技术交流▏基于物联网的无人船水质采样系统

macheng0824

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为了实现可持续发展的国家战略规划，定期对河流湖泊等水域进行水质监测和采样有助于保护我国水资源。传统的水质监测和采样需要消耗大量时间和人力，效率也比较低下。相比之下，近几年兴起的无人船技术能够节省很多资源并提高效率。基于物联网的无人船系统采用现代无线通信技术，可以实现水域的全面覆盖，通过远程终端控制实现大面积水域的监测。

当前已经有许多无人船可以实现远程监测水域环境，通过安装在船体底部的传感器采集水体的相关指标信息，将数据传送给上位机，远程传输数据给地面监测站。然而，通过传感器采集到的水样数据种类少，只能根据传感器的种类识别水样的部分参数。想要详细地检测水域中水体的具体状况，必须对水体进行采样。为此，本文提出了一种基于物联网的无人船水质采样系统，可以实现多地点的水体样本采样。



本图片来自云州智能

一、无人船驱动控制系统设计

基于物联网的无人船水质采样系统需要无人船在指定的水域里航行，地面的操控人员需要知道无人船的实时位置，下达航行指令，并且能指挥无人船返航。为此，本文设计的无人船系统以Pixhawk4为无人船的驱动控制硬件，以MissionPlanner作为地面控制站，结合GNSS（全球导航定位系统）和无线数传技术，进行无人船的导航定位。为防止地面基站无线数传控制失效，采用RadioLink遥控器控制为备用控制方案。无人船整体控制系统结构如图1所示。



图1 无人船控制系统

⒈Pixhawk4飞行控制板

Pixhawk是一款高性能、低成本的开源飞控系统，被不同行业的开发者用于无人机、无人车和无人船控制。Pixhawk开发板可以根据需要外接电源模块、GPS模块、无线网络模块等。由于Pixhawk有相关社区技术支持，加上科研人员不断进行开发优化，可以直接使用开源程序进行使用。本文中使用的是最新款Pixhawk4飞控板。

⒉MissionPlanner地面站

地面站通常是在岸基计算机上运行的软件应用程序，通过无线遥测与无人艇进行通信。它显示无人艇位姿和位置的实时数据，可以作为“虚拟驾驶舱”，通过基站下达航行指令，显示许多与真实驾驶无人艇时相同的仪表数据。Mission Planner是Windows系统下APM/PIX标配地面站，经过多年的发展和优化，已经很稳定和成熟。MissionPlanner操作界面如图2所示。



图2 MissionPlanner操作界面

⒊RadioLink遥控器

RadioLink遥控器是乐迪电子推出的系列遥控器，可用于直升机、多旋翼无人机、无人车、无人船的遥控控制。本文无人船使用的是12通道遥控器AT10II，自带的USB接口，可用于后续固件升级。

⒋双船体结构

为保证在水面上的稳定性，用于水质采样的无人船采用双体船结构，整体模型如图3所示。连接船体的两个支撑架分别用于放置硬件和安装采样装置。船体尾部各自安装了水下推进器，12V锂电池电源供电。控制无人船驱动包括自动驾驶和手动遥控两种模式。



图3 无人船模型

二、无人船水质采样系统设计

无人船对水域的保护包括水环境监测和水体采样。水环境监测利用安装在无人船底部的检测装置采集水体的参数，包括溶氧量、浊度、含氮量等等；水体采样则是用安装在船体上的采样装置来完成，并装入收集器皿内。现有的一些采样装置采集的水体样本容积大，大量采水容易引起船身的倾斜，影响航行。此外，由于采样装置简单，采集到的水体样本数量少，想要获得多处水样需要进行多次航行，会造成不必要的时间和精力的浪费。

⒈采样系统结构

针对上述情况，设计一种可以进行多次采样的无人船采样系统，如图4所示。采水装置有多个漏斗口，步进电机控制抽水泵转动，抽水泵的出水口正好对接漏斗口，从而只要控制步进电机转动角度便能够实现多次水体样本采样。通过树莓派控制步进电机转动和抽水泵的启停，辅助以电源模块、稳压模块、步进电机驱动器。树莓派、工控机之间通过无线基站建立局域网，扩大控制距离。漏斗口下方用橡胶软管连接收集皿，并标记序号。



图4 采样装置

⒉采样程序

采样控制由树莓派发送信号实现，步进电机和抽水泵开关信号分别连接对应的I/O口，并通过程序初始化，相应程序如下：



采样系统要实现在多个点位进行多次水样采集，需要步进电机与抽水泵周期性地启停，部分控制程序如下：



三、结语

无人船水质采样系统用于河流湖泊水质的采样，采集到的水体样本可供研究人员研究分析。本文设计了一种基于物联网技术的无人船水质采样系统，可以实现远程控制无人船在若干个不同点位进行水质采样和收集，提高水域水质采样的效率。

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【作者简介】文/张泽宇 魏义 刘书磊 郭李雯 狄威，均来自河海大学。第一作者张泽宇，1999年出生，男，本科生，主要研究方向为自动控制、智能驱动。本文为基金项目，国家自然科学基金项目（61703138）。文章来自《智能处理与应用》（2022年第1期），参考文献略，用于学习与交流，版权归期刊及作者所有，转载也请备注由“溪流之海洋人生”微信公众平台编辑与整理。







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