健康云 服务器异常基于云-端高精度地图油菜无人播种作业系统设计

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本文节选自：

卢邦, 董万静, 丁幼春, 孙阳, 李浩鹏, 张朝宇. 基于云-端高精度地图的油菜无人播种作业系统设计与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2023, 5(4): 33-44. DOI:10.12133/j.smartag.SA202310004

LU Bang, DONG Wanjing, DING Youchun, SUN Yang, LI Haopeng, ZHANG Chaoyu. An Rapeseed Unmanned Seeding System Based on Cloud-Terminal High Precision Maps[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(4): 33-44. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202310004

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基于云-端高精度地图油菜无人播种作业系统设计

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1 油菜无人播种作业系统设计

1.1 作业系统整体结构

油菜无人播种作业系统主要包括油菜无人播种管控云平台和油菜直播机组导航控制平台。其中管控云平台主要由云数据库、云服务器和网页端组成。油菜直播机组导航控制平台主要包括传感装置、控制模块和执行机构。系统整体结构如图1所示。

图1 油菜无人播种作业系统整体结构

Fig. 1 The overall structure of the rapeseed unmanned seeding operation system

1.2 管控云平台功能设计

为提升油菜无人播种作业系统转场效率，本研究搭建可实现如下功能的管控云平台：在云端基于高精度地图人工选定田块，并自动生成路径，可一键启动油菜直播机组完成无人作业，并将播种轨迹信息实时存储到云数据库中。

管控云平台主要由路径规划模块、作业监测模块以及实时控制模块组成，如图2所示。

图2 油菜无人播种管控云平台功能设计

Fig. 2 Functional design of management and control of cloud platform for the rapeseed unmanned seeding

1.2.1 路径规划模块

路径规划是实现油菜无人播种作业的前提。通过人为在网页端高精度地图选取作业田块，一键自动生成梭行外螺旋全覆盖作业路径并上传到云数据库中，上传的路径信息格式如表1所示，供导航控制终端读取。

表1 油菜无人播种作业路径信息表

Table 1 Path information sheet of rapeseed unmanned seeding operation

1.2.2 作业监测模块

农机作业监测模块监测的主要信息如表2所示，包括生成时间、纬度、经度、速度及横向偏差。

表2 无人农机作业监测信息表

Table 2 Monitoring information sheet for unmanned agricultural machinery operation

导航控制终端收到农机监测数据后将其存储至云数据库农机作业监测信息表中，并发送至网页端进行实时显示。

1.2.3 实时控制模块

考虑油菜无人播种未来实现多机协同控制的现实要求，云平台需要能够控制多台农机，作为人机交互页面的网页通过WebSocket协议发送控制指令至云服务器，云服务器通过识别农机ID将控制指令转发至对应农机实现远程控制，无人播种农机具、无人耕整地农机具等无人作业农机具通过云平台与网页的信息交互如图3所示。

图3 油菜无人播种作业系统的人机交互页面与农机通信示意图

Fig.3 The human-machine interaction page and agricultural machinery communication diagram of the rapeseed unmanned seeding operation system

1.3 导航控制平台组成

油菜直播机组导航控制平台主要是由Case TM1404型拖拉机、智能播种施肥一体机（湖北永祥农机装备有限公司）、角度传感器、高精度北斗定位系统、电控方向盘、导航控制终端以及车载控制器组成，如图4所示。

图4 油菜直播机组导航控制平台结构

注：1. 角度传感器；2. 车载控制器；3. 电控方向盘；4. 北斗RTK天线；5. 北斗移动站；6. 导航控制终端；7. 智能播种施肥一体机。

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Fig. 4 Structure of navigation control platform for seeding of rapeseed

导航控制系统主要包括数据获取层、规划控制层以及动作执行层，结构如图5所示。

图5 油菜无人播种作业导航控制系统结构

Fig. 5 Structure of the navigation control system for rapeseed unmanned seeding operation

数据获取层由北斗双天线高精度定位系统M600（上海司南卫星导航技术股份有限公司）和角度传感器（ELOBAU 424A10A060型）组成。通过北斗双天线高精度定位系统M600实时获取油菜直播机组经纬度坐标和航向，通过角度传感器获取前轮转角。

规划控制层是以树莓派4B为主控制器的导航控制终端。导航控制终端还包括控制器局域网总线（Controller Area Network，CAN）分析仪、电源模块及触摸显示屏。导航控制终端通过CAN分析仪与车载控制器进行CAN通信，通过串口与方向盘控制器进行通信。

动作执行层主要负责接收控制终端的指令并执行动作。电动方向盘负责控制方向盘转动进而控制前轮转角，车载控制器通过CAN通信控制油菜直播机组的点火与熄火、离合器结合与分离、动力输出装置（Power-Take-Off，PTO）结合与分离、三点悬挂抬升与下降、挡位变换及油门提高与降低等动作。

2 高精度地图构建方法

2.1 地图构建流程

为提升油菜无人播种转场作业效率，提出了基于高精度地图的路径规划方法，实现人为框选作业田块后自动生成作业路径功能。高精度地图的具体构建流程如图6所示，构建步骤如下。

图6 高精度地图构建方法

Fig. 6 Construction method of high precision map

1）确定作业田块后，选定无人机起降地点，在田块合适位置布设地面控制点；

2）对地面控制点进行实时动态（Real Time Kinematic，RTK）数据采集，采集完成后参考《低空数字航空摄影测量外业规范》（CH/T 3004—2021）对无人机航测路线进行规划，设置合适的航高、航向及旁向重叠率，进行无人机影像和位置（Position，POS）数据采集；

3）在Agisoft Metashape Pro 1.7.3软件中，对采集的影像数据和POS数据进行处理，通过去噪、匹配和拼接等一系列方法构建完整作业地图；

4）利用Global Mapper软件进行地图切片，为提升地图精度，基于墨卡托投影进行坐标转换，从而实现平差纠正，得到高精度地图，传输到云平台网页端。

该方法较传统的田块边界信息采集方法操作简单，一次航拍可获得多个田块及周围道路影像信息。当无人播种作业装备连续耕作多块田地时，无需多次进行打点操作，可依次在高精度地图上框选作业田块并生成作业路径，省去了繁琐的打点操作，提高了无人作业装备的转场作业效率。如图7所示，人工打点操作需手持打点器或驾驶拖拉机遍历A、B、C、D这4个点获取经纬度坐标，并输入到导航系统进行路径规划；而基于高精度地图的路径规划方法，只需框选作业田块即可自动生成作业路径。如图7所示，红色实线内部为作业田块，蓝色实线为自动生成的作业路径。

图7 高精度地图与路径规划示意图

Fig. 7 High precision map and path planning

2.2 地图精度试验

为验证无人机构建的作业地块地图精度，选择湖北省武汉市华中农业大学校内野芷湖边的试验田为试验地点，对其进行高精度地图的构建。将飞行高度设置为100 m，航向及旁向重叠率为65%。在航测区域内选择7个控制点，布设方案如图8所示。其中①~④号为纠偏点，D1~D3为验证点。控制点数据通过北斗高精度定位系统M600采集，坐标系选用WGS84坐标。

图8 高精度地图地面控制点布设方案

Fig. 8 Layout scheme of high-precision map ground control points

将无人机采集的影像和POS数据导入到Agisoft Metashape Pro 1.7.3以及Global Mapper软件中进行处理、合成、切片等操作，再根据纠偏点实际坐标与图像坐标进行平差纠正，获得高精度地图，再计算验证点图像坐标与实际坐标得出其误差值，如表3所示。

表3 高精度地图地面验证点误差

Table 3 Verification point error of high-precision map ground

由表3验证点误差可知，通过平差纠正后地图平面精度误差最大为3.23 cm。试验结果表明通过无人机构建的高精度地图可以满足无人播种作业路径规划的精度要求。

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