基于无串扰超声测距的物体形状识别-检测技术与自动化装置专业论文.docx
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摘 要
随着任务以及环境的复杂化,越来越要求移动机器人向着智能化、自动化的 方向发展,以便对未知的环境建立模型,进而完成各种任务。而对障碍物的形状 识别是建立环境模型的前提,为此,展开对障碍物形状识别技术的研究是十分必 要的。超声换能器由于自身的优点被广泛地应用于物体形状识别中的测距系统。 超声测距系统中,串扰现象及有效测距范围和测距分辨力之间的矛盾是影响 测距及识别效果的主要因素。现有的形状识别系统消除串扰多是采用分时激励的 方法,增加了识别的时间;为了保证分辨力,多是发射单脉冲波,从而影响了有
效的测距范围。 本文利用伪随机编码调制的思想构造超声换能器的激励序列,在接收端采用
相关处理实现测距,有效地抑制串扰,提高了识别系统的测距实时性,同时使得
超声测距系统既可以获得较大的有效测距范围,又可保持较高的测距分辨力。 首先,介绍了超声换能器发出的超声波在空气中传播的模型、超声波在空气
中的传播和反射特性,分析了这种特性对超声测距、形状识别的影响。并且据此
给出了换能器阵列的设计及其改善方案。
其次,系统地设计了用于形状识别的 BP 神经网络结构,在仿真及实验的基 础上采集了大量的数据,进行离线的 BP 网络仿真训练,保存训练得到的权值和
阈值,用于构建神经网络进行形状识别。 最后,本文在无串扰超声测距的基础上,进行超声波形的分析、换能器阵列
的设计、识别特征的考虑等,来识别由面、角、棱组成的环境中的障碍物形状。
初步的实验结果显示可以实现简单的形状识别。
关键词:超声波形 无串扰超声测距 编码调制激励 神经网络 形状识别
ABSTRACT
With the tasks and environments getting more and more complicated, mobile robots are required to be more intelligent and automatic for the purpose of establishing the map of environments and performing a variety of tasks. Obstacle recognition is the premise of environment modeling. Therefore, it is necessary to study obstacle-shape recognition technology. Because of its advantages, ultrasonic transducers have been widely used in ranging systems for object recognition.
In a multi-channel ultrasonic ranging system, crosstalk and the contradiction between effective ranging distance and ranging resolution are two main reasons that affect the accuracy of the ultrasonic ranging system. To eliminate crosstalk, the existing shape-recognition methods usually adopt time-sharing strategy, which needs more time to get distances. To get high range resolution, single pulse wave is used widely, which has a negative effect on the rang
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