基于超声波传感器的智能跟随系统设计

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设计了一种通过超声波传感器进行目标定位和跟踪的智能小车系统。利用超声波传感器模块作为跟随目标信息采集与发射的装置;建立数学模型;针对不同的阵列方式和发射角度对超声波信号的获取进行研究;验证后选择特定角度实现了大面积超声波信号的获取。通过实验证明:搭建的超声波跟随系统在有效范围内可以获得被跟随目标的距离位置信息;误差小且定位准确;脉宽调制(PWM)控制小车进行自主移动跟踪。针对不同的超声波阵列方式对跟随系统的影响进行了测试。通过仿真对实验结果进一步验证,实验表明:跟随系统运行稳定,跟随效果良好,具有较好的准
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提出微光机电系统陀螺仪的光学检测方法,设计了由光栅耦合器、回音壁模式谐振腔和光波导组成的微光学检测器件,实现与盘式谐振陀螺仪的单片集成。理论分析了谐振腔的谱线漂移和耦合机制,通过调整结构参数得到品质因数为5 303.1。分析了光栅周期、刻蚀深度、入射角和上包层对光栅耦合器耦合效率的影响,通过不断优化调整最终实现了51.5%的水平耦合。最后对实验测试结果进行讨论。
针对植物纤维因其纤长且坚韧在造纸和防治工业中应用受限的问题,从腐烂菜堆中筛选到分离得到纤维脱胶菌株RJ6,将该菌接种到以苎麻汁为唯一有机营养成分的培养基中对苎麻进行脱胶实验,对其进行了形态鉴定、生理生化特性实验以及16S rDNA序列的比对,并对菌株的发酵条件进行优化。测得接种RJ6菌株实验组相对于对照组的脱胶率达到91%,说明RJ6对植物纤维原料有高效的脱胶作用。对菌株的发酵条件进行优化,显示RJ6菌株在转速160 r/min、接种量5%、温度37℃和起始pH 7.0条件下保持一个高水平的发酵。形态鉴定
针对热释电红外(PIR)传感器在室内人体定位及识别上的准确率问题,设计了一种人体红外信号感知模型,提出了一种定位与识别的新型方法。模型节点采用一对正交的PIR传感器,结合对菲涅尔透镜的视场角调制,能够有效探测水平与垂直方向的人体红外信号。通过对这一对PIR传感器时域输出信号的采集分析,采用时域信号的峰值时间序列特征并融合两只传感器数据的相关性分析,使用机器学习SoftMax分类方法进行位置及速度等级的分类。实验结果表明:所设计方法在位置与速度等级分类上实现94.79%的准确率,在室内场景智能感知上具有较好
为解决室内环境中移动机器人使用单一传感器定位精度低和稳定性差的问题,提出了一种融合了轮式里程计、惯性测量单元(IMU)、超宽带(UWB)和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法。基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和自适应蒙特—卡罗定位(AMCL)算法,依次对不同传感器定位数据进行融合。实验结果表明:多传感器融合有助于室内移动机器人获得更精确的定位和较好的定位稳定性。
从传感器对肺癌标志物挥发性有机物的灵敏度和选择性等方面,综述了几种肺癌早期筛查和诊断用传感器的研究现状和发展前景。指出提高传感器在痕量气体中的灵敏度、保证传感器在室温条件下正常工作以及在相对湿度环境的选择性仍然是接下来的研究重点,同时需要加大针对不同发病进程肺癌患者呼吸气体的检测,建立有机物的浓度与肿瘤发病进程关系模型,为临床筛查和诊断工作提供理论基础。
为了降低新能源纯电动汽车中电动助力转向系统的电能消耗,提出一种基于改进细菌觅食优化(IBFO)算法的功率优化控制策略。建立电动助力转向系统动态模型和车辆模型,通过改进细菌觅食算法的趋化操作和迁徙操作,提高了算法的收敛速度和精度。采用时间误差绝对积分函数评价细菌觅食算法的收敛性。分别进行MATLAB/SIMULINK仿真和硬件在环试验,测试结果表明:改进后的细菌觅食算法控制器能够更加有效地降低助力电机的功率,减少了转向过程中助力电机功耗。
针对目前无人机(UAV)姿态解算精度问题,提出了一种基于RMSprop算法的动态步长梯度下降姿态解算算法。算法先利用陀螺仪求解四元数微分方程输出数据,测量物体坐标系下的三轴欧拉角变化率进而得到姿态四元数率;然后利用RMSprop算法进行姿态解算。基于上述理论,采取多传感器数据融合,通过RMSprop算法对姿态四元数进行动态步长寻优估计,增强小型无人机飞行器姿态解算的动态性能,提高无人机的飞行性能、抗干扰性和可靠性。通过传感器数据进行分析对比实验,实验结果表明:该算法具有较高的姿态解算精度和较好的实时跟踪性
由于室内环境复杂多变,存在着严重的非视距(NLOS)和多径效应,利用传统的指纹定位技术会造成较大的定位误差。针对此问题,利用超宽带(UWB)信号测距信息准确、波动小的特点,将测距值作为指纹量,提出一种基于稀疏自编码器(SAE)与随机森林(RF)相结合的三维室内定位方法。利用SAE提取出更具鲁棒性的特征值,将此特征值作为深度神经网络(DNN)回归网络的输入,得到目标点的估计定位坐标。针对环境变化导致的旧数据库无法匹配新采集指纹量的问题,利用测距值作为RF回归模型的输入对估计定位坐标进行定位误差修正。实验结果
针对复杂室内强遮挡、低基站部署密度的场景,研究基于近超声的位置指纹定位方法。提出了基于近超声到达时间(TOA)信息的位置指纹定位方法,并基于双曲调频信号建立高精度的TOA信息指纹库;分别结合反向传播(BP)神经网络和加权K最近邻(WKNN)提出了TOA—人工神经网络(TOA-ANN)和TOA-WKNN定位方法架构。实验结果表明:在复杂室内遮挡环境中,TOA-ANN优于TOA-WKNN的方法架构。在仅用2个声源基站的条件下,其定位误差小于42 cm的概率为90%,小于27 cm的概率为80%,定位误差小于2
根据景深图虚化背景影响的思想,提出一种基于景深和LK光流法的视频测速算法。通过多尺度自适应小波算法沿水平、垂直及对角线4个方向对图像进行分解;引入边缘图和李氏指数,优化由显著特征区域高频小波系数与深度值关系生成的景深图;最后用LK光流法对景深图进行ORB角点检测,并结合SUSAN算法剔除异常角点绘制角点分布图,由角点坐标在相邻帧图像中的位移计算目标的运动速度和角度。实验结果证明:该算法能有效抑制背