越大，則精度越低，此時非障礙區(qū)域?qū)粯擞洺烧系K區(qū)域。而單元格越小，則精度越高，此時會增大計算量，增加成本。王宇等[24]提出了基于柵格法和引力搜索算法結(jié)合的路徑規(guī)劃方法，以最小化非植保工作時間為目的，計算合理的回歸點個數(shù)和位置。徐利鋒等[25]基于柵格法對目標區(qū)域進行路徑點采樣，針對含有障礙物的目標區(qū)域，提出了混合粒子群無人機航線算法。該算法的路徑點由柵格法來獲取，其次路徑點的排序由混合粒子群算法來完成，得出一條能夠規(guī)避障礙物，且對目標區(qū)域全覆蓋的航線。試驗結(jié)果表明：所提出的混合粒子群算法，能夠應(yīng)用在含多個障礙物的目標區(qū)域，使得航線的轉(zhuǎn)彎次數(shù)減少，飛行時的能耗降低。

2.3 梯形分解法

梯形分解法是由Latombe等[26]提出，假設(shè)出一條與覆蓋方向一致的“割線”，在目標區(qū)域內(nèi)沿著垂直方向進行掃描，目標區(qū)域內(nèi)部的不規(guī)則障礙物與“割線”分別呈相離、相切或相交狀態(tài)，依靠不同的狀態(tài)，可以將目標區(qū)域中的非障礙部分劃分成多個子區(qū)域，且每個子區(qū)域的形狀都是梯形。如圖6(a)所示，有一塊多邊形障礙物處于目標區(qū)域中，可以采用梯形分解法對區(qū)域進行分解。

(a)含障礙物的工作區(qū)域

傳統(tǒng)梯形分解法使用傾斜角為0或π/2的一條水平或垂直“割線”對目標區(qū)域進行分割，其“割線”方向是不變的。因此，Huang提出了“割線”方向可變的“線掃分割法(Line-sweep-based Decompositions)”[27]，“線掃分割法”是一個動態(tài)比對的過程，其“割線”在傾斜角為0～π的范圍內(nèi)進行旋轉(zhuǎn)。梯形分解法常應(yīng)用在作業(yè)目標區(qū)域內(nèi)含有障礙物的情形，如圖6(b)所示，把目標區(qū)域分割成5個子區(qū)域，又可以用牛耕往復(fù)法或者柵格法等來完成每個子區(qū)域的施藥任務(wù)，當完成其中一個子區(qū)域施藥工作后，無人飛機自動選擇最佳的連接航線，進入下一個子區(qū)域進行施藥工作。

3 植保無人飛機旋翼下洗氣流

3.1 下洗氣流的特征

研究人員對農(nóng)業(yè)植保無人飛機下洗氣流的分布特征進行了相關(guān)研究。為了全面獲取旋翼向下洗氣流的三維(3D)數(shù)據(jù)，將CFD技術(shù)與測試相結(jié)合，可以很好地捕捉空間中下洗氣流的詳細特征，并分析其現(xiàn)象的原因。

Yang等[28]通過重新規(guī)范組(RNG)k-ε湍流模型和動態(tài)網(wǎng)格技術(shù)，來研究懸停中的六旋翼農(nóng)業(yè)植保無人飛機下洗氣流的分布特性。結(jié)果表明，相鄰的旋翼“入口”和“出口”區(qū)域氣流的流動使得下洗氣流的速度分布明顯不對稱。Yoon等[29]對懸停中的四旋翼植保無人飛機的下洗氣流風場進行了數(shù)值模擬和試驗驗證，試驗結(jié)果表明，兩個相鄰旋翼之間的干擾氣流將影響試驗測試數(shù)據(jù)的準確性。Zheng等[30]對一個六旋翼植保無人飛機在不同高度的下洗氣流進行了數(shù)值模擬分析，該氣流結(jié)合了滑動網(wǎng)格技術(shù)。結(jié)果表明，懸停高度就越大，下洗氣流場分布越均勻，地面效應(yīng)越小。張豪等[31]基于多孔模型，建立了基于六旋翼植物保護植保無人飛機下洗氣流的3D CFD模型。研究結(jié)果表明，下洗氣流的聚集將使下洗氣流的速度分布更加均勻，提高氣流的流速。王昌陵等[32]通過在單向線陣列中設(shè)置三個方向傳感器，測量在稻田工作的油動力單旋翼植保無人飛機的機場。結(jié)果表明，最快氣流在飛行方向平行發(fā)生，其次是飛行方向和垂直方向的氣流速度，下洗氣流的寬度隨著飛行高度的降低而增加。植保無人飛機旋翼提供飛行升力的同時具有下洗氣流場，這是旋翼無人飛機大田低空作業(yè)的典型特征，如圖7所示。

圖7 旋翼無人機氣流作業(yè)特征

為了有效測量下洗氣流的流向特征，研究人員設(shè)計了風場的可視化試驗。根據(jù)氣流可視化技術(shù)，Mylapore等[33]使用視覺材料標記技術(shù)直接觀察了旋翼無人機機身的流線化和地面下沖洗氣流的流線型分布。根據(jù)機器視覺，Pombeiro等[34]研究了多旋翼植保無人飛機水面下洗氣流引起的波紋特性。雖然下洗氣流的漩渦結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但流場的可視化可以有效地觀察下洗氣流的特征。

3.2 下洗氣流對霧滴的影響

以往固定翼飛機噴灑農(nóng)藥大多依靠霧滴的自然沉降達到靶標區(qū)域[35]。如今旋翼無人飛機施藥時，其產(chǎn)生的下洗氣流對霧滴在空間中的運動規(guī)律有著絕對性的影響[36]，體現(xiàn)在能挾持霧滴輸運，提高霧滴對靶標的穿透性和均勻性；對農(nóng)作物的冠層有擾動作用，改變霧滴最終在農(nóng)作物上的位置。

已有研究表明，旋翼下洗氣流是影響霧滴運動的關(guān)鍵因素。Wang等[37]為探索了下洗氣流與作物樹冠相互作用的機制，在水稻頂上布置了一系列風速傳感器，獲得了水稻不同高度的氣流速度。結(jié)果表明，水稻高度越低，下洗氣流速度的衰減速率就越大。王昌陵等[38]為探究植保無人飛機旋翼下洗氣流場對噴霧效果的影響，測試了不同飛行速度下旋翼下洗氣流分布特性與霧滴沉積分布特性。試驗結(jié)果表明，隨著飛行速度的提高，冠層位置X、Y、Z三個方向的下洗氣流強度總體表現(xiàn)為由強到弱、由集中到分散的分布狀態(tài)；下洗氣流與外界空氣相互作用產(chǎn)生的卷揚氣流形成X方向氣流，對霧滴產(chǎn)生逆飛行方向的作用；下洗卷揚氣流和地面效應(yīng)相互作用產(chǎn)生Y方向氣流，使霧滴朝向兩側(cè)垂直于航線分布；下洗氣流豎直向下的分量為Z方向氣流，具有促進霧滴沉積作用；在飛行速度為1.0 m/s 和3.0 m/s時，霧滴沉積量與下洗氣流場風速呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，即與地面方向垂直的下洗氣流場越強，則霧滴沉積量越多；當速度到6.0 m/s時，下洗氣流場風速降低，使得氣流場對霧滴沉積的促進作用逐漸消失。因此植保無人飛機作業(yè)時飛行速度不應(yīng)設(shè)置超過6.0 m/s，避免因下洗氣流場作用減弱而導(dǎo)致霧滴損失。陳盛德等[39]為了研究噴施霧滴在水稻植株的沉積分布規(guī)律，研究了2種不同型號無人機、不同作業(yè)參數(shù)對水稻冠層霧滴沉積分布結(jié)果的影響。結(jié)果顯示，隨著飛行高度和速度的增加，霧滴沉積量逐漸下降，且霧滴在空間的運動規(guī)律會受外界風場的影響。樊佳榮[40]為探究不同工況下的下洗氣流聚合效應(yīng)對噴霧霧滴沉積規(guī)律的影響。統(tǒng)計了采樣面高度在 0 m、0.3 m和0.6 m上的霧滴沉積質(zhì)量。試驗結(jié)果表面，隨采樣面高度的升高，越靠近無人飛機的旋翼，旋翼下洗氣流的風速越大，對霧滴產(chǎn)生的向下挾持作用越強烈，能夠促進霧滴的沉積,提高霧滴的抗漂移能力，導(dǎo)致0.3～0.6 m采樣面上的霧滴漂移損失率遠小于0～0.3 m。秦維彩等[41]為探究無人飛機噴灑參數(shù)對霧滴在油菜不同冠層的覆蓋率，使用Deposit Scan圖像處理軟件，計算霧滴在油菜不同冠層的分布情況。試驗結(jié)果表明：霧滴在油菜冠層上的覆蓋率受噴灑高度的影響比較明顯，當高度為1.5 m，速度為4 m/s時，在油菜下層的霧滴覆蓋率最大，占上層的53.7%；當高度為2.0 m，速度為4 m/s時，油菜上層的霧滴覆蓋率最大，霧滴沉積分布最均勻，變異系數(shù)為40.21%。

除實際作業(yè)測試外，Wang等[42]在實驗室測量了x、y、z方向下沖氣流的速度，利用了液滴空間質(zhì)量的平衡分布規(guī)律，證明下洗氣流對液滴的行為有重大影響：垂直于地面方向的下氣流可以改善水滴的沉積。Tang等[43]在實驗室中利用高速粒子圖像測速法探索了旋翼轉(zhuǎn)速、旋翼與噴頭之間相對位置對霧滴運動行為的影響，證實了下洗氣流對霧滴沉積量和分布均勻性的影響作用。楊東輝[44]為了探究上揚的側(cè)向氣流流動對噴霧場的影響，搭建室內(nèi)多功能植保噴霧施藥平臺，設(shè)定了四組參數(shù)(0.5 m，0 m/s)，(1 m，0 m/s)，(1 m，1.2 m/s)，(1.5 m，1.2 m/s)，得到了四組沉積效果圖。分析高度為1 m和0.5 m的軌跡分布圖，高度在0.5 m處的下氣流場更加紊亂，使得霧滴破碎形成更多顆粒，顆粒分布更加密集。此外流場的側(cè)向流在高度0.5 m處非常嚴重，使得顆粒受側(cè)向流流動而產(chǎn)生漂移，呈現(xiàn)出十字型擴散，并且顆?；鼐憩F(xiàn)象發(fā)生在邊界處。而在高度1 m處近似于菱形擴散；分析高度1 m處有無來流情況的分布圖，顆粒分布在x軸的正方向比負方向更容易受到來流作用而漂移的更遠。由于下洗氣流場對來流有很強的抵制作用，使得顆粒在噴頭的下方?jīng)]有發(fā)生明顯偏移的現(xiàn)象。此外x軸負方向渦流的產(chǎn)生，使得顆粒發(fā)生回卷現(xiàn)象；分析高度1 m 和1.5 m的顆粒分布場，隨著高度提升，旋翼下流場強度分布層次豐富，使得一些揚起的霧滴漂移現(xiàn)象發(fā)生在高度1.5 m處的左側(cè)。無人飛機旋翼下流場呈聚合、收縮以及下壓的姿態(tài)，對霧滴的沉降是十分有利的。楊風波等[45]為探究風場分布不明晰導(dǎo)致的霧滴分布不均問題，引入霧滴離散相，修正了連續(xù)相的動量、能量方程，結(jié)合雷諾平均N-S方程及Realizablek-ε湍流模型，建立了下洗氣流三維數(shù)學(xué)模型。試驗結(jié)果表明，霧滴主要分布在“旋翼間干擾”明顯的3個“引入?yún)^(qū)”和“導(dǎo)出區(qū)”，霧滴群交織分布在下洗區(qū)內(nèi)側(cè)。由于旋翼的高速旋轉(zhuǎn)，霧滴除了受下洗氣流向下作用，還到旋翼旋轉(zhuǎn)方向的周向力的作用，因此霧滴除了有水平和豎直方向的運動，還有繞下洗區(qū)中心的旋轉(zhuǎn)運動。此外下洗核心區(qū)氣流速度大，所以該區(qū)壓力比大氣壓小，從而大氣對該區(qū)有壓縮的外力，且隨著下洗區(qū)向下發(fā)展，風速逐步減小，下洗區(qū)和外圍壓差減小，下洗區(qū)呈現(xiàn)出“喇叭狀”的變化，這種氣流變化使霧滴群在橫向位移達到最大值后出現(xiàn)反向水平運動。

旋翼下洗氣流是影響霧滴運動分布的關(guān)鍵因素。1970年美國農(nóng)業(yè)部林業(yè)局的Dumbauld和軍方研發(fā)了一款用于固定翼飛機施藥的FSCBG沉積預(yù)測模型，此模型對復(fù)雜氣流的沉積預(yù)測效果不太理想[46]。因此，美國農(nóng)業(yè)部林業(yè)局、美國宇航局和美國軍方合作研發(fā)出AGDISP模型，其目的是應(yīng)用在林業(yè)、農(nóng)業(yè)等航空噴灑的沉積計算[47]。從霧滴分布和旋翼氣流特征來看無人飛機作業(yè)系統(tǒng)，其像一個“會飛的”風送式噴霧系統(tǒng)。除了機體位置、施藥量、施藥角度等參數(shù)不同外[48]，最大差別在于旋翼對空氣的反作用力作為該系統(tǒng)的風送氣流。由此可借鑒風送式噴霧系統(tǒng)的研究成果，進一步研究植保無人飛機施藥時各個飛行參數(shù)與霧滴運動規(guī)律的關(guān)系，也是未來施藥作業(yè)的重要研究方向。

4 田間植保技術(shù)

4.1 航空植保技術(shù)

早在1911年，為了解決森林病蟲害問題，德國人開始使用飛機噴灑農(nóng)藥。目前美國是具有比較完善的航空植保技術(shù)標準體系，為了解決航空植保施藥中植保無人飛機的飛行、施藥作業(yè)等問題，美國聯(lián)邦航空局頒布了《聯(lián)邦航空規(guī)章》，此外《農(nóng)業(yè)航空噴灑設(shè)備校準和分布模式測試》包含了主要的技術(shù)標準。以往我國的植保無人飛機多采用固定翼，飛機的起飛和著陸必須使用跑道。此類飛機的飛行速度快、作業(yè)效率高，但霧滴漂移較多，從而使得農(nóng)藥浪費和污染環(huán)境。而無人直升機具有農(nóng)藥用量少、防治效率高、智能化程度高、可以撒播植物種子等諸多優(yōu)點[49]。使得植保無人飛機廣泛應(yīng)用在水稻、小麥、棉花、油菜、玉米、果樹等農(nóng)作物的蟲害防治中。

4.2 植保無人飛機在大田的應(yīng)用

水稻是我國三大糧食作物中種植面積最大的作物。薛新宇等[50]為了闡明N-3型植保無人飛機對稻飛虱和稻縱卷葉螟的防治效果及應(yīng)用前景，通過篩選N-3型無人直升機施藥參數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)無人直升機在3m高度下施藥的效果最好，防治效果優(yōu)于傳統(tǒng)的擔架式噴霧機。目前植保無人飛機防治水稻病蟲害主要以常規(guī)農(nóng)藥為主，用納米水性農(nóng)藥防治水稻病蟲害報道較少。因此，李燕芳等[51]進行植保無人飛機噴施30%苯甲·丙環(huán)唑微乳劑防治水稻紋枯病、稻瘟病和稻曲病的試驗，及探究對水稻生長的影響。試驗結(jié)果表明，植保無人飛機噴施30%苯甲·丙環(huán)唑微乳劑對水稻紋枯病病株、稻瘟病病穗、稻曲病病穗與人工施藥的防治效果相比，差異不大。但該施藥方式對水稻中后期主要病害防治效果均優(yōu)于對照藥劑和人工施藥的防治效果。

張宋超等[52]為保證植保無人飛機在麥田高效作業(yè)，將植保無人飛機的飛行速度和高度設(shè)置成三個不同水平。研究結(jié)果表明，在飛行速度3.0 m/s，飛行高度2.0 m，噴灑流量2.0 L/min組合下有效幅寬達到最大值為5.78 m，在飛行速度3.0 m/s，飛行高度1.5 m，噴灑流量2.0 L/min組合下霧滴最大穿透率63.8%。實現(xiàn)了蚜蟲90%以上、白粉病80%以上和赤霉病88%以上的防治效果。

蒙艷華等[53]為研究棉花收獲前植保無人飛機噴施脫葉催熟劑的效果，對4種棉花品種噴施脫葉催熟劑。試驗結(jié)果表明，植保無人飛機施藥后霧滴在4種棉花上的沉積分布均呈現(xiàn)出上部霧滴覆蓋率顯著高于中部和下部冠層的霧滴覆蓋率，中部和下部霧滴覆蓋率無顯著性差異的特點。使用植保無人飛機對不同棉花品種噴施脫葉催熟劑，可以滿足采棉對脫葉率和吐絮率的要求，且不會對棉花纖維品質(zhì)和產(chǎn)量構(gòu)成因子造成不良影響。

張宋超等[54]為探索油菜田雜草看麥娘的有效防治，使用Deposit Scan軟件對霧滴沉積覆蓋率和沉積密度分析。結(jié)果表明在其他條件相同時，與人工施藥對比，小霧滴粒徑能夠增加植保無人飛機噴灑的覆蓋率和沉積密度。植保無人飛機防治油菜田雜草看麥娘，在條件允許情況下，采用大流量、小霧滴作業(yè)噴灑，可提高防治效果。

趙冰梅等[55]為探究玉米灌漿期三點斑葉蟬的防治效果，對農(nóng)藥霧滴在玉米冠層的沉積分布及對三點斑葉蟬防治效果進行了研究。結(jié)果表明：旋翼產(chǎn)生的下洗氣流使霧滴具有穿透性，且玉米冠層不同部位和葉片正反兩面均可著藥。隨著高度增加，玉米葉片感知到旋翼向下的氣流減弱;速度的增加，致使進入玉米冠層內(nèi)的風量減少，使冠層頂部到下部的霧滴沉積密度明顯減少。

總體上可以看出，近年來植保無人飛機在施藥領(lǐng)域的研究取得了快速發(fā)展，但在稻田噴霧作業(yè)過程中，還存在失控、噴頭堵塞、重噴、漏噴、防治效果不穩(wěn)定等問題。隨著無人飛機的飛控和避障等技術(shù)的不斷發(fā)展，植保無人飛機必將成為大田病蟲害防治的主要手段。

4.3 植保無人飛機在果樹的應(yīng)用

在我國果樹栽培中，梨、桃、柑橘、蘋果等的栽培面積和產(chǎn)量均位于前列。目前在大田作物上植保無人飛機噴藥已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，也開始逐漸應(yīng)用在果樹上，并且開始對一些果樹的施藥形成了參數(shù)。蒙艷華等[56]為了探明植保無人飛機噴霧霧滴在主干形果樹冠層中的沉積分布規(guī)律，分別針對主干形桃樹和梨樹設(shè)計了4種飛行速度的噴霧作業(yè)。結(jié)果表明，對于主干形桃樹和梨樹，飛行速度對于霧滴分布均勻性的影響較大，其中對桃樹霧滴分布均勻性影響最大。飛行速度為2 m/s時的霧滴沉積密度最大，此時霧滴在主干形桃樹和梨樹不同位置的沉積分布比較均勻。

韓鵬等[57]為明確航空噴霧在丘陵果園對柑橘的影響，研究了3類噴霧助劑對丘陵柑橘冠層及地面的沉積量分布規(guī)律。結(jié)果表明：在同一作業(yè)參數(shù)條件下，不同類型助劑對霧滴密度、覆蓋率、沉積量的影響均不同。在對山地丘陵柑橘園進行精準航空施藥時，在藥液中添加體積分數(shù)為1.0%的倍達通、1.0%的Y-20079或0.5%的806，均可有效提高丘陵柑橘冠層的施藥效果。

張盼等[58]研究了作業(yè)高度和噴頭類型對無人飛機在柑橘果園噴霧效果的影響。結(jié)果顯示，作業(yè)高度為1.0 m時的噴霧效果明顯優(yōu)于2.0 m和0.5 m時的；采用壓力式噴頭噴霧，藥液在葉面的覆蓋率大于采用離心轉(zhuǎn)子噴頭噴霧，霧滴沉積密度則相反。

王明等[59]為明確助劑在農(nóng)藥減施增效中的作用，對矮砧紡錘形栽培模式蘋果園果樹冠層噴霧的霧滴沉積分布及蘋果黃蚜Aphis spiraecola防治效果進行研究。通過測定添加助劑對溶液表面張力、接觸角、霧滴體積中徑和鋪展系數(shù)等溶液性質(zhì)的影響，分析了植保無人飛機噴灑霧滴在矮化密植蘋果園冠層的沉積密度、沉積量以及對蘋果黃蚜防治效果的影響。結(jié)果表明，植保無人飛機低容量噴霧常規(guī)用量毒死蜱乳油時，在藥液中添加助劑后，溶液的表面張力降低；在蘋果葉片上的接觸角比蒸餾水的減小很多；霧滴體積中徑顯著增加；提高農(nóng)藥在果樹上的沉積量及對蘋果黃蚜的防治效果。

目前，我國對山地果園噴霧的植保無人飛機還處在研究應(yīng)用階段，對山地丘陵果園的識別不精準、飛行噴藥航線與設(shè)定航線存在連續(xù)和吻合性偏差。如何做到對山地丘陵果樹冠層更加精準噴霧，將成為未來植保無人飛機在山地丘陵果園施藥的重要方向，該探究可為航空噴霧技術(shù)的研發(fā)改進提供研究依據(jù)。

5 安全施藥技術(shù)規(guī)范

農(nóng)藥是重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工具，對農(nóng)業(yè)有害生物的防治有著重要地位，同時農(nóng)藥也是有毒危險品，因此對農(nóng)藥使用有一定的技術(shù)要求。為了規(guī)范植保無人飛機安全施藥技術(shù)，中國農(nóng)業(yè)機械化協(xié)會和中國農(nóng)藥工業(yè)協(xié)會等針對植保無人飛機噴霧沉積測量、航路規(guī)劃、農(nóng)藥使用等制定了一系列標準。標準的全面實施，將提高植保無人飛機施藥的安全性，可以淘汰一批不符合監(jiān)管要求的植保無人飛機，使得未來植保無人飛機產(chǎn)品更便于政府部門的管理[60]。

5.1 靜電噴霧技術(shù)

傳統(tǒng)靜電噴霧技術(shù)在航空作業(yè)的基礎(chǔ)上發(fā)展成農(nóng)業(yè)航空靜電噴霧技術(shù)，在噴頭與農(nóng)作物靶標間形成靜電場[61]，使其在高壓靜電的作用下，帶電藥液吸附作用于農(nóng)作物靶標的正反面。中國在21世紀初對農(nóng)業(yè)航空靜電噴霧技術(shù)開始研究，其標志是新疆通用航空有限責任公司引進一套航空靜電噴霧Z03K000B系統(tǒng)關(guān)鍵部件和噴嘴為開端[62]。在西方發(fā)達國家，農(nóng)業(yè)航空靜電噴霧技術(shù)發(fā)展比較成熟。最早開展了農(nóng)業(yè)航空靜電噴霧技術(shù)的研究是美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究服務(wù)署的Carlton等[63]，在1966年研究出電動旋轉(zhuǎn)靜電噴頭。為探究雙極交替充電模式對航空靜電噴霧系統(tǒng)的霧化、充電和沉積特性，美國田納西大學(xué)的Kihm等[64]展開研究。此外，為探索霧滴經(jīng)噴頭釋放后，周圍局部的相對濕度和飛機尾流對霧滴溫度的影響，Teske等[65]研究了航空靜電噴霧漂移與霧滴蒸發(fā)效應(yīng)。中國可借鑒國外經(jīng)驗，繼續(xù)對靜電噴霧參數(shù)相互影響機理、霧滴帶電與農(nóng)作物表面相互交互作用等問題開展更深入的研究，把對霧滴帶電研究轉(zhuǎn)成對農(nóng)業(yè)航空靜電噴霧技術(shù)系統(tǒng)的整體研究。

5.2 低空低量施藥技術(shù)

低量施藥技術(shù)是使用超細霧狀的方式噴灑，使得一層農(nóng)藥膜在植物絨毛的表面形成，將農(nóng)藥均勻地噴灑到莖葉背面和根部，大大增加了農(nóng)藥與病菌和害蟲接觸的概率，解決過量施藥造成的環(huán)境污染問題。莊浪縣首次引進山東衛(wèi)士植保機械有限公司生產(chǎn)的十八旋翼無人植保機和超低量施藥技術(shù)[66]，解決了病蟲草害反復(fù)感染，防治效果差等問題。朱玉坤[67]為探明棉花在防治棉蚜Aphis gossypii的噴藥量、噴霧方式、藥劑特點三者與藥效之間的關(guān)系，研究了棉花上棉蚜防治的低容量施藥技術(shù)。為了明確了殺蟲劑對霧滴密度和棉蚜死亡率關(guān)系的影響，霧滴密度的測量由霧滴密度卡來完成。為了確定防治棉蚜的最佳噴霧方式和噴霧量，分析不同噴霧方式噴霧時藥液沉積分布規(guī)律。由南京農(nóng)業(yè)機械化研究所等單位完成的863項目“水田超低空低量施藥技術(shù)研究與裝備創(chuàng)制”。使用高效低污染施藥技術(shù)、自動控制技術(shù)等高新技術(shù)的融合，研發(fā)了無人駕駛的超低空低量噴施技術(shù)及裝備。施藥作業(yè)提高了10倍以上的效率，35%以上的農(nóng)藥有效利用率，20%以上的農(nóng)藥節(jié)約量。

5.3 低漂移噴霧技術(shù)

農(nóng)藥漂移是指在施藥過程中或結(jié)束后，在外界條件下影響下，農(nóng)藥霧滴從靶標區(qū)漂移到非靶標區(qū)的運動，蒸發(fā)和隨風漂移都屬于農(nóng)藥漂移，前者是由農(nóng)藥的揮發(fā)性引起，而后者是由于細小霧滴被氣流挾帶到非靶標區(qū)引起。與發(fā)達國家相比，我國藥械和施藥技術(shù)都有較大的差距，在對農(nóng)藥漂移的研究也比較少。曾愛軍[68]為了減少霧滴漂移，分析影響農(nóng)藥霧滴漂移的各種因素。在對國外控制霧滴漂移技術(shù)的基礎(chǔ)上進行總結(jié)，提出采用導(dǎo)流罩蓋技術(shù)。對雙圓弧導(dǎo)流罩蓋的防飄機理和霧滴的運動及沉積，采用計算流體力學(xué)軟件進行了模擬分析與試驗。試驗結(jié)果表明，導(dǎo)流風幕的作用決定了雙圓弧導(dǎo)流罩蓋的防飄性能。出風口下方的流場受到較大的風幕作用的影響，增加了垂直向下的氣流分速度，使得霧滴在噴頭下方的靶標區(qū)域運動，增加了霧滴沉積率。在西方發(fā)達國家中，對藥械的升級和新產(chǎn)品的設(shè)計都考慮如何減少漂移。Bode和Butler認為霧化裝置產(chǎn)生的霧滴大小范圍決定了農(nóng)藥霧滴的漂移、沉積和覆蓋，若沉積在靶標上是細小的霧滴，則能夠有很好的覆蓋和防治效果，但小霧滴容易隨風漂移。

6 存在問題

通過對國內(nèi)外植保無人飛機施藥技術(shù)研究進展進行分析總結(jié)，發(fā)現(xiàn)我國植保無人飛機技術(shù)研究還存在以下幾個方面的不足。

1)飛控系統(tǒng)仍未成熟，運用在植保無人飛機上常規(guī)的PID算法、PID智能，很多是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID算法和部分回路中使用的模糊自適應(yīng)PID算法。雖然加入植保領(lǐng)域的植保無人飛機企業(yè)是以百計數(shù)，但是真正擁有農(nóng)業(yè)植保飛控研發(fā)能力的企業(yè)并不多。

2)航路規(guī)劃的是任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)當中一個重要環(huán)節(jié)，引導(dǎo)無人飛機怎樣選擇最佳的航路來完成任務(wù)。目前隨著植保無人飛機所執(zhí)行任務(wù)的要求越來越高，以及作業(yè)區(qū)域各種因素的不確定性，對航路規(guī)劃的要求也將越來越高。此外航線規(guī)劃是復(fù)雜的優(yōu)化問題，理論上沒有絕對的最優(yōu)解，只能得到靠近最優(yōu)解的解。

3)對旋翼植保無人飛機風場的研究主要集中在空間維度上，對無人飛機在時間維度的流動特征的科研成果很少報道。此外對旋翼無人飛機風場下霧滴運動規(guī)律研究不足。無人飛機旋翼數(shù)量和分布不同，產(chǎn)生的旋翼下洗氣流以及對霧滴在空間的分布規(guī)律也不同，可應(yīng)用到改善霧滴沉降效果的基礎(chǔ)性理論不多。

4)植保無人飛機靜電施藥系統(tǒng)中電極荷電等核心技術(shù)理論研究不足，其中帶電材料在絕緣性能方面達不到要求，導(dǎo)致系統(tǒng)部件發(fā)生漏電現(xiàn)象。此外，靜電噴頭的荷電性能和霧化效果直接影響施藥效果，對靜電噴頭研究不足，在靜電噴頭產(chǎn)生的霧滴粒徑大小、霧滴載多少電荷量、霧滴漂移等問題并無統(tǒng)一的標準，嚴重制約了靜電施藥技術(shù)的推廣應(yīng)用。

5)航天飛行器的法律法規(guī)有待完善，方便政府部門進行管理。植保無人飛機行業(yè)標準亟需進一步完善，促進其健康發(fā)展。植保無人飛機的硬件和軟件存在許多技術(shù)問題，需要花費大量時間來解決。需要越來越多從事該事業(yè)的人員共同探討植保無人飛機在市場的推廣和應(yīng)用。

7 展望

為了促進植保無人飛機的健康發(fā)展，2018年中國農(nóng)業(yè)機械化協(xié)會頒布了首部植保無人飛機行業(yè)標準——《植保無人飛機質(zhì)量評價技術(shù)規(guī)范》(NY/T 3213—2018)[69]。如今我國植保機械標準已有82個，覆蓋范圍廣，其標準多與國際標準接軌。目前國內(nèi)植保無人飛機施藥技術(shù)的研究仍處于螺旋式上升階段。從長遠發(fā)展的角度來看，隨著土地流轉(zhuǎn)、單位面積噴灑費用上升以及勞動力短缺等變化，植保無人飛機施藥技術(shù)有較大的發(fā)展空間，對于未來植保無人飛機施藥技術(shù)我們有以下幾點期待。

當以往傳統(tǒng)的單一飛行控制方案不能滿足植保無人飛機的性能需求時，復(fù)合控制方法將成為未來發(fā)展的趨勢。當使用一種規(guī)劃方法無法滿足航線規(guī)劃要求時，全局和局部搜索方法的結(jié)合將是一種趨勢，且處在不確定環(huán)境因素下的實時航路規(guī)劃將是未來的研究重點。

靜電噴霧技術(shù)、低空低量施藥技術(shù)和低漂移噴霧技術(shù)的關(guān)鍵在于建立霧滴漂移和分布模型，所以針對旋翼植保無人飛機施藥建立系統(tǒng)的霧滴漂移和分布模型是未來研究發(fā)展趨勢。因此，可以以四旋翼農(nóng)業(yè)植保無人飛機為研究對象，結(jié)合可壓縮RANS方程、SST，研究處于懸停狀態(tài)的四旋翼農(nóng)業(yè)植保無人飛機在空間和時間維度下下洗氣流的分布特征。

未來植保無人飛機施藥技術(shù)會由單一模式向多元化模式轉(zhuǎn)變，且減少農(nóng)藥使用是未來的發(fā)展趨勢。按照農(nóng)作物自身需求給出合適的藥量是減量的關(guān)鍵，這就要求需要精準監(jiān)測，且快速處理病蟲草害的信息。因此，需要加強多機合作等方面研究。搭載監(jiān)測平臺，獲取并處理病蟲草害信息，規(guī)劃植保無人飛機施藥航線，實現(xiàn)精準噴灑，完成施藥作業(yè)。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的提高還在于航空植保技術(shù)，改善農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，防止生態(tài)環(huán)境受到污染。對航空植保技術(shù)的扶植力度還需進一步的加強，讓航空植保技術(shù)能夠發(fā)揮出真正的力量，促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展。

植保無人飛機產(chǎn)品的行業(yè)標準體系較為完善，但服務(wù)能力以及配套服務(wù)不足，有保障的后續(xù)服務(wù)亟需提高。民用無人飛機不夠貼近民生，還是要更接地氣。