一种用于自动行走设备的抗干扰检测边界线信号的方法技术

本发明专利技术公开了一种用于自动行走设备的抗干扰检测边界线信号的方法。本发明专利技术对接收到的信号经过FFT转换到频域剔除第一部分干扰信号，再经过IFFT还原，从而进一步减少信号中的干扰部分；对还原后的信号进一步检测，若接收到的信号为目标边界线信号，则进一步根据接收的信号所处状态进行判断是否处于初始化状态，从而采集新的边界线信号幅值作为参考值；当初始化状态连续采集N次信号幅值时，进入运行状态；进一步根据信号幅值与参考值的差距是否在条件范围内，对信号进行可信度判断，进而提高了边界线信号检测的准确性。了边界线信号检测的准确性。了边界线信号检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于自动行走设备的抗干扰检测边界线信号的方法


[0001]本专利技术涉及边界线识别领域，特别是涉及一种用于自动行走设备的抗干扰检测边界线信号的方法。

技术介绍

[0002]目前市场上存在智能割草机、光伏板清洁机器人、智能扫雪机器人等自行走设备，它们使用布置边界信号线的方式划定设备工作区域的情况。以智能割草机为例，其原理是由信号源通过边界线发出一定规律的电磁信号，再由割草机上的装置接受该信号进行识别，以获取设备运行在工作区域内或外，所以准确识别边界线信号对于割草机的运行至关重要。
[0003]目前已公开的用于自行走设备的边界线信号检测方法中，主要有针对自行走设备本身电机产生的干扰，以及利用信号特征来抗外部信号干扰。其中第一种边界线信号检测方法，仅考虑到自行走设备本身产生的碳刷电机信号、电机外辐射信号等，但此类干扰可以通过选择电机和电机调试来规避，另外在实际环境中还存在着其他电磁干扰信号，而此类方案并未提供解决方案。第二种利用信号特征来检测边界线信号的方法，在无干扰或干扰非常小的情况下是能够有效识别，但一旦存在同边界线信号相似度极高或信号叠加的情况时，就存在信号检测的误判，在此类方案中未明确提及解决方案。
[0004]由于此类自行走设备的应用场景存在着电机信号干扰、工作环境中的电磁信号干扰，而边界线检测装置需要持续检测边界线信号，如果检测到与边界线信号强度等特征相似的电机或外部电磁干扰信号，边界线检测装置极大概率出现误判，导致自行走设备无法正常识别工作区域的内外，从而影响其工作效率，甚至存在跑出工作区域的安全隐患。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术的不足，提供了一种用于自动行走设备的抗干扰检测边界线信号的方法，用于提高自动行走设备运行的稳定性与可靠性。
[0006]本专利技术方法包括以下步骤：
[0007]第一步骤，使用FFT将接收到的信号转换到频域，将目标频段外的频域置零，滤除第一部分干扰信号，得到类边界线信号；
[0008]第二步骤，使用IFFT将类边界线信号还原到时域，滤除第二部分干扰信号，得到边界线信号；
[0009]第三步骤，采集边界线信号特征量，检测信号是否为目标边界线信号；
[0010]第四步骤，若是目标边界线信号，则检测当前是否处于初始化状态；若不是目标边界线信号，则返回第一步骤；
[0011]第五步骤，若处于初始化状态，则采集该信号幅值作为第一参考值，初始化计数加1，连续采集N次后进入运行状态；若不处于初始化状态，则以旧参考幅值判断该信号是否可信；
[0012]第六步骤，若检测信号幅值与参考值的差距在条件范围内，则该信号可信，进入下一步，否则，返回第一步骤；
[0013]第七步骤，检测接收到的信号是否与前一次信号方向相反，若方向相反则使信号反向标志位计数加1，连续M次后确定自行走设备处于工作区域外，不更新参考值；若信号与前一次信号同向，则采集该信号幅值作为新参考值，返回第一步骤。
[0014]在其中一个实施例中，滤除第二部分信号具体是：
[0015]滤除信号幅值不接近边界线信号幅值极大值和极小值的信号。
[0016]在其中一个实施例中，检测信号是否为目标边界线信号包括：
[0017]检测信号与上一次边界线信号间隔时间是否接近信号发射周期。
[0018]检测信号脉宽是否包含与边界线信号相同的脉宽。
[0019]在其中一个实施例中，所述检测信号幅值与参考值的差距是否在条件范围内包括：
[0020]检测所述信号的幅值是否与边界线信号参考值存在一个误差范围内的条件范围。
[0021]其中一个实施例中，所述N的设定值大于或等于10。
[0022]其中一个实施例中，所述M的设定值大于或等于3。
[0023]其中一个实施例中，所述自行走设备的工作区域内与工作区域外的接收的边界线信号方向相反。
[0024]本专利技术的有益效果：本专利技术能够在小信号干扰中准确识别到边界线信号，当自行走设备从边界线内向边界线外移动时，此时存在信号幅值无限趋近于边界线信号幅值且其信号趋势相似的干扰信号时，也能够准确识别出边界线的线内及线外信号。
附图说明
[0025]图1是本申请的自动行走设备从接收信号中检测出边界线信号的流程示意图；
[0026]图2是本申请的自动行走设备识别处于线内或线外的流程示意图；
[0027]图3是本申请的自行走设备检测到的边界线信号和干扰信号示意图；
[0028]图4是本申请的自动行走设备在干扰下从线内向线外移动时识别边界线信号的示意图。
具体实施方式
[0029]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0030]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
[0031]如图1所示，在本实施例中，首先对自动行走设备上安装的边界线检测装置接收到的信号进行第一部分干扰信号的滤除处理。
[0032]通常布置边界线区域存在信号干扰，因此边界线检测装置接收到的信号中掺杂着各种干扰信号，例如自行走设备的电机信号，工作环境中的电磁干扰信号等，其中本申请主要处理信号幅值小于等于边界线信号幅值的小信号干扰。因此，对接收到的信号要进行第一部分干扰信号的滤除。具体的：将接收到的信号经过FFT由时域转换到频域部分，滤除目标频段以外的第一部分干扰信号，以智能割草机应用为例，目标频段与边界线信号发射器设定的信号发射频率有关。此时频域内接收到的信号为滤除第一部分干扰信号的类边界线信号，因此，根据FFT在频域的滤除处理可以将接收到的信号转换为类边界线信号。
[0033]对类边界线信号，进行IFFT还原到时域，根据边界线信号特征幅值滤除第二部分干扰信号，得到边界线信号。
[0034]在本实施例中，将类边界线信号经过IFFT还原为时域后，其中包括边界线信号及类边界线干扰信号，其中类边界线干扰信号为第二部分干扰信号。通过采集类边界线信号的特征幅值，根据特征幅值与边界线信号的幅值的比较来滤除第二部分干扰信号，得到边界信号。具体的，滤除条件：与边界线信号没有接近的信号幅值极大值和极小值。
[0035]对边界线信号，根据检测边界线信号特征量来识别出目标边界线信号。
[0036]在本实施例中，采集边界线信号的特征量：信号发射周期，信号脉宽，通过特征量与预设值的比较，来识别出目标边界线信号。具体的，必须全部满足以下两个条件才本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于自动行走设备的抗干扰检测边界线信号的方法，其包括：第一步骤，使用FFT将接收到的信号转换到频域，将目标频段外的频域置零，滤除第一部分干扰信号，得到类边界线信号；第二步骤，使用IFFT将类边界线信号还原到时域，滤除第二部分干扰信号，得到边界线信号；第三步骤，采集边界线信号特征量，检测信号是否为目标边界线信号；第四步骤，若是目标边界线信号，则检测当前是否处于初始化状态；若不是目标边界线信号，则返回第一步骤；第五步骤，若处于初始化状态，则采集该信号幅值作为第一参考值，初始化计数加1；连续采集N次后进入运行状态；若不处于初始化状态，则以旧参考幅值判断该信号是否可信；第六步骤，若检测信号幅值与参考值的差距在条件范围内，则该信号可信，进入下一步，否则，返回第一步骤；第七步骤，检测接收到的信号是否与前一次信号方向相反，若方向相反则使信号反向标志位计数加1，连续M次后确定自行走设备处于工作区域外，不更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾佳，赖盛纪，吴耀增，齐玲玲，陈科明，
申请(专利权)人：杭州轨物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：