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一 種自適應的超聲波傳感器模型的設計超聲波檢測迅速、方便 ，計算簡單，易做到實時控制，且在測量精度方面能達到工業(yè)實用的要求，因此在工業(yè)方面具有應用前景。但超聲波傳感器在實際應用中獲得的信息具有一定的不確性，主要原因是探測波束角大，方向性差，超聲波的鏡面反射、散射和串擾等問題。尤其是在拐角或某些復雜環(huán)境下，聲波在物體表面的鏡面反 射是實際環(huán)境中聲納遇到的最大問題。鏡面反射是指在特定角度發(fā)出的聲波被光滑的物體鏡面反射出去，因此無法產(chǎn)生回波，這時超聲波傳感器就會忽視這個物體的存在或產(chǎn)生一個比實際距離大的距離讀數(shù)。本文在模糊理論的基礎上分析和處理超聲波傳感器測距過程中的一些不確定信息，并利用距離影響因子 (RCF) 的矛盾因子，給 出了一個自適應的超聲波傳感器模型，從而能準確描述超聲波探測范圍內(nèi)的障礙物所處位置。 1 超聲波不確定信息 在較理想的條件下，聲納的測量精度令人滿 意。 但在真實環(huán)境中，聲納測距結(jié)果存在很大的不確定性，主要表現(xiàn)在以下方面： (1)超聲波的散射特性 超聲波發(fā)射的聲波有一 個散射角a，如圖1所示，超聲波可感知障礙物在扇形區(qū)域內(nèi)，但不能確定障礙物的確切位置。 圖中，P為障礙物和超聲波間的距離；為障礙物與超聲波中軸問的夾角；r為超聲波測量值。
圖 1 聲納的散射 (2)超聲波的反射 當聲波碰到反射物體時，任何測量到的反射都只保留一部分的原始信號，而剩下的一部分能量根據(jù)物體表面材質(zhì)和入射角的不同或被 吸收或被散射或穿過物體，有時聲納甚至未收到反射信號，這可能是聲納信號在嘈雜環(huán)境中多次反射損耗致使最后返回時已低于接收器響應閾值，也可能是人射角太大導致所有信號都被反射到其他方 向而無法被接收器接收。其中鏡面反射的測距結(jié)果可能是沒有檢測到該障礙物或探測到一 個大于真實值的距離值。 2 基于模糊理論的超聲波模 型的創(chuàng)建 2．1 超聲波測量的不確定函數(shù) 根據(jù)超聲波散射的特性分析，在弧的中心線處存在障礙物的概率值為最大。因此引入兩個用于表現(xiàn)超聲波測量不確定性的函數(shù)：
式中c為一個常數(shù)，表示超聲波信息從確定到不確定間的平滑轉(zhuǎn)換點 ；
2．2 基于模糊邏輯方法的模型的創(chuàng)建 在真實環(huán)境探測中，將超聲波探測的范圍離散化為 m×n(m為矩形的長，7"1為矩形的寬 )個相同大小的矩形柵格集合，每個柵格用 c 表示 ，這樣聲納所探測的范圍為
定義2個與U同等大小的模糊集合，分別表示空閑柵格和障礙物柵格。建立聲納向模糊集轉(zhuǎn)換的模型，設聲納測量值為r，則
3 自適應的超聲波傳感器模型 以上模型主要考慮的因素是聲納傳感器的散射特性，對鏡面反射的特性未有過多的考慮，在文獻中所討論的，RCF以相乘的形式被應用到超聲波傳感器模型中，在減少由鏡面反射引起的測距不準確方面有一定的效果。距離影響因子x被定義為 當 R>RMAX時
當R≤RMAX時
4 實驗 實驗采用配備有8個聲納的機器人在室內(nèi)完成。該移動機器人所使用的超聲波傳感器的精確度為1('171．聲納探測范圍在1O～300cm，最大的散射角為 l2.5。超聲波探測的矩形實驗環(huán)境大小為 3m×3m。圖2為超聲波傳感器的測距實驗結(jié)果圖。在這里RCF的參數(shù)：r一0．5，RCFmi一0．1，相應的R 一1／9，R 一 3In。為了顯示的清 晰 ，本測距實驗中所采用的柵格大小為1mm×1mm，且只有存在障礙物柵格才在圖中顯示出來。 圖2(b)通過引入矛盾因子，自動地修正了超聲波模型。
(a)未使用自適應超聲波傳感器模型的測距實驗圖
co)使用自適應超聲波傳感器模型的測距實驗圖 圖 2 超聲波傳感器的測距實驗結(jié)果圖 從圖(2)中可看出，在基于模糊理論的超聲波模型測距的過程中，傳感器模型對不準確的距離信息具有不敏感性，因而產(chǎn)生了大量的無效數(shù)據(jù)，尤其在拐角的地方。拐角處，超聲波的鏡面反射明顯；而自適應的超聲波模型對一些大距離的數(shù)據(jù)很好地進行了剔除 ，在拐角的地方效果更明顯，從而提高了超聲波測距的準確度。 5 結(jié)束語 本文在分析超聲波測距過程中的測量特性和不確定信息的基礎上，用模糊邏輯理論建立了超聲波傳感器的模型，能很好地解決超聲波散射所帶來的不確定信息。為了解決超聲波鏡面反射所帶來的不確定信息，引入了矛盾因子，能自動地改變距離影響因子的值，從 而動態(tài)地修正超聲波傳感器模型，對于超聲波的精確測距和應用提供 了依據(jù)。 參考文獻 ： [1] 郭建中 ，林書玉 ，曹輝 ，等．基于 TMS320VC5402 的超聲檢測高速 采樣系統(tǒng)[J]．壓 電與聲光 ，2007，29 (2)：173—175． GUO Jianzhong，LIN Shuyu，CAO Hui，eta1．A high speed sampling system for ultrasonic detection based onTMS320VC5402[J]．Piezoelectrics& Acoustoop— tics，2007，29(2)：173—175． [2] 羅忠 ，柳洪義 ，王菲，等．未知環(huán)境表面的超聲波探測實驗研究 [J]．東北大學學報 (自然科學版 )， 2008，29(2)：266-269． LU0 Zhong，LIU Hongyi，W ANG Fei，eta1．Experi— mentalstudyon ultrasonicexploration in unknown en— vironment[J]． JournalofNortheastern University (NaturalScience)，2007，29(2)：173—175． [3] 彭翠云 ，趙廣耀 ，戎海龍．汽車倒車系統(tǒng)中超聲波測距模塊的設計 [J]．壓電與聲光 ，2008，30(2)：251— 254． PENG Cuiyun， ZH AO Guangyao， RONG Hailong． The design of ultrasonic distance-measuring system used on car-backing system [J]． Piezoelectrics & Aeoustooptics，2008，30(2)：251—254． [4] ELFES A，MORAVEC H．High resolution maps from wide-anglesonar[C]／／StLousi：IEEE Interna— tionalConferenceon Roboticsand Automation，1985： 116—121． [5] LIM JH，CHO D W．Specularreflectionprobability inthecertaintygridrepresentation[J]．Transactionsof theASM E，1994，116(3)：512-520． [6] RIBO M，PINZA．A comparisonofthreeuncertainty ealculiforbuildingsonar-basedoccupancygridsFJ]． Robotics and Autonomous Systems，2001， 35(3-4)： 2O1—2O9． [7] 王衛(wèi)華 ，陳衛(wèi)東 ，席裕庚．移動機器人地圖創(chuàng)建中的不確定傳感信息處理[J]．自動化學報 ，2003，29(2)： 267—274． W ANG W emua。 CHEN W eidong，XIYugeng． Un— certaintysensorinformation processinginmapbuilding ofmobilerobot[J~．AetaAutomaticaSinica，2003，29 (2)：267—274． [8] ZOU Yi，KHING H Y，SENG C C，eta1．Multi—ul— trasonicsensorfusion formobilerobots[C]／／Dear— born：Proceedingsofthe2000 IEEE IntelligentVehi— elesConference，2000：387—391． |
