什么才是植保无人机真正有效的避障解决方案?

2017-07-20 09:09:43 智飞小泽 332

      中国农业植保无人机发展已有10年,却一直囿于成本高昂、智能程度低、避障功能缺失等因素,难以打开潜在市场,实现突破性的进展。尤其是避障需求,已经成为市场的痛点。目前无人机农业植保通常采用声学雷达(如超声波雷达)和光学雷达(如激光雷达)等避障方式,却存在精度低、功耗大、易被干扰等缺陷。直到“双目立体视觉”技术的出现,为植保无人机避障指出了新的方向。但由于“双目”技术具有较高的技术壁垒,在当前行业普及率和认知度有限,加之市场上陆续出现了各种各样的“双目”,让人一时难以辨别,容易混淆。宇辰网特撰此文,逐一分析。

      避障已成植保领域刚需


      调查数据显示,美国农业航空作业占总耕地面积近50%,其中88%为有人驾驶固定翼飞机。日本农业航空作业占总耕地面积的54%,其中无人机作业占航空作业的38%。中国作为农业大国,有18亿亩基本农田,而中国农业航空作业占总耕地面积不足2%。我国农业领域对无人机需求日益旺盛,农业航空发展空间巨大。 无人机应用于农业植保作业中,在安全高效、降低用工成本、保障农作物产量方面较传统植保方式具备很大优势,但也遇到了一些现实困难。

据一些飞防队透露,当前无人机植保作业主要有两大困难:

       一是复杂的田间环境:中国农田周边环境普遍复杂,无人机植保作业时,高压线、低压线、水塘、瓜架、田埂等是很常见的,高度在1米以上的草,树木,灌木等恶劣的作业环境也经常遇到。植保无人机在作业时,一般是在农作物1~2米上空喷洒,飞高了难以集中喷洒农药。这时如果无人机不会自动避障,“上树”“炸机”是分分钟的事。

      二是地形问题。无人机一旦远距离飞行作业,就会发现农田并不是水平的,而是分隔成一个个的小水池。这是由海拔高度不同导致的,飞远了之后,由于目视有误差,1米~1.5米的高度靠人工很难控制。而农业喷洒的效果则要求很精确的高度,所以仿地形飞行对于农业植保来说是非常迫切的功能。即根据地面和农作物高度的不同,无人机做到自动调节。

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      当前无人机农业植保通常采用雷达进行避障。超声波这类的声学雷达进行测距其实是一种比较成熟的测距技术,且成本相对较低,其测量距离较近,对反射面有着一定的要求,常被用来测量无人机与地面之间的距离,而非与障碍物之间的距离。但是超声波这类的声学雷达的主要问题是波束很宽,容易受作业现场环境噪音和无人机作业自身噪音的影响,从而对测距精度造成影响。激光这类的光学雷达的主要问题是,光束成点状,有效感知范围极窄,仿地飞行的时候极易将光打在植物的茎、叶、地面等不同的反射面上,从而影响测距的精度,而对于自动避障和仿地飞行来讲,测距的精度是先决条件也是必要条件,没有稳定可靠的测距精度,避障与仿地飞行根本就无从谈起。

因此对于植保无人机来说,高效的避障和地形跟随系统是不可或缺的左膀右臂,直接决定了作业效果的好坏。

      为何一定要“自动避障”?


      目前到底有没有一种较为理想的植保无人机避障解决方案?宇辰网记者在采访时发现,越来越多的业内人士肯定了“双目立体视觉功能”在植保机避障方面的功效。

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,是计算机视觉的关键技术之一。它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别(视差图像),使我们获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。简单点说,就是利用两个摄像头来模拟出人的双眼效果,从而判断出目标三维信息,达到有效避障的目的。举个通俗易懂的例子,视力正常的人走在大街上,对面开过来一辆车,人会根据双眼获得的视觉信息来主动避让车辆,而不是直接撞上去。并且人会随着车辆行驶速度的快慢,来自动调整行动路线,这就叫做“自动避障”。

      目前,市面上涌现出一些采用RTK技术来实现航线避障的无人机,这些无人机也自称“自主避障”“自动避障”,但其本质是通过RTK级的航迹规划来避开航迹内的障碍物,即事先规划好一条航迹路线,不管有没有突发因素,无人机都按照这条路线来飞。所以从根本上来说,这是航迹规划,而非避障。真正的双目避障应当是自觉主动的避障,是对障碍物进行识别后的判断和反应。从根本上看,即便当前的RTK技术可以达到厘米级定位,但在实际应用中,农田环境错综复杂,规划出来的航迹未必能避过作业环境内的所有障碍,难免会有所疏漏。对于缺乏主动避障系统的无人机来说,直接面临的就是“炸机”的风险。 此外,相较于传统的避障解决方案,双目视觉与人眼视觉类似,分辨率高且不易受干扰,是较好的选择。在对运动物体(包括动物和人体形体)测量中,由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。可以说,由于双目视觉功能可以使智能设备具备对环境的深度感知能力,因此在无人机、智能机器人等领域的应用前景更为广泛。其中无人机对 “自动避障”的需求更大,在植保行业,单靠飞手一人一台,手动遥控一定数量的无人机,并进行长时间作业,有很大难度;因此目前植保领域已开始使用地面站的集中管理模式,可使无人机进行长时间的自动化飞行与喷洒,这就要求植保无人机必须拥有可靠的自动避障能力,不用依靠飞手便可自己运作。

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      拨开迷雾辨真金

 

      近来,随着无人系统领域产品智能化程度的提高,越来越多的市场需求明确指向了能够及时感知障碍物并做到有效避障的双目功能,打着“双目”旗号的产品也层出不穷的涌现出来。宇辰网记者留意到目前市场上的“双目”,大体分为以下几种技术方案:

       一是ARM方案。采用串行计算的方法,缺陷是计算速度慢,经常有丢帧丢包的现象发生,对测距的稳定性和实时性无法保障,安全隐患较高。

      二是Realsense的激光编码方案,缺陷是受环境光影响较大,强光、弱光条件下都不能正常使用,几乎无法进行室外作业。

       三是FPGA方案,具备实时性、稳定性、低功耗、全天候等优势,是真正适合农业植保作业的双目解决方案。

      专家指出,双目视觉模块想要达到工程应用标准,首要解决的就是实时性和可靠性问题。当前植保无人机需求的理想双目视觉模块,需要具备以下几点特征:一是避障的精度要高,需要具备障碍物检测、智能跟随、位姿估计等功能;二是图像传输的实时性要好;三是要能够适应各类光照条件下的作业环境,具备高可靠性和低功耗等特点。

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      值得一提的是,日前无距科技在沈阳的新品发布会上发布了一套双目自主避障和仿地飞行系统。据宇辰网记者了解,这套系统在植保领域的应用优势体现在两个方面:

      (1)针对田间作业的复杂环境量身定制: 1~2米的作业范围内存在着人眼难以识别的细小障碍物,给植保无人机带来重大安全隐患。

      (2)针对夜间植保作业场景量身定制:植保无人机受到飞手夜视能力和农田夜视环境的限制,很难实现夜间作业。针对这一痛点,无距首次发布了利用双目传感器自动感知障碍物、自动精准测量对障碍物和对地的距离,并拥有可靠的夜间作业能力,彻底解决农业无人机自主避障和仿地飞行的安全问题,让无人机全天候作业成为可能。这无疑将促进植保无人机的作业效率实现质的飞跃。

      在谈及“双目+仿地形飞行”技术会对企业造成的附加成本时,无距方面对宇辰网记者表示,“作为植保无人机飞控制造企业,生产飞得安全、高智能化、易于操控、质量可靠、性价比高的植保无人机飞控才是我们的使命,如果一味只强调降低成本,忽视一些与安全相关的重要功能的创新,靠所谓的快速维修来保证使用和不误农时,才真的有可能会误导消费者。” 对于我国航空植保现状来说,双目自主避障和仿地形飞行技术意义非凡:它解决了“绕不开的障碍物”“测不准的障碍距离”以及“难以实现的夜间作业”几大痛点,极大提升了无人机植保作业的安全性与高效性,代表着行业前进的方向。预计在未来的植保无人机市场,“双目+仿地形飞行”技术将成为刚需和标配,越来越多的得到应用和普及。






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