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超聲測距信號優(yōu)化及障礙物識別

發(fā)布時間:2020-11-03 03:22
   超聲測距系統(tǒng)具有價格便宜,原理簡單且不受光照和透明半透明障礙物的干擾的優(yōu)點,已經(jīng)成為機器人必不可少的傳感器元器件之一。但是超聲傳感器易受其它雜波的干擾,其回波信號零點難以精確的找到,目前常用的渡越時間法測離,即回波信號的時間采用閾值法處理,具有測距精度不高的缺點。在復(fù)雜的環(huán)境里面,機器人對傳感器采集回來的信息量要求越來越高。隨著人工智能的時代到來,機器人對周圍障礙物的形狀必須有準確的判斷,才能規(guī)劃最優(yōu)路徑,對人類提供更好的服務(wù),所以機器人如何利用傳感器信息識別障礙物就顯得尤為重要。目前,常用于機器人的傳感器主要包括激光、視覺和超聲,激光的精度較高,但是其價格昂貴;視覺所收集的信息量較豐富,但是其計算量太大,對硬件要求較高,且其受光照影響較為嚴重,超聲以它獨特的優(yōu)勢,成為機器人不可缺少的傳感器之一。針對超聲測距系統(tǒng)易受雜波的影響,本文對接收回的超聲回波信號做優(yōu)化處理,對超聲回波信號采用了兩種濾波方法,對非遞歸形濾波器分別加入Bartlett窗函數(shù)、Hanning窗函數(shù)、Hamming窗函數(shù)和Blackman窗函數(shù)四種窗函數(shù)做濾波處理,對比分析濾波效果發(fā)現(xiàn),Blackman窗函數(shù)濾波效果較好,且運算量較小,容易實現(xiàn);對回波信號做帶通濾波處理,能夠較好的去除毛刺,但其計算量較大。由于超聲回波信號具有盲區(qū),當測量距離較近時,回波信號與盲區(qū)信號重合,很難找到回波信號零點,采用L階多項式逼近算法,把回波包絡(luò)函數(shù)重構(gòu)出來,精確地找到回波信號零點?紤]到超聲信號之間的串擾,擬設(shè)計了四周形的超聲測距陣列,把收集回來的六組信息作為樣本,采集了160組這樣的樣本信息,分別代表四種障礙物,它們分別是墻面、墻角、走廊和半包圍形狀的障礙物;這160組樣本來自于四種障礙物信息,每個障礙物信息數(shù)據(jù)集又分為兩組,分別為訓(xùn)練集和預(yù)測集,訓(xùn)試集用來對SVM模型進行建模,預(yù)測集是用來驗證測試出來的模型對障礙物分辨的正確率;通過對SVM模型的懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g交叉驗證,得出最優(yōu)參數(shù)c等于2.83,g為0.5,準確分辨率可以達到97.5%。
【學(xué)位單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TB559;TP242
【部分圖文】:

服務(wù)機器人


聲傳感器測距系統(tǒng)精度只停留在厘米級的范圍內(nèi),可以滿足一于一些精度要求較高的測距環(huán)境就不在適用。因此,本文研究系統(tǒng)的信號優(yōu)化算法以及濾波算法,提高測距精度。由于近年技技術(shù)的飛速發(fā)展,以智能制造為核心的機器人產(chǎn)業(yè)將受到重視應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,隨之而來的是機器人周圍環(huán)境越來越復(fù)雜傳感器傳來的外部信息在未知環(huán)境中完成一定的動作,這就需境的障礙物識別,然后機器人才能在有障礙物的環(huán)境下做出相種目的[3,4]。因此,對周圍障礙物識別的研究是非常有必要的。機器人常用傳感器包括視覺、激光以及超聲探測等。視覺的優(yōu)圍大,但是單目視覺具有尺度問題,容易受光照和顏色的干擾取圖像的特征點,其計算量較大,對硬件要求較高,實時性不高度較高及方向性較好,但是激光價格昂貴,在一些較簡單的環(huán),8]。超聲測距系統(tǒng),結(jié)構(gòu)簡單,不受光照和透明障礙物的干擾,成優(yōu)點,超聲測距系統(tǒng)廣泛應(yīng)用在自主移動機器人領(lǐng)域如圖 1-1 和

人機交互,機器人


a)陪讀機器人 b)交互機器人圖 1-2 人機交互機器人超聲測距系統(tǒng)精度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀超聲傳感器具有很多優(yōu)點,能夠很好地解決視覺光照影響因素,激光昂大的硬件問題,但是超聲傳感器也有一定的缺點,比如它的精度不高,雜波的影響,受到周圍環(huán)境影響較大,如何提高超聲測距精度成為研究。目前超聲測距方法主要有相位檢測法、幅值檢測法和渡越時間法等幾法。相位檢測法是通過發(fā)射不同頻率的超聲波來實現(xiàn),通過返回回來的求得障礙物距離[9]。另一種是相位差法,由超聲換能器接收端獲得調(diào)制聲,經(jīng)放大電路轉(zhuǎn)換后,把得到放大后的電信號與光源的驅(qū)動電壓信號對求出兩個信號的相位差,根據(jù)相位差的信息求出障礙物的距離,這種方是相位比較,測距精度大大提高,但這種方法存在缺陷,相位測量存在期的多解值,容易造成解的不確定性[10]。幅值檢測法是通過發(fā)射 40 kHz率波,對超聲接收傳感器接收到的超聲波脈沖強度計算分析,根據(jù)回波,分析回波脈沖強度,進而求得目標距離,此種方法依賴于空氣雜質(zhì)含

輸出電壓波形,接收電路,波形,降噪


接收電路的輸出電壓波形
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 彭映成;錢海;黎小毛;朱寶良;;基于時間互相關(guān)的超聲測距信號獲取方法[J];儀表技術(shù)與傳感器;2014年06期

2 魏平姣;劉紀元;焦學(xué)峰;徐馳;;一種改進的延時估計距離測量方法[J];電子設(shè)計工程;2012年22期

3 張剛;楊錄;張艷花;李文強;;時間和幅值相結(jié)合的超聲檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];計算機測量與控制;2012年03期

4 曾維;;基于時差超聲波測距理論的防撞倒車雷達研究[J];微計算機信息;2010年26期

5 沈常宇;郭寶金;;相位比較法高精度超聲測距研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報;2010年06期

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1 姚振靜;超聲擴頻測距脈沖編碼激勵與渡越時間估計[D];天津大學(xué);2010年


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1 萬康康;基于核主成分分析的原像問題研究[D];南京理工大學(xué);2014年

2 閔闿;基于雙閾值電平比較法的時差法超聲波流量計信號處理研究[D];上海大學(xué);2013年

3 岑珊珊;基于多頻超聲的探測方法研究[D];華南理工大學(xué);2012年

4 張姣姣;基于無串擾超聲測距的物體形狀識別[D];天津大學(xué);2012年

5 黃晶晶;環(huán)境障礙物超聲波探測技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年



本文編號:2868020

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