CN114114275A - 一种基于超声波的静态障碍物检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于超声波的静态障碍物检测系统及方法，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；本发明采用了差分检测方法和静态障碍物过滤算法，能够有效适应各种环境的变化，对于行人、空气流动、温度和光线变化等环境因素不敏感，误报、漏报率低。
Description
技术领域
本发明属于物联网无线智能感知领域，具体涉及一种基于超声波的感知静态障碍物的系统及方法。
背景技术
随着社会经济的发展，消防逃生通道被杂物堵塞导致的安全事故屡见不鲜，电动车在建筑楼道中充电引起的火灾频频发生，人民群众的人身财产安全受到了极大的损失。因此，针对安防的物体检测技术得到了广泛关注和研究，主要目的是及时发现消防通道或者其他场合中的较大型的静态的物体，具有预警和集中管理功能，易于大规模部署，以防造成安全隐患。
目前主流的障碍物检测手段有：
1)传统人工巡视，这种依赖人工的方法不仅费时费力，无法做到及时发现、及时处理；
2)视频监控，视频监控是一种应用广泛的解决方案，具有实时性强、效果好等优点，但是在居民楼等非公共场所，由于涉及隐私问题往往难以部署；
3)红外传感，具有成本低廉、可靠性高等优势，但是只能以红外线、红外光幕的形式部署，覆盖范围小，在区域监控方面适用性差；
4)毫米波雷达或激光雷达等新型传感技术，虽然检测范围广、精度高，但是成本过于高昂。
因此基于上述考虑，有必要提出一套创新的障碍物感知系统，利用传感器实时监测目标区域是否存在电动车等引起消防隐患的物体，提高消防监测的实时性、可靠性、安全性，同时避免侵犯居民的隐私。
发明内容
针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于超声波的静态障碍物检测系统及其工作方法，以解决现有的障碍物检测技术精度低、实时性差、成本高、可能侵犯隐私等问题，对目标环境中新增的固定物体进行检测和告警，同时具备排除行人、环境等动态干扰的能力。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种基于超声波的静态障碍物检测系统，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；
所述静态障碍物检测设备，包含：微型计算机、麦克风阵列及扬声器阵列；
微型计算机，用于控制扬声器阵列发射超声波及麦克风阵列接收经障碍物反射回的超声波信号，并对接收到的反射回的信号进行处理，以判断静态障碍物是否存在，将其结果数据通过网络上传到中心服务器。
进一步地，所述扬声器阵列具有一个或多个扬声器，通过线路连接至功放模块后接入微型计算机的音频插口，发射特定波形的超声波。
进一步地，所述麦克风阵列具有一个或多个全向麦克风，麦克风阵列通过USB、串口或网口的方式连接微型计算机，接收经障碍物反射回的超声波信号。
进一步地，所述扬声器阵列发射的超声波由线性调频波(FMCW)组合而成，频率范围、时间长度和重复次数可调。
本发明的一种基于超声波的静态障碍物检测方法，其基于上述系统，包括步骤如下：
(1)初始化：在空旷环境下通过环境探测算法得到初始检测结果y0(d)，d是障碍物与设备的距离，所述初始检测结果是一条以距离为横坐标、障碍物强度为纵坐标的曲线；
(2)实时检测：按照一定时间间隔，连续运行环境探测算法，每次运行均得到一个实时检测结果yk(d)；
(3)阈值设定：设定自适应检测阈值Y(d)＝Y0/d2，Y0是经验值，取值为(0，1)；
(4)差分分析：将实时检测结果yk(d)与初始检测结果y0(d)作差，如果存在距离d，使得yk(d)-y0(d)＞Y(d)，即作差后若超过自适应检测阈值，则判定该距离d下存在新增的静态障碍物；
(5)根据静态障碍物过滤算法对上述检测到的静态障碍物进行过滤，将符合条件的静态障碍物发送给中心服务器。
进一步地，所述空旷环境指没有障碍物的、初始情况下的、需要检测的目标场所，该环境下所有的建筑物结构和物体都将被视为背景，不作为障碍物被检测到。
进一步地，所述静态障碍物是指区别于背景的、新增且稳定存在的、具有大体积的物体，行人、动物或其他短暂出现的物体和干扰除外。
进一步地，所述环境探测算法，具体为：
(a)生成待发送信号：待发送信号由N帧组成，每帧包含时长为tsig的线性调频波wavsig和tint秒的空白，其中线性调频波wavsig的频率为fmin～fmax；
(b)发送和接收超声波：将待发送信号通过扬声器阵列播放，将麦克风阵列接收到的音频信号记为wavrecv；
(c)滤除噪声：将接收到的音频信号通过频率范围为fmin～fmax的带通滤波器，以滤除其他频谱的噪音干扰；
(d)计算相关性：计算上述滤波后的音频信号与线性调频波wavsig的归一化互相关函数ccf，归一化后的互相关函数的取值范围为[0，1]；
(e)多周期均值滤波：和对归一化互相关函数ccf进行最多N点的峰值检测，根据峰值点p1，p2，...，pn将归一化互相关函数ccf分割还原为N帧，为减轻高斯噪声动态目标的影响，将N帧叠加求均值，多周期进行均值滤波；
(f)提取上述均值滤波后的曲线的上包络，以消除波形的相位起伏，得到稳定的环境探测结果y(d)。
进一步地，所述线性调频波的函数表达式为：
其中，A为信号的振幅，
为信号的中心频率，B＝Fh-Fl为扫频的带宽，Fh和Fl为最高和最低扫描频率，t为时间，T为扫描时间，φ0为初相位。
其中，所述互相关函数的计算公式为：
其中，f1(t)和f2(t)分别为两个以时间为自变量的函数序列，t为时间，τ为积分变量；归一化是指将数据依照最大值和最小值缩放到0和1之间，公式为：
xmax为数据最大值，xmin为数据最小值。
进一步地，所述静态障碍物过滤算法对检测到的静态障碍物进行过滤，即障碍物需要满足以下条件后向中心服务器上报，否则判定为行人或环境的干扰：
(51)若静态障碍物检测设备中包含有多个麦克风，其中一定数量的麦克风检测到障碍物(参数可调，一般可设为1/2)；
(52)所述障碍物持续存在一定时间(参数可调，一般可设为一分钟)。
本发明的有益效果：
1、高精度的静态障碍物检测：在固定环境中能够有效检测出人摆放的电动车、废纸箱以及其他体积较大的障碍物，避免堵塞消防疏散通道、造成消防隐患；
2、高可靠性与高鲁棒性：由于采用了差分检测方法和静态障碍物过滤算法，本发明能够有效适应各种环境的变化，过滤行人等动态目标，对于空气流动、温度和光线变化等环境因素不敏感，误报、漏报率低；
3、覆盖范围广：相比于传统的超声波探头，本发明采用自适应检测阈值，有效检测角度约为设备前方90°，最大检测距离约5米；
4、设备复杂度和成本低：系统采用普通麦克风、扬声器、功放板等设备，比毫米波、激光雷达等类似技术成本更低，能够做到大规模部署；
5、扩展性强、易于大规模部署：系统采用普通麦克风、扬声器、微型计算机等通用硬件，不仅可以用于障碍物检测，还可以增加定位、广播、通信等其它物联网功能，采用GPRS或4G天线后可以大规模部署在没有网络接入的场景。
附图说明
图1为本发明系统架构图。
图2为本发明静态障碍物检测设备示意图。
图3为本发明静态障碍物检测总体流程图。
图4为本发明环境探测算法流程图。
图5为本发明FMCW超声波信号示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的一种基于超声波的静态障碍物检测系统，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；
参照图2所示，优选示例中，所述静态障碍物检测设备，包含：微型计算机1、麦克风阵列2，扬声器阵列3，功放模块4，4G无线通信模块5，设备外壳6；
微型计算机，用于控制扬声器阵列发射超声波及麦克风阵列接收经障碍物反射回的超声波信号，并对接收到的反射回的信号进行处理，以判断静态障碍物是否存在，将其结果数据通过网络上传到中心服务器。
优选示例中，所述扬声器阵列具有一个或多个扬声器，通过线路连接至功放模块后接入微型计算机的音频插口，发射特定波形的超声波。
优选示例中，所述麦克风阵列具有一个或多个全向麦克风，其录音频率范围为20Hz-20kHz，采样率为最高48kHz；麦克风阵列通过USB、串口或网口的方式连接微型计算机，接收经障碍物反射回的超声波信号。
优选示例中，所述扬声器阵列发射的超声波由线性调频波(FMCW)组合而成，频率范围为15-22kHz内可调。
优选示例中，所述中心服务器，通过网络提供用户界面，具有设备列表、系统日志列表以显示所有设备的状态，提供设备管理功能，在设备检测到障碍物之后，能够通过警告弹窗提醒系统管理员注意。
参照图3所示，本发明的一种基于超声波的静态障碍物检测方法，其基于上述系统，包括步骤如下：
(1)初始化：在空旷环境下通过环境探测算法得到初始检测结果y0(d)，其中，d是障碍物与设备的距离，所述初始检测结果是一条以距离为横坐标、障碍物强度为纵坐标的曲线；
(2)按照一定时间间隔，连续运行环境探测算法，每次运行均得到一个实时检测结果yk(d)；
(3)设定自适应检测阈值Y(d)＝Y0/d2，其中，Y0是经验值，取值为(0，1)(因为超声波的能量随距离增长呈平方反比衰减规律，即距离越远信号越弱，那么阈值应当更低)；
(4)将实时检测结果yk(d)与初始检测结果y0(d)作差，如果存在距离d，使得yk(d)-y0(d)＞Y(d)，即作差后若超过自适应检测阈值，则判定该距离d下存在新增的静态障碍物；
(5)根据静态障碍物过滤算法对检测到的静态障碍物进行过滤，将符合条件的静态障碍物发送给中心服务器。
其中，所述空旷环境指没有障碍物的、初始情况下的、需要检测的目标场所，该环境下所有的建筑物结构和物体都将被视为背景，不作为障碍物被检测到。
更为具体地，参照图4所示，所述环境探测算法，具体为：
(a)生成待发送信号：待发送信号由N帧组成，每帧包含时长为tsig的线性调频波wavsig和tint秒的空白，其中线性调频波wavsig的频率为fmin～fmax(待发送信号的波形和频谱参照图5所示)；
(b)发送和接收超声波：将待发送信号通过扬声器阵列播放，将麦克风阵列接收到的音频信号记为wavrecv；
(c)滤除噪声：将接收到的音频信号通过频率范围为fmin～fmax的带通滤波器，以滤除其他频谱的噪音干扰；
(d)计算相关性：计算上述滤波后的音频信号与线性调频波wavsig的归一化互相关函数ccf，归一化后的互相关函数的取值范围为[0，1]；
(e)多周期均值滤波：和对归一化互相关函数ccf进行最多N点的峰值检测，根据峰值点p1，p2，...，pn将归一化互相关函数ccf分割还原为N帧，为减轻高斯噪声动态目标的影响，将N帧叠加求均值，多周期进行均值滤波；
(f)提取上述均值滤波后的曲线的上包络，以消除波形的相位起伏，得到稳定的环境探测结果y(d)。
其中，所述线性调频波的函数表达式为：
其中，A为信号的振幅，
为信号的中心频率，B＝Fh-Fl为扫频的带宽，Fh和Fl为最高和最低扫描频率，t为时间，T为扫描时间，φ0为初相位。
其中，所述互相关函数的计算公式为：
其中，f1(t)和f2(t)分别为两个以时间为自变量的函数序列，t为时间，τ为积分变量；归一化是指将数据依照最大值和最小值缩放到0和1之间，公式为：
xmax为数据最大值，xmin为数据最小值。
其中，所述静态障碍物过滤算法指障碍物需要满足以下条件后向中心服务器上报，否则判定为行人或环境的干扰：
(51)若静态障碍物检测设备中包含有多个麦克风，其中一定数量的麦克风检测到了障碍物(参数可调，一般可设为1/2)；
(52)所述障碍物持续存在一定时间(参数可调，一般可设为一分钟)。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；
所述静态障碍物检测设备，包含：微型计算机、麦克风阵列及扬声器阵列；
微型计算机，用于控制扬声器阵列发射超声波及麦克风阵列接收经障碍物反射回的超声波信号，并对接收到的反射回的信号进行处理，以判断静态障碍物是否存在，将其结果数据通过网络上传到中心服务器。
2.根据权利要求1所述的基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，所述扬声器阵列具有一个或多个扬声器，通过线路连接至功放模块后接入微型计算机的音频插口，发射特定波形的超声波。
3.根据权利要求1所述的基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，所述麦克风阵列具有一个或多个全向麦克风，麦克风阵列通过USB、串口或网口的方式连接微型计算机，接收经障碍物反射回的超声波信号。
4.根据权利要求1所述的基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，所述扬声器阵列发射的超声波由线性调频波组合而成，频率范围、时间长度和重复次数可调。
5.一种基于超声波的静态障碍物检测方法，基于权利要求1-4中任意一项所述系统，其特征在于，包括步骤如下：
(1)初始化：在空旷环境下通过环境探测算法得到初始检测结果y0(d)，d是障碍物与设备的距离，所述初始检测结果是一条以距离为横坐标、障碍物强度为纵坐标的曲线；
(2)实时检测：按照一定时间间隔，连续运行环境探测算法，每次运行均得到一个实时检测结果yk(d)；
(3)阈值设定：设定自适应检测阈值Y(d)＝Y0/d2，Y0是经验值，取值为(0，1)；
(4)差分分析：将实时检测结果yk(d)与初始检测结果y0(d)作差，如果存在距离d，使得yk(d)-y0(d)＞Y(d)，即作差后若超过自适应检测阈值，则判定该距离d下存在新增的静态障碍物；
(5)根据静态障碍物过滤算法对检测到的静态障碍物进行过滤，将符合条件的静态障碍物发送给中心服务器。
6.根据权利要求5所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于，所述空旷环境指无障碍物的、初始情况下的、需要检测的目标场所，该环境下所有的建筑物结构和物体都将被视为背景，不作为障碍物被检测到。
7.根据权利要求5所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于，所述环境探测算法，具体为：
(a)生成待发送信号：待发送信号由N帧组成，每帧包含时长为tsig的线性调频波wavsig和tint秒的空白，其中线性调频波wavsig的频率为fmin～fmax；
(b)发送和接收超声波：将待发送信号通过扬声器阵列播放，将麦克风阵列接收到的音频信号记为wavrecv；
(c)滤除噪声：将接收到的音频信号通过频率范围为fmin～fmax的带通滤波器，以滤除其他频谱的噪音干扰；
(d)计算相关性：计算上述滤波后的音频信号与线性调频波wavsig的归一化互相关函数ccf，归一化后的互相关函数的取值范围为[0，1]；
(e)多周期均值滤波：和对归一化互相关函数ccf进行最多N点的峰值检测，根据峰值点p1，p2，...，pn将归一化互相关函数ccf分割还原为N帧，将N帧叠加求均值，多周期进行均值滤波；
(f)提取上述均值滤波后的曲线的上包络，以消除波形的相位起伏，得到稳定的环境探测结果y(d)。
8.根据权利要求7所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于，所述线性调频波的函数表达式为：
其中，A为信号的振幅，
为信号的中心频率，B＝Fh-Fl为扫频的带宽，Fh和Fl为最高和最低扫描频率，t为时间，T为扫描时间，φ0为初相位。
9.根据权利要求7所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于，所述互相关函数的计算公式为：
其中，f1(t)和f2(t)分别为两个以时间为自变量的函数序列，t为时间，τ为积分变量；归一化是指将数据依照最大值和最小值缩放到0和1之间，公式为：
xmax为数据最大值，xmin为数据最小值。
10.根据权利要求5所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于，所述静态障碍物过滤算法对检测到的静态障碍物进行过滤，即障碍物需要满足以下条件后向中心服务器上报，否则判定为行人或环境的干扰：
(51)若静态障碍物检测设备中包含有多个麦克风，其中一定数量的麦克风检测到障碍物；
(52)所述障碍物持续存在一定时间。
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