de.wedoany.com-Bericht: Auf dem Reisfeld der Insel Leigong in Yangzhong, Zhenjiang, Jiangsu, hat das von Professor Ding Shihong an der Fakultät für Elektro- und Informationstechnik der Universität Jiangsu entwickelte „Boden-Luft-kooperative autonome Nachfüll-Arbeitsplattform" die Schlüsselfunktionsvalidierung abgeschlossen. Das System besteht aus zwei Sprüh-Drohnen, einem Nachfüll-Unbemannten Fahrzeug und einer einheitlichen intelligenten Bodenstation. Bei der Felddebugging landete die Drohne präzise auf dem unbemannten Fahrzeug und lud automatisch Pflanzenschutzmittel nach – ohne jegliches menschliches Eingreifen.
Der Pflanzenschutzbetrieb mit Drohnen steht seit langem vor dem Problem des schnellen Verbrauchs von Pflanzenschutzmitteln und häufiger Rückkehr zum Nachfüllen. Nach dem Start muss eine Drohne oft in weniger als zehn Minuten zurückkehren, wobei Hin- und Rückflug über zehn Minuten dauern; bei gleichzeitigem Betrieb mehrerer Drohnen sind die Piloten völlig überfordert. Professor Ding Shihong vergleicht dieses System mit einem mobilen „Servicefahrzeug" für Drohnen – die Drohne muss nur fliegen, während das unbemannte Fahrzeug vorab an Feldwegen „Stellung bezieht". Wenn die Pflanzenschutzmittelmenge zur Neige geht, berechnet das System automatisch den optimalen Landepunkt; die Drohne fliegt zum Fahrzeug, absolviert eine präzise Landung und automatische Nachbefüllung und startet anschließend zu weiteren Einsätzen.
Die Schwierigkeit der Systemintegration liegt darin, alle Gerätesteuerungsprogramme in einem einheitlichen System zu vereinen und alles über ein „Gehirn" zu verwalten. Um die Echtzeitkommunikation zwischen Drohne und unbemanntem Fahrzeug über Hunderte von Metern zu lösen, konfiguriert das Team auf dem Host-Computer für jedes Gerät einen „digitalen Spiegel" – vergleichbar mit einem synchronen Übersetzer im Hintergrund. Sobald die Drohnen-Pflanzenschutzmittelmenge unzureichend ist, erkennt der Host-Computer dies sofort und dispatcht das unbemannte Fahrzeug zum optimalen Ort zur Unterstützung. Im Vergleich zur Kommunikation ist die präzise Landung noch kniffliger. Die Drohne muss mithilfe von QR-Code-Visualführung auf dem mobilen Fahrzeug landen. Bei herkömmlichen Lösungen verlässt der QR-Code nach dem Sinkflug der Drohne das Sichtfeld der Kamera, was zu häufigen Erkennungsfehlern führt. Das Team setzt auf ein Design mit großem und kleinem Code: Wenn der große Code das Sichtfeld vollständig verlässt, befindet sich der kleine Code genau in der Bildmitte. Durch den sanften Wechsel zwischen beiden Codes wird die Landeabweichung vom mehreren Metern Höhe bis zum Moment der Bodenberührung auf unter 10 Zentimeter kontrolliert, was die Erfolgsquote erheblich steigert.
Um die Umsetzung der Laborergebnisse in die Praxis zu beschleunigen, hat das Team das Validierungszentrum auf dem Bauernhof eingerichtet. Angesichts des Problems der Flugbahnabweichungen durch Windfelder in Hügelregionen setzt das Team den selbst entwickelten verallgemeinerten Super-Twisting-Sliding-Mode-Algorithmus für die Pfadverfolgung ein. Feldtestdaten zeigen, dass der Geradeaus-Verfolgungsfehler der Drohne innerhalb von ±10 Zentimetern kontrolliert wird, während die Geradeaus-Pfadverfolgungsgenauigkeit des unbemannten Fahrzeugs stabil innerhalb von ±5 Zentimetern liegt. Bei Feldtests im letzten Jahr auf der Leigong-Insel-Farm identifizierte das Team über zehn Probleme, darunter zu große Kurvenfehler des unbemannten Fahrzeugs, zerkratzte QR-Codes und gelegentliche Kommunikationsunterbrechungen. Durch Rücksprache mit lokalen Bauern und Maschinenführern wurde die Kurvengenauigkeit des unbemannten Fahrzeugs auf unter 30 Zentimeter verbessert und die QR-Codes werden nun per Laser in die Fahrzeugoberfläche graviert.
Die kontinuierlichen Feldtestergebnisse zeigen: Der vom Host-Computer automatisch geplante optimale Arbeitspfad erfordert keine erfahrenen Drohnenpiloten, die täglichen Betriebskosten sinken um etwa 200 Yuan; die Pfadwiederholungsrate sinkt von 10–15 % bei erfahrenen Piloten auf unter 5 %; die Zeit für eine einzelne Nachbefüllung der Drohne wird von 5 Minuten auf unter 2 Minuten verkürzt, wodurch sich die effektive Arbeitszeit verdoppelt; ein Nachfüll-Unbemanntes Fahrzeug kann gleichzeitig zwei Sprühdrohnen bedienen, und Piloten können die gesamte Arbeitsserie ohne manuelles Nachfüllen abschließen. Das Team erklärte, dass in Zukunft eine Person im Hintergrund mehr als zehn Boden-Luft-kooperative Arbeitseinheiten verwalten könnte.
Die Technologie eignet sich nicht nur für Pflanzenschutzarbeiten in Bergobstgärten, Teegärten und Ölkamelienwäldern, sondern kann auch auf Szenarien wie die Reinigung von Photovoltaikmodulen, Stromleitungsinspektionen und Materialtransporte in Bergregionen übertragen werden. Mehrere Unternehmen haben bereits Kooperations- und Transformationsgespräche aufgenommen. Ding Shihong erklärte, dass landesweit über 98 % der Flugzeit aller Drohnen auf landwirtschaftliche Pflanzenschutzdrohnen entfallen; die vertiefte Erschließung dieses Anwendungsszenarios sei eine substanzielle Unterstützung der Niedrigflugwirtschaft.
