2021年,团队获得了中国研究生未来飞行器创新大赛全国三等奖。航空航天学院控制科学专业2020级研究生杜文涛担任“逐梦队”的队长,与另外四位队员一起设计了“基于机器视觉的智能无人机集群协同作业的丛林目标侦查打击系统”。研究过程中,团队着重突破了两个技术难点,第一,不清楚"敌人"内部隐蔽区域的战力分布。他们选择先使用现阶段已有的一些小型无人机——“探索者”深入树林打探"敌人"的分布,再使用其他无人机深入树林定点打击目标。第二,无人机集群智能决策能力差。无人机的数量是有限的,如何让其智能决策跟踪目标从而实现最大价值呢?团队最终选择运用算法根据打击目标大小人为赋予无人机不同的权重,实现了无人机的合理分配。而最大的挑战来自在真正的树林环境与实验室仿真模型之间的差距。“我们最初的实验模型用两个点表示障碍物,飞机只用从中穿过去就行。到了树林里之后,发现树木并不是垂直生长,即使两棵树之间的距离也不是处处相同,每棵树的高度也有差异,这就涉及到了一个从2D平面到3D立体空间的转换。” 杜文涛说。发现了问题之后,他们没有犹豫,立即采用建图的方法修补了漏洞,添加了更多的约束条件,于是飞机又能像小鸟一般自主地避开障碍,灵活地从树林中穿过去了。
除了参加比赛,团队还致力于让研究成果真正落地,惠及民生。农业对劳动力需求大,却面临着收益低的问题,因此,尽管智慧植保无人机技术已经比较成熟,市场上也有很多类型的植保无人机,但因为价格昂贵,还是很难推广。针对这个问题,团队设计了本文开头提到的那款基于机器视觉的低成本智慧植保无人机系统。无人机飞控是稳定无人机飞行姿态,并能控制无人机自主或半自主飞行的控制系统,是无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收等整个飞行过程的核心系统,可以看作无人机的“大脑”,是无人机最贵的部分之一。团队成员、航空航天学院电子信息专业2021级研究生唐帆告诉我们,目前市场上一套成熟的飞控系统售价大概在200元左右,而他们根据具体任务需求定制芯片,可以把每块控制芯片的成本减少到20~30元。比如侦察无人机需要处理数据,就定制算力高的芯片;反之,它不需要载重,就定制结构强度较低的机架。通过这样定制化的开发,既减少了冗余,降低了成本,又提高了无人机的稳定性。![4.png]()
飞控电路板
第一,智能机器视觉算法切换。通过机器视觉进行快速环境感知并分辨任务场景,在任务区域切换高鲁棒性多机协同算法,为相应的作业场景提供稳定的平台支持。比如侦察无人机通过视觉扫描或激光雷达传感器等方式获取地形信息、农田作物生长状况和病虫害情况。如果这片区域土地裸露较多,说明农作物长势不好;另外一片区域黑点密集,说明虫害严重。第二,系统动态任务规划策略。研究多无人机任务分配和无人机集群协同控制问题,设计了无人机集群任务动态规划策略;研究无人机集群和地面站之间的信息交互以及控制问题,设计以地面站为主控中心的机-地任务动态规划策略。比如侦察无人机将获取到的信息传输给执飞无人机,携带农药喷壶的执飞无人机根据接收到的数据决定在不同地方喷洒与之相符的杀虫剂和营养素等。目前,团队已经在某农场进行了深入的调研,根据他们的具体需求升级优化了植保无人机系统,他们期待能尽快与该农场建立合作,使产品走出实验室,实现产业化,提高农业生产效率,真正惠及民生。在产品基础上,团队成员们还发表、录用学术论文10余篇,申请发明专利5项,目前已授权2项。未来,他们希望能继续秉承“壮志空天,激情人生”的科技创新和实践创业的方针,面向飞行器集群智能协同,设计更多富有成电特色的空天先进产品。