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第一章绪论 超声换能器与障碍物位置关系图高斯分布模型 这种模型

归档日期:06-29       文本归类:假障碍物      文章编辑:爱尚语录

  第一章绪论 超声换能器与障碍物位置关系图高斯分布模型 这种模型也称为正态分布 最早出现在Moravec和Elfes关于栅格地图 15 16 的研究中。这种模型假设障碍物位于距离超声换能器d处、圆心角为α 的波束角弧线中所示 上某一点的概率分布满足高斯分布 且该弧线内部空间存在障碍物的概率

  第一章绪论 超声换能器与障碍物位置关系图高斯分布模型 这种模型也称为正态分布 最早出现在Moravec和Elfes关于栅格地图 15 16 的研究中。这种模型假设障碍物位于距离超声换能器d处、圆心角为α 的波束角弧线中所示 上某一点的概率分布满足高斯分布 且该弧线内部空间存在障碍物的概率为0。它是在中位线模型的基础上发展的 是一种更准确的模型。这是因为它考虑到了超声波束角 根据波束角的特性曲线认为障碍物位于中位线位置具有最大的概率。它主要用于构建栅格地图。 均匀分布模型 这种模型与高斯分布模型有相似的部分 它们都是假设障碍物位于波束角弧线上 只是分布概率不同。均匀分布模型假设障碍物位于距离超声换能器d处、圆心角为α 的波束角弧线中所示 上某一点的概率分布满足均匀分布 即各点的概率相同 且弧线内部空间存在障碍物的概率为0。这种模型可以用于建立栅格地图 也可以用于建立其他类型地图。基于这种模型建立地图的算法也有很多 包括Leonard的等距区域法 17 RCD Wijk和Christensen的基于三角测量的数据融合算法 18 及Choset等人的Arc Transversal Median算法 12 移动机器人通过超声换能器来感知外部环境可以得到超声换能器与障碍物之间的距离信息。将这些数据信息经过一系列算法处理后 以机器人能识别的表示形式来描述环境信息 并作为建模地图储放在移动机器人内 以供后期使用。这就是环境建模 它的目标是机器人在消耗代价最小的情况下得到相对精确的环境地图。在创建地图的过程中 需要注意以下两个问题 建模的效率和准确度。目前 使用超声换能器所测得的距离信息创建的环境地图 19主要分为以下四种表达方式 几何特征图、栅格地图、拓扑地图和混合表达地图。 几何特征图这种地图是指移动机器人通过对所得距离信息进行分析与处理 从中得出直 第一章 绪论 观的几何特征如线段或直角 并将其用于环境描述的地图。这种地图与人对环境的感知描述相类似 而且表达方式比较紧凑 便于对机器人自身位置的估计和对目标障碍物的识别。它适合对结构化的环境进行建模 比如使用线段来拟合室内的墙面 使用直角来拟合墙角或棱。但是几何特征的提取需要对机器人所得到的距离信息进行数据预处理 这个过程需要一定数量的距离信息提供支持。并且几何特征提取的准确度相对依赖所使用的算法和环境的结构化程度。 Chatila根据激光测距传感器 20 的数据进行环境建模 使用多边形地图来表示环境结构 并预测机器人的位姿。Drumhellor 21 使用超声数据提取线段 进而构造全局地图 并对机器人所在位置进行定位。Leonard使用等距区域 17 用于识别墙角和墙面但这种方法采集数据多 处理数据比较复杂。Althaus使用Hough变换 14 来识别走廊 提取出走廊两侧的“平行线”特征。 栅格地图对于二维环境建模 在栅格地图中 整个环境被划分为大小相同的均匀栅格 然后赋予每个栅格一个概率值来代表这个栅格被占用的概率大小 其中0代表此栅格完全空闲 1代表此栅格完全被占用。这种地图 22 又称作占用格 occupancy grid 地图 它可以清晰地表示地图中某个位置是否存在障碍物和存在障碍物的概率的大小。 栅格地图最早是由Moravec和Elfes 15 16 提出 应用于机器人的路径规划、导航和避障控制等领域中 已成为移动机器人领域中一种通用的地图。Burgard 23 通过使用栅格地图而提出了位置概率栅格的位姿估计算法。Schiele和Crowley 24 使用栅格地图 并比较了从局部占用栅格到全局占用栅格的匹配技术 用实验结果指出栅格地图效果的优劣之处。 栅格地图便于创建与维护 机器人得到的地图中每个栅格的占用情况都对应着环境中该位置存在障碍物的情况。使用超声换能器测得的距离信息即可进行地图创建与地图更新 将每次得到的超声测距信息与以前的数据通过一些算法进行融合 从而更新栅格的概率值 进而得到整个环境的栅格地图。常用于栅格地图的数据融合算法主要有3种 分别是贝叶斯估计 25 S证据理论26 和模糊推理 27 。文献 25 中Ribo和Pinz分别利用上述3种融合算法建立栅格地图 并比较3种算法的优劣 在典型的室内环境中贝叶斯估计的建模速度最快但占用内存量最多 S证据理论的建模注重环境整体情况而模糊推理的建模则表现出对环境中细节部分的较强辨识能力。 然而 当环境的规模扩大或者栅格进行细分变得更小时候 栅格地图的计算量会增长迅速 并且栅格信息所占用的内存量也会大大增加 这导致计算机实时 第一章 绪论 处理数据变得相对困难。当栅格尺寸过大时候虽然计算量和所需内存量会下降 但此时的地图却无法对环境进行准确的描述。这就需要根据环境建模的目标在计算量与栅格尺寸大小之间寻找的一个相对平衡点。另外 对于动态环境的建模 栅格地图还存在一定的困难。 拓扑地图这种地图通常是根据环境的结构来设计的。当环境范围比较大而且结构相对简单时 这种方法将环境转换为由节点和节点间的连接线组成的拓扑连接图 而忽略了环境内障碍物或特征物体的形状 大小等特质。图中的节点表示环境中的特殊标识或特征 如果节点间存在连接线则表示两个节点间存在着直接连接的通道。这种方法便于在节点间寻找到可行的路径 从而实现路径规划 并且也为人机交互提供一种很好的方法。为了在图中对机器人进行定位 28 30 机器人必须能够识别节点 这对节点提出了很高的要求。当环境中存在类似的两个地点 如果节点没有恰当选择的话 那么机器人在定位过程中很可能出现错误。 Althaus和Christensen等 13 14 人通过使用拓扑地图来研究机器人定位问题。其中文献 13 在节点识别方面使用了人机交互的方法 例如当机器人将要通过门口时 通过无线网络发送信号通知机器人。文献 14 则是通过特征提取来识别节点。 混合表达地图目前 越来越多的研究提出了不同地图之间的混合使用的思想 目的是提供高效与准确的环境表达方式。文献 31 提出了栅格地图与拓扑地图相结合的环境表示方法 其中使用贝叶斯估计算法得到栅格地图 然后将栅格地图进行分割 形成拓扑地图 将这两种地图相结合用于机器人导航。另外 其他研究还提出了将几何特征地图与拓扑地图相结合的表达方式 也取得了一些成果。混合表达地图是机器人环境建模的一个重要趋势。 当选择环境的表达方式的时候 需要考虑以下几个因素 完整性 completeness 地图能够完整且不冗余地表达被测环境 不确定度分析 uncertainty 对于建模中的不确定度 地图能够提供明确的表达式 计算量和内存 computation storage 需要高效计算和较小的内存量 适应性 adaptability 能够将这种地图用于多种不同的环境的建模中 体现出很好的环境适应性。 第一章 绪论 研究思路为了创建准确的环境地图 首先需要提高超声换能器测距精度 扩大测距范围并且抑制换能器之间的串扰。据此 提出了基于现场可编程门阵列 FPGA 的无串扰超声测距系统。该测距系统主要包括两个部分 分别是超声收发一体的硬件电路和FPGA控制器 其中FPGA控制器是测距系统的控制核心 它是控制硬件电路发射与接收编码超声序列 以及通过相关算法计算获取测距系统中每个超声换能器与各自障碍物之间的距离信息。 在此无串扰测距系统的基础上 设计了超声换能器的阵列排布 将6个超声换能器分别安放在六角盒的6个侧面的中心位置 并使用步进电机带动此六角盒旋转 进行360 全方位的环境扫描。由于超声换能器分别位于6个侧面 在进行环境扫描的过程中 扫描周期就从单个超声换能器原地旋转360 下降到了6个超声换能器旋转60 减小了扫描周期 提高环境感知的效率。 通过测距系统得到了6路距离信息之后 首先对这些数据进行坐标变换 即将机器人坐标下的数据转换成全局环境下的坐标。然后对全局坐标下的数据点进行预处理 使用BP神经网络对目标障碍物进行初步分类 将归类后的超声数据用于后续的环境建模。在创建环境地图的过程中 选择使用两种地图的表达方式 分别是几何特征图与栅格地图。 采用几何特征图的原因是看重图中的几何特征明显 利于分析与理解 采用栅格地图的原因是其能提供概率信息 易于创建并利于移动机器人定位。在创建几何特征图的过程中 使用了等距区域法 17 RCD 来提取数据点中的等距区域 从而提取出线段部分并使用最小二乘法进行数据拟合来代表环境中的“墙面” 使用改进的基于三角测量法的数据融合算法 18 TBF 提取点来代表环境中的“墙角”。在创建栅格地图的过程中 使用的方法是贝叶斯估计理论 将多次环境扫描的信息进行数据融合 把局部栅格地图扩展成全局栅格地图。 主要贡献针对利用超声测距信息来建立环境模型所存在的问题 本文给出了基于FPGA的无串扰超声测距系统的室内环境建模方法与具体实现过程。 在实现无串扰超声测距方面 选择了Gold序列结合二值频移键控 BFSK 调制的方式来激励超声换能器 在FPGA程序中 采用了过零极化相关算法来处理回波信号以捕获渡越时间 提高了系统实时性并减小了运算量 搭建了基于FPGA的测距平台 包括六路超声收发一体电路和信号调理电路 RS 232通讯模 第一章 绪论 块电路以便于上位机采集测距信息等。为了实现无串扰超声测距系统在环境内进行360 全方位扫描 设计了正六面体形的超声换能器阵列 并使用步进电机来带动该阵列进行旋转扫描。在使用超声测距系统进行环境扫描的过程中 FPGA控制器将超声测距信息通过RS 232串口通信传送到上位机中进行显示并存储。对采集到的测距信息进行以下处理 包括 坐标变换 将其转换为全局坐标系下的坐标 数据预处理 利用BP神经网络对障碍物进行分类 预先判断超声数据点是来自平面还是直角的反射 提取等距区域。 在建立几何特征地图方面 使用改进后的基于三角测量法的数据融合算法来对直角模型进行坐标估计 得到了更为准确的直角坐标 对来自平面的超声数据点使用最小二乘法进行直线拟合 提高了几何特征地图的准确性。在建立栅格地图方面 将超声数据信息应用到贝叶斯估计算法中去 并利用几何特征地图中由算法估算的直角坐标点来提高栅格地图的准确性。 内容安排本文的各章内容结构安排如下 第一章 绪论。介绍本文的选题背景与意义 指出了用于环境建模的超声传感器模型 并总结了使用超声测距系统进行环境建模的研究现状 最后给出了本文的研究思路。 第二章 无串扰超声测距的设计与实现。介绍了基于FPGA的无串扰超声测距系统的设计与实现。为了实现无串扰超声测距 根据超声换能器特性 构造了用于激励换能器的脉冲编码数字调制序列 为了实现测距实时性 采用了过零极化相关算法。最后 设计了超声收发电路和信号调理电路 并介绍了测距系统程序设计。 第三章 换能器阵列设计与环境建模算法。介绍了利用超声测距信息进行环境建模的理论基础。针对无串扰超声测距系统设计了超声换能器阵列。在几何特征地图方面 改进了基于三角测量法的数据融合算法。在栅格地图方面 介绍了贝叶斯估计算法。 第四章 环境地图的建立。分别介绍了建立几何特征地图和栅格地图的具体步骤。将测距系统采集到的数据信息进行坐标变换、数据预处理并提取等距区域 再利用分别第三章中介绍的算法进行地图建立。最后对两种地图进行比较。 第五章 总结与展望。对全文进行总结 指出本文研究存在的问题 并对以后的研究进行展望。 第一章 绪论 本章小结本章主要介绍了论文的研究背景与选题意义 概要说明超声测距存在的问题 并对国内外关于环境建模的相关研究进行了总结 最后提出了本论文的研究思路及论文的结构内容安排。 第二章 无串扰超声测距系统的设计与实现 第二章无串扰超声测距系统的设计与实现 本文提出的无串扰超声测距系统 32 33 是由相互独立的六路测距单元组成的 系统的示意图如图2 1所示。每一路测距单元主要由两部分组成 FPGA数字处理模块和超声收发电路及信号调理电路 34 。其中FPGA数字处理模块 35 存储超声换能器的编码脉冲激励序列 并发送控制信号来调控超声收发电路对超声激励序列的发射与超声回波信号的接收 信号调理电路将接收到的超声回波信号分别进行带通滤波、信号幅值放大、自增益幅值调节 最后将其转换为FPGA可识别的数字信号 36 。将该数字信号传送到FPGA数字处理模块内部 与存储在FPGA的ROM中的标准回波信号发生过零极化相关运算 37 通过相关计算结果的大小来识别回波是否为该路自身回波。若确认为该路自身回波 则捕获其渡越时间 计算出该路超声换能器与障碍物之间的距离信息。 无串扰超声测距系统示意图FPGA中的串行通信部分将每路测距单元的距离信息通过RS 232接口传输到上位机 则各路测距单元的超声换能器与障碍物之间的距离信息即可在用户使用界面上显示出来。考虑到测距仪器需要实时显示距离信息的可能性 在测距系统的仪器盒的顶部安装了LCD液晶显示屏 如图2 2所示。 第二章 无串扰超声测距系统的设计与实现 10 超声测距原理目前 用于超声测距的方法主要有三种 分别是相位检测法、幅值检测法以及渡越时间法。三种方法 38 40 使用相位检测法计算得到的距离信息精度最高但是它只能用在距离较短的一定范围内的测量 并且为了实现高精度需要耗费复杂的硬件条件。幅值检测法是通过检测超声回波信号的幅值大小来计算障碍物距离信息的 而回波幅值的大小会受到外界因素影响而变得不确定 从而导致测距精度较低。渡越时间法是目前使用最广泛的一种测距方法 它是捕获渡越时间 超声发射与回波接收之间的时间差 进而计算出超声换能器与障碍物之间的距离 计算式如下所示 CtD 21 其中D代表超声换能器与障碍物之间的距离 C代表在空气中超声波的传播速度 t代表渡越时间。常温常压下的空气可视为理想气体 而在理想气体中 超声波的传播速度可用下式来计算 MrRTC 其中r表示定压分子的热容量与定容分子热容量的比值 R代表气体常数 T代表绝对温度 M代表气体的分子量。当气体分子量不变时 第二章无串扰超声测距系统的设计与实现 11 当气体温度保持不变时在此介质中超声波传播的速度可视为恒定。通过式 可以发现在声速一定的情况下测量距离的大小是由渡越时间的大小所决定的。 超声的编码与调制针对以往超声测距系统存在的串扰与测量范围小的问题 本系统将编码的思想引入到了超声激励序列中 给予每路测距单元单一且相互之间不重复的超声编码激励序列 用以分辨各自回波 抑制串扰 41 。考虑到硬件电路与FPGA内编程复杂程度 及测距的实时性 本系统在编码的基础上还使用了数字调制技术 从而构造出了用于激励换能器的脉冲编码数字调制序列。 目前 适合于超声测距的伪随机编码序列主要有6种 分别为m序列、混沌序列、Gold序列、Balanced Gold序列 Legendre序列和Hall序列。而常用的数字调制方式 42 46 主要包括3种 分别为二值幅移键控 BASK 、二值频移键控 BFSK 和二值相移键控 BPSK 。将以上的伪随机编码序列与数字调制方式两两分别组合 即可得出18种脉冲编码数字调制序列 47 。为了选取其中的一种序列来激励超声换能器 主要需要考虑激励序列两方面的特性 48 相关特性与能量特性。相关特性是对应着测量距离的准确性与抑制串扰的能力 能量特性对应着测量距离的范围。选取激励序列的目标是既要满足较高的测距准确性 又要有足够大的测量范围。 相关函数包括自相关函数和互相关函数 它们可以表示两个时序序列的相似程度。对于两个离散序列 1kf、 2kf来说 它们的互相关函数可以表示为 NkknkfkfnR021 而对于离散序列kf来说 它的自相关函数可以表示为 NkknkfkfnR0 可以看出两个序列的互相关值越小 表明两个序列的相似性越小 可以看出一个序列的自相关值越大 表明该序列在不同时间段地相似性越大。对于本测距系统来说 有6路超声测距单元同时分别测量距离信息 这种设计既要求不同测距单元的激励序列之间的互相关值尽量小 又同时要求各自测距单元的激励序列的自相关值尽量大。 评价激励序列的相关特性 必须综合考虑序列的互相关与自相关因素 文献 第二章 无串扰超声测距系统的设计与实现 12 48 中评价标准 即回声序列相关度。它的定义如下 多路测距单元的回波序列分别进行不同序列间的两两互相关与各自序列的自相关运算 比较互相关函数峰值中的最大值与自相关旁瓣值中的最大值 取二者中的较大值作为回声序列相关度。相关度的数值越小 说明同一类编码调制生成的激励序列的回波自相关旁瓣值的最大值越小 并且与其他路测距单元的回波进行的互相关的最大值越小 进而说明该激励序列的相关特性越好 抑制串扰能力越强 测距准确性越高。 对于信号v来说 它的能量 48 E可以定义为 NiivRE121 Nivi代表信号v的第i个采样点的取值 N代表采样点的个数 ER代表等效电阻值。能量效率 48 可以定义为接收到的回声序列的能量RE与发射出的激励序列的能量TE的比值 可用下式表示 TREE 评价激励序列的能量特性必须全面考虑激励序列的能量与能量效率 将这两个因素作为评价标准。当测距单元发射出的激励序列所具有的能量越大 那么该序列在空气中所能传播的距离就越远 回声序列所具有的能量越大 那么该激励序列的能量效率就越高 并且该回波回声序列被超声收发电路所检测到的可能性就越大。这样 当一个激励序列所具有的能量越大且能量效率越高时 说明该激励序列能测量障碍物的距离范围越大。 通过比较18种脉冲编码数字调制序列的相关特性及能量特性的结果 发现了Gold编码序列与二值频移键控 BFSK 调制方式结合产生的激励序列在这两方面的综合表现最为突出 所以将Gold编码序列与二值频移键控 BFSK 调制结合的脉冲编码数字调制序列作为本测距系统的激励序列。图2

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