农用无人机避障技术的应用现状及展望

0 引 言

自2004年以来，中央一号文件连续14年聚焦“三农”问题，近四年的主题均与“加快推进农业现代化”有关，并明确提出“要加强农用航空建设” [1]。科技部和农业部在“十二五”科研规划中都将农业航空应用作为重要支持方向[2]。在党的十九大报告中，习近平总书记首次提出了“实施乡村振兴战略”，并提出要坚持农业农村优先发展，加快推进农业农村现代化。

随着中国农业现代化稳步推进，农业生产对农业机械的需求日益增长，中国的农用航空器得到了快速发展。农用无人机是农用航空器的重要组成部分，是中国精准农业航空领域的一支新兴力量。2016年农业部农机化司对全国31个省份（不含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省）以及新疆建设兵团的植保无人飞机实际拥有量和作业情况进行了专项调查统计，结果表明：截止2016年6月30日，全国实际田间作业植保无人飞机拥有量为4 262架，其中，以电动多旋翼植保无人飞机为主；2015年全国农用植保无人飞机的作业面积达476 035.67 hm2[1]。

由于农用无人机起降操作灵活，作业效率高，防治效果好，经济效益明显，不但有利于资源节约与环境友好，且广泛适用于地面机械难以耕作的农业区域[2-6]。因此，它在实践推广应用中已表现出明显特点和优势。但作为新生事物，在安全系数的提高、作业流程的规范、管理机制的健全、数据信息的采集等方面，农用无人机的人工智能程度尚待完善与提高。

在2017年9月《农业部办公厅财政部办公厅中国民用航空局综合司关于开展农机购置补贴引导植保无人飞机规范应用试点工作的通知》中，试点产品的技术条件首次明确指明：补贴机型需加装避障系统软件等，以期实现作业飞行可识别、可监测、可追查。但农田作业环境复杂多变，病虫害爆发期，尤其夜间作业或环境可视度低时，若主要依靠肉眼观察判断，作业受限因素多且危险性高，因此，实现障碍物的自主识别与有效回避将是农用无人机智能化发展的必然趋势之一。

农用无人机避障技术指的是农用无人机能够自主识别障碍物类型并完成指定避障动作的核心智能技术，理想的避障系统能够自动地、及时地避开飞行路径中出现的各类障碍物，避免因操作失误、自主飞行失效或其他突发故障引发的意外事故，有效地减少不必要的财产损失及人员伤亡。

1 农用无人机避障技术所涉难点、重点

1.1 农田作业环境复杂

由于气象条件不可控，尤其在强风洪涝、高温干旱、低温冷害、沙暴扬尘等恶劣天气下，作业难度系数急剧提高。以主要受光强影响的机器视觉避障技术为例，当农田作业环境存在镜面反射等光污染时，不仅易使飞手产生眩晕及不适感，更易对避障系统的识别判断功能造成光学失真和噪声等干扰[7]；当农田作业环境光照不足时，飞手视物能力削弱，机器视觉避障技术则需辅助红外技术才能夜视功能，如广州极飞科技有限公司的Xcope天目自主避障系统，采用的主动近红外照射技术实现暗环境作业。

1.2 农田障碍物类型复杂

农田作业中，农用无人机的飞行速度、高度等作业参数将直接对雾滴沉积、病虫害防治效果产生影响，作业参数的设定与农作物的种类、生长发育状况、作业区的地形地势等有关[8-11]。但实现农用无人机的低空低量精准喷施作业的同时，应保证农用无人机作业的安全性。农田中为生产需要放置的不同辅助农具，如农田防护网、攀援植物的支撑引导架等，农田周围的民居建筑、绿化建设、电网设施、通信设施、照明设施等，以及出没无规律性的各类生物都增加了农用无人机避障环境的复杂程度，对农用无人机避障技术的要求也有所提高。

气象条件多变、作业环境复杂导致农用无人机避障技术需要克服光照变化、场景旋转、图像分辨率低、运动速度、目标遮挡甚至淹没特征、目标特征不稳定等因素的干扰[12-13]，以保证在不同的外界条件下正常工作。例如，视觉避障传感器需避免高速作业时因运动模糊造成的系统误识别，降低镜头畸变，提高成像质量，减少图像的变形和失真。

要解决农用无人机的避障问题，实现避障系统对障碍物的实时感知、图像快速解析、智能识别、潜在区域获取、避障行为决策等功能，需要从根本上分析农田障碍物的物理特征，如大小、形状、种类等，从而明确针对不同障碍物的最小识别距离、避障动作指令及响应时间等避障参数。因此，下文将根据作业环境中可能出现的各类农田障碍物特点提供2种分类方法。

文章来源：《航空动力学报》 网址: http://www.hkdlxbzz.cn/qikandaodu/2021/0301/536.html