养殖监控新需求

传感器与嵌入式技术进步，使得海洋养殖环境的参数监控自动化得以实现。然而，现有的海水养殖自动监控系统自动化水平不高，布线复杂，移动监测不便，数据传输速度慢，且基于C/S架构的设备价格昂贵，采集点也较为单一。因此，开发一种适合大规模养殖、可移动监测并能远程查看数据的海水养殖监控系统，具有非常重要的意义。

无人船信息采集

无人船接收到云平台或客户端提供的采集点位置信息后，便会自主规划路线进行数据收集。它能够依次测量各个采集点的pH值、温度以及溶解氧含量等指标。无人船的核心控制系统采用瑞士ST公司研发的STM32 F103ZET6微控制器，该控制器具备256K的程序存储空间和64kB的数据存储空间，完全满足系统设计的各项要求。

系统通信技术

本系统运用4G和Lora技术，通过小型无人船收集pH值、温度和溶解氧数据。软件主要针对无人船的航行路线设计和信息的远距离传输。无人船体型小巧 https://www.cndtdf.com，依靠电池供电。海洋养殖需要收集多个点的数据，这些采集点由上位机或云平台指定。因此，选择合适的路径进行节能式遍历显得尤为重要。

路径规划算法

本设计中，无人船的作业路径是通过遗传算法来规划的。其作业区域是海面，依据海洋养殖的特性，在二维笛卡尔坐标系中构建了离散的栅格空间。评估个体路径时，以路径长度作为适应度标准，计算每条路径上各检测点的距离，并将这些距离累加，以此来确定该路径的适应度值。

编码方案选择

为解决海洋养殖无人船路径优化的难题，我们采用了十进制编码技术。将各个需求点的节点编号作为基因的染色体，每条染色体的编码代表巡检点的顺序。系统启动后，首先进行传感器初始化，特别是AD转换电路的初始化，目的是获取pH值、温度、溶氧等关键参数。随后，再进行网络设备的初始化。

系统实际效果

数据表明，大约经过150次迭代，最佳值逐渐趋于稳定。与最初随机生成的路径相比，规划出的路线行驶的总距离超过了40公里，效率显著提升，原本的最优值超过80公里。这款小型无人船运用了4G、Lora技术及遗传算法进行设计，能在海洋养殖环境中进行无人自主巡检。它可与云服务器及PC端软件配合，实现远程操控和信息传输，无需繁琐的布线。此外，它还能自主规划巡检路径，有效提高监测效率。

大家对这种用于海洋养殖环境的小型无人监测船，若要大规模应用，可能遇到什么样的困难，有何看法？欢迎各位留言讨论。同时，别忘了点赞并转发这篇文章！