一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法技术

本发明专利技术提供一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，包括：利用无人机搭载的传感器采集原始声音信息并发送到处理终端；代入三重滤波算法对噪音信号进行滤除；利用广义互相关算法得到时间延迟信息或者声压衰减方法得到空间能量信息，从而得到距离差信息组；将距离差信息组代入声源定位算法中，得到位置信息组，再经过优化算法得到其最优位置值或取极限条件后的方位信息；将方位信息传递至主动控制程序中，自适应性控制测量模块旋转至指定方位后，进行多次测距并输出结果数据组，对距离数据组进行卡尔曼滤波最终得到最优距离信息；各模块复位。本发明专利技术克服了被动测量无法获得远场声源位置的缺陷，运算速度较快，测量结果准确。果准确。果准确。

【技术实现步骤摘要】
一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法


[0001]本专利技术属于无人机
，具体涉及一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法

技术介绍

[0002]近年来，无人机作为科技创新的热点，逐步从研发走向应用，在城市物流、军事监视、灾难响应、检测勘探、精密农业等领域得到了广阔的应用。无人机以其高机动性和强便捷性，在未来的各行各业，都将发挥至关重要的作用。据Global Market Insights预估，到2027年商用无人机市场规模将超过550亿美元。而目前在应急和追踪领域，大部分的无人机都只是采取视觉定位的方式，即通过所装的摄像头捕捉画面，分析画面中的对象，锁定之后再来进行定位和追踪，但对于需要高度精确的应急和追踪领域而言，单一的定位方式，其可靠性并不满足，并且一旦无人机摄像头模组出现故障，整架无人机就变成了一只“没头的苍蝇”。

技术实现思路

[0003]本专利技术提出一种结合主被动声音探测的无人机声源定位方法，采用基于时间到达差的时延估计定位算法，对声音的时间和空间属性进行分析，通过定位方案，满足在设备可测距离内的平面单一声源定位。
[0004]具体技术方案为：
[0005]一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一、利用设备搭载的传感器采集原始声音信息并发送到处理终端；
[0007]将多个声音传感器分别接到MCU的多个个AD接口，通过高刷ADC电路获取电压数据并同步打包发送至上处理终端得到近场位置信息，控制旋转和超声波测距系统，以实现远场声源定位。
[0008]采集系统的采样率可以调节，并同时在装置的OLCD屏幕上动态显示。其中为了保证采样率，单片机内部通过程序控制缓存对数据进行预存。数据打包格式包括开始位、采样率、数据点数、采样数据和终止位。
[0009]步骤二、代入三重滤波算法对噪音信号进行滤除；
[0010](1)消除直流趋势；
[0011]使用最小二乘法拟合的方法去除趋势项。
[0012](2)巴特沃斯低通数字滤波器；
[0013]使用低通滤波器去除无人机带来的高频噪音。
[0014](3)波形的平滑化处理；
[0015]使用分窗拟合的方法优化波形。
[0016]步骤三、利用广义互相关算法得到时间延迟信息或者声压衰减方法得到空间能量信息，从而得到距离差信息组。
[0017]时间延迟信息：利用三路模拟量数据各自做傅里叶变换，在频域内相互加权相乘，然后做傅里叶反变换得到三个互相关函数，其各自极值位置对应的时间信息即为三路延时信息，最后带入三曲三均算法得到平面位置信息；
[0018]空间能量信息：三路声音信号经过滤波平均后，相互做对数相减，并与电压衰减因子相乘，最后带入三曲三均算法解出声源位置信息。
[0019]步骤四、将距离差信息组代入声源定位算法中，得到位置信息组，再经过优化算法得到其最优位置值或取极限条件后的方位信息。
[0020]采用的方法包括双曲线定位法、类球面波定位法、角度测量+超声波测距法。
[0021]步骤五、将方位信息传递至主动控制程序中，自适应性控制测量模块旋转至指定方位后，进行多次测距并输出结果数据组，对距离数据组进行卡尔曼滤波最终得到最优距离信息。
[0022]通过计算出的坐标x和y通过计算其相对坐标原点的角度(初始角度90
°
)，当其坐标小于90
°
时控制步进电机顺时针转动，反之则逆时针转动，当转动到坐标的角度时，开始超声波测距，通过判断函数判断此时的距离是否合理，当距离合理时，多次进行距离测量，再取数据的算术平均值，然后再控制步进电机反转归位。当判断出距离不合理时控制步进电机正反转(小角度)，若测得的距离任然不合理时，使步进电机归位重新进行下一次的声源定位测量；
[0023]步骤六、各模块复位，以便进行下一次测量。
[0024]本专利技术提供的一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，带来的有益效果：
[0025]1.市面上大多的无人机感知方法为视觉感知，将声学感知方法引入无人机感知。
[0026]2、同等资源下，本方法定位速度较快，因为相对于其他声源定位方法，广义互相关算法和声压衰减方法在声源定位方法中计算量偏小。
[0027]3、引入了测距模块(主动声源探测方法)，能够对远场声源的距离信息进行精确测算。
[0028]4.本方法定位结果更为合理，由于既利用了声音的时间信息又利用了声音的能量信息对位置信息进行优化。
附图说明
[0029]图1是本专利技术的连续声源信号采集电路示意图；
[0030]图2是本专利技术的连续声源数据采集算法流程图；
[0031]图3是本专利技术的三重滤波流程图；
[0032]图4是本专利技术的直流趋势去除效果图；
[0033]图5是本专利技术的巴特沃斯低通滤波器效果图；
[0034]图6是本专利技术的主流平滑算法波形平滑效果图之一；
[0035]图7是本专利技术的主流平滑算法波形平滑效果图之二；
[0036]图8是本专利技术的主流平滑算法波形平滑效果图之三
[0037]图9是本专利技术的广义互相关算法过程图；
[0038]图10是本专利技术的声压衰减方法过程图；
[0039]图11是本专利技术的自适应超声波测距流程图；
[0040]图12是本专利技术设备俯视图；
[0041]图13是本专利技术GCC
‑
ML仿真流程控制图；
[0042]图14是本专利技术音频数据读取和窗口效果图；
[0043]图15是本专利技术循环控制算法流程图；
[0044]图16是本专利技术水平坐标空间定位对比图之一；
[0045]图17是本专利技术水平坐标空间定位对比图之二；
[0046]图18是本专利技术竖直坐标空间定位对比图之一；
[0047]图19是本专利技术竖直坐标空间定位对比图之二；
[0048]图20是本专利技术水平坐标定位误差图之一；
[0049]图21是本专利技术竖直坐标定位误差图之二；
[0050]图22是本专利技术噪音信号比20％误差分布图之一；
[0051]图23是本专利技术噪音信号比20％误差分布图之二；
[0052]图24是本专利技术噪音信号比60％误差分布图之一；
[0053]图25是本专利技术噪音信号比60％误差分布图之二；
[0054]图26是本专利技术噪音信号比90％误差分布图之一；
[0055]图27是本专利技术噪音信号比90％误差分布图之二。
具体实施方式
[0056]一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，包括：
[0057]步骤一：利用无人机搭载的传感器采集原始声音信息并发送到处理终端；
[0058]将4个LM2904按图1所示位置摆放，并分别接到MCU的4个AD接口，通过高刷ADC电路获取电压数据并同步打包发送至上本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用设备搭载的传感器采集原始声音信息并发送到处理终端；步骤二、代入三重滤波算法对噪音信号进行选择性滤除；步骤三、利用广义互相关算法得到时间延迟信息或声压衰减方法得到空间能量信息，带入物理公式以得到距离差信息组；步骤四、将距离差信息组代入声源定位算法，得到位置信息组，再经过三曲三均优化算法得到其近场最优位置值或取极限条件后的远场方位信息；步骤五、将方位信息传递至主动控制程序中，自适应性控制测量模块旋转至指定方位后，进行多次时差法超声波测距并输出结果距离数据组，对距离数据组进行卡尔曼滤波最终得到最优距离信息；步骤六、测距系统转动复位并进行系统初始化，以便进行下一次测量。2.根据权利要求1所述的一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，其特征在于，步骤一中将多个声音传感器分别接到MCU的多个个AD接口，通过高刷ADC电路获取电压数据并同步打包发送至上处理终端得到近场位置信息，控制旋转和超声波测距系统，以实现远场声源定位。3.根据权利要求1所述的一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，其特征在于，步骤二具体包括：(1)消除直流趋势，使用最小二乘法拟合的方法去除趋势项；(2)巴特沃斯低通数字滤波器进行频率选择；(3)波形的平滑化处理，采用分窗拟合。4.根据权利要求1所述的一种主被动探测结合的全方位声学无人机感知方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：房凡，戴晨，杨承爽，范志祥，
申请(专利权)人：西华大学，
类型：发明
国别省市：