CN106054200A - 一种可防声干扰的超声波距离传感器及其测距方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可抗声干扰的超声波距离传感器及其测距方法,该超声波距离传感器,包括超声波发射端、超声波接收端,用于接收回波信号和微处理器;该测距方法,包括:第一步:利用微处理器利用混沌映射生成一个由0、1组成的伪随机数列C(n);第二步:根据码元“0”、“1”对应的脉冲周期数,将伪随机数列C(n)生成为对应的脉冲序列A(t);第三步:将脉冲序列A(t)中满足t=(Tc*kc)*i的点取出,并按照取出的顺序组合成参考序列R(u),同时将与R(u)等长,且全为0的序列设为回波比照序列Rb(u)等步骤,本发明所述超声波通过设置微处理器,以及相应的测定方法可以有效抑制其他超声波传感器或/和环境噪声等隐私对超声波传感器的干扰,从而能够准确判断出障碍物的位置。
Description
技术领域
本发明属于超声波传感器技术领域,具体涉及一种可抗声干扰的超声波距离传感器及其测距方法。
背景技术
超声波在测距、检测等方面有非常广泛的应用,利用超声波作为定位技术也是蝙蝠等一些无目视能力的生物作为防御及捕捉猎物生存的手段,也就是由生物体发射不被人们听到的超声波(20KHz以上的机械波),借助空气媒质传播由被待捕捉的猎物或障碍物反射回来的时间间隔长短与被反射的超声波的强弱判断猎物性质或障碍位置的方法。
人类已经将超声波技术广泛应用在民用及国防工业中,无人机也普遍使用超声波传感器来感知环境信息,为获得周向360°范围内的环境信息,通常需要在无人机上安装多个这样的超声波传感器,这就出现了第一类超声波串扰,即一个超声波传感器可能接收到本机上其他超声波传感器的回波信号。串扰会严重影响测距精度和降低超声系统的工作效率。而当有多个无人机在同一片区域内飞行时,不同无人机机上的超声波传感器对应的发射波或者回波形成的相互干扰也会对无人机避障、编队等功能造成影响,可称为第二类超声波串扰。此外,环境声和电路余震等也会干扰无人机超声波传感器,可称为第三类超声波串扰。
申请号201480003033.X,发明名称为距离传感器系统及方法,使用增益可调的增益放大器来改善在超声波传感系统中的距离测量的范围以及精度。CN99100102.8此发明使用两个接收器,一个只接受串扰波信号,另一个接受反射波和串扰波信号。然而实际使用中反射波信号和串扰波信号很难分离,此外该设计增加了额外的体积。CN201410150609.7采用的是是用伪码对正弦波信号进行频率调制,由于不同器件的起振频率比较稳定,故该方法对超声波传感器不适用。CN201410332425.2采用一个处理器对多通道超声波传感器进行控制,即同一时间只能对一个方向进行测距,无法作到实时对周围环境的全方位检测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可抗声干扰的超声波距离传感器及其测距方法,解决现有技术中超声波传感器抗干扰性能差的技术问题。
为了解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种可防声干扰的超声波距离传感器,包括:
超声波发射端,用于发射超声波序列信号;
超声波接收端,用于接收回波信号;
微处理器,用于将超声波序列信号与回波信号进行比较、匹配,并计算该超声波距离传感器到障碍物的距离。
通过设置微处理器,可以有效抑制其他超声波传感器或/和环境噪声等因素对超声波传感器的干扰,进行有效的回波识别,从而准确判断出障碍物的位置。
一种可抗声干扰的超声波距离传感器的测距方法,包括如下步骤:
第一步:开启超声波距离传感器,微处理器利用混沌映射生成一个由0、1组成的伪随机数列C(n);所述伪随机数列C(n)只在开启超声波距离传感器时生成一次,伪随机数列C(n)的长度为预先设定值,可根据测量距离要求进行确定,并且每次的伪随机数列随机生成,从而不同超声波距离传感器生成的伪随机数列也不相同;
第二步:根据码元“0”、“1”对应的脉冲周期数,将伪随机数列C(n)映射为对应的脉冲序列A(t),t为脉冲序列A(t)对应的时间变量;所述码元“0”和“1”对应的脉冲周期数为预设值;
第三步:将脉冲序列A(t)中满足时间变量t=i(Tc×kc)的数据点取出,并按照取出的先后顺序组合成参考序列R(u),其中:Tc为采样周期,kc为每个采样周期内的采样点数目,i=1,2,3…;同时,将与R(u)等长且全为0的序列设为回波比照序列Rb(u)的初始值;
第四步:微处理器将脉冲序列A(t)传输到超声波发射端,超声波发射端将接受到的脉冲序列A(t)转化为超声波序列信号并发射出去,其中“0”代表不发射超声波信号,“1”代表发射超声波信号;脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期为T,设当前发射次数为m,记录每次的发射时刻,分别为T1,T2……Tm,m=1,2,3…,其中T远大于Tc;
第五步:超声波传感器接收端每次接收一段采样周期Tc长度的回波信号,记录此次接收时刻T0,并将该段回波信号传输给微处理器,微处理器对该段信号进行kc次采样处理;
第六步:取出第五步中Tc长度回波信号中kc次采样信号数据的最大值和最小值,并计算kc次采样信号结果的平均值,记为BM;用最大值减去BM,记为B1;用最小值减去BM,记为B2;
第七步:判断|B1|≥P或|B2|≥P是否成立,若成立,更新回波比照序列Rb(u),删除比照序列第一位,其他数据向前移一位,最后一位置为1;若不成立,更新回波比照序列,删除比照序列第一位,其他数据向前移一位,最后一位置为0;所述P为预设的回波振幅阈值;
第八步:将更新的回波比照序列与参考序列R(u)进行匹配计算,若匹配成功,则转到第九步;若匹配失败,转到第五步;
第九步:用记录接收时间T0减去最近一次发射超声波序列信号的时间Tm,记为ΔT,则该超声波距离传感器到障碍的距离S=ΔT×V/2,其中V为声音在空气中的传播速度;然后转到第五步,开始下一个障碍物的测距工作。
所述码元“0”和“1”对应的脉冲周期数为预设值,可以根据分辨能力要求进行调整,因为超声波距离传感器发射的超声波序列信号为方波,但是由于干扰因素回波信号不是规则的方波。比如说超声波距离传感器发射的超声波序列信号为0101,回波信号为010,1的信号可能会向两边蔓延,导致0的信号会被1的信号影响,因此需要调整0的码元数量,不让0的信号被1的信号影响,提高0的信号分辨能力。
进一步改进,如果同一个发射脉冲A(t)对应的超声波序列信号经多个障碍物反射有多次有效的回波信号,则取该超声波序列信号的发射周期T中所计算出S的最小值。从而能够确保最近的障碍物能够被发现,并抑制掉其他物体的反射造成的影响,提高测定精度。
进一步改进,所述脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期T为60ms。
进一步改进,将更新的回波比照序列与参考序列R(u)进行匹配计算,当回波比照序列与参考序列R(u)的匹配度在设定阈值f之上,认为匹配成功;否则不成功。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
由于感知周围环境的需要,无人机周围要布置多个超声波传感器,形成超声波传感器阵列。但是超声波传感器很容易受到不同超声波传感器之间的串扰,或者环境噪声等因素干扰。本发明所述超声波通过设置微处理器,以及相应的测定方法可以有效抑制其他超声波传感器或/和环境噪声对超声波传感器的干扰,从而能够准确判断出障碍物的位置。
附图说明
图1为发明的流程图。
图2为实施例三中C(n)、A(t)的序列图。
图3为实施例三中R(u)、某一次更新回波比照序列Rb(u)的序列图。
图4为实施例三中R(u)与Rb(u)匹配成功的序列图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明,下面结合实施例进一步阐释本发明的内容,但本发明的内容不仅仅局限于下面的实施例。
实施例一:
一种可防声干扰的超声波距离传感器,包括:
超声波发射端,用于发射超声波序列信号;
超声波接收端,用于接收回波信号;
微处理器,用于将超声波序列信号与回波信号进行比较、匹配,并计算该超声波距离传感器到障碍物的距离。
通过设置微处理器,可以有效消除其他超声波传感器或/和环境噪声对超声波传感器的干扰,能够准确判断出障碍物的位置。
实施例二:
如图1所示,一种可防声干扰的超声波距离传感器的测距方法,包括如下步骤:
第一步:开启超声波距离传感器,微处理器利用混沌映射生成一个由0、1组成的伪随机数列C(n);所述伪随机数列C(n)只在开启超声波距离传感器时生成一次,伪随机数列C(n)的长度为预先值,可根据测量距离要求进行确定,并且每次的伪随机数列随机生成,从而不同超声波距离传感器生成的伪随机数列也不相同;
第二步:根据码元“0”、“1”对应的脉冲周期数,将伪随机数列C(n)映射为对应的脉冲序列A(t);所述码元“0”和“1”对应的脉冲周期数为预设值,可以根据分辨能力要求进行调整,t为脉冲序列A(t)对应的时间变量;
第三步:将脉冲序列A(t)中满足时间变量t=i(Tc×kc)的数据点取出,并按照取出的先后顺序组合成参考序列R(u),其中:Tc为采样周期,kc为每个采样周期内的采样点数目,i=1,2,3…;同时,将与R(u)等长且全为0的序列设为回波比照序列Rb(u)的初始值;
第四步:微处理器将脉冲序列A(t)传输到超声波发射端,超声波发射端将接受到的脉冲序列A(t)转化为超声波序列信号并发射出去,其中“0”代表不发射超声波信号,“1”代表发射超声波信号;脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期为T,设当前发射次数为m,记录每次的发射时刻,分别为T1,T2……Tm,m=1,2,3…,其中T远大于Tc;
第五步:超声波传感器接收端每次接收一段采样周期Tc长度的回波信号,记录此次接收时刻T0,并将该段回波信号传输给微处理器,微处理器对该段信号进行kc次采样处理;
第六步:取出第五步中Tc长度回波信号中kc次采样信号数据的最大值和最小值,并计算kc次采样信号结果的平均值,记为BM;用最大值减去BM,记为B1;用最小值减去BM,记为B2;
第七步:判断|B1|≥P或|B2|≥P是否成立,若成立,更新回波比照序列Rb(u),删除比照序列第一位,其他数据向前移一位,最后一位置为1;若不成立,更新回波比照序列,删除比照序列第一位,其他数据向前移一位,最后一位置为0;所述P为预设的回波振幅阈值;
第八步:将更新的回波比照序列与参考序列R(u)进行匹配计算,若匹配成功,则转到第九步;若匹配失败,转到第五步;
第九步:用记录接收时间T0减去最近一次发射超声波序列信号的时间Tm,记为ΔT,则该超声波距离传感器到障碍的距离S=ΔT×V/2,其中V为声音在空气中的传播速度;然后转到第五步,开始下一个障碍物的测距工作。
在本实施例中,如果同一个发射脉冲A(t)对应的超声波序列信号经多个障碍物反射有多次有效的回波信号,则取该超声波序列信号的发射周期T中所计算出S的最小值。从而能够确保最近的障碍物能够被发现,并抑制掉其他物体的反射造成的影响,提高测定精度。
在本实施例中,所述脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期T为60ms。在其他实施例中,脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期T可以为1ms、2ms、3ms、4ms、5ms、6ms、7ms、8ms、9ms、10ms、20ms、30ms、40ms、50ms、70ms、80ms、100ms、200ms、300ms、400ms、500ms或1000ms等。
在本实施例中,将更新的回波比照序列与参考序列R(u)进行匹配计算,当回波比照序列与参考序列R(u)的匹配度在设定阈值f之上,认为匹配成功;否则不成功。
由于感知周围环境的需要,无人机周围要布置多个超声波传感器,形成超声波传感器阵列。但是超声波传感器很容易受到不同超声波传感器之间的串扰,或者环境噪声。本发明所述超声波通过设置微处理器,以及相应的测定方法可以有效消除其他超声波传感器或/和环境噪声对超声波传感器的干扰,能够准确判断出障碍物的位置。
实施例三:
本实施例中C(n)为010110,阈值f为1,对应的发射脉冲序列A(t)为图2所示,参考序列R(u)为1110011010,某一次更新回波比照序列Rb(u)为000111001,匹配不成功,如图3所示;再经过m次接收回波信号、匹配不成功后,第m+1次接收回波信号后,更新回波比照序列Rb(u)为1110011010,匹配成功,如图4所示,可以得出本实施例中m为大于等于2的正整数。
在其他实施例中,阈值f可以为0.8、0.85、0.9、0.91、0.92、0.93、0.94、0.95、0.96、0.97、0.97、0.98或0.99等。
本发明中未做特别说明的均为现有技术或者通过现有技术即可实现,而且本发明中所述具体实施案例仅为本发明的典型实施案例而已,并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化与修饰,都应作为本发明的技术范畴。
Claims (5)
1.一种可抗声干扰的超声波距离传感器,其特征在于,包括:
超声波发射端,用于发射超声波序列信号;
超声波接收端,用于接收回波信号;
微处理器,用于将超声波序列信号与回波信号进行比较、匹配,并计算该超声波距离传感器到障碍物的距离。
2.一种权利要求1所述的超声波距离传感器的测距方法,其特征在于,包括如下步骤:
第一步:开启超声波距离传感器,微处理器利用混沌映射生成一个由0、1组成的伪随机数列C(n);所述伪随机数列C(n)只在开启超声波距离传感器时生成一次,伪随机数列C(n)的长度为预先设定值,并且每次开启超声波距离传感器时生成的数列随机不同,不同超声波距离传感器开启时生成的伪随机数列也不相同;
第二步:根据码元“0”、“1”对应的脉冲周期数,将伪随机数列C(n)映射为对应的脉冲序列A(t);所述码元“0”和“1”对应的脉冲周期数为预设值,t为脉冲序列A(t)对应的时间变量;
第三步:将脉冲序列A(t)中满足时间变量t=i(Tc×kc)的数据点取出,并按照取出的先后顺序组合成参考序列R(u),其中:Tc为采样周期,kc为每个采样周期内的采样点数目,i=1,2,3…;同时,将与R(u)等长且全为0的序列设为回波比照序列Rb(u)的初始值;
第四步:微处理器将脉冲序列A(t)传输到超声波发射端,超声波发射端将接受到的脉冲序列A(t)转化为超声波序列信号并发射出去,其中“0”代表不发射超声波信号,“1”代表发射超声波信号;脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期为T,设当前发射次数为m,并记录每次的发射时刻,分别为T1,T2……Tm,m=1,2,3…,其中T远大于Tc;
第五步:超声波传感器接收端每次接收一段采样周期Tc长度的回波信号,记录此次接收时刻T0,并将该段回波信号传输给微处理器,微处理器对该段信号进行kc次采样处理;
第六步:取出第五步中Tc长度回波信号中kc次采样信号数据的最大值和最小值,并计算kc次采样信号结果的平均值,记为BM;用最大值减去BM,记为B1;用最小值减去BM,记为B2;
第七步:判断|B1|≥P或|B2|≥P是否成立,若成立,更新回波比照序列Rb(u),删除比照序列第一位,其他数据向前移一位,最后一位置为1;若不成立,更新回波比照序列,删除比照序列第一位,其他数据向前移一位,最后一位置为0;所述P为预设的回波振幅阈值;
第八步:将更新后的回波比照序列与参考序列R(u)进行匹配运算,若匹配成功,则转到第九步;若匹配失败,转到第五步;
第九步:用记录下的接收时刻T0减去最近一次发射超声波序列信号的时间Tm,记为ΔT,则该超声波距离传感器到障碍的距离S=ΔT×V/2,其中V为声音在空气中的传播速度;然后转到第五步,开始下一个障碍物的测距工作。
3.根据权利要求2所述的测距方法,其特征在于,如果同一个发射脉冲A(t)对应的超声波序列信号经多个障碍物反射有多次回波信号,则取该超声波序列信号的发射周期T中S的最小值。
4.根据权利要求2或3所述的测距方法,其特征在于,所述脉冲序列A(t)对应的超声波序列信号的发射周期T为60ms。
5.根据权利要求4所述的测距方法,其特征在于,将更新的回波比照序列与参考序列R(u)进行匹配计算,当回波比照序列与参考序列R(u)的匹配度在设定阈值f之上,认为匹配成功;否则不成功。
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