超声测距信号优化及障碍物识别
发布时间:2020-11-03 03:22
超声测距系统具有价格便宜,原理简单且不受光照和透明半透明障碍物的干扰的优点,已经成为机器人必不可少的传感器元器件之一。但是超声传感器易受其它杂波的干扰,其回波信号零点难以精确的找到,目前常用的渡越时间法测离,即回波信号的时间采用阈值法处理,具有测距精度不高的缺点。在复杂的环境里面,机器人对传感器采集回来的信息量要求越来越高。随着人工智能的时代到来,机器人对周围障碍物的形状必须有准确的判断,才能规划最优路径,对人类提供更好的服务,所以机器人如何利用传感器信息识别障碍物就显得尤为重要。目前,常用于机器人的传感器主要包括激光、视觉和超声,激光的精度较高,但是其价格昂贵;视觉所收集的信息量较丰富,但是其计算量太大,对硬件要求较高,且其受光照影响较为严重,超声以它独特的优势,成为机器人不可缺少的传感器之一。针对超声测距系统易受杂波的影响,本文对接收回的超声回波信号做优化处理,对超声回波信号采用了两种滤波方法,对非递归形滤波器分别加入Bartlett窗函数、Hanning窗函数、Hamming窗函数和Blackman窗函数四种窗函数做滤波处理,对比分析滤波效果发现,Blackman窗函数滤波效果较好,且运算量较小,容易实现;对回波信号做带通滤波处理,能够较好的去除毛刺,但其计算量较大。由于超声回波信号具有盲区,当测量距离较近时,回波信号与盲区信号重合,很难找到回波信号零点,采用L阶多项式逼近算法,把回波包络函数重构出来,精确地找到回波信号零点。考虑到超声信号之间的串扰,拟设计了四周形的超声测距阵列,把收集回来的六组信息作为样本,采集了160组这样的样本信息,分别代表四种障碍物,它们分别是墙面、墙角、走廊和半包围形状的障碍物;这160组样本来自于四种障碍物信息,每个障碍物信息数据集又分为两组,分别为训练集和预测集,训试集用来对SVM模型进行建模,预测集是用来验证测试出来的模型对障碍物分辨的正确率;通过对SVM模型的惩罚因子c和核函数参数g交叉验证,得出最优参数c等于2.83,g为0.5,准确分辨率可以达到97.5%。
【学位单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TB559;TP242
【部分图文】:
声传感器测距系统精度只停留在厘米级的范围内,可以满足一于一些精度要求较高的测距环境就不在适用。因此,本文研究系统的信号优化算法以及滤波算法,提高测距精度。由于近年技技术的飞速发展,以智能制造为核心的机器人产业将受到重视应用领域非常广泛,随之而来的是机器人周围环境越来越复杂传感器传来的外部信息在未知环境中完成一定的动作,这就需境的障碍物识别,然后机器人才能在有障碍物的环境下做出相种目的[3,4]。因此,对周围障碍物识别的研究是非常有必要的。机器人常用传感器包括视觉、激光以及超声探测等。视觉的优围大,但是单目视觉具有尺度问题,容易受光照和颜色的干扰取图像的特征点,其计算量较大,对硬件要求较高,实时性不高度较高及方向性较好,但是激光价格昂贵,在一些较简单的环,8]。超声测距系统,结构简单,不受光照和透明障碍物的干扰,成优点,超声测距系统广泛应用在自主移动机器人领域如图 1-1 和
a)陪读机器人 b)交互机器人图 1-2 人机交互机器人超声测距系统精度国内外研究现状超声传感器具有很多优点,能够很好地解决视觉光照影响因素,激光昂大的硬件问题,但是超声传感器也有一定的缺点,比如它的精度不高,杂波的影响,受到周围环境影响较大,如何提高超声测距精度成为研究。目前超声测距方法主要有相位检测法、幅值检测法和渡越时间法等几法。相位检测法是通过发射不同频率的超声波来实现,通过返回回来的求得障碍物距离[9]。另一种是相位差法,由超声换能器接收端获得调制声,经放大电路转换后,把得到放大后的电信号与光源的驱动电压信号对求出两个信号的相位差,根据相位差的信息求出障碍物的距离,这种方是相位比较,测距精度大大提高,但这种方法存在缺陷,相位测量存在期的多解值,容易造成解的不确定性[10]。幅值检测法是通过发射 40 kHz率波,对超声接收传感器接收到的超声波脉冲强度计算分析,根据回波,分析回波脉冲强度,进而求得目标距离,此种方法依赖于空气杂质含
接收电路的输出电压波形
【参考文献】
本文编号:2868020
【学位单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TB559;TP242
【部分图文】:
声传感器测距系统精度只停留在厘米级的范围内,可以满足一于一些精度要求较高的测距环境就不在适用。因此,本文研究系统的信号优化算法以及滤波算法,提高测距精度。由于近年技技术的飞速发展,以智能制造为核心的机器人产业将受到重视应用领域非常广泛,随之而来的是机器人周围环境越来越复杂传感器传来的外部信息在未知环境中完成一定的动作,这就需境的障碍物识别,然后机器人才能在有障碍物的环境下做出相种目的[3,4]。因此,对周围障碍物识别的研究是非常有必要的。机器人常用传感器包括视觉、激光以及超声探测等。视觉的优围大,但是单目视觉具有尺度问题,容易受光照和颜色的干扰取图像的特征点,其计算量较大,对硬件要求较高,实时性不高度较高及方向性较好,但是激光价格昂贵,在一些较简单的环,8]。超声测距系统,结构简单,不受光照和透明障碍物的干扰,成优点,超声测距系统广泛应用在自主移动机器人领域如图 1-1 和
a)陪读机器人 b)交互机器人图 1-2 人机交互机器人超声测距系统精度国内外研究现状超声传感器具有很多优点,能够很好地解决视觉光照影响因素,激光昂大的硬件问题,但是超声传感器也有一定的缺点,比如它的精度不高,杂波的影响,受到周围环境影响较大,如何提高超声测距精度成为研究。目前超声测距方法主要有相位检测法、幅值检测法和渡越时间法等几法。相位检测法是通过发射不同频率的超声波来实现,通过返回回来的求得障碍物距离[9]。另一种是相位差法,由超声换能器接收端获得调制声,经放大电路转换后,把得到放大后的电信号与光源的驱动电压信号对求出两个信号的相位差,根据相位差的信息求出障碍物的距离,这种方是相位比较,测距精度大大提高,但这种方法存在缺陷,相位测量存在期的多解值,容易造成解的不确定性[10]。幅值检测法是通过发射 40 kHz率波,对超声接收传感器接收到的超声波脉冲强度计算分析,根据回波,分析回波脉冲强度,进而求得目标距离,此种方法依赖于空气杂质含
接收电路的输出电压波形
【参考文献】
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本文编号:2868020
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