一种基于超声波的静态障碍物检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于超声波的静态障碍物检测系统及方法，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；本发明专利技术采用了差分检测方法和静态障碍物过滤算法，能够有效适应各种环境的变化，对于行人、空气流动、温度和光线变化等环境因素不敏感，误报、漏报率低。漏报率低。漏报率低。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超声波的静态障碍物检测系统及方法


[0001]本专利技术属于物联网无线智能感知领域，具体涉及一种基于超声波的感知静态障碍物的系统及方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的发展，消防逃生通道被杂物堵塞导致的安全事故屡见不鲜，电动车在建筑楼道中充电引起的火灾频频发生，人民群众的人身财产安全受到了极大的损失。因此，针对安防的物体检测技术得到了广泛关注和研究，主要目的是及时发现消防通道或者其他场合中的较大型的静态的物体，具有预警和集中管理功能，易于大规模部署，以防造成安全隐患。
[0003]目前主流的障碍物检测手段有：
[0004]1)传统人工巡视，这种依赖人工的方法不仅费时费力，无法做到及时发现、及时处理；
[0005]2)视频监控，视频监控是一种应用广泛的解决方案，具有实时性强、效果好等优点，但是在居民楼等非公共场所，由于涉及隐私问题往往难以部署；
[0006]3)红外传感，具有成本低廉、可靠性高等优势，但是只能以红外线、红外光幕的形式部署，覆盖范围小，在区域监控方面适用性差；
[0007]4)毫米波雷达或激光雷达等新型传感技术，虽然检测范围广、精度高，但是成本过于高昂。
[0008]因此基于上述考虑，有必要提出一套创新的障碍物感知系统，利用传感器实时监测目标区域是否存在电动车等引起消防隐患的物体，提高消防监测的实时性、可靠性、安全性，同时避免侵犯居民的隐私。

技术实现思路

[0009]针对于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于超声波的静态障碍物检测系统及其工作方法，以解决现有的障碍物检测技术精度低、实时性差、成本高、可能侵犯隐私等问题，对目标环境中新增的固定物体进行检测和告警，同时具备排除行人、环境等动态干扰的能力。
[0010]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0011]本专利技术的一种基于超声波的静态障碍物检测系统，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；
[0012]所述静态障碍物检测设备，包含：微型计算机、麦克风阵列及扬声器阵列；
[0013]微型计算机，用于控制扬声器阵列发射超声波及麦克风阵列接收经障碍物反射回的超声波信号，并对接收到的反射回的信号进行处理，以判断静态障碍物是否存在，将其结
果数据通过网络上传到中心服务器。
[0014]进一步地，所述扬声器阵列具有一个或多个扬声器，通过线路连接至功放模块后接入微型计算机的音频插口，发射特定波形的超声波。
[0015]进一步地，所述麦克风阵列具有一个或多个全向麦克风，麦克风阵列通过USB、串口或网口的方式连接微型计算机，接收经障碍物反射回的超声波信号。
[0016]进一步地，所述扬声器阵列发射的超声波由线性调频波(FMCW)组合而成，频率范围、时间长度和重复次数可调。
[0017]本专利技术的一种基于超声波的静态障碍物检测方法，其基于上述系统，包括步骤如下：
[0018](1)初始化：在空旷环境下通过环境探测算法得到初始检测结果y0(d)，d是障碍物与设备的距离，所述初始检测结果是一条以距离为横坐标、障碍物强度为纵坐标的曲线；
[0019](2)实时检测：按照一定时间间隔，连续运行环境探测算法，每次运行均得到一个实时检测结果y
k
(d)；
[0020](3)阈值设定：设定自适应检测阈值Y(d)＝Y0/d2，Y0是经验值，取值为(0，1)；
[0021](4)差分分析：将实时检测结果y
k
(d)与初始检测结果y0(d)作差，如果存在距离d，使得y
k
(d)
‑
y0(d)＞Y(d)，即作差后若超过自适应检测阈值，则判定该距离d下存在新增的静态障碍物；
[0022](5)根据静态障碍物过滤算法对上述检测到的静态障碍物进行过滤，将符合条件的静态障碍物发送给中心服务器。
[0023]进一步地，所述空旷环境指没有障碍物的、初始情况下的、需要检测的目标场所，该环境下所有的建筑物结构和物体都将被视为背景，不作为障碍物被检测到。
[0024]进一步地，所述静态障碍物是指区别于背景的、新增且稳定存在的、具有大体积的物体，行人、动物或其他短暂出现的物体和干扰除外。
[0025]进一步地，所述环境探测算法，具体为：
[0026](a)生成待发送信号：待发送信号由N帧组成，每帧包含时长为t
sig
的线性调频波wav
sig
和t
int
秒的空白，其中线性调频波wav
sig
的频率为f
min
～f
max
；
[0027](b)发送和接收超声波：将待发送信号通过扬声器阵列播放，将麦克风阵列接收到的音频信号记为wav
recv
；
[0028](c)滤除噪声：将接收到的音频信号通过频率范围为f
min
～f
max
的带通滤波器，以滤除其他频谱的噪音干扰；
[0029](d)计算相关性：计算上述滤波后的音频信号与线性调频波wav
sig
的归一化互相关函数ccf，归一化后的互相关函数的取值范围为[0，1]；
[0030](e)多周期均值滤波：和对归一化互相关函数ccf进行最多N点的峰值检测，根据峰值点p1，p2，...，p
n
将归一化互相关函数ccf分割还原为N帧，为减轻高斯噪声动态目标的影响，将N帧叠加求均值，多周期进行均值滤波；
[0031](f)提取上述均值滤波后的曲线的上包络，以消除波形的相位起伏，得到稳定的环境探测结果y(d)。
[0032]进一步地，所述线性调频波的函数表达式为：
[0033][0034]其中，A为信号的振幅，为信号的中心频率，B＝F
h
‑
F
l
为扫频的带宽，F
h
和F
l
为最高和最低扫描频率，t为时间，T为扫描时间，φ0为初相位。
[0035]其中，所述互相关函数的计算公式为：
[0036][0037]其中，f1(t)和f2(t)分别为两个以时间为自变量的函数序列，t为时间，τ为积分变量；归一化是指将数据依照最大值和最小值缩放到0和1之间，公式为：x
max
为数据最大值，x
min
为数据最小值。
[0038]进一步地，所述静态障碍物过滤算法对检测到的静态障碍物进行过滤，即障碍物需要满足以下条件后向中心服务器上报，否则判定为行人或环境的干扰：
[0039](51)若静态障碍物检测设备中包含有多个麦克风，其中一定数量的麦克风检测到障碍物(参数可调，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，包括：静态障碍物检测设备和中心服务器，所述静态障碍物检测设备安装于需要进行静态障碍物检测的场所，用于障碍物检测；所述中心服务器，用于接收、存储及管理静态障碍物检测设备发送的数据，有静态障碍物存在时发出告警通知；所述静态障碍物检测设备，包含：微型计算机、麦克风阵列及扬声器阵列；微型计算机，用于控制扬声器阵列发射超声波及麦克风阵列接收经障碍物反射回的超声波信号，并对接收到的反射回的信号进行处理，以判断静态障碍物是否存在，将其结果数据通过网络上传到中心服务器。2.根据权利要求1所述的基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，所述扬声器阵列具有一个或多个扬声器，通过线路连接至功放模块后接入微型计算机的音频插口，发射特定波形的超声波。3.根据权利要求1所述的基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，所述麦克风阵列具有一个或多个全向麦克风，麦克风阵列通过USB、串口或网口的方式连接微型计算机，接收经障碍物反射回的超声波信号。4.根据权利要求1所述的基于超声波的静态障碍物检测系统，其特征在于，所述扬声器阵列发射的超声波由线性调频波组合而成，频率范围、时间长度和重复次数可调。5.一种基于超声波的静态障碍物检测方法，基于权利要求1
‑
4中任意一项所述系统，其特征在于，包括步骤如下：(1)初始化：在空旷环境下通过环境探测算法得到初始检测结果y0(d)，d是障碍物与设备的距离，所述初始检测结果是一条以距离为横坐标、障碍物强度为纵坐标的曲线；(2)实时检测：按照一定时间间隔，连续运行环境探测算法，每次运行均得到一个实时检测结果y
k
(d)；(3)阈值设定：设定自适应检测阈值Y(d)＝Y0/d2，Y0是经验值，取值为(0，1)；(4)差分分析：将实时检测结果y
k
(d)与初始检测结果y0(d)作差，如果存在距离d，使得y
k
(d)
‑
y0(d)＞Y(d)，即作差后若超过自适应检测阈值，则判定该距离d下存在新增的静态障碍物；(5)根据静态障碍物过滤算法对检测到的静态障碍物进行过滤，将符合条件的静态障碍物发送给中心服务器。6.根据权利要求5所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于，所述空旷环境指无障碍物的、初始情况下的、需要检测的目标场所，该环境下所有的建筑物结构和物体都将被视为背景，不作为障碍物被检测到。7.根据权利要求5所述的基于超声波的静态障碍物检测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢磊，汤润泽，段高磊，陆桑璐，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：