基于LabVIEW的超声红外复合测距方法研究

1、PAGE PAGE 7基于LabVIEW的超声红外复合测距方法研究杨继宏1 张玉玲2（1 吉林电子信息职业技术学院，吉林 132021 2 长春工业大学，长春 130012）摘要：为了满足移动机器人对障碍物信息处理及其数据采集的准确性、快速性要求，在对超声波及红外线测距原理研究的基础上，综合二者优点，基于Mega16L单片机，设计了超声红外复合测距系统。主要对系统硬件部分，数据融合及软件部分进行了研究。详细介绍了采用Bayes估计对数据进行融合，大大提高了测距精度。针对系统的数据采集方式，利用LABVIEW为开发语言编制了友好的人机上位机界面以及后面板算法。实验结果表明，设计开发的复合测距系统

2、在0300cm之间测量误差为1mm，达到了设计的要求，且操作灵活。关键词：LabVIEW；超声传感器；红外传感器；复合测距；数据融合Design of Ultrasound Infrared Compound Distance Measurement System Based on LabVIEWJihong Yang1 Yuling Zhang2(1 Jilin Tecnology College of Electronic Information,Jilin 1320212 Changchun University of Technology,Changchun 130012)Keywor

3、ds: LabVIEW,Ultrasonic sensor,Infrared sensor,measurement,Data fusionAbstract: In orde to meet the mobile robot,s accuracy and speed requirements in processing obstacle information based on the study of the principle of ultrasonic and infrared distance measurement,the ultrasonic infrared measurement

4、s system is designed using Mega16L microcontroller.The hardware of the system,data fusion and software components were studied.Bayes estimation for the data fusion,which can greatly improve the measurement accuracy,was used.The human-computer interface and back panel algorithm were developed with th

5、e development language of LabVIEW.Experimental results show that the measurement error of the combined measurement system is in 1mm between 0300cm,which can meet the design requirements and flexible operation.0引言移动机器人是近年来发展起来的一门综合学科，集中了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等多学科最新研究成果1，在现今的各个领域都有着越来越广泛的应用。距离是移动机器人感知环境

6、的重要信息，它为移动机器人执行避障、导航、路径规划和定位等各项任务提供非常重要的信息2。精确的测距是移动机器人实现其各种功能，完成相应任务的关键因素。多传感器测距系统，解决了单一传感器测距盲区的问题，使移动机器人能够较好的获得障碍物的距离信息3，提高机器人在避障时的安全性和适应性，在避障时具有更好的灵活性和鲁棒性等优点。在多传感器数据融合过程中，各传感器对于同一变量的测量结果会有所不同，甚至可能是矛盾的。对多传感器测定数据的综合处理，是一个关系到正确应用所得信息的关键。Bayes估计方法可充分利用先验知识，提高多传感器数据融合的精度。在测距过程中数据采集的实时行要求较高，LabVIEW是一个功

7、能强大的虚拟仪器编程环境，它给予用户更多的灵活性和更高的性能，能够提供简明、直观、易用的图形编程方式4，十分省时简便，可对外部信号进行实时采集分析，并进行分析处理，得到相应输出。在对超声波及红外线原理研究的基础上，结合超声波与红外线的优点，设计了一款多功能、低成本、高稳定性、重复性好，可人机分离作业的复合测距系统。它以超声波传感器为主，用红外传感器来补偿超声测量的盲区，以Mega16L单片机为控制核心，进行测距。为了进一步提高测距精度，本文采用了一种基于Bayes估计的数据融合方法，对超声红外复合测距系统采集的数据进行融合处理。利用LabVIEW对数据进行实时采集、分析、处理及显示。1测距系统

8、总体结构及原理超声红外复合测距系统主要由Mega16L单片机、超声波传感器、红外传感器、发送电路、接收电路、电源供电电路、无线收发电路等模块组成，布置在正前方的三个超声波和三个红外线传感器组成测距系统的测量部分，如图1所示。图1系统总体结构图系统以Mega16L单片机为控制核心，通过它来接收超声及红外传输来的数据，并进行处理。再传送给无线模块，利用无线传输把测量数据传到PC机，再通过基于Bayes估计的数据融合方法得到更加精确的数据，并进行显示。下位机设计的控制系统采用先进的实时操作系统，提高系统的实时处理能力和工作可靠性。2基于Bayes估计的数据融合2.1置信距离矩阵在实际测距过程中各传感

9、器对同一障碍物的观测结果可能会有所不同。融合计算之前，必须对每一个传感器输出数据的有效性进行判断，以决定数据是否可信。为充分利用各传感器测量性能的先验知识，采用了置信距离的概念，衡来量各个传感器之间的关联程度5。用置信度距离测度表示两个传感器之间的偏差大小，即表示他们之间的相互支持程度。所有的置信距离测度构成距离矩阵，如公式（1）。在一般情况下，人为确定一个阀值，当置信距离测度小于时认为两个传感器相互支持，值为1（r=1）；否则为0。 R= （1）式中r表示第j个传感器对第i个传感器的支持程度。一般情况下阀值根据经验进行选择，这样必然影响最后测量数据的融合结果。在综合考虑非0 即1 方法不足的

10、基础上，提出用椭圆曲线来确定传感器之间的相互支持程度，即 （2）2.2基于Bayes估计的数据融合过程在矩法估计、总概率最大值法、极大似然法中，都是在未知参数作为非随机变量的情况下讨论参数估计问题，Bayes 估计可事先提供未知参数的某些附加信息，有益于参数的估计6。设n个传感器测量同一参数所得测量数据中，最佳融合数为m(mn。)，融合集为，各个测量值的条件概率密度为： （3）式中是测量的均值。参数服从正态分布N（，），且服从N（，），并，是与无关的常数；、是数学期望和均方差；是第k次测量的均方差。因此有如下关系： （4） 上式中的指数部分是关于的二次函数。仍为正态分布，假设服从，则有， （5

11、） 从而得到 ） （6）因此，的Bayes估计（最优融合数据）为 （7）3基于LabVIEW的系统软件设计LabVIEW是应用于Windows平台上的图像化编程语言，它有很多界面控件与操作都模拟了现实世界中的仪器，广泛应用于测控系统开发中。 LabVIEW还包含了大量的工具盒函数用于数据采集，分析，显示与存储等。这些工具都是向导式工具，用户需要逐步的按照提示就可以实现与仪器的连接与参数设置。为了实现人机更好的交流，利LabVIEW用开发了用于采集、分析测距系统数据的控制软件，配以数据采集卡等少数硬件，实现测量数据的实时采集、分析、处理显示等功能。图2上位机前面板基于LabVIEW开发平台编制的

12、可视化显示界面包括前后两个控制面板。前面板为复合测距系统的操作面板，上面有参数设置、距离显示、“安全距离”、“保持距离”、“危险距离”的提示以及红外信息等，如图2所示。LABVIEW是图形化编程语言，算法实现较为方便，将Bayes估计的算法编写到LABVIEW控制界面的后面板，完成测距系统的数据融合，将融合后的结果显示在前面板。通过移动机器的不断运动，可测量不同位置障碍的距离，通过上位机进行显示。 4试验验证与仿真为使试验过程更接近实际，采用三个超声波传感器对实际距离为1m的障碍物进行探测。同时考虑到温度、湿度对传感器的影响，在一天中的不同时间段进行测量，这样采集的信息就能充分反应出外界因素的

13、影响情况。为充分观察数据的波动情况，三个传感器各采集10组数据，其结果如表1所示，用Matlab绘制数据分布曲线，如图3所示。表1 测距数据表123456789101.021.010.991.011.021.011.020.980.960.961.030.981.001.011.021.021.000.970.970.961.021.001.010.991.031.031.020.991.020.99依据前面提出的融合方法对测量数据进行融合。应用Matlab进行计算，用各传感器所采集的数据作为参数进行融合计算。为了直观的表示融合的结果，把融合后的数据作为测量值，将上面所测得的数据重新绘制曲线图

14、，如图4所示。 图3测量数据曲线图 图4融合后的曲线图由融合后的曲线图可以看出，融合的实际距离是1.0007m，误差率为0.07%，提高了测量精度。根据多次测量融合可知，随着融合参数的增加，融合得到的数据的误差率就会逐渐降低，就会更加接近真实值。在实际运算能力满足的情况下，当融合的参数足够多时（这时数据就会充分的显现出其正态分布性），融合得到的最优数据就会是真实值。5结论本文以超声波传感器为主，红外传感器作为超声测量盲区补偿，设计了超声红外复合测距系统。克服了单一传感器测距系统的不足，使系统的测距精度和定向精度都有了一定的提高，进一步提高了测量精度，采用基于Bayes估计的数据融合方法对数据进

15、行处理。融合后的测量误差由原来的2cm降到1mm。采用NI公司的LABVIEW软件开发了上位机界面，利于数据的实时采集、分析、处理与显示，并具有良好的人机界面。实际应用结果明，所设计的复合测距系统达到了设计要求。1余华，吴文全，刘忠.Bayes 理论在机器人信息融合中的应用. 计算机与数字工程.2009.12（37）：4-9.2曹玉华.超声测距系统设计及其在机器人模糊避障中的应用.中国海洋大学硕士学位论文.2007.The design of Ultrasonic Measurement System and Its application on a mobile to Avoid Obsta

16、cle3 孙骁苗 , 周东辉 , 栗欣 , 李立. 移动机器人的多传感器测距系统设计.传感器与微系统 ( Transducer and Microsystem Technologies) 2006年.25卷 ( 2):50-524 李小波.吴浩.许朋.孙炳章.基于 LabVIEW的超声波液压测量系统小波分析仪设计. The Desi gn ofWavelet Analyz i ng Instrumen t of the Ultra sonic- wave Hydraul ic M easuringSystem Based on LabVIEW.机床与液压.2006.（3）197-199.5 孙坚,丁永生, 郝矿荣.基于多传感器数据融合的并联机构定位方法.机床与液压. Positioning Method for Parallel Manipulator Based on Data Fusion