环境障碍物超声波探测技术的研究

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1、工学硕士学位论文环境障碍物超声波探测技术的研究黄晶晶哈尔滨工业大学2007年7月图书分类号：TV698.1+5U.D.C.:621工学硕士学位论文环境障碍物超声波探测技术的研究硕士研究生：黄晶晶导师：陈维山教授申请学位：工学硕士学科、专业：机械电子工程所在单位：机电工程学院答辩日期：2007年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex：TV698.1+5U.D.C.:621ADissertationfortheDegreeofM.Eng.THERESEARCHABOUTULTRASONICMEASURINGTECHNIQUEOFCIRC

2、UM-OBSTACLECandidate：HuangJingjingSupervisor：Prof.ChenWeishanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：MechatronicsEngineeringDateofDefence：July,2007Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着移动机器人技术的不断发展，为了更加全面的实现机器人的智能化，环境障碍物的探测作为路径规划

3、的基础，越来越受到重视，成为目前机器人研究的热点之一。本文在阅读了大量国内外有关文献的基础上，结合超声波传感器结构简单、技术成熟、性价比高、可在光线暗、油污等环境恶劣的条件下工作的优点，以神经网络模式识别为基础，通过制作实验样机，可以实现在稀疏环境中对典型的障碍物进行分离、定位、测距和模式识别。针对超声波传感器的特性，通过充分的实验研究了超声波在测量过程中，声波开角和侧瓣对障碍物的形状轮廓失真以及定位误差的影响。在实验研究的基础上，解决了特定目标障碍物的分离、定位以及轮廓线的抽取。介绍了神经网络在模式识别中的应用，系统设计了用于障碍物模式识别的神经网络结构

4、。在实验的基础上采集大量的数据，并经过数据处理，提取特征向量，利用Matlab进行离线的神经网络仿真训练，将获得的权值、阈值写入VB数据处理程序，使上位机具有实时的目标障碍物模式识别功能、根据本文的实验目的，结合超声波传感器的特性，设计了环境障碍物探测系统样机。设计了以高抗干扰的STC51单片机为控制核心的硬件电路和基于VB的上位机数据数据处理程序。其硬件电路包括与上位机的串口通讯、步进电机控制、传感器控制。通过实验证明，整个系统运行平稳、可靠。关键词超声检测；障碍物分离与定位；特征提取；神经网络；模式识别-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Abstrac

5、tAlongwiththedevelopmentofmobilerobottechnology,inordertosatisfy theartificialintelligence,thetechnologyofobstacledetectionhasmoreandmore attentionbecauseofthebasementplaceinpathplanning.Combiningwiththeinherentfavorablecharacteristicsofultrasonicsensor, includingsimplestructure,m

6、aturetechnology,highperformance-to-priceratio andgoodatworkingintheconditionsofdarkbeamanddirtoil,akindof ultrasonicmeasuringtechniqueforobstaclebasedonmodeidentificationof neuralnetworkmachineisdeveloped.Itcansseparation,orientation,distance measuringandmodeidentificationaboutobs

7、tacle.Onbasisofreferringand analyzingalargequantityofliteratures,thefollowingworkhasbeencarriedout. Aimatthecharacteristicsofultrasonicsensor,accordingtolotsof experiment,findsthatthewaveangleandsidewavehaveeffectonobstacle’s outline.Onbaseofexperiment,thetechnologyofseparation,or

8、ientation, distancemeasuringandmo