CN101271154A - 用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法 - Google Patents

Abstract

一种用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，采用伪随机脉冲位置调制方式为每路超声换能器构造唯一的发射序列，使用遗传优化算法优化伪随机脉冲位置调制序列中相邻脉冲之间的时间间隔，使每路超声换能器发射序列持续时间在1.5～2ms。包括如下步骤：1.产生一串脉冲信号X；2.产生K组不同的伪随机数列Ψ_j；3.用K组伪随机数列分别调制脉冲信号X中的脉冲位置，得到K组伪随机脉冲位置调制序列；4.得到K组最优的伪随机脉冲位置调制序列；5.分别激励K组超声换能器。本发明使得每路超声换能器具有唯一的发射序列，从根本上避免了串扰的发生；保证了机器人导航对实时性的要求；有效提高机器人超声避障系统的工作效率；可极大提高机器人超声避障系统的可靠性。

Description

用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法

技术领域

本发明涉及一种机器人无串扰多超声实时测距方法。特别是涉及一种可实现多路超声换能器同时工作，因而可有效提高超声避障系统的工作效率，而且可明显增强机器人超声避障系统可靠性的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法。

背景技术

随着自主导航系统的日益完善和移动机器人成本的降低，移动机器人技术得到了越来越广泛的应用。

对于移动机器人来说，及时收集障碍物位置信息(主要指机器人与障碍物的距离及方位信息)具有重要意义。如果移动机器人不能及时地收集周围障碍物的信息，就会影响其判断，有可能撞上障碍物，从而对机器人和障碍物造成毁灭性的破坏。

因价格相对低廉、硬件接口简单等优点，超声测距传感器已成为移动机器人导航必备的传感器种类。目前移动机器人所配备的超声测距系统主要基于渡越时间(Time ofFlight)法，此法用超声波的传播速度v乘以超声发射至回收的时间t(即：渡越时间)再除以2来获得机器人与障碍物之间的距离(即：d＝vt/2)。为感知机器人周围360°范围障碍物的信息，移动机器人一般配备多个相同工作频率的超声换能器以组成一个环状。当多个具有相同频率的超声换能器同时工作时，就存在着超声串扰问题，即一个超声换能器接收到其它换能器发射或反射的超声波。当超声串扰出现时，若接收换能器无法识别收到的超声信号是否为其自身发射，错误就很难避免。

为避免超声串扰造成的影响，当前一个普遍的做法是顺序激励超声换能器，即当一个超声换能器工作完之后再启动下一个超声换能器工作，但这种工作方式的效率会明显降低，导致机器人避障系统的实时性很差。当然，也可给每个超声换能器一个不同的固定频率，这样它们能同时发射又能区分彼此的回波，但一般超声换能器的带宽很窄，因此当换能器数目较多时此法会受到限制。

目前，国内外在避免超声串扰造成的影响上具体采用如下不同的作法：

和Berg采用伪随机编码法来消除串扰(期刊：Robotics and Autonomous Systems25卷3-4期；著者：Klaus-Werner

Markus Berg；出版者：Elsevier；出版年月：1998，11；文章题目：Sophisticated Mobile Robot Sonar Sensing with Pseudo-RandomCodes；页码：241-251)。但该文并非使用伪随机数来调节脉冲位置，也无从谈起脉冲间隔的优化。

文献“m序列伪随机码在测距回答概率控制中的应用”(自动化与仪器仪表，李扬，李晓明，陕西西安空军工程大学电讯工程学院)应用伪随机码的随机性和周期性来控制测距器地面应答器的回答概率。该文献采用伪随机二进制(m序列)的扩频方式。

文献“超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术”(国防科技大学学报，第24卷第6期，国防科技大学机电工程与自动化学院，潘仲明，杨俊，王跃科)采用伪随机码扩频解扩方法，提高了超声测距系统的分辨率和测量范围，但没有考虑到发射序列长度对相关结果和系统实时性的影响，不能用于机器人实时避障系统。

文献“一种新型的超声换能器驱动与回波检测电路设计”(国防科技大学学报，第26卷第3期，国防科技大学机电工程与自动化学院，隋卫平，潘仲明，王跃科)设计了一种新型的超声换能器驱动与回波检测电路，提高了超声换能器的测距范围。该文献主要涉及电路的设计，不涉及超声串扰消除问题。

文献“伪随机码超声扩频测距发射与接收电路设计”(声学与电子工程，2007年第1期，国防科技大学机电工程与自动化学院仪器系，程晓畅，王跃科)介绍了基于伪随机二进制序列(m序列)的超声扩频测距实现方法。通过对发射电路的优化，提高了超声波的作用距离。该文献采用伪随机二进制(m序列)的扩频方式，且相关效果不甚理想。

文献“伪随机码超声扩频测距系统设计与算法”(测试技术学报，2007年第21卷第1期，国防科技大学，机电工程与自动化学院，程晓畅，苏绍景，王跃科等)采用基于伪随机码的幅移键控调制方式。

文献“超声测距中的伪随机码渡越时间的捕获”(传感技术学报，第19卷第3期，2006.06，杭州电子科技大学CAE研究所，黄增荣，秦会斌，黄博志)对基于伪随机序列的扩频法超声波测距中渡越时间捕获的方法进行了研究。

文献“扩频法超声测距中的渡越时间的确定”(计量学报，2007.07，第28卷第3期，杭州电子科技大学，黄增荣，秦会斌，黄博志等)对基于伪随机序列的扩频法超声波测距中渡越时间捕获的方法进行了研究。

文献“两步相关法高抗干扰超声波距离测量技术的研究”(仪器仪表学报，第23卷第3期，2002.06，同济大学，葛万成，吴凤萍)采用伪随机二进制序列信号作为发射信号，对计算相关函数的两步计算法进行了深入研究，显著减少了数据处理时间。

文献“相关法高抗干扰超声波距离测量中的信号处理”(同济大学学报，第30卷第1期，2002.01，葛万成)从理论上指出了伪随机二进制信号消除超声串扰的可行性，改进了相关算法。

文献“伪随机码扩频超声多目标检测及干扰抑制”(电路与系统学报，1997.06，第2卷第2期，重庆大学，唐朝伟，杨士中，黄振等)对一个伪随机序列用于目标检测时的特性做了研究，对于应用多伪随机数序列的多超声换能器来说则没有研究结果。

Fortuna采用混沌脉冲位置调制方式来提高换能器的效率(会议：IEEE Transactionson Instrumentation and Measurement 52卷第6期；著者：Luigi Fortuna，文章题目：Chaotic Pulse Position Modulation to Improve the Efficiency of Sonar Sensors)。该文中，采用混沌脉冲位置调制产生发射序列，减小了测距的盲区，提高了测距精度，但发射序列太长，为200ms，不能满足机器人避障对实时性的要求。

“伪随机超声波测距的方法及其测距仪”(专利申请号：95111535.9。该专利已于2004年撤销)提供了一种超声测距方案，该方案利用方形包络脉冲调制波作为发射波，伪随机数控制载波信号的通断时刻和通断时间的长短。此发明没有考虑实时性问题，即发射序列的长度没有优化；另外，此发明中所提发射序列的脉冲宽度也是随机变化的，影响了发射信号的能量。

硕士学位论文“应用伪随机码的超声波测距系统”(太原理工大学，杜艳生，2004)应用二进制伪随机m序列进行超声测距，并未涉及到序列长度及相关结果方面的研究，未考虑实时性问题。

硕士学位论文“伪随机序列相关的超声波测距系统研究”(太原理工大学，杨斌虎，2004)应用二进制伪随机m序列进行超声测距，并未涉及到序列长度及相关结果方面的研究，未考虑实时性问题。

“混沌脉冲序列超声测距方法和装置”(专利申请号：2006100147868，公开号：CN1888932，专利申请人：孟庆浩，梁琼，姚凤娟)利用微机系统生成混沌脉冲序列宽度调制序列来激励超声换能器。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有移动机器人超声避障系统存在的串扰、工作效率低、可靠性差等不足，使用相关性能好的伪随机数列，并将其用于调制超声发射序列的脉冲位置；而且，为适应机器人超声避障系统的实时性要求，对发射序列的脉冲间隔进行优化，在不影响相关性能的前提下尽量缩短整个发射序列的持续时间，为移动机器人提供无串扰、可靠性高且可满足实时性要求的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法。

本发明所采用的技术方案是：一种用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，包括采用伪随机脉冲位置调制方式为每路超声换能器构造唯一的发射序列，使用遗传优化算法优化伪随机脉冲位置调制序列中相邻脉冲之间的时间间隔，使每路超声换能器发射序列持续时间在1.5～2ms。

本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法包括如下步骤：

(1)产生一串占空比50％、频率为超声换能器中心频率的脉冲信号X；

(2)根据线性同余法，产生K组不同的伪随机数列Ψ_j，每组伪随机数列Ψ_j含n个伪随机数：ξ₁，ξ₂，……ξ_n；

(3)根据伪随机脉冲位置调制公式，在设定范围内随机产生脉冲间隔的上限和下限，用K组伪随机数列分别调制脉冲信号X中的脉冲位置，得到K组伪随机脉冲位置调制序列；

(4)限定每组伪随机脉冲位置调制序列的长度，根据优化指标，采用遗传算法优化K组伪随机脉冲位置调制序列脉冲间隔的上限和下限，得到K组最优的伪随机脉冲位置调制序列；

(5)将K组最优的伪随机脉冲位置调制序列作为发射序列分别激励K组超声换能器。

第(2)步所述的n个伪随机数取值范围是[0，1]。

第(3)步所述的伪随机脉冲位置调制公式是：t_i＝ξ_i(T_u-T_l)+T_l，i＝1，2，...N

其中，t_i(i＝1，2，...，N)为相邻脉冲之间的时间间隔，T_l.T_u是两个脉冲之间的时间间隔取值的下限和上限，N为脉冲个数。

所述的伪随机脉冲位置调制公式中，脉冲个数N的具体取值是根据发射脉冲序列的持续时间而定。

第(4)步所述的优化指标是：ObjV＝max[R_as-max，R_c-max]＝min

其中：R_as-max为所有回波序列自相关函数的最大旁瓣值；R_c-max是所有回波序列互相关函数的最大峰值。

第(4)步所述的遗传优化算法包括有如下步骤：

(a)随机产生P组脉冲间隔的上限和下限作为个体，每个个体由Q位格雷码组成，产生初始种群：P*Q维的编码矩阵；

(b)进化代数m＝0，最大进化代数为M；

(c)判断m是否小于M？是，则进入下一步，否则结束；

(d)使m＝m+1；

(e)根据伪随机脉冲位置调制公式：t_i＝ξ_i(T_u-T_l)+T_l，i＝1，2，...N，用P组个体调制伪随机脉冲位置调制序列的脉冲间隔，每个个体对应K组伪随机脉冲位置调制序列，将所述优化指标中的ObjV作为每个个体适应度函数；

(f)计算P个个体的适应度；

(g)对现有种群进行选择、重组，变异产生新种群；

(h)判断所产生的新种群是否为最优种群？是，则结束，否则返回第(c)步继续进行。

第(g)步所述的对现有种群进行选择、重组，变异产生新种群，是由如下过程实现：

(g1)根据种群中个体的适应度值使用随机遍历抽样选择个体；

(g2)参数选取单点交叉法对个体进行重组；

(g3)取当前种群的表示，用特定概率对每个元素进行变异。

本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，相对机器人传统避障系统的超声激励方案而言具有显著效果如下：

1)采用PPPM方式构造超声发射序列，使得每路超声换能器具有唯一的发射序列，从根本上避免了串扰的发生。

2)因采用GA(遗传算法)对发射序列中脉冲间隔进行优化，使得发射序列持续时间很短(1.5～2ms)，保证了机器人导航对实时性的要求。

3)因多路超声换能器可同时工作，因而可有效提高机器人超声避障系统的工作效率。理论上有多少个超声换能器则工作效率可提高多少倍。

4)因无串扰现象发生，所以可极大提高机器人超声避障系统的可靠性。

附图说明

图1是本发明所用机器人无串扰超声测距系统的构成框图(单路)；

图2是脉冲信号X的波形图；

图3是伪随机脉冲位置调制原理示意图；

图4是上升沿与下降沿及对应的各自回声序列波形图，

其中：(a)上升沿及其回声序列，(b)下降沿及其回声序列；

图5是本发明方法的流程图；

图6是本发明方法中的遗传优化算法流程图。

1：DSP                         2：功率放大

3：超声换能器                  4：自增益放大电路

5：滤波                        6：相关分析

7：障碍物                      8：PPPM序列

9：距离计算                    A：发射超声波

B：超声回波

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法做出详细说明。

本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，包括有采用伪随机脉冲位置调制(PPPM)方式为每路超声换能器构造唯一的发射序列，使用遗传算法(GA)优化相邻脉冲之间的时间间隔，使每路超声换能器发射序列持续时间在1.5～2ms。

所述的PPPM序列的特点是：由多个脉冲组成；所有脉冲的宽度是固定的，脉冲宽度根据超声换能器的固有频率而定；脉冲之间的间隔不是固定的，而是由伪随机数确定，这样可以降低不同PPPM序列的相关性；脉冲间隔的上限和下限由遗传优化算法优化获得，优化的目标是在PPPM序列长度一定(为提高实时性，设定为1.5～2ms)的前提下，使得所有超声回波序列的自相关函数的最大旁瓣值和最大互相关函数峰值取得最小。

本发明中所提到的PPPM不改变脉冲的宽度，而是使脉冲的位置随伪随机数的大小而变化。当需要对发射脉冲位置用伪随机数在一定范围内进行调制时，需要把伪随机序列映射到相应的范围内。

本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，是在如图1所示的机器人无串扰超声测距系统上实现的，PPPM序列经过功率放大后激励超声换能器发射超声波，遇到周围障碍物后的超声回波经自增益放大、滤波后，进行相关运算，最后将相关结果送入DSP进行距离计算。

如图5所示，本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法的具体实现包括有如下步骤：

(1)产生一串占空比50％、频率为超声换能器中心频率的脉冲信号X；图2所示是产生的脉冲信号X，其中

为占空比，

为频率。不同的超声换能器的中心频率是已知的，当τ1＝τ2时占空比为50％，τ1，τ2的大小根据超声换能器的频率确定。

(2)根据线性同余法，产生K组不同的伪随机数列Ψ_j(j＝1，……K)，每组伪随机数列Ψ_j含n个伪随机数：ξ₁，ξ₂，……ξ_n；其中所述的n个伪随机数取值范围是[0，1]，一般n＝200可以满足要求。

(3)根据伪随机脉冲位置调制公式，在设定范围内随机产生脉冲间隔的上限和下限，用K组伪随机数列分别调制脉冲信号X中的脉冲位置，得到K组伪随机脉冲位置调制序列；

所述的伪随机脉冲位置调制原理如图3所示，所有脉冲的宽度固定为Γ。设相邻脉冲之间的时间间隔取值范围为[T_l，T_u]，其中T_l为下限，T_u为上限，则相邻脉冲之间的时间间隔t_i(i＝1，2，...，N)可表达如下：

t_i＝ξ_i(T_u-T_l)+T_l，i＝1，2，...N    (1)

式中，ξ_i为原始伪随机数；N为脉冲个数，脉冲个数N的具体取值需根据发射脉冲序列的持续时间而定。

对于脉冲宽度Γ的选择，应视超声换能器的中心频率而定。超声换能器具有较强的选频特性，实验表明，超声换能器对上升沿和下降沿的激励响应是与换能器中心频率接近的正弦波，但两者相位相差180度。图4给出了中心频率为55KHz换能器对应的上升沿和下降沿的超声回声序列的波形。PPPM序列中的脉冲实为上升沿和下降沿的叠加，因上升沿和下降沿对应的回声序列相差180度，所以从节省能量的角度考虑，脉冲的宽度设为换能器中心振荡周期的一半。

(4)限定每组伪随机脉冲位置调制序列的长度，在固定PPPM序列长度的前提下，根据优化指标，采用遗传算法(GA)优化K组伪随机脉冲位置调制序列脉冲间隔的上限和下限，得到K组最优的伪随机脉冲位置调制序列；

所述的优化指标是：

ObjV＝max[R_as-max，R_c-max]＝min    (2)

其中：R_as-max为所有回波序列自相关函数的最大旁瓣值；R_c-max是所有回波序列互相关函数的最大峰值。

如图6所示，所述的遗传优化算法包括有如下步骤：

(a)随机产生P组脉冲间隔的上限和下限作为个体，每个个体由Q位格雷码组成，产生初始种群，即可以构造P*Q维的编码矩阵：

$A_{P*Q}=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \·\·\·& a_{1Q}\\ a_{21}& a_{22}& \·\·\·& a_{2Q}\\ \·& \·& & \·\\ \·& \·& \·\·\·& \·\\ \·& \·& & \·\\ a_{P1}& a_{P2}& \·\·\·& a_{\mathrm{PQ}}\end{array}\right]---\left(3\right)$

用递推公式产生随机序列，将序列按公式(1)映射到不同的范围内，公式中的T_l和T_u在一定范围内随机产生。编码即为把T_l和T_u化为格雷码形式，一行中的每一位代表一个基因，根据基因的取值与排序确定此条染色体的性质。

(b)进化代数m＝0，最大进化代数为M(其中的M是遗传优化算法中设置的最大进化代数；m是当前的代数，初始时刻为0)；

(c)判断m是否小于M？是，则进入下一步，否则结束；

(d)使m＝m+1；

(e)根据伪随机脉冲位置调制公式：t_i＝ξ_i(T_u-T_l)+T_l，i＝1，2，...N，用P组个体(即脉冲间隔的上下限)调制伪随机脉冲位置调制序列的脉冲间隔，每个个体对应K组伪随机脉冲位置调制序列，将所述优化指标中的ObjV作为每个个体适应度函数；

(f)根据公式(2)：ObjV＝max[R_as-max，R_c-max]＝min计算P个个体的适应度；

(g)对现有种群进行选择、重组，变异产生新种群，是由如下过程实现：

(g1)根据种群中个体的适应度值使用随机遍历抽样选择个体；

(g2)参数选取单点交叉法对个体进行重组；

(g3)取当前种群的表示，用特定概率对每个元素进行变异；

(h)判断所产生的新种群是否为最优种群？是，则结束，否则返回第(c)步继续进行；

(5)将K组最优的伪随机脉冲位置调制序列作为发射序列分别激励K组超声换能器。

本发明的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，设定调制范围，序列长度，个体数目及最大遗传代数，对初始种群个体进行选择，得到伪随机脉冲位置调制的最佳范围。

利用本发明，发射序列的长度限定在较短的范围内，自相关函数的最大旁瓣和互相关函数的峰值中的最大值即可达到较小值。

本发明应用伪随机数对脉冲位置进行调制得到发射序列，根据无串扰超声实时避障系统的电路特性，用遗传算法对脉冲位置调制的范围进行了优化，发射序列长度较短，使用很少的伪随机数就可以保证序列的相关性。降低了伪随机数周期性对相关结果的影响。

Claims (8)

1.一种用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，包括采用伪随机脉冲位置调制方式为每路超声换能器构造唯一的发射序列，使用遗传算法优化伪随机脉冲位置调制序列中相邻脉冲之间的时间间隔，使每路超声换能器发射序列持续时间在1.5～2ms。

2.根据权利要求1所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)产生一串占空比50％、频率为超声换能器中心频率的脉冲信号X；

(2)根据线性同余法，产生K组不同的伪随机数列Ψ_j，每组伪随机数列Ψ_j含n个伪随机数：ξ₁，ξ₂，……ξ_n；

(3)根据伪随机脉冲位置调制公式，在设定范围内随机产生脉冲间隔的上限和下限，用K组伪随机数列分别调制脉冲信号X中的脉冲位置，得到K组伪随机脉冲位置调制序列；

(4)限定每组伪随机脉冲位置调制序列的长度，根据优化指标，采用遗传算法优化K组伪随机脉冲位置调制序列脉冲间隔的上限和下限，得到K组最优的伪随机脉冲位置调制序列；

(5)将K组最优的伪随机脉冲位置调制序列作为发射序列分别激励K组超声换能器。

3.根据权利要求2所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，第(2)步所述的n个伪随机数取值范围是[0，1]。

4.根据权利要求2所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，第(3)步所述的伪随机脉冲位置调制公式是：t_i＝ζ_i(T_u-T_l)+T_l，i＝1，2，..N

其中，t_i(i＝1，2，...，N)为相邻脉冲之间的时间间隔，T_l、T_u是两个脉冲之间的时间间隔取值的下限和上限，N为脉冲个数。

5.根据权利要求4所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，所述的伪随机脉冲位置调制公式中，脉冲个数N的具体取值是根据发射脉冲序列的持续时间而定。

6.根据权利要求2所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，第(4)步所述的优化指标是：ObjV＝max[R_as-max，R_c-max]＝min

其中：R_as-max为所有回波序列自相关函数的最大旁瓣值；R_c-max是所有回波序列互相关函数的最大峰值。

7.根据权利要求2所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，第(4)步所述的遗传优化算法包括有如下步骤：

(a)随机产生P组脉冲间隔的上限和下限作为个体，每个个体由Q位格雷码组成，产生初始种群：P*Q维的编码矩阵；

(b)进化代数m＝0，最大进化代数为M；

(c)判断m是否小于M？是，则进入下一步，否则结束；

(d)使m＝m+1；

(e)根据伪随机脉冲位置调制公式：t_i＝ζ_i(T_u-T_l)+T_l，i＝1，2，...N，用P组个体调制伪随机脉冲位置调制序列的脉冲间隔，每个个体对应K组伪随机脉冲位置调制序列，将所述优化指标中的ObjV作为每个个体适应度函数；

(f)计算P个个体的适应度；

(g)对现有种群进行选择、重组，变异产生新种群；

(h)判断所产生的新种群是否为最优种群？是，则结束，否则返回第(c)步继续进行。

8.根据权利要求7所述的用于消除机器人超声测距系统串扰的超声激励方法，其特征在于，第(g)步所述的对现有种群进行选择、重组，变异产生新种群，是由如下过程实现：

(g1)根据种群中个体的适应度值使用随机遍历抽样选择个体；

(g2)参数选取单点交叉法对个体进行重组；

(g3)取当前种群的表示，用特定概率对每个元素进行变异。

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