靶向滅草機器人藥液噴灑空氣動力學模型建立與驗證

權龍哲，王建森，奚德君，酈亞軍，孫文峰，陳 詞

靶向滅草機器人藥液噴灑空氣動力學模型建立與驗證

權龍哲，王建森，奚德君，酈亞軍，孫文峰※，陳 詞

（東北農業大學工程學院，哈爾濱 150030）

為提高除草劑的有效利用率、降低環境污染，該文研制了一種靶向滅草機器人，建立機器人的藥液噴灑動力學模型是提高對靶施藥精度的關鍵。在綜合考慮多種影響因素前提下，采用空氣動力學原理建立了液滴在噴灑過程中的動力學模型，并推導出液滴的落地點公式；在此基礎上通過計算機數值模擬得出了液滴群的落地覆蓋區域，同時分析了液滴阻力特性及各工作參數對運動過程的影響；在室內無風條件下，應用高速攝像技術進行了噴灑試驗，將液滴群的實際落地覆蓋區域與理論覆蓋區域比對，相對誤差為8%～13%，同時采用吸水紙稱質量法分析了藥液有效覆蓋區域的沉積量分布特性。研究結果表明：借由藥液噴灑動力學模型得出的理論藥液覆蓋區域與試驗結果具有一定的吻合性，驗證了模型的適用性。該研究可為搭建相關靶向噴灑系統提供參考。

機器人；模型；計算機仿真；對靶施藥；藥液覆蓋區

權龍哲，王建森，奚德君，酈亞軍，孫文峰，陳 詞. 靶向滅草機器人藥液噴灑空氣動力學模型建立與驗證[J]. 農業工程學報，2017，33(15)：72－80. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.15.009 http://www.tcsae.org

Quan Longzhe, Wang Jiansen, Xi Dejun, Li Yajun, Sun Wenfeng, Chen Ci. Aerodynamics modeling and validation on liquid medicine spraying of target weeding robot[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(15): 72－80. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.15.009 http://www.tcsae.org

0 引 言

精準施藥技術能夠根據雜草和作物在空間上分布的不同定點噴灑除草劑，可有效提高農藥利用率，降低環境污染[1-2]，針對該項技術相關研究人員從不同側面開展了廣泛而深入的研究。

為提高藥液投放精度，相關研究人員通過水力學基本定理或藥液動力學模型，對廣義液滴在空氣中的運動規律進行了分析：Chow等[3]基于牛頓第二定律，在考慮重力和空氣阻力的前提下，建立了描述藥液運動規律的動量方程；何志霞等[4]以歐拉-拉格朗日模型為基礎，對油滴的運動特性和粒徑尺寸進行了分析；脫云飛等[5]在無風條件下根據水力學基本原理，將水滴運動分解，推算出理論射程公式；張慧春等[6-7]利用激光成像系統和激光粒度儀測定噴霧角和霧滴粒徑,并研究了霧化機理。為控制藥液投放環節的損耗，相關學者針對液滴飄逸和沉降損失開展了研究：李超等[8-9]利用風送式噴霧裝置提高藥液的附著量；宋堅利等[10-11]設計了藥液回收裝置，使未附著在莖葉上的藥液流回藥箱以便重復利用；何雄奎等[12-13]設計了靜電噴霧噴頭，使藥液在靜電場力的作用下定向運動，能夠有效吸附在靶標部位上。任寧等[14-15]研制了一種工作頻率為60 kHz的微型指數振子超聲霧化噴頭及噴頭，可以產生更細的霧滴，從而提高附著量。

由以上研究可知，無論針對藥液噴灑的動力學研究還是關于藥液損耗控制的研究，都是以噴頭固連在機器上（固定投藥方向）為前提開展的相關研究[16-18]，然而雜草的分布位置和生長姿態差異較大，固定噴頭難以實現精準對靶[19-23]，因此以改變藥液投放方向的對靶施藥模式為基礎，開展藥液噴灑動力學的理論與試驗研究，以期為精準施藥技術發展提供參考。

1 靶向滅草機器人簡介

1.1 系統總體結構

本文研制了一種靶向滅草機器人，以該機器人為基礎平臺，開展藥液噴灑動力學的研究，如圖1所示。

圖1 靶向滅草機器人Fig.1 Target weeding robot

該機器人由自主導航攝像頭1、牽引機構2、雜草識別攝像頭3和靶向滅草單元4等組成，牽引機構配合自主導航攝像頭可實現無極變速、勻速行駛和田間自主行走功能，苗草識別攝像頭配合靶向滅草單元，可實現靶向除草作業功能，其中雜草識別攝像頭和滅草單元掛接于牽引機構后部，可調整在豎直方向的位置，以適應不同高度的作物。

1.2 工作原理

靶向滅草單元的初始狀態如圖2a所示。雜草識別攝像頭2置于噴頭3前方，以便調整噴灑延時，雜草識別攝像頭2對田間作物進行識別，判別其是否為靶標作物，控制系統可獲取靶標位置信息并驅動電機1，調整噴頭3使其指向靶標位置（如圖2b、圖2c所示），當噴頭達到預定旋轉角度后，控制系統短暫開啟電磁閥投射藥液，至此完成靶向滅草任務。

圖2 靶向滅草單元Fig.2 Target weeding unit

1.3 靶向滅草的噴施特點

當噴頭固連在承載臂上時，液滴群構成的包絡軌跡線不可改變。如果靶標作物在液滴密度較小的包絡軌跡線邊緣時（如圖3a），為獲得足夠的有效藥液投放量，就需要增大藥液的總體投放量，導致藥液浪費[24]。因此，本文采用單噴頭旋轉的方式完成靶向施藥，改變噴頭噴射傾角以獲得不同的包絡軌跡線，以便對任意靶標區進行覆蓋（如圖3b）。

圖3 靶向滅草的作業特點Fig.3 Characteristics of target weeding

2 靶向滅草作業中液滴的動力學分析

由于旋轉噴頭液滴群軌跡的運動學建模是實現對靶噴施的關鍵，所以本節將對旋轉噴頭的藥液群運動軌跡及覆蓋區域進行定量建模和數值模擬。

2.1 液滴運動模型的建立

液滴運動模型的基本假設：①液滴在噴頭出口處形成；②液滴在運動過程中近似為球狀；③不考慮液滴運動過程中的蒸發量[5]（通常認為噴灌的蒸發損失不大于4%）；④因運動時空氣浮力遠小于重力，故模型中忽略其影響；⑤壓力增大時噴淋角度的改變微小，故模型中認為噴淋角度為噴頭固有特性，與壓力無關。

液滴由噴頭噴射出的同時，噴頭也在繞固定軸做定軸轉動，通過構建液滴的復合運動，實現液滴包絡軌跡線的靈活改變，噴頭在不同的轉角下液滴所形成的運動包絡軌跡如圖4所示（垂直紙張向外為機器行進方向），圖4中工作位置1設為啟動點，工作位置2為理論噴射工作點（噴頭在此點噴射），工作位置3為停止點。噴頭啟停前后，角速度變化較大，而在2號工作位置附近轉動平穩，理論上保證了勻速轉動，所以本文選擇2號工作位置進行研究。因此液滴的絕對速度va為：

式中vr為最外側液滴相對噴頭的噴射速度，m/s；ve1為噴頭旋轉的線速度，m/s；ve2為車體行進的速度，m/s。

圖4 靶向滅草工作原理簡圖Fig.4 Working principle diagram of target weeding

液滴運動軌跡和落地覆蓋區的包絡特性為本文的研究重點，故取液滴群最外層的液滴為研究對象，確定最外側液滴的位置可通過最大噴射夾角和噴射徑向夾角2個參數確定（如圖5所示），其中最大噴射夾角θ1是噴頭所噴射出霧滴錐形體的最大夾角，由噴頭出廠參數可查得，噴射徑向夾角θ2是噴頭噴射出霧滴在其徑向與機器行進方向的夾角。為確定邊緣液滴的運動規律，需對液滴的速度在特定的坐標系中進行分解（如圖6所示）。

圖6a中的OX′Y′Z′是固結在噴頭上的相對坐標系，圖6b中的OXYZ是固結在車體上的相對坐標系，圖6b中相對坐標系OX′Y′Z′是繞圖6a中的OX′軸進行旋轉得到的。

首先在圖5a中對vr正交分解，后利用圖6b中2個相對坐標系間的幾何關系，獲得液滴的速度分解方程：

式中θ1為最大噴射夾角，(°)；θ2為徑向夾角，(°)；σ為噴頭旋轉角度，(°)；v0x為液滴初始速度在X軸方向的投影，m/s；v0y為液滴初始速度在Y軸方向的投影，m/s；v0z為液滴初始速度在Z軸方向的投影，m/s。

圖5 液滴的最大噴射夾角和徑向夾角Fig.5 Maximum spray angle and radial angle of droplet

圖6 液滴速度分解示意圖Fig.6 Decomposited droplet velocity diagram

根據牛頓第二定律，在考慮空氣阻力時，液滴落地前的空間運動方程為：

式中m為液滴質量，kg；ρw為密度，kg/m3；d為液滴直徑，m；t為液滴運動時間，s；x，y，z為液滴在t時刻的坐標，m；k為摩擦系數，kg/m；g為重力加速度，m/s2。

式中的摩擦系數國內外已做了大量研究，計算公式各有不同，考慮到流態故采用下公式[25]：

式中ρk為空氣密度，取離地2 m常溫常壓的狀態，此時ρk為1.23 kg/m3；φ為阻力因數，主要根據孔流的雷諾系數Re確定[22]，水流流態不同時阻力系數不同：

層流時(Re≤2 000)：

過渡流時（2 000＜Re＜4 000）：

紊流時（Re≥4 000），φ=0.18。

由噴頭液滴的形成過程可知雷諾系數較大，流態為紊流[26-28]，故φ=0.18。由式（6）可知，液滴平均直徑對模型影響程度較大，Mugele和Evans采用上限對數正態分布ULLN法描述噴頭水滴分布方法[29]，通過統計分析得出累計頻率為50%的水滴直徑d50公式[30]：

式中Nd為噴嘴直徑，mm；P為工作壓力，kPa。

根據液滴運動的初始條件有：

將其代入式（5）并整理有：

同理，可求出y、z的解：

式中h為噴頭與地面間垂直距離。至此即獲得了液滴在空間當中的位置隨時間的變化規律。

2.2 液滴群覆蓋區域的求解

液滴落地覆蓋區與雜草的重合程度直接影響除草效果，故需根據式（11）、（12）、（13）確定液滴群落地的覆蓋區域。z=0時，通過式（13）可求出出液滴落地時間t0。

將t0帶入式（11）（12）可求出每個液滴落地后的二維平面坐標：

為簡化模型將覆蓋區域近似為橢圓，橢圓形心和雜草形心坐標相重合，此時橢圓形心即為靶標點坐標。

為進一步完善運動模型，還需確定靶標點坐標和噴頭轉角、噴射壓力間的關系。在上述模型基礎上取類橢圓覆蓋區短軸的2個端點，即θ2為90°和270°。可得到：A1(X1,Y1)、A2(X2,Y2)，進而可得到靶標點坐A0[0.5(X1+X2),0.5(Y1+Y2)]，將該坐標與式(15)聯立，隨后分別將式（2）、（3）、（4）中速度分量帶入聯立結果得：

式中v0x1、v0x2、v0y1、v0y2為通過類橢圓覆蓋區短軸的2個端點進而計算出的2個液滴的初始速度。由于式（16）中的（X1+X2）/2受車速影響，為使噴灑覆蓋區域的形心與靶標點完全重合還必須根據車速的不同來控制噴灑延遲時間，其對應關系如下

式中T0為噴灑延遲時間，s；S為攝像頭與噴頭的垂直距離，m。由式（17）可知車速并不影響液滴覆蓋區的形態，僅影響液滴群覆蓋區在車行進方向上的位移。

最后將式（16）、式（17）與由視覺系統提供的準確靶標參數對應聯立，便可得到靶標點和噴頭轉角σ、藥液初始速度vr、噴頭轉速ve1、噴灑延遲時間T0和車速ve2間的關系。其中藥液初始速度由不同噴頭型號受施加的不同水壓而控制（具體查閱噴頭出廠參數手冊）。

2.3 模型的數值模擬

為驗證模型中不同的噴頭位姿和工作參數對覆蓋區的影響，對模型進行數值仿真。如圖7所示，在機車行進速度1 m/s、阻力因數取0.35、噴射壓力取0.3 MPa（后續試驗所用噴頭0.3 MPa壓力下液滴的噴射速度）的條件下，依次遞增噴頭轉角，用以分析所形成落地覆蓋區域的變化規律。

圖7 噴頭轉角對液滴覆蓋區域的影響Fig.7 Influence of nozzle rotation angle on area of droplet coverage

如圖7a所示，從左向右依次為噴頭轉角以1°為步長，由0°逐漸變化至7°所形成的系列覆蓋區，在此范圍內可看出：噴頭轉角的變化對覆蓋區形狀的影響較小，對覆蓋區的橫向相對位移影響較大。圖7b從左向右依次為噴頭轉角以1°為步長，由10°逐漸變化至17°所形成的系列覆蓋區，在此范圍內可看出：一方面隨傾角的改變覆蓋區除整體產生橫向相對位移外，還產生了縱向的相對位移；另一方面覆蓋區由接近標準的圓形逐漸變為傾斜的類橢圓形，但此時形狀變化較小。覆蓋區產生縱向相對位移是由于噴頭旋轉后豎直方向的速度分量變小，導致整體落地時間少量增加，而覆蓋區形態的改變則是由于水平面上兩速度分量變化不均勻引起的。如圖7c所示，從左向右依次為噴頭傾角以1°為步長，由20°逐漸變化至27°所形成的覆蓋區，可以看出：一方面在45°對角線方向覆蓋區寬度逐漸收縮，在?45°對角線方向寬度逐漸增加，整個液滴覆蓋區域逐漸變化成為傾斜的類橢圓形；另一方面各覆蓋區的縱向相對位移大于圖7a和圖7b，由式（12）、（13）可知，隨噴頭轉角的增大，液滴在空氣中運動的時間增大，導致液滴的縱向相對位移改變量大于橫向相對位移改變量（受機車行進影響），并在45°對角線方向呈明顯的收窄趨勢。

如圖8所示，在機車行進速度1 m/s、阻力因數取0.35條件下，分析液滴轉角在5°、15°、25°時液滴初射速度對覆蓋區的影響。

圖8 液滴初始噴射速度對液滴覆蓋區域的影響Fig8 Influence of droplet initial injection velocity on area of droplet coverage

如圖8a所示，轉角為5°，噴射速度為以0.5 m/s為步長，從1.5～5 m/s變化得到一系列覆蓋區輪廓，可以看出隨初始射速的遞增其覆蓋區面積逐漸增大，且右側變化趨勢大于左側，即隨速度的增加整個覆蓋區域面積呈偏心式增長。如圖8b所示，轉角為15°，噴射速度為以0.5 m/s為步長，從1.5～5 m/s變化得到一系列覆蓋區輪廓，此時隨速度的增加覆蓋區域面積隨之增大，但整體會向右側偏移，這說明在此范圍內轉角對橫向相對偏移量的影響大于噴射速度對橫向相對偏移量的影響。如圖8c所示，轉角為25°，噴射速度為以0.5 m/s為步長，從1.5～5 m/s變化得到一系列覆蓋區輪廓，可以看出此時隨速度的增加其覆蓋區面積不僅增加，且橫向相對位移要大于圖7b時的工作情況，此時受較大轉角的影響，單位射速的增加量對覆蓋區域的橫向位移影響程度增大。

3 靶向滅草試驗與分析

3.1 藥液覆蓋區域的驗證試驗

為驗證模型準確性和可靠性，需在不同工作參數下，將實際液滴群的覆蓋區與理論覆蓋區進行對比。

3.1.1 試驗材料與方法

試驗材料由錐霧噴頭（意大利ARAG公司生產，最大噴霧夾角30°）、高速攝像機（KODAK公司生產）、壓力表（YK-100B型精密數字壓力表，精度±0.4%）、電磁流量計（MEACON公司生產，LDF型數顯流量計，精度為±0.5%）、供水裝置和相關相關輔助定位器具組成。為清晰的觀測出液滴群的最大噴射夾角和初射速度采用短絨毛吸光黑布為背景，透明清澈的水為試驗試劑，為保整良好光照環境采用2個照明功率為1 kW的新聞燈為光源，搭建的試驗平臺如圖9。

圖9 靶向滅草試驗平臺Fig.9 Experimental platform of targeted weeding

由于液滴群落地后形態清晰可見，直接對噴灑后地面的水痕進行測量，即可反應實際覆蓋區形態。首先在地面標記出假想雜草位置O點并烘干地面，拍攝時為獲得精確度較高的圖片，要求負載噴頭的機械臂保持一定高度，高速攝像機安放于試驗噴頭一側，調整高度、焦距，并令鏡頭軸線與噴頭位位于同一水平高度，使車體以1 m/s的速度（使用FLUKE公司生產的931型測速儀，行進誤差小于6.8%）勻速向前行進8 s，在第4 s時攝像頭識別出靶標體并驅動噴頭工作。設定工作壓力分別為0.3和0.4 MPa進行試驗（由出廠說明可知，壓力0.3 MPa時液滴初射速度約為3.5 m/s，壓力0.4 MPa時液滴初射速度約為4 m/s）。綜合各因素影響，選擇拍攝距離為4.5 m，拍攝頻率為800 f/s，在不同的水壓條件下開始按上述過程拍攝，拍攝完畢后，以靶標點為中心利用工業測量尺測出該靶標點與液滴覆蓋區邊緣的距離，沿順時針方向以45°間隔進行采樣，確認無誤后烘干地面，重復5次上述試驗步驟并對數據取均值。

3.1.2 數據的處理與分析

通過高速攝像設備采集噴霧圖像，如圖10所示，將圖像信息上傳至計算機，再進行增強、銳化等處理。找出邊緣中有明顯界限的部分，對最大噴射角度進行測量。為降低因噴霧動態變化及圖像噪聲引起的誤差，取多幀圖像進行分析，然后取多幀測量均值保證測量精度。

圖10 高速攝像幀圖Fig.10 One frame of high speed video

圖11 為液滴覆蓋區域對照試驗。在圖11中，實線表示覆蓋區域的理論值，截取于圖7與圖8的仿真結果。虛線表示試驗測量值，其原點為雜草所在靶標點，在圖中0°方向為機器行進方向(圖7、圖8中的縱向)，90°和270°方向為噴頭左右旋轉方向(圖7、圖8中的橫向)。通過相對誤差計算公式（式18）分別計算0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°共8個方向線上各自的相對誤差值。

式中δ為特定測量方向線上的相對誤差，百分數表示；Δ為該方向線上實際噴灑距離和計算噴灑距離的差值，mm；L為該方向線上實際噴灑距離，mm。

在求出各圖每個方向的相對誤差后，求均值得到各圖的總相對誤差，結果表明圖11中各圖的相對誤差范圍在8%～13%，由此可見，藥液噴灑動力學模型得出的理論藥液覆蓋區域與試驗結果具有一定的吻合性，可為搭建相關靶向噴灑系統提供參考。

3.2 靶向滅草施藥的藥液沉積量試驗

為進一步研究靶向滅草施藥特性，在了解其藥液運動規律后，需進行其噴灑覆蓋區域的藥液沉積量分布試驗。灌溉農業中，研究旋轉噴頭的水量分布一般采用雨量筒試驗，而本文著重研究單噴頭單次作業的藥液沉積量特性，具有噴灑覆蓋區域較小的特點，為滿足試驗精度采用吸水紙稱質量法。

3.2.1 試驗材料與方法

試驗在專門搭建的噴灌試驗廳進行，具有先進的測試儀表等設施，可保證試驗精確。該試驗分別以噴頭轉角5°、15°、25°等間隔設置3個采樣點，如圖12中3個圓形標記所示，噴頭在此3點依次進行對靶噴施作業。準備3張奧克公司生產的60 cm×60 cm吸水紙，每張吸水紙的形心與采樣點重合，各采樣點準備工作如下：準備一張60 cm×60 cm吸水紙和2塊同樣大小的有機玻璃板，按照2 cm×2 cm大小的規格將上述材料依次裁為30×30個小塊，再將其中一塊有機玻璃用膠水按原樣粘接，然后把吸水紙按原狀態固定在已粘接好的有機玻璃上（記為1號），另外一塊有機玻璃留作后續使用（記為2號）。試驗液體為清澈透明的水，采用0.000 1 g萬分之一分析天平稱質量，噴霧時間、壓力、噴頭轉角和轉速由上位機編寫的MATLAB人機交互界面調節，本文壓力取0.3 MPa（此時初射速度約為3.5 m/s），噴頭轉速200 r/min，電磁閥開合時間約為1 s，車速約為1 m/s。

圖11 液滴覆蓋區域對照試驗Fig11 Contrast experiment of droplet coverage area

圖12 吸水紙稱質量試驗Fig.12 Experiment of water absorbent paper weight

試驗開始時隨機器的依次行進經過圖12中所示的3個采樣點，當對采樣點完成3次靶向噴施后，立即進行沉積量的測定工作，每個采樣點的測定步驟如下：①將2號玻璃蓋在粘附有吸水紙上的一號玻璃上，測量每塊夾有吸水紙的雙層玻璃（2 cm×2 cm），質量計為G0；②將2號玻璃取下，1號玻璃中心點放置在靶標點處，調整好壓力、噴頭旋轉角和轉速，同一條件下連續噴射5次后取平均值；③為避免蒸發，待噴射完畢后立即將另一塊有機玻璃覆蓋于吸水試紙上；④對每一個2 cm×2 cm規格的小塊進行標號，輕輕將夾有吸水紙的2塊有機玻璃按原粘接方式分離，依次稱質量計為Gn；⑤將每個2 cm×2 cm的玻璃夾層的質量與G0相減，即得到該區域的水量沉積數值Dn為：

3.2.2 數據的處理和分析

得到每個區域的水量沉積數值后，以正方形形心作為采樣點，把數據輸入至計算機，利用MATLAB編寫的函數進行插值，并依此繪制水量分布圖，如圖13所示。通過對沉積量數據進行插值運算，獲得連續的沉積量分布，如圖13所示，圖中沉積量較大地方顏色較深，圖中沉積量較小地方顏色較淺，可依據此圖確定沉積量峰值區域。

圖13a為噴頭轉角為5°時的沉積量分布圖，此圖中沉積量總值為15.71 g，沉積量峰值區域出現在以橫坐標為12～24 cm、縱坐標為12～21 cm封閉形成的區域內，在該區域中沉積量的均值為12.85 mg/cm2。圖13b為噴頭轉角為15°時的沉積量分布圖，此圖中沉積量總值為17.13 g，沉積量峰值區域出現在以橫坐標為11～27 cm、縱坐標為18～28 cm封閉形成的區域內，在該區域中沉積量的均值為13.65 mg/cm2。圖13c為噴頭轉角為25°時的沉積量分布圖，此圖中沉積量總值為14.87 g，沉積量峰值區域出現在以橫坐標為17～30 cm、縱坐標為13～25 cm封閉形成的區域內，在該區域中沉積量的均值為15.87 mg/cm2。由圖13可知，一方面隨傾斜角度逐漸變大橫向覆蓋距離逐漸收縮，實際作業中可以考慮增加噴頭傾角的形式進而收窄作業區使得藥液投放更為精準；另一方面可以看出隨噴頭轉角的增加，沉積量峰值區域明顯偏向噴頭旋轉方向，因無論采用何種方式進行投藥，在保持噴射壓力和噴灑時間不變的前提下，藥液投放總量不變，所以改變噴射傾角的靶向定點施藥方法，可有效控制藥液沉積量的峰值點在有效覆蓋區域中的位置，提高靶向施藥精度。

圖13 液滴沉積量的分布Fig.13 Distribution of droplet sediment volume

4 結 論

1）建立了對靶施藥方式中液滴的動力學模型，并進行了計算機數值模擬，發現當液滴噴射初始速度不變時，隨噴頭噴射傾角的增加，液滴落地覆蓋區整體產生了橫向位移和縱向位移，覆蓋區由接近標準的圓形逐漸變為長短軸傾斜的類橢圓形；當噴頭噴射傾角不變時，隨液滴噴射初始速度的增加，液滴落地覆蓋區的面積逐漸增大，且會產生小幅度的橫向位移。

2）進行了藥液覆蓋區域的驗證試驗，將液滴群實際落地覆蓋區域與理論覆蓋區域比對，試驗結果表明相對誤差為8%～13%，藥液噴灑動力學模型得出的理論藥液覆蓋區域與試驗結果具有一定的吻合性。采用吸水紙稱質量法分析了藥液覆蓋區的沉積量特性，噴頭轉角為5°時，沉積量峰值區域出現在以橫坐標為12～24 cm、縱坐標為12～21 cm封閉形成的區域內，在該區域中沉積量的均值為12.85 mg/cm2；噴頭轉角為15°時，沉積量峰值區域出現在以橫坐標為11～27 cm、縱坐標為18～28 cm封閉形成的區域內，在該區域中沉積量的均值為13.65 mg/cm2；噴頭轉角為25°時，沉積量峰值區域出現在以橫坐標為17～30 cm、縱坐標為13～25 cm封閉形成的區域內，在該區域中沉積量的均值為15.87 mg/cm2，結果表明隨傾斜角度逐漸變大沉積量峰值明顯偏向噴頭旋轉方向，所以通過改變噴頭傾角的對靶施藥方式，可有效控制藥液沉積量的峰值點在覆蓋區域中的位置，以提高靶向施藥精度。

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Aerodynamics modeling and validation on liquid medicine spraying of target weeding robot

Quan Longzhe, Wang Jiansen, Xi Dejun, Li Yajun, Sun Wenfeng※, Chen Ci
(College of Engineering, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)

Field weeds have a great effect on the yield of normal economic crops. The commonly used methods of weeding include artificial weeding, mechanical weeding, weed quarantine, biological control, chemical control, and so on. Among those methods, chemical weeding is the best when it comes to sudden grass damage (the weeds of disaster break out suddenly), because it works well and takes less time. However, when we use chemical weeding, there are many problems such as low utilization rate of liquid medicine and serious pollution to the environment with overplus liquid. Therefore, toward-target pesticide application is proposed to solve these problems above all. As we all know, toward-target pesticide application machineries often use machine vision technology to obtain spatial location information of weeds, which makes the nozzle rigidly fixed on the machine and at the same time, the control system adjusts the valve to open and close to achieve the purpose of spraying. On this basis, we use spraying nozzle to change the direction of application, resulting in precision spraying in this paper. In order to study the law of motion for spray droplet, we established dynamic model based on application methods with the principle of aerodynamics, and then the formula of the droplet flying and the analytic formula of the falling point were deduced. Next, the numerical simulation analysis of the covering area was carried out. Especially, in the process of analysis, we discussed the resistance characteristics of spray droplets, the nozzle angle, nozzle speed, machine speed and injection pressure, which affect the movement process we discussed. What’s more, the model established above can also be used to control the location and shape of the droplet cover area by adjusting the working parameters, to improve the accuracy of toward-target pesticide application. Furthermore, in order to verify the correctness of the model, we set up the toward-target pesticide application platform and selected the special test site. Under no wind conditions, we conducted a simple target spraying test indoor, and then measured the geometric characteristics of actual liquid dripping place carefully. At the same time, the relevant parameters were obtained by high-speed camera technology. Next, we took the data into the dynamic model mentioned above to get the theoretical coverage of the liquid medicine, which was then compared with the actual coverage of the liquid medicine. Finally, it can be found that there is an error between the calculated and experimental results, and the error range is 8%-13%. In addition, to study the sedimentary characteristics of liquid medicine with this application method, we analysed the distribution law of the deposition amount of liquid medicine in the effective coverage area by water absorption paper weighing method. According to the analysis, it can be seen that the peak value of sediment changes regularly with the parameters such as the change of the nozzle angle, which suggests that the physical background of the model is clear, and the correlation between the parameters of the model and the sprinkler type is small, so the model transplant is strong. In other words, it can be used as a theoretical basis for the relevant spraying machinery.

robots; models; computer simulation; targeted weeding; liquid covering area

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.15.009

S224.1

A

1002-6819(2017)-15-0072-09

2017-03-17

2017-06-07

國家自然科學基金資助項目（51405078）；黑龍江省博士后基金（LBH-Z13022）；黑龍江省普通高等學校青年創新人才培養計劃（LR-356214）；東北農業大學“青年才俊”項目（518020）

權龍哲，男，黑龍江哈爾濱人，副教授，博士，主要從事智能農業裝備研究。哈爾濱 東北農業大學工程學院，150030。

Email：quanlonzhe@163.com

※通信作者：孫文峰，男，黑龍江哈爾濱人，研究員，主要從事植保機械研究。哈爾濱 東北農業大學工程學院，150030。Email：1012208287@qq.com