CN111898732B - 基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法，该方法包括：测量多组不同距离数据、温度、湿度、气压以及粉尘浓度数据情况下的超声波传感器与目标物体间的真实距离，构建距离数据库；构建并训练深度卷积神经网络模型；针对待测距的目标物体，由超声波传感器测量距离数据，并测量温度、湿度、气压、粉尘浓度数据，将这些测量数据输入至训练好的神经网络模型，输出对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据。本发明综合考虑温度、湿度、气压、粉尘浓度多种环境因素对超声波测距的影响来构建深度卷积神经网络模型，可以有效避免由于超声波测距时复杂环境因素引入的测量误差，具有较好的抗干扰能力，能够获得更精确的距离测量值。

Description

基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法
技术领域
本发明涉及测距技术领域，特别涉及一种基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法。
背景技术
电梯行业是关系到民生安全的重要领域，其中，对电梯轿厢地坎与电梯井道内表面距离的测量，是电梯技术参数检验中重要的一环。在标准GB7588-2003电梯制造与安装安全规范中对相关参数进行了规定：电梯井道内表面与轿厢地坎、轿厢门框架或滑动门的最近门口边沿的水平距离不应大于0.15m。
由于电梯井道环境具有一定特殊性，在使用超声波测距时容易受到温度、湿度、气压以及空气中粉尘浓度的影响，导致测量值存在误差。对于这些环境因素导致的测距误差需要通过特殊方式进行误差补偿，但现今方法考虑的补偿因素均只有温度和湿度两种。近年来人工智能方法获得了广泛的认可和应用，如神经网络、模糊逻辑、模糊神经和遗传算法等，这些方法可以很好地处理超声波测距误差中的非线性和不确定性，但在超声波误差补偿研究方面还只是停留在使用BP神经网络来实现，其效率和准确性并不够高。深度卷积神经网络作为一种先进的人工智能技术，能从已知的数据中进行训练，获得自主分析的能力，同时引入气压和粉尘浓度对超声波测距的影响因素，从而解决了超声波测距误差补偿问题，进一步提高了测距精度，增强了系统的鲁棒性。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提供一种基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法，用于实现在复杂的电梯井道环境中，超声波测距系统自主考虑多种环境影响因素，利用神经网络计算得到精确距离值，解决超声波测距误差补偿问题。
实现本发明目的的技术解决方案为：基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1，测量多组不同距离数据、温度、湿度、气压以及粉尘浓度数据情况下的超声波传感器与目标物体间的真实距离，构建距离数据库；所述距离数据库包括所述距离数据、温度、湿度、气压、粉尘浓度数据以及真实距离；所述距离数据为超声波传感器测量的其与目标物体的距离；
步骤2，构建深度卷积神经网络模型，并基于所述距离数据库训练所述深度卷积神经网络模型；
步骤3，由超声波传感器测量当前距离数据，并测量当前的温度、湿度、气压、粉尘浓度数据，将这些测量数据输入至训练好的神经网络模型中，输出对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)综合考虑温度、湿度、气压、粉尘浓度多种环境因素对超声波测距的影响来构建深度卷积神经网络模型，可以得到更精确地测量值；2)本发明所设计的基于深度卷积神经网络的超声波误差补偿方法，可以有效避免由于超声波测距时复杂环境因素引入的测量误差，具有较好的抗干扰能力。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为一个实施例中基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法原理图。
图2为一个实施例中步骤3的具体流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，结合图1，本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1，测量多组不同距离数据、温度、湿度、气压以及粉尘浓度数据情况下的超声波传感器与目标物体间的真实距离，构建距离数据库；所述距离数据库包括所述距离数据、温度、湿度、气压、粉尘浓度数据以及真实距离；所述距离数据为超声波传感器测量的其与目标物体的距离；
步骤2，构建深度卷积神经网络模型，并基于所述距离数据库训练所述深度卷积神经网络模型；
步骤3，由超声波传感器测量当前距离数据，并测量当前的温度、湿度、气压、粉尘浓度数据，将这些测量数据输入至训练好的神经网络模型中，输出对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤1中所述超声波传感器与目标物体间的真实距离通过高精度的测距仪测量获得。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤2所述深度卷积神经网络模型包括：
一个输入层，用于接收超声波传感器的数据；
第一卷积模块，包括多级第一卷积层、第一池化层以及第一全连接层，第一级所述第一卷积层连接所述输入层，每个第一卷积层后均连接一个第一池化层，最后一级的第一卷积层后连接多个连续的第一全连接层；
第二卷积模块，包括多级第二卷积层、第二池化层、第二全连接层，第一级所述第二卷积层连接所述第一卷积模块的最后一个第一全连接层，每个第二卷积层后连接一个第二池化层，最后一级的第二卷积层后连接多个连续的第二全连接层。
进一步优选地，在其中一个实施例中，所述第一卷积模块、第二卷积模块的卷积层和池化层数量均为7层，全连接层数量均为3层。
进一步优选地，在其中一个实施例中，步骤2所述训练神经网络模型具体结合小批量梯度下降法与L2损失函数实现训练。
进一步优选地，在其中一个实施例中，结合图2，步骤3所述针对待测距的目标物体，由超声波传感器测量距离数据，并测量目标物体当前所处的温度、湿度、气压、粉尘浓度数据，将这些测量数据输入至训练好的神经网络模型中，输出对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据，具体过程包括：
步骤3-1，测量n组所述测量数据，将每组测量数据构成一个包括五个数据的一维向量，并将所有一维向量堆叠成5×n的第一二维张量；
这里，n优选为10。
步骤3-2，将所述第一二维张量输入至训练好的神经网络模型，通过第一卷积模块执行第一阶段的卷积运算，获得n组所述测量数据对应的第一距离数据；
步骤3-3，将所述第一距离数据和所述第一二维张量堆叠成6×n的第二二维张量；
步骤3-4，将所述第二二维张量输入至训练好的神经网络模型，通过第二卷积模块执行第二阶段的卷积运算，输出一个对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤3-2中卷积运算后的数据通过第一激活函数输出至第一卷积模块的池化层进行池化处理；
步骤3-4中卷积运算后的数据通过第二激活函数输出至第二卷积模块的池化层进行池化处理。
进一步优选地，在其中一个实施例中，所述第一激活函数、第二激活函数均为ReLU函数。
进一步优选地，在其中一个实施例中，所述池化处理采用最大值池化处理。
本发明综合考虑温度、湿度、气压、粉尘浓度多种环境因素对超声波测距的影响来构建深度卷积神经网络模型，可以有效避免由于超声波测距时复杂环境因素引入的测量误差，具有较好的抗干扰能力，能够获得更精确的距离测量值。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1，测量多组不同距离数据、温度、湿度、气压以及粉尘浓度数据情况下的超声波传感器与目标物体间的真实距离，构建距离数据库；所述距离数据库包括所述距离数据、温度、湿度、气压、粉尘浓度数据以及真实距离；所述距离数据为超声波传感器测量的其与目标物体的距离；
步骤2，构建深度卷积神经网络模型，并基于所述距离数据库训练所述深度卷积神经网络模型；所述深度卷积神经网络模型包括：
一个输入层，用于接收超声波传感器的数据；
第一卷积模块，包括多级第一卷积层、第一池化层以及第一全连接层，第一级所述第一卷积层连接所述输入层，每个第一卷积层后均连接一个第一池化层，最后一级的第一卷积层后连接多个连续的第一全连接层；
第二卷积模块，包括多级第二卷积层、第二池化层、第二全连接层，第一级所述第二卷积层连接所述第一卷积模块的最后一个第一全连接层，每个第二卷积层后连接一个第二池化层，最后一级的第二卷积层后连接多个连续的第二全连接层；
所述第一卷积模块、第二卷积模块的卷积层和池化层数量均为7层，全连接层数量均为3层；
所述训练神经网络模型具体结合小批量梯度下降法与L2损失函数实现训练；
步骤3，针对待测距的目标物体，由超声波传感器测量距离数据，并测量目标物体当前所处的温度、湿度、气压、粉尘浓度数据，将这些测量数据输入至训练好的神经网络模型中，输出对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据；具体过程包括：
步骤3-1，测量n组所述测量数据，将每组测量数据构成一个包括五个数据的一维向量，并将所有一维向量堆叠成5×n的第一二维张量；
步骤3-2，将所述第一二维张量输入至训练好的神经网络模型，通过第一卷积模块执行第一阶段的卷积运算，获得n组所述测量数据对应的第一距离数据；
步骤3-3，将所述第一距离数据和所述第一二维张量堆叠成6×n的第二二维张量；
步骤3-4，将所述第二二维张量输入至训练好的神经网络模型，通过第二卷积模块执行第二阶段的卷积运算，输出一个对超声波传感器测量的距离数据补偿后的距离数据；
步骤3-2中卷积运算后的数据通过第一激活函数输出至第一卷积模块的池化层进行池化处理；
步骤3-4中卷积运算后的数据通过第二激活函数输出至第二卷积模块的池化层进行池化处理；
所述第一激活函数、第二激活函数均为ReLU函数；
所述池化处理采用最大值池化处理。
2.根据权利要求1所述的基于深度卷积神经网络的超声波测距补偿方法，其特征在于，步骤1中所述超声波传感器与目标物体间的真实距离通过测距仪测量获得。
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