摘 要: 根据超声波测距原理, 提出一种基于超声测距技术的电动轮椅车检测障碍物、避障的新方法. 设计了超声波测距的发射、接收电路, 测量数据经单片机用改进的算法处理校正后误差很小, 获得较高的精度, 可以达到cm 级, 完全满足室内电动轮椅车行驶时检测障碍物的要求. 此种测距方法简单实用, 在电动轮椅车上的应用也易于实现, 具有一定的应用价值.
关键词: 超声波传感器, 测距, 电动轮椅车, 避障, 单片机
选择适于轮椅车障碍检测的传感器, 需要满足以下几点要求: ①轮椅车位置不固定, 要求传感器检测信号收发一体; ②检测范围不能太小, 最小也应在几米左右; ③传感器成本不能太高; ④反应速度不能过慢; ⑤对人体无伤害. 目前测距传感器有很多, 光电开关的漫反射式和红外传感器是一种集发射器和接收器于一体的传感器[ 1] , 但检测距离通常为1 米以下, 检测距离短; CCD 采用被动测距时, 探测目标周围的光就能获取目标的位置信息, 成本也不算很高, 但当处于夜晚等光线不足的环境时, 就必须采用主动测距, 这时就需要额外光源. 当采用一般光源时, 耗电量就很大; 当采用激光时, 激光式传感器虽然可检测距离大, 但由于轮椅车上需要安装多个传感器才能满足检测要求, 成本就提高了[ 2-3] .
另一种波式的测距传感器超声波传感器价格便宜, 可用于检测距离较远的物体. 超声检测技术的应用十分广泛, 目前它已成功地应用在测距、测深、探伤、医疗探测等方面, 而其典型应用就是超声测距技术, 而且它不是光学装置, 不受颜色变化的影响[ 4-8] .电动轮椅车使用群体的特点决定了轮椅车的活动范围不太大, 速度不太高, 车身的摇摆、颠簸不很剧烈.电动轮椅车国家标准( GB12996-91) 规定[ 9] : 电动轮椅车分为室内型、室外型和道路型三种, 其中本文讨论的室内型动轮椅车的车速要求≤4. 5 km/ h, 每级障碍物的高度为20 mm, 越沟宽度为100 mm. 因此综合考虑安全性、传感器价格、检测有效性、传感器反应速度及其推广等各方面因素, 本电动轮椅车采用超声波传感器测距, 探测障碍物.
1 电动轮椅车超声波传感器测距原理
1. 1 超声波测距原理
利用超声波在超声场中的物理特性和各种效应研制的装置可称为超声换能器、探测器或传感器. 加上触发脉冲时, 超声换能器受激以脉冲形式发出超声波, 发射出来的超声波脉冲作用到一个声反射的物体上, 经过一段时间后, 被反射回来的声波被换能器接收, 经过分析处理后就可以测得障碍物的距离.
超声波从发射器到物体表面, 又从物体表面反射到换能器的时间为:
式中, h—— 换能器距物体表面的距离; c——超声波在介质中传播的速度.
因此只要测量出超声波传播的时间t , 就可以得到其传输的距离.
1. 2 电动轮椅车超声波测距原理
微处理器的I/ O 口发出脉冲驱动信号驱动超声波发出信号, 与此同时计数器T0 开始计数, 当遇到障碍物反馈信号到超声波接收器经放大、整形后产生脉冲传送给INT0 产生中断, 微处理器调用距离运算子程序计算出轮椅车距离障碍物的距离, 在LED 上显示. 测距原理图见图1 所示.
2 超声波测距电路的设计
2. 1 发射电路
发射电路采用定时芯片555[ 10] 的它激振荡驱动电路, 电路如图2 所示. 当单片机的I/ O 口P2. 3= 0时, 发射电路开始起振, 发出超声波; 当P2. 3= 1时, 发射电路停止振荡, 不再发出超声波.
2. 2 接收电路
用仿真软件Multisim 设计接收电路, 比较器LM393的输出为+ 5V 或-5V 的数字信号. 为了降低噪声, 在正反馈上加有少量的滞后电压, 电路如图4 所示.
采用比较器LM393 的接收电路不需要像运算放大器构成的接收电路那样进行相位补偿, 适应高速工作, 但也有测量距离稍短的缺点, 所以测量距离不同时要选择不同的接收电路. 图5 是Mult isim 软件中虚拟示波器所显示的接收电路的脉冲波形.
在实际电路调试时, 将障碍物放在换能器对面70cm 处, 单片机I/ O 口P2. 3= 0 时, 发射电路开始起振, 发出频率为40KHz 超声波; 用TDS1002 型数字示波器观察发射脉冲与接收脉冲如图6 中的CH1 和CH2 所示. 图6 中两个脉冲列之间的时间大约是4 020 Ls= 0. 004 020 s, 根据公式( 1) , 得到距离h ( 常温空气中声波速度c= 340 m/ sec) h=340* 0. 004 020/ 2= 0. 683 4 m= 68. 34 cm可以看出用公式h =ct/2测算距离不是特别准确. 下面介绍采用测距数据进行计算机曲线拟合的方法, 推导出的一种比较准确的测距算法.
2. 3 改进的测距算法
实验时, 在换能器对面等距离间隔移动障碍物,运行检测障碍的程序, 在数码管上显示单片机在超声波从发射到接收这段时间的计数值, 并将障碍物位置和对应的单片机计数值记录下来. 障碍实际位置y1与单片机计数值x 组成的一组数据如表1 所示.
通过Ex cel 拟合出曲线如图7 所示, 得到障碍位置y 与单片机计数值x 的距离拟合公式为:
由于超声波传感器安装在电动轮椅车的主体上, 而主体前端还有361 mm 长的脚踏板. 所以电动轮椅车作为一个整体, 和障碍之间的距离应该是超声波传感器所测距离再减去脚踏板的长度. 结合距离拟合公式( 2) , 计算电动轮椅车与障碍之间距离的综合测距公式为:
y = 0. 196 7x - 86. 878 3 - 61 =0. 196 7x - 447. 878 3 ( 4)
考虑到摇摆、颠簸及各种干扰, 对测量信号需进行判别及数字滤波. 首先, 如在最大检测距离( 此处取3. 5 m) 对应的单片机测量时间内, 未产生INT0中断, 则将此次测量的数值舍掉, 表示是由于摇摆、颠簸造成的无回波现象; 如连续3 次舍掉该类测量值, 则表示前方在最大检测距离范围内无障碍. 然后, 再对测量值进行数字滤波, 在单片机中有n 个存储单元作为测距数据单元, 这n 个测距数据单元中的数据保持最近的n 个数据x i , 即进行滑动滤波. 然后对最近的n 个测距数据进行加权平均值滤波, 再根据综合测距公式( 4) , 计算得到距离. 其中的加权平均值滤波结果
2. 4 软件流程
主控制芯片选用具有ISP( In System Programable)功能的ADuC831 单片机[11] , 其具有8052 内核,不需要专用仿真器, 可实现在线编程、下载和调试. 单片机程序采用汇编语言与C51 高级语言混合编程, 编译器选用生成的汇编代码紧凑、目标代码运行效率高的Keil C51, 提高了系统的实时性和可靠性.
超声波测距模块分为三个子程序: 超声波脉冲产生子程序、超声波接收中断服务程序和距离运算子程序.
超声波脉冲产生子程序的具体工作为: 子程序在距离计数器开始计时后, 在250 us 内发出10 个周期为25 us ( 即40 kHz) 的脉冲, 通过I/ O 端口P2. 3 输出后, 再经过驱动电路, 驱动超声波发射探头发射250 Ls 的超声波. 超声波接收中断服务程序, 用于处理接收到的超声波触发的外部中断. 超声波被障碍物反射回来后, 被超声波接收探头接收到,再经过接收电路的波形整形, 成为矩形脉冲, 触发单片机的外部中断. 在中断服务程序中, 首先读取T0的计数值, 并清TH0、T L0, 然后调用距离运算子程序, 最后中断返回. 距离运算子程序有三个存储单元作为测距数据单元, 三个测距数据单元中的数据保持最近的三个数据, 当距离检测次数小于等于2 时,只用第一个测距数据, 直接根据拟合公式计算得到距离; 当距离检测次数等于3 时, 三个测距数据进行加权平均值滤波, 再根据综合测距公式, 计算得到距离. 距离运算子程序流程图如图8 所示.
3 超声波传感器在轮椅车上的应用分析
超声波传感器的量程( 最远探测距离) 根据超声换能器的频率而定, 频率越高, 量程越小. 电动轮椅车行驶时, 只要求在量程范围内准确测量障碍物的距离, 控制芯片ADuC831 单片机控制显示并在距离障碍物1 米时开始根据距离相应的降低轮椅车的速度, 即速度v = A*v 0 . v0 是轮椅车正常行驶时设定的速度, A是速度系数, 取值范围0 ~ 1, 此值由单片机根据测量距离自动调整, 如测量距离为1 m 时,A取0. 95, 测量距离为0. 7 m 时, A取0. 5, 测量距离为0. 5 m 时, A取0. 3. 单片机处理信号、控制最多需要20 ms 时间, 根据国家标准标, 室内型电动轮椅车最大车速为4. 5 km/ h, 则每20 ms 最多前进2. 5cm, 这段距离很小, 不会影响轮椅车的安全行驶. 超声换能器在初始激励后振荡按指数函数衰减, 在这段时间内不能接收回声, 视为盲区. 实验时轮椅车向障碍物移近, 继续移动, 当距离约为500 mm 时, 传感器接收的回波开始变得不规则, 这段不能接收回波的范围视为盲区. 电动轮椅车主体前端有一长361 mm 的脚踏板, 盲区范围500 mm, 在轮椅车前进时, 在这139 mm( 500 mm-361 mm) 的距离之外也就是盲区以外传感器检测障碍物距离, 在盲区临界点, 单片机给出蜂鸣器提示信号, 以保障安全.
4 结 论
设计的电动轮椅车在正前方安装按照上述方法设计的超声波传感器, 当靠近障碍物时, 超声波传感器就会给出信号提示驾驶者应该避障, 这样可以有效避免事故的发生, 保障驾驶者的安全. 此种测距方法测量精度可以达到cm 级, 具有较高的使用价值.设计的轮椅车在前方安装了传感器, 为了改进测量的多面性、全面性, 可采用多组传感器, 运用多传感器融合技术进行障碍检测, 进一步完善避障功能.
参考文献:
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