固定阈值在超声波测距车载应用中的使用

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简介:在超声波测距车载应用中,例如:超声波泊车辅助 (UPA) 和盲点探测 (BSD) 等,系统发射的超声波被周围物体反射回来。系统接收反射波(回波),然后将物体的回波振幅与某个阈值比较,从而实现探测物体的目的。物体越靠近系统,其回波也越强。因此,阈值随时间而变化,是一种相对常见的情况。本文将向您论述,该阈值无需变化,可以保持固定不变。

超声波测距

小轿车中使用的高级驾驶员辅助系统(ADAS)便是一种超声波测距应用。安装在车载前后保险杠和后视镜上的超声波传感器发射出超声波,然后接收周围物体反射回来的超声波。超声波的传播时间(飞行时间)用于计算到物体的距离,从而帮助驾驶员泊车:寻找泊车点,或者探测驾驶员盲点区域内的物体。车载前后保险杠安装的传感器达到4个之多,另外,每个后视镜上还各装有一个传感器。

在超声波高级驾驶员辅助系统中,压电式传感器一般用于将电信号转换为超声波,然后再把反射回来的超声波转换为电信号。接受反射回波时,压电式超声波传感器的低接收机灵敏度通常会导致电信号非常微弱。

显示了用于处理回波电压的典型信号链。TI PGA450-Q1是一款集成车载超声波传感器信号调节器,适用于UPA系统等应用。

超声波接收机接收到的回波信号s(t)被噪声破坏。图1所示输入相关噪声η(t)为外部环境噪声和所有信号链组成部分的和,其与时间(t)相关。被破坏的信号u(t)经由放大器使用增益K放大,然后通过一个模数转换器(ADC)被数字化。数字化的AM信号经过一个带通滤波器(BPF)按线路传输。该滤波器主要用于改善信号的信噪比。把经滤波后的信号y(t)与阈值L比较,以探测某个物体的存在。BPF的后面一般会有一个振幅解调器,其将信号转换为基带,以进行比较。但是,本文为了方便说明,我们忽略了这种解调器。因此,探测物体的关键是阈值(L)的选择。那么,我们如何选择L呢?

其中,Prms为RMS声压,而pref为基准声压。常用基准声压为20 µPa,即0.0002 µbar。

传感器对某个物体产生的超声波SPL,取决于物体到传感器的距离。特别需要请注意的是,声压同距离成反比例关系:

其中,p为声波压力,而d为物体到传感器的距离。超声波传感器规范说明了30cm距离的SPL。由该值,利用这一距离定律,我们便可以计算出任意距离x的SPL:

其中,x为传感器和物体之间的距离,并且x > 30 cm。因此,x距离的SPL为:

也就是说,超声波从传感器传播到物体过程中,会损失声压。

声波从物体反射回来,返回到传感器,声压进一步损失。另外,由于空气和物体都会吸收一部分声压,所接收回波的SPL可以通过方程式3进行近似计算。具体方程式请见本页末尾处,方程式中α为空气吸收系数。请注意,空气吸收的SPL与声波在空气中传播的距离与正比。换句话说,SPL损失与x成正比。我们使用因数2,是因为声波在传感器和物体之间传播两次—一次从传感器到物体,一次从物体到传感器。根据方程式1,传感器接收的回波脉冲的声压计算方法如下:

超声波接收机将接收到的声波转换为电信号。转换过程受到接收机灵敏度(dB)的影响。1 µPa声压产生10 V时,接收机灵敏度为0 dB。因此,利用方程式5和6,可以把以dB表示的接收机灵敏度转换为V/µPa。

其中,γ为以V/µPa为单位的接收机灵敏度。方程式5可以重写为:

我们可以将方程式4、5和6组合为方程式7(见本页末尾),以计算超声波接收机产生的电压。方程式7可以简写为:

其中,增益(K)为一个常量。

方程式8表明,随着物体到传感器的距离x增加,回波电压下降。换句话说,物体越靠近,回波振幅变大,而物体远离时,回波振幅变小。

30cm距离时发射SPL= 106 dB

l空气吸收=1.3 dB/m

l物体吸收=0 dB

l接收机灵敏度=–85 dB

可变阈值方案

前一小节表明,从物体接收到的回波的振幅,会随物体到传感器的距离增加而减小。另外,由图1我们知道,回波处理路径的输入信号为u(t) = s(t) +η(t),其中s(t)为回波信号,而η(t)为输入相关噪声。换句话说,回波信号振幅不仅随距离增加而减小,并且会被噪声破坏,而回波处理系统只能通过处理回波信号来探测某个物体的存在。选择阈值时,一种常用的方法是阈值方案。使用这种方法时,阈值随时间而变化。特别是,超声波刚被发射出来时,阈值较大,之后,随着经过时间的增加而减小。这种方法的基本原理是,利用信号振幅的可预测衰变,确定阈值大小:越靠近物体,回波和阈值越大,从而实现物体探测。离物体越远,回波和阈值就越小。

图3描述了可变阈值方法的概念。该图显示了不同距离时物体回波解调举例。TI PGA450-Q1评估模块的一个测试装置用于收集波形数据。该图显示了一种可能的阈值方案。

尽管这种可变阈值方案方法原则上有效,但它存在两个缺点:

1、可变阈值方案要求器件内部有存储器,以将时间与阈值关系存储至方案表中。如果阈值有3个可能的取值(如图3所示),则该表就会有6种可能的输入。另外,对于车载中使用的高级驾驶员辅助系统(ADAS)来说,用户需要输入多种可能的传感器安装位置,因为传感器可以安装于车载保险杠或者后视镜上任何位置。例如,如果一个传感器有10个可能的安装位置,那么器件就需要存储多达60个位置数据。这就增加了器件的成本,因为要求使用更多的存储空间。

2、在车载保险杠和反视镜上安装好传感器后,系统制造厂商会“校准”方案表。校准过程就是确定各个阈值,以及切换阈值的时间。这种校准通常是一项耗时费钱的工作,特别是一个表中需要多个输入数据时更是这样。

总之,可变阈值方案的主要缺点是,它增加了超声波测距系统的总成本。

固定阈值

可变阈值方法使用基于时间变化的阈值,与这种方法不的同是,固定阈值方法将信号噪声用作基线。系统噪声用于确定阈值,这样物体不存在就不对其进行探测。

另外,回波处理路径输入信号为u(t) = s(t) + η(t)。回波信号是一系列载波频率fc(t)下的正弦波脉冲,其计算方法如下:

其中,ƒ(BPF)为BPF的数字滤波器函数,而ƒ(ADC)为ADC的量化函数。假设回波信号的基准时间为t0= 0(通常为发射器发射超声波的时间),则y(t) < L、tend< t < tobject和y(tobject) ≥ L,并且tend大于零且为所发射脉冲初始脉冲群的末尾时,则可以声明tobject时探测到物体的存在。问题是,“我们可以选择使用一个固定阈值,弃用可变阈值方案吗?”要回答这个问题,我们可以利用方程式12,并假设t为一个瞬间值,从而照顾到各个噪声组成部分。

变量定义如下:

K=放大器增益

ηext(t)=外部噪声

ηamp(t)=放大器噪声

ηADC(t) = ADC电路噪声

q(t) = ADC量化

ηBPF(t) =BPF计算数学误差

各个噪声组成部分彼此不相关。另外,我们假设每个噪声组成部分为零平均值和非零方差高斯。

其中,Q为BPF的品质因数,fs为ADC采样频率,而所有噪声项均为RMS值。知道方程式14所表示噪声的RMS,并假设6.6波峰因数的情况下,换句话说,我们可以利用方程式15选择固定阈值。图4显示了使用固定阈值的举例回波响应。

使用这种方法的一个明显优点是,它仅需要存储一个输入数据。如果一个传感器有10个可能的安装位置,只需总共存储10个输入数据便可。相比前面介绍的可变阈值方法,存储空间需求减少了6倍。请注意,如果放大器增益(K)改变,方程式15同样也提供了一种调节阈值的机制。

方程式15提供了一种确定阈值大小的分析方法。一般而言,需要利用噪声分析确定阈值大小。进行噪声分析的一种替代方法是,使用一个阈值对车载上安装的传感器进行校准。可将物体放置到传感器规定测距范围的最远处,然后完成测距校准。所选择的阈值需足够大,以在没有物体时超过处理后信号的噪声值,并确保仅在有物体时信号能够穿过该阈值。请注意,在使用这种方法选择阈值时,也应考虑BPF衰减。最后,为了提高物体探测系统的稳健性,信号的振幅必须在某段时间大于固定阈值。

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