引 言
由于人口持续增长、城市化进程加快、收入增长等因素，我国养殖产品消费快速增长，我国养殖业长期处于快速发展时期。水产养殖业的快速健康发展有利于促进农业内部结构的调整和优化，扩大农业经济增长的新渠道，增加农民就业机会，增加农民收入，逐步形成农业与工业之间的良性循环。畜牧业在养殖业中占有很大比例。畜牧业主要分为圈养和自由放养。自由放养的牲畜肉质好，能满足人们对肉类口感和营养的要求；同时，自由放养的牲畜价格高，可以进一步增加农民的收入。
但在中国广大农村， 尤其是南方地形， 山区和丘陵地区的自由放养农民将面临以下问题：
1) 牲畜定位困难。在空间面积大、地形复杂的地区， 牲畜的具体位置很难获得。
2) 牲畜容易丢失。容易被盗或自己丢失。
3) 牲畜数量难以统计。养殖户很难统计牲畜的具体数量。本文重点研究了无人机自动巡航的痛点
基于路径规划算法、数据传输协议、数据预处理算法的设计RFID 畜牧机畜牧定位系统， 使用简单，适用性好， 可降低散养管理难度，减少农民损失。
1 总体系统方案
1.1 系统方案设计
基于 RFID 无人机畜牧定位系统分为数据采集、数据分析处理和数据显示 3 一个功能模块。有源系统组合RFID 设备、无人机和移动互联网技术可以解决电池寿命强、体积小、成本低的问题。
系统的基本原理是利用系统的基本原理 RFID， 无线射频信号在100多米范围内发射，带有 RFID 读卡器和手机的无人机在放养范围内自动巡航， 每次扫描到有 RFID 信号时即把 RFID 通过蓝牙将数据和信号强度传输到智能手机，此时手机获得地理位置，数据预处理后，数据通过移动数据网络发射到系统服务器端。服务器端对收集到的位置和 RFID 处理和分析数据。服务器端对收集到的位置和 RFID 处理和分析数据。移动客户端 App 牲畜的最新位置数据可以查看，方便农民管理牲畜。
图1 畜牧定位系统
1.2 与 GPS比较定位方案
农民定位自由放养的牲畜，必须满足使用方便、成本低的需要，牲畜定位对位置精度要求不高。绑定每只牲畜一个 GPS不适用于大规模养殖。首先，GPS定位设备需要获取经纬度数据并将数据发送到服务器， 耗电量很大。一般 GPS 设备， 每天发送几次位置信息， 电池只能持续一周左右。农民经常更换电池，使用起来很麻烦。其次，GPS 体积较大， 防水性能差，价格高， 牲畜定位不利于大规模使用。第三，由于 GPS 主动发送位置信息， 偷牲畜的人不能及时报警， 不实用。
该系统使用有源 RFID 电池寿命长， 两三年，体积小，防水性能好。同时，价格成本低。按500只牲畜的规模计算，GPS 总共需要5万个方案 元 (每个 GPS100 元)，系统只需2万元 (每个RFID无人机和读卡器30元5万元 元)， 成本减少60% 。实际上，该系统也有以下应用：
1) 安装 RFID 牲畜棚里有读卡器和手机， 返回牲畜棚的牲畜可以计数统计。
2)RFID 读卡器和手机放在主干道路边， 一旦有人偷牲畜，通过公路就可以实现报警功能。
3) 用户携带配套设施 RFID 读卡器和手机， 通过手机 App看看附近的 RFID 还可以找到附近的牲畜。
与每只牲畜相比，每只牲畜都畜 GPS 定位方案， 该方案使用方便，实用性强，价格低廉。
2 设计数据采集模块
2.1 硬件设计
1)RFID 电子标签。 MHz的有源 RFID 读写距离远、功耗低、抗干扰能力强的电子标签。
2)RFID 阅读器。 MHzRFID 带蓝牙模块的全向读卡器具有覆盖面广的优点，便于将读卡数据传输到手机等设备。
3) 手机设备。该系统使用一般的安卓智能手机来实现数据传输功能。手机蓝牙，读取 RFID 读卡器数据； 对原始数据进行初步处理， 经 GPRS/3G/4G 再传输到服务器，减轻服务器的计算负担。
4) 无人机设备。基于文献， 系统采用 Ardupilot小型无人机具有自动巡航功能。Ardupilot无人机飞行控制系统支持无人机固定飞行轨迹和固定飞行高度飞行模式的设置。由于实际使用场景， 畜牧场多为高低不平的山区。为了保持无人机在山区相对地面的固定高度，系统对无人机 改装了人机地面探测设备，用激光测距传感器代替了气压传感器。
2.2 飞行轨迹规划
无人机的飞行轨迹规划一般分为在线规划和离线规划。参考文献， 针对系统应用场景的特点和离线路径规划相对于在线规划简单、可行性高的优点，系统采用离线路径规划算法进行子区域划分和螺旋收缩覆盖。
子区域分割的螺旋扫描方法步骤如下：
1)当外轮廓复杂时，整个区域可以分为几个子区域 域。子区划分采用双线扫法， 如图2所示。水平直线由上而下，垂直线由左向右， 两条直线在轮廓边缘相交或相切，可分为几个独立的子区域。
图2 双线扫法划分子区域
2)采用子区域 “螺旋收缩式”全覆盖 “往返前进式”前者留下的未覆盖面积小于后者， 前者固定在终点，一般位于区域重心附近，如图3所示。
图3 螺旋盖和往返前进盖
2.3 数据预处理算法
无人机在养殖范围内自动巡航，RFID 读卡器每隔一定时间间隔一定时间 T (默认1秒) 扫描区域内的 RFID 标签， 同时可以扫描多个 RFID 标签和多个信号强度， 组成 RFID 标签集合。RFID 标签集合和当前手机通过 GPS定位获得的经纬度数据，形成原始数据，格式如表1所示。
由于采集时间周期短，原始数据量一般很大，直接发送到服务器不利于数据分析。使用智能手机预处理原始数据可以大大降低发送数据的难度，降低服务端数据处理和分析的难度。如表2所示t1和t2有重复的 RFID， 可合并。
能同时扫描的 RFID 卡设备较多， 收集的需要 RFID 数据去重和集成卡数据。读卡器扫描 RFID 原始数据是由时间点为元数据组成的数据序列，即 Data={time，longitude，latitude， [{id1，rssi1｝， {id2，rssi2｝……]｝， 原始数据是数据序列 data1、data2、data3… …。从 RFID 读卡器读取数据间隔较短 (1 秒)， 每秒收集的数据量相对较大。从 RFID 读卡器读取数据间隔较短 (1 秒)， 每秒收集的数据量相对较大。可延长采集时间间隔，增加1秒时间间隔 加为5妙。增加时间周期的方法有：
1) 以5秒时间周期内的第一秒数据为初始集成数据。
2) 将剩余的每秒数据添加到初始数据中。合并方法如下： 每历新数据中的每一个 RFID 数据， 若该 RFID 没有集成数据， 则把该 RFID 数据增加到 RFID 列表中。如果是这样 RFID 数据已经存在 RFID 列表中，把rssi最大值元数据的当前位置设置为集成数据的位置rssi值。
算法伪代码为：
数据预处理后，从手机端发送到服务器的数据如表3所示。
3 数据处理模块
3.1 数据转换
将按时间划分的元数据转换为 RFID 划分数据。数据采集模块采集的元数据格式 Data1= {t1，long1， lati1，{{rfid1，rssi1｝， {rfid2，rssi2｝。｝｝。由于每个数据都是按时间划分的，后期数据分析处理不方便，因此需要将数据转换为 RFID 以编号为主键的划分。转化方法是遍历每一种rssi和经 纬度数据。转换后的格式为 Data= {rfid1， {rssi1，{long1，lati1｝，{rssi2，{long2，lati2｝，… …｝｝｝。
3.2 根据信号强度修正地理位置
装载在无人机上 RFID 读卡器在一百多米范围内扫描
RFID 卡，扫描范围R，地面投影距离扫描距离 L 和飞行高度 H 的关系是：
(1)
假设无人机的飞行高度是 30 米， 读卡器的读卡范围是
150米，计算地面覆盖高度为146米。
由于 RFID 读卡器读卡距离过长， 定位精度不高。如果缩短 RFID 提高读卡器读卡距离的方法， 无人机需要在同一区域扫描更密集的路径。该系统使用信号强度 (RS- SI) 修改目标位置范围的方法可以提高位置精度。
根据 RSSI和距公式：
(2)
则
(3)
其中：n 代表信号传输常量，d 代表发射器之间的距离； A 代表距离 1 m 接收信号的强度。RSSI随着距离的增加，值会如式增加 (2) 递减。即RSSI值越高，收集的位置数据越准确。因此，对地理位置的纠正如下：
1) 在每个 RFID 选择所有相应的经纬度数据 RSSI最大值的经纬度作为收集经纬度。
2) 根据公式 (3)，使用RSSI计算真实经纬度与采集经纬度之间的偏移距离。
牲畜的定位位置是经纬度和偏移距离。也就是说，牲畜位于以经纬度位置，以偏移距离为半径的圆形范围内。
4 数据显示模块
移动数据显示模块包括移动数据显示模块 App 客户端和服务器系统。App客户端使用本系统数据处理模块提供的牲畜地理位置数据 谷歌的离线数字地图也被使用。如图4所示， 用户可以在地图上查看放养牲畜的地理位置。利用地理位置数据等信息， 能有效提高农民对牲畜的日常管理效率。
App客户提供的功能包括：
1) 展示每只牲畜的最新位置。
App提供的基本功能是要求保存在服务器端的牲畜位置数据。
2) 牲畜位置导航。
App配合蓝牙读卡器准确定位牲畜。农民携带手机 App和 RFID 阅读器，RFID 接收附近的阅读器 RFID 标签信号通过蓝牙在手机上 APP 上显示， 从而提醒用户RFID 用户可以根据此提示找到目标位置。
图4 牧畜管理APP客户端
3) 基于位置数据的数据分析和查询服务。
提供每一只牲畜和 RFID 绑定和解除设备间的绑定， 可添加相应牲畜类型、性别、生日等基本数据。
5 系统实验
5.1 实验方法
利用该系统定位安徽省合肥市肥西县一个大型农场的50头羊。假设使用 GPS 测量的地理位置为实际位置。测量位置和测量位置采用多次无人机巡航测量 GPS 比较设备测量位置， 并分别找出误差值， 最终得出平均误差。
5.2 实验步骤
1) 把 RFID 读卡器，安卓手机绑在无人机上， 手机可以通过蓝牙连接 RFID 读卡器。
2)把每个 RFID 设备系在选定的羊的脖子上。
3) 把 GPS 设备同时系在带上 RFID 设备的羊颈 子上;
把几只带有 RFID 羊放回羊群， 打开无人机执行预定轨道巡航，扫描无人机上的读卡器 RFID 设备， 手机通过蓝牙传输到无人机，手机通过4G 将移动网络传输到后台服务器。
4) 无人机巡航多次获得当次待测羊群的测量位置值。
5) 将以前测量过的羊群设备换成另一批羊群， 重复无人机巡航测量。
5.3 实验结果及分析
以下是无人机飞行的测量值和实际值，所有数据均为东经和北纬。
5论测试通过后， 本论文方法的测量误差为8.24 M。对于放养牛羊等牲畜的定位， 具有实际使用价值。
实验结果表明，本文是基于RFID 无人机畜牧定位系统收集的养只位置数据在理论位置估计范围内， 定位具有较高的可靠性和精度。
6 结 语
本文针对大规模放养牲畜的需要， 基于设计 RFID以及无人机的畜牧定位系统。基于移动机器人的全覆盖路径规划和 RSSI修改地理位置。实验结果表明，定位系统可以以较低的成本解决难以统计和容易丢失的问题，使用方便。