PAGE PAGE I PAGE 45 嵌入式多模态人机交互智能轮椅 摘 要 随着社会中老年人和残疾人人口的日益增加，智能轮椅作为比普通电动轮椅运行更安全、使用更方便、性能更优越的代步工具，可以帮助残疾人和老年人提高自身的生活自理能力和工作能力，使他们更好地融入社会。 针对智能轮椅的经济性、安全性、交互流畅性等市场推广瓶颈，本作品采用嵌入式系统对传统电动轮椅进行了智能化升级，使之能够在多种场合适用于不同人群。该智能轮椅是一种具有手动控制、语音控制、语音交互、超声波自威廉希尔平台主避障和视觉自主导航功能的多模态智能轮椅。用户不仅可以选择常规的手动控制，还可以通过语音指令控制轮椅的运行，且视觉导航模态实现了在不同光线环境下的标志线跟踪，完成指定路线的运行，同时，超声波自主避障模态实现了特定需要场合下的随机“散步”运行。另外，通过将超声波避障技术和语音播报技术融合到其它模态当中，使得轮椅能够实时地对其所处的环境进行检测和分析（如障碍物，低洼地段），并判断后续的控制指令是否能够安全地执行，再通过语音播报的形式将信息反馈给用户，安全性好，交互性强；还将手柄干预技术和强制停止技术融合到各个模态当中，更进一步确保了轮椅运行的安全性。另外分模块设计思想，使得智能轮椅可根据不同对象需求分模块定制。作品整体设计实现了结构轻便、成本低、交互流畅、满足不同对象需求、安全性好的设计目标，以达到易于产业化和产品推广的目的。 关键词： 智能轮椅; 人机交互; 语音识别; 超声波避障; 视觉导航; 嵌入式系统；SPCE061A 目 录 TOC \o 1-3 \h \z \u 摘 要 I 第一章 绪论 1 1.1 作品研究的现实意义 1 1.2 国内外智能轮椅研究现状与发展趋势 1 1.3 智能轮椅的市场分析和经济效益预测 3 第二章 嵌入式多模态人机交互智能轮椅的总体设计 5 2.1 智能轮椅的总体设计思路 5 2.2 智能轮椅的硬件设计 6 2.2.1 硬件设计的总体方案 6 2.2.2 主控制器 7 2.2.3 图像传感器 7 2.2.4 超声波传感器 7 2.2.5 执行机构 8 2.2.6 D/A转换模块 8 第三章 语音控制模态设计 10 3.1 语音控制系统总体设计 10 3.2 SPCE061A 的软件支持 10 3.3 语音播报 11 3.4 语音训练 12 3.5 语音识别 13 第四章 超声波自主避障模态设计 14 4.1 超声波测距系统的设计 14 4.1.1避障测距系统的总体设计方案 14 4.1.2测距系统的发射电路 15 4.1.3超声波接收电路 15 4.1.4多通道超声波测距电路 16 4.2 超声波数据的采集与处理软件设计 17 4.3 测距实验 17 4.3.1盲区分析 18 4.3.2测距精度分析 18 4.3.3循环测距的稳定性分析 18 4.3.4检测低洼地段阈值的确定 18 4.3.5测距角度对测量结果的影响 19 4.4 避障算法的设计 20 4.4.1避障策略 20 4.4.2避障流程图及说明 22 第五章 视觉自主导航模态设计 25 5.1 引言 25 5.2 视觉自主导航模态控制系统的总体设计 25 5.3 图像数据的采集与处理 26 5.3.1 图像数据的采集 26 5.3.2 图像数据的处理 28 5.3.3 黑线 控制策略的研究与实现 31 5.4.1智能轮椅转向的模糊控制 31 5.4.2 动力系统的驱动 33 第六章 智能轮椅运行时安全保护的实现 35 6.1手柄最高优先级干预功能的设计 35 6.2安全保护在语音控制模态中的实现 36 6.3安全保护在视觉自主导航模态中的实现 38 参考文献 40 附录1 智能轮椅硬件电路图 41 附录2 SPCE061AI/O资源分配表 44 附录3 实验数据 45 PAGE 4 第一章 绪论 1.1 作品研究的现实意义 根据联合国预测 ，1990-2020年世界老龄人口平均年增速度为2.5%，同期我国老龄人口的递增速度为3.3%，老龄化速度快于世界老龄化速度。与其他国家相比，中国社会人口老龄化程度高，已逐步进入老龄化社会。许多大城市，如上海、北京，老年人的比例已接近20%。与此同时还有肢体残疾人的人口近6000万。老龄化社会的到来和残障人士的增加使得提高自助能力的助老助残智能护理服务机器人的发展成了迫切需求（老龄化社会的特征之一是劳动力短缺，使得没有足够的护理服务人员，同时现代社会的快节奏生活，使得子女也没有足够的时间照料护理，这一切都使得迫切需要提高老人、残障人士的自助护理服务能力）。 轮椅作为助老助残的最传统的自助工具，深得人们的喜爱。但是传统的轮椅除了使用对象外，多数还需要其他人员的辅助帮助，即使对于完全自助情况，也不能走的太远，而且消耗使用对象的大量体力，对于许多老年人和残障人士来说并不是十分方便。因此，设计研究满足不同使用对象，能够流畅交互控制的智能轮椅，正是作品的目的。 从国家科技部网站查到的资料看，“国家中长期科学和技术发展规划纲要”和“863计划”先进制造技术领域专门规划出两个专题“服务机器人”和“智能机器人”专题，规划将研发出高性价比的助老/助残服务机器人产品，探索前沿关键技术问题，产出一些高技术成果，形成未来老年人和残疾人生活的新模式和新概念，为解决人口老龄化等带来的重大社会服务问题, 为2015年实现我“人人享有康复服务”的国家战略目标和社会和谐发展提供技术支撑。从社会调查情况和国家发展规划可以看出，嵌入式多模态人机交互智能轮椅作品的设计研究具有非常重要的现实意义。 1.2 国内外智能轮椅研究现状与发展趋势 智能轮椅将智能机器人技术应用于电动轮椅，也称智能轮椅式移动机器人。智能轮椅融合了多个方向的研究，包括机器视觉、智能控制、机器人导航和定位、多传感器融合及人机交互等，涉及控制、计算机、电子、电气、机械等多学科领域。 初期的研究，赋予轮椅的功能一般都是低级控制，如简单的运动、速度控制及避障等。随着机器人控制技术的发展，移动机器人技术大量用于轮椅，智能轮椅有了更好的交互性、适应性、自主性。自1986 年英国开始研制第一辆智能轮椅以来，许多国家投入较多资金研究智能轮椅。如美国麻省理工大学WHEELESLEY项目、法国VAHM 项目、德国乌尔姆大学MAID 项目、西班牙SIAMO 项目、加拿大AAI 公司TAO 项目、欧盟TIDE 项目、KISS 学院TINMAN 项目、台湾中正大学电机系LUOSON 项目，从上面项目可以看出诸多国家对智能轮椅项目的重视，也间接证明了智能轮椅在将来社会生活中的重要作用。 中国开展智能轮椅的研究较晚，但也根据自己的技术优势和特点，开发出了有特色的智能轮椅平台，包括中国科学院自动化研究所的一种智能轮椅控制系统及方法（专利号：0.8）,上海交通大学的智能轮椅（专利号：6.8和9.8）和天津大学的基于脑-机接口的智能轮椅控制系统及其脑电信号处理方法（专利号：8.0），各智能轮椅的特点见表1.1。 表1.1 国内研制的各智能轮椅的特点 专利申请人 采用的控制器 实现的功能 中科院自动化研究所 DSP微处理器 手动控制中融入避障功能 上海交通大学 计算机、DSP微处理器和声纳控制器 目标跟踪、避障、防跌、防碰功能 上海交通大学 计算机、机械臂控制系统和远程控制系统 机械手臂抓取日常用品 天津大学 计算机 脑电信号控制 中国自动化研究所和上海交通大学采用了DSP微处理器，中科院在手动控制中通过传感技术融入了避障功能，上海交通大学则同时又实现了目标跟踪功能。上海交通大学的另一个可以用机械手臂抓取物品的样机平台和天津大学的脑电信号控制平台则都采用了计算机，但目前还远没有到产品化推广的地步。根据我们的市场，影响市场化的原因主要是价格（成本）、方便、人机能够流畅交互控制以及安全保护，因此部分限制了上述研究成果的推广。智能轮椅目前主要还停留在实验室，并没有真正产业化，仍有着很大研究空间，从查的资料可以看出未来的研究将会向以下几个方向发展： 1）进一步智能化 智能化主要是技术方面的进一步研究，包括脑电波控制、表情控制、语音控制、自主导航控制技术、感知技术等，并包括应用于其中的智能控制算法，优化算法，模式识别算法等，此方面主要是在技术上进行突破，包括技术在其他领域的应用研究等，并不过于针对产品的推广应用。 2）人性化 系统设计者应充分考虑行动不便人士的需求，从细微处出发，设计安全、舒适、合理的智能轮椅。另外可根据实际需要装配人体监测系统，智能轮椅使用者可以实时对自身身体状况进行监控。针对目前现实目前产品的推广应用，就是实现流畅的人机交互和安全保护，智能轮椅机器人能够理解使用者指令，并能将自身运行状况和环境状况告知使用者。 3）模块化 智能轮椅要真正被广大用户接受、实现批量生产，必须降低价格。解决方法之一就是采用开放式模块化系统结构，整个系统应由基本模块和各个功能模块构成，每个功能模块负责一种功能，用户可以根据自己需求选择，配置最合适自身的轮椅。同时模块化也能降低成本，提高性价比。 本作品就是根据市场调查，立足降低成本，采用模块化结构，尝试采用16高性能单片机控制实现，并实现手柄、语音、视觉导航、传感避障自主运行多模态控制智能化功能和流畅人机交互人性化功能以及安全保护功能，立足尽快使智能轮椅真正进入老年人和残疾人的生活，为创建和谐社会做出贡献。 1.3 智能轮椅的市场分析和经济效益预测 发达国家老龄产业已成功地走向市场，老年人的公共支出是年轻人的三倍，己成为占第三产业比重很大的产业。相比而言，我国的老年人产业尚处于启动阶段，发展的空间和潜力很大；再加上今年来我国的经济快速增长，使老年人和残疾人的购买力明显增强，老年市场的巨大购买力将会充分显示出来。 在目前中国智能轮椅市场中，中科院自动化所和香港力劲集团合作研发的智能轮椅，亦采用了多模态的融合技术，由于目前的智能轮椅基本上采用与移动机器人相同的技术方案，因而成本很高，只有一些特殊人群才能够使用而难以进入普通家庭。随着嵌入式技术的飞速发展，基于嵌入式系统的智能轮椅控制器将能很好的解决了基于通用计算机(笔记本电脑或嵌入式工控机)控制器所存在的成本高、功耗大以及续航能力差等问题。 而本作品采用高性能16位单片机控制系统，除了轮椅本身的机构和动力系统，控制系统的成本、功耗等都是相对很低的，一台智能轮椅的成本比普通电动轮椅成本增加不过数百元，而对于市场价格在7000到10000元不等的普通电动轮椅来说，我们的智能轮椅产品优势明显。我们的智能轮椅初期平台采用了用佛山市东方医疗设备厂有限公司的FS110A 型电动轮椅，市场售价在7000到10000元不等，即使将嵌入式芯片、传感器、控制器等硬件的价格计算在内，一台智能轮椅的成本价格亦变化不大，这对于使用PC机等作为上位机的智能轮椅而言，价格是十分合理的，易于被普通家威廉希尔平台庭所接受。另外，我们的作品实现了手柄、语音、视觉导航、传感避障自主运行多模态控制功能以及模态融合、流畅人机交互与安全保护功能，结构轻巧灵便，具有显著的市场推广优势和价值。 而功能上大致相同的智能轮椅，在国外各科研机构的市场推广下，售价均在几万到几十万不等。如果我们采用与电动轮椅生产厂家或电动轮椅控制生产厂家合作的方案，亦能使本作品以及我国本土的电动轮椅在市场上具有更好的竞争力！ PAGE 44 第二章 嵌入式多模态人机交互智能轮椅的总体设计 2.1 智能轮椅的总体设计思路 根据调研，经济性、安全性和交互流畅性是制约智能轮椅推广的主要因素，特别是对于丧失了基本生活自理能力的重度残疾人士和老年人，流畅的人机交互和稳定可靠的安全保障显得尤为重要。在这样的背景下，我们采用16位单片机作为处理核心以降低成本，设计了具有多模态控制功能的智能轮椅。并且该轮椅具备多模态流畅交互功能和自我安全保护功能，其中多模态交互功能的运用，更是能让用户体验轮椅的娱乐性。 智能轮椅一般由以下三个部分组成:(1)环境感知和导航系统(2)运动控制和能源系统(3)人机接口。我们的智能轮椅，基于原有电动轮椅的运动控制和能源系统，根据以下三个基本思路进行了设计。 人机接口 语音交互 为了解决重度残障人士的人机交互问题，我们设计了语音控制模态，借助于语音识别技术，在经过几分钟的语音训练之后，用户可以通过直接“对话”来控制轮椅的运动。如果轮椅在运行方向上遇到障碍物，智能轮椅会“说”该方向有障碍物并停止，然后再提示用户进行决策。 用户亦可通过语音命令对各个模态进行选择和切换，如用户说“视觉导航”，轮椅便会切换到视觉自主导航模态，自动地沿着标记线运动。 手柄控制 轮椅在运行过程中，手动控制具有最高的优先级，在适当的时候可以通过手动控制进行干预，使轮椅在超声波自主避障模态运行时目的性更强，在视觉自主导航模态中能够选择分支路口。真正地将轮椅的多模态控制功能融为一体，使轮椅更加人性化，智能化。 自主导航 经过调研，很多轮椅使用者在某些固定场合（如：家庭、医院、机场）使用轮椅时，往往需要频繁地在固定的路线上来回移动。因此，可以在这些路线上铺设好标记线，轮椅通过自动追踪这些不同走向的标志线，实现到指定地点的移动。省去了人为的操控，从而为用户提供方便。 安全保护 对于残障人士和老年人，日常生活中最需重视的是自身安全问题，而对于具有半自动控制和全自动控制功能的轮椅，避开周围的障碍物以及低洼地段又是最必要的保护措施。 通过在轮椅四周及下方安装超声波传感器，轮椅在各种控制模态下，均可实时检测周围的障碍物和低洼地段，并及时采取安全措施，再通过语音播报的形式，将信息反馈给用户，保证轮椅的安全。此外，用户还可以通过具有最高优先级的手动控制进行安全保护。 通过这些安全保护，我们的智能轮椅可以安全可靠地为各类残障人士及老年人服务，帮助他们提高自身的行动能力和生活自理能力，使他们更好地融入社会。 2.2 智能轮椅的硬件设计 2.2.1 硬件设计的总体方案 智能轮椅主要由传感器（包括麦克风、超声波传感器和图像传感器）、SPCE061A单片机、D/A转换模块、直流电动机控制器、直流电动机和人机交互设备等六大部分组成，智能轮椅的总体结构示意图如图2.1所示。 图2.1 智能轮椅的总体结构示意图 其中用户通过麦克风输入语音指令，由麦克风将语音指令转化为电信号，再通过SPCE061A的A/D转换通道采集语音信息，然后再控制轮椅的运动；超声波传感器用来检测轮椅周围的障碍物以及低洼地段，然后根据一定的策略避开它，实现轮椅的自主避障；图像传感器用来采集路径信息，通过A/D转换得到路径的数字图像，由SPCE061A完成图像数据处理。SPCE061A通过多传感器信息的融合来获得控制策略，最终通过D/A转换模块输出的四路模拟电压来控制轮椅的运动。 人机交互设备包括扬声器、键盘和LED。扬声器用来播放语音提示音，实现轮椅和用户之间的语音交互；用户也可以通过键盘来输入控制指令；LED则用于指示轮椅当前所处的运行状态。 2.2.2 主控制器 随着单片机功能集成化的发展，其应用领域也逐渐由传统的控制扩展为控制处理、数据处理以及数字信号处理(DSP，Digital Signal Processing)等领域。与其它的单片机相比，以u’nSP为核心的SPCE061A微控制器非常适用于数字语音识别应用领域，所以最终选择SPCE061A作为智能轮椅的主控制芯片。 2.2.3 图像传感器 智能轮椅采用Omni Vision公司设计的0V6620CMOS芯片作为图像传感器的处理芯片，图像传感器的实物图如图2.2所示。0V6620图2.2 OV6620图像传感器 图2.2 OV6620图像传感器 2.2.4 超声波传感器 超声波传感器主要分为收发分体式和收发同体式两种，实物图如图2.3和图2.4所示。 图2.3 收发分体式超声波传感器 图2.4 收发同体式超声波传感器 两种超声波传感器的比较如表2.1所示。 表2.1 收发分体式和收发同体式超声波传感器的比较 超声波传感器 特点 盲区 体积 精度 价格 收发分体式 一个传感器发射超声波 一个传感器接收超声波 较小 较大 低 便宜 收发同体式 一个传感器就可以 发射和接收超声波 较大 较小 高 较贵 在满足轮椅能够安全避障的前提下，轮椅对超声波传感器的精度要求不是很高，对体积也没有太大的限制，但是要求传感器的盲区越小越好，并且两种传感器的价格相差很大，综合考虑之下，我们选择收发分体式超声波传感器。 2.2.5 执行机构 智能轮椅的前轮是万向轮，后轮是驱动轮。轮椅是通过两个后轮之间的差速来实现转向的。智能轮椅的执行机构为左右两个直流电动机，直流电动机的调速是通过通过轮椅自带的Dynamic控制器手柄输出的四路模拟电压信号来实现的，通过实验发现控制器的手柄输出的四路模拟电压信号满足公式2-1，并按照一定的规律控制直流电动机，具体的规律如表2.2所示。 （2-1） 表2.2 Dynimic控制器输出的四路模拟电压信号和轮椅运动状态之间的规律统计 轮椅的 运动状态 黄色信号线.5V 2.5V 前进 2.5V~3.8V 2.5V~1.2V 2.5V 2.5V 后退 2.5V~1.2V 2.5V~3.8V 2.5V 2.5V 左转 2.5V 2.5V 2.5V~1.2V 2.5V~3.8V 右转 2.5V 2.5V 2.5V~3.8V 2.5V~1.2V 2.2.6 D/A转换模块 由于四路模拟电压信号通过Dynamic控制器可以控制直流电动机，所以本作品的自动控制系统采用TLV5618AI来作为DA转换芯片，该芯片输入16位数字信号，D15~12为可编程控制位，用于转换速度控制、功耗模式选择和寄存器选择设置；D11~0为数据位，按从高位到低位的顺序输入。 TLV5618模拟电压输出的公式为 （2-2） 其中为TLV5618芯片输入的参考电压，为输入的数据的值（数据的范围是）。 第三章 语音控制模态设计 3.1 语音控制系统总体设计 语音控制由语音训练和语音识别两部分组成，其总体流程图如图3.1 所示。语音训练为语音识别提供语音模型库，如果语音识别成功，则轮椅进行相应的动作。程序首先判断轮椅是否已经经过语音训练。如果已经经过训练，则可直接调用FLASH 中存储的语音模型库；如果未经过训练，则执行语音训练子函数。在语音控制函数中，加入了重新训练判断语句，如果用户觉得训练结果不理想，或需要更换其他用户，则可跳出语音识别子函数，重新进行语音训练。 图3.1 语音控制流程图 在语音训练和语音识别以及智能轮椅的保护运行过程中需要播放提示语音，以反馈给用户轮椅当前训练进度、识别结果或周围障碍物等信息。 3.2 SPCE061A 的软件支持 SPCE061A 自带的集成开发环境提供了完善的语音函数库。为语音处理提供了一条便捷的途径。在库函数的基础上可以方便的实现语音播报、语音训练和语音识别功能。 3.3 语音播报 语音录放主要包括语音录制、语音压缩和语音播放三个流程，以语音命令“请开始训练”为例，其流程如图3.2 所示。 图3.2 语音录放流程 1）语音录制 智能轮椅语音播报声音首先通过麦克风在电脑Windows 环境下的录音机软件进行录制。 需注意的是，声音属性应设置为“8.000kHz,16位,单声道 15KB/秒”。录制好的声音文件为*.wav 格式，本作品需要录制24段语音播报声音。 2）语音压缩 录制好的wav 文件，会占用很大的存储空间，对于SPCE061A 单片机来说，其FLASH 空间资源有限，想要存储大量的语音文件显然是不可能的，因此我们需要对原始的语音文件进行压缩，使用凌阳自带的北阳音频压缩软件将*.wav文件按照SACM-S480的压缩算法压缩成*.48k文件。 3）语音播放 图3.3 语音中断服务程序流程 语音压缩得到的*.48K 文件首先需要添加到SPCE061A开发环境的ResourceView中，然后下载到单片机的FLASH中，最后以资源表的形式在程序中读取并调用语音播放库函数实现语音播放功能。 提示音的播放采用后台方式，如图3.3所示，使用4096Hz 时基中断处理语音解码，这样可以释放大量CPU 资源以在前台处理其他任务。 3.4 语音训练 由于受到SPCE061A 内SRAM存储量的限制，SPCE061A一次只能存储一个包含5条命令的语音模型，当语音命令多于5条时，需要分组进行语音训练和识别。 轮椅在实际运行过程中的状态可分为“前进”、“后退”、“左转”、“右转”、“停止”五个。因此单组语音命令足够控制轮椅，单组语音命令控制和多组命令语音控制相比的优点是任意两条指令之间能够直接切换，中间不需要加触发指令。综合考虑，本作品采用单组语音命令控制系统。 为方便用户，如果已经训练过轮椅，可直接将FLASH 中存储的语音模型导入SRAM 中，不需要用户重新训练，故程序一开始首先判断轮椅是否已经经过用户训练。由于识别过程是将待测语音信号与训练得到的语音模型进行相似度比较，因此识别前需要先通过训练建立该用户的语音模型库。如果轮椅还没有经过训练，FLASH 中没有存储用户语音模型数据，则使用前必须经过语音训练。 语音训练通过int BSR_Train(int CommandID，int Train Mode)函数实现。CommandID为命令号，范围从0x100 ~ 0x104，Train Mode为训练次数，当该函数返回值为0 时，表示训练成功。一般要求训练两次，并保证两次训练输入语音相近，只有两次命令语音模型相似度符合要求才算训练成功。训练过程中，每条语音命令的长度不要超过1.3 秒。 轮椅在实际的使用过程中，用户可能会对训练的结果不满意，或者其他人也想使用轮椅。因此，在自动控制器上设置了重新训练按钮，按下重新训练键后，系统会将原来的语音模型擦除掉。当再次进入到语音控制模态后，系统会提示用户进行语音训练。这样就实现了智能轮椅的在线 语音识别 根据对说话人的依赖程度，语音识别分为特定发音人识别（SpeakerDependent）和非特定发音人识别（Speaker Independent）两种方式。特定人语音识别（SD）仅考虑对特定人的语音进行识别，语音样板由单个人训练，对训练人的语音命令识别准确率较高，而其他人的语音命令识别准确率较低或不识别。而非特定人语音识别（SI）是指语音样板由不同年龄、不同性别、不同口音的人进行训练，可识别一群人的语音。本作品智能轮椅受凌阳公司语音处理函数库的技术限制采用特定发音人识别方式。 图3.4 语音识别示意图 图3.4为语音识别过程示意图。语音识别过程首先要滤除输入语音信号的噪音并进行预加重等预处理，提升高频分量，然后采用全极点线性预测模型(LPCC)提取语音的特征参数，逐一与预先存储的参考模型库中各个模型按动态时间规整法(DTW)进行比较，当输入语音信号与模型库中特征达到一定相似度时，便被识别，产生识别结果输出。 利用SPCE061A实现语音识别，首先通过调用BSR_InitRecognizer(BSR_MIC)函数对语音识别器进行初始化，启动识别器。轮椅命令由SPCE061A开发板上的MIC输入，单片机对采集到的语音信号进行分析处理，提取出语音的特征信息，然后将此特征模型与训练得到的特征模型进行对比，如果二者达到了一定的匹配度，则输入的语音被识别。匹配结果由int BSR_GetResult( )获得。获得识别结果后判断结果的归属情况，即输入语音命令属于两个组中的哪一组的哪一条命令，判断成功后进行相应提示语音播放和轮椅控制。 第四章 超声波自主避障模态设计 4.1 超声波测距系统的设计 本作品选择超声波传感器为外界信息感知传感器，根据超声波测距的原理设计了超声波测距系统，从而实时地检测轮椅周围的障碍物和低洼地段。超声波测距系统硬件电路部分包括超声波发射电路，接收电路，多通道超声波测距电路。超声波测距系统是实现超声波自主避障模态的基础，也是其核心部分。 4.1.1避障测距系统的总体设计方案 图4.1 系统总体结构图 系统采用SPCE061A单片机测量障碍物距离。超声波发射和接收的时间差是超声波的渡越时间T，实际的障碍物距离D=CT/2（C为超声波在空气中的传播速度 超声波测距系统的总体结构图如图4.1所示。先由单片机选通模拟开关，单片机的IOB9口发出40KHZ，幅值为5V的矩形脉冲信号，发射时间是200us，经三极管和反向器升压稳压，再经过超声波换能器发射超声波。当超声波遇到障碍物则返回，超声接收换能器将声波信号变成电信号。电信号经过接收芯片放大、带通滤波和整形触发，引发单片机中断，单片机计算渡越时间，再算出障碍物的距离。然后单片机再经过一系列的避障算法控制轮椅的运动。 图4.2 传感器安装图本作品采用分布在不同的方向上 图4.2 传感器安装图 图4.2 超声波传感器分布示意图 4.1.2测距系统的发射电路 本作品采用共振法来发射超声波，共振法发射超声波的发射电路由脉冲信号调制电路与脉冲信号放大电路组成。利用单片机直接调制出40KHZ的信号，可以减少外部电路造成的干扰。 图4.3 超声波发射电路图 单片机发出的方波信号（图4.3）经过反向器CD4069多次反向使输出的方波波形更加稳定，并联两个反向器的是为了保证换能器有足够的能量发射超声波。 4.1.3超声波接收电路 超声波接收电路一般由以下几个部分组成：前置放大、限幅放大、带通滤波、峰值检波、施密特整形输出电路。接收部分的放大和滤波非常重要，综合考虑，选用专用于红外线处理超声波回波信号。这样既可以减少干扰又可以保证有足够的放大增益，大大简化了电路，而且使得系统更稳定。 图4.4 超声波接收电路图 超声波的接收电路如图4.4所示，超声波换能器接在CX20106的1脚与地之间，经过CX20106内部的自动偏置控制电路、前置放大、限幅放大、带通滤波、峰值检波、积分比较和施密特整形电路，最后从7脚输出脉冲波形，输出的波形触发SPCE061A单片机的中断，然后计算渡越时间，最后计算出障碍物的距离。 在超声波接收回路中串入了增益调节及自动增益负反馈控制环节。采用AGC电路使放大倍数随测距距离的增大呈指数规律增加的电路，使接收器波形的幅值不随测量距离的变化而大幅度变化。采用电流负反馈环节能使接收波形更加稳定。 4.1.4多通道超声波测距电路 为了获取足够的障碍物信息，本作品采用多通道测距测量轮椅的外部环境。 图4.5 多通道的超声测距电路 多通道超声测距的硬件电路设计如图4.5所示，单片机通过控制多路选择开关决定8路通道分时工作的顺序。多路模拟开关采用CD4097。CD4097的X侧选择发送通道，Y侧选择接收通道。将61A的IOB6、IOB7和IOB5分别与CD4097的A、B和C端相连，按顺序发出选择通道信号，每一路开关通断时间是10ms，如果10ms没有测到距离信号就表明超时，这时认为该方向没有障碍物。 4.2 超声波数据的采集与处理软件设计 超声波传感器系统数据的采集与处理的程序框图如图4.6所示，该模块主要完成7通道超声波数据的循环采集处理，同时还把采集的距离数据存入单片机中进行进一步的处理，程序开始时的初始化包括定时器Timerb和外部中断1的初始化，回波中断由外部中断1触发，中断程序一方面使定时器仍停止计时，一方面置回波标志。 在轮椅前进过程中处于后方的第六组传感器是不工作的，其它方向上的七组传感器在一直不断的循环探测。 图4.6 循环测距流程图 4.3 测距实验 智能轮椅的准确避障与传感器测量距离的准确性有密切的关系，在搭建好硬件电路后，需要对每一组传感器进行测距校正，以减小系统误差，提高测距精度。 根据轮椅避障的实际情况，当物体在距离轮椅200cm以外的地方就可以认为该方向上没有障碍物，为了提高循环测距的实时性，在软件中设定最大距离值为200cm。 实验时，通过并口数据线，连接到轮椅上的单片机上进行在线调试，通过开发板上的通讯模块将单片机测得的距离信息传递到IDE中，在电脑界面中直接显示测得的距离值。本实验使用了多组超声波传感器对对应方向上的障碍物距离进行测量，得出实验数据并分析实验结果。 4.3.1盲区分析 由于超声波测距系统不可避免的会存在盲区，为了测量轮椅上的超声波测距系统的盲区，进行了如下的实验，实验数据表如表4.1所示，由实验结果可以看出，当障碍物在15cm以内时，测量结果显示为200，说明测距超时了，没有检测到障碍物，而在15cm以外，能较准确的测量出距离值。由此可以得出结论，本智能轮椅的超声波测距系统的盲区为15cm。 表4.1 盲区分析实验数据表 实际距离(cm) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 测量距离(cm) 200 200 200 200 200 200 16 18 18 19 21 误差(%) 0% 5.9% 0 0 5% 4.3.2测距精度分析 表4.2 测距精度分析实验数据表 实际距离(cm) 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 测量距离(cm) 20 31 40 52 63 69 84 96 102 109 130 误差(%) 0 3.3% 0 4% 5% 1.4% 5% 6.7% 2% 0.9% 8.3% 由表4.2中的数据可以看出，在短距离范围内60cm以内的测距较准确，误差都在5%以内。能满足轮椅实时避障的要求。 4.3.3循环测距的稳定性分析 在本次实验中，将障碍物固定在距各组超声波传感器25cm处进行测距，由表4.3中的实验结果分析之，测距结果较为稳定。 表4.3 循环测距的稳定性分析实验数据表 实际距离(cm) 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 测量距离(cm) 27 25 26 25 28 25 24 23 26 25 误差(%) 8% 0% 8% 0 12% 0 4% 8% 4% 0 4.3.4检测低洼地段阈值的确定 探测低洼地段

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