一种基于视觉的农用多功能智能化无人机设计方案

时间：2024-05-28

杨乾智吕偿林恩博林士专潘伟连炜业

（广东白云学院，广东广州 510450）

1 总体设计思路和方案

1.1 遥控手柄总体设计

遥控手柄主要通过无线通信芯片NRF24L01与无人机建立通信，遥控手柄的主要由STM32主控电流、摇杆电路、2.4G通讯电流和按键电路等组成。其功能：第一，可以通过按键操作开始无人机路线规划；第二，通过摇杆控制无人机进行路线规划；第三，可以通过按键让无人机返回原位置。

1.2 无人机总体设计

1.2.1 浇灌系统总体设计。无人机上的浇灌系统主要通过电机控制管道内液体的流动，安装在电机输出轴的旋叶通过压紧管道进而控制液体的停止流动，当电机旋转时液体会往下流动。设计必须保证管道的柔韧性比较好，不然易造成管道的爆裂或者电机的旋转停止。浇灌系统主要有四种不同的液体，分别是水、氮肥水、磷肥水、钾肥水［1］。

1.2.2 传感器总体设计。无人机上搭载的传感器主要是温湿度传感器［2］和红外避障传感器［3］。温湿度传感器可以记录环境的温度和无人机机体的整体温度，当环境温度超过设定温度时会自行开启无人机上搭载的控制水电机。同时，湿度传感器也可以记录空气中的湿度，当空气中的湿度过大时无人机会返回航道，当空气湿度正常时再进行巡逻。同时，还可以控制水电机的启停，当空气湿度比较干时会开启水电机，在空气湿度比较良好的情况下电机会自行关闭。红外避障传感器可以让无人机安全地躲避规划区域内的障碍，保证不会撞机。

1.2.3 摄像头采集图像。无人机上搭载的摄像头主要是由CCD面阵相机［3］，摄像头可以隔时段自动采集现场图片信息，采集的图片超过5张时会自行删除原有图片，保证STM32F103C8T6的资源不造成浪费。

1.3 图像处理

对采集的图像信息进行处理，采用专门的视觉识别软件halcon［4］，软件内部搭载各种处理算法，该软件对本项目的完成有很大帮助。其图片处理过程是先将图片转化为RGB三原色的信息，然后通过调整阈值获得相应颜色的阈值范围，再对比图片信息获得结果。

2 系统硬件设计

2.1 主控单元电路设计

控制电路的主控芯片采用的是ST公司的STM32F103 CBT6［5］，该开发芯片是一款低功效、高性价比的MCU芯片。其芯片I/O口分配如图1所示［6］。其控制引脚主要分配给4个无人机电机、4个水管电机、3个传感器等。

图1 主控芯片引脚分配

2.2 电机驱动电路

4个无人机电机的控制主要原理是PWM调速，即脉冲宽度调频，可以控制无人机电机转速，从而控制高度。

2.3 无线通信模块电路设计

无人机的远程控制采用手柄方式，手柄与无人机的通信采用无线控制芯片NRF24L01［7］。NRF24L01具有小体积、低功效、多通信通道等特点，可以满足本项目的工作要求。见图3。

图3 NRF24L01电路图

2.4 摄像头

摄像头采用OV5640模块［8］，OV5640模块是一款高清摄像头，可以采集图片的RGB信息。同时，该款摄像头模块在黑暗和噪音的环境下仍能正常工作。见图4。

图4 OV5640摄像头实物图

2.5 电源电路

见图5。

图5 电源电路图

图2 四轴无人机电机电路

3 系统程序设计

3.1 无人机避障

无人机上4个驱动电机上分别搭载了4个红外距离传感器，根据传感器传回的信息可进行无人机姿态调整。见图6。

图6 无人机避障主要原理

3.2 浇灌系统控制电机

当无人机上的温度传感器和湿度传感器低于设定值时会控制水电机的启停；当分析拍摄图片的农作物有黄色时会启动氮肥水的管道，当分析拍摄图片的农作物有暗绿色时会启动磷肥水的管道，当分析拍摄图片的农作物有褐色时会启动钾肥水的管道。浇灌系统主要是由4个电机控制。

3.3 halcon图片分析程序

在halcon软件上可以直接读取电脑上的图片，同时，可以把halcon的程序转化为C语言分配到STM32芯片上［9］。采集图片的分析主要是RGB，褐色RGB（150，75，0），黄色RGB（255，255，0），暗绿色RGB（0，64，0），当采集图片颜色是黄色时，指示农作物缺氮，暗绿色时是缺磷，褐色时是缺钾。