聲信標(biāo)的定向算法及其在智能車尋跡中的應(yīng)用

聶權(quán)

摘 要：聲信標(biāo)的定向定位技術(shù)是聲定位的關(guān)鍵技術(shù)之一，不同于基于強度差的定位技術(shù)，其能更加準(zhǔn)確地反映目標(biāo)當(dāng)前的位置。該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于災(zāi)難救助、軍事和交通管理等領(lǐng)域。本文重點研究聲信標(biāo)定向算法在智能車尋跡中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：聲信標(biāo)定向算法；智能車尋跡；音頻處理

中圖分類號：TP23 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-5168（2018）08-0013-03

The Orientation Algorithm of Sound Beacon and its Application

in Tracking of Intelligent Vehicle

NIE Quan

（School of Electronic Informatio， North China University of Technology， Beijing 100043）

Abstract： The directional positioning technology of sound beacon is one of the key technologies of acoustic positioning， which is different from the location based on the intensity difference， which can more accurately reflect the position of the target. This technology is widely used in disaster relief， military and traffic management. This paper focused on the application of acoustic beacon orientation algorithm in intelligent vehicle tracing.

Keywords： orientation algorithm of sound beacon；tracking of intelligent vehicle；audio processing

聲場定位技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各種機械故障檢測、智能機器人尋跡、水下目標(biāo)定位和無人潛航器中。在大學(xué)生智能車信標(biāo)組的比賽中，也引入了基于聲音的信標(biāo)系統(tǒng)。本文利用雙拾音器系統(tǒng)采集信標(biāo)信號，通過相關(guān)算法實現(xiàn)聲場定向，并在此基礎(chǔ)上探討智能車的尋跡算法，并對該算法進(jìn)行仿真分析。

1 雙拾音器定向系統(tǒng)設(shè)計

1.1 音頻定向系統(tǒng)的組成

音頻定向系統(tǒng)由安裝在車頭左右兩邊的兩個拾音器組成（見圖1），間隔距離為L，用于實現(xiàn)雙聲道的立體聲音頻采集。

1.2 聲信標(biāo)采集與處理系統(tǒng)組成

采集后的音頻信號經(jīng)過前置放大后，用濾波電路濾除干擾[1]。然后，由高速AD采集進(jìn)微控制器做后續(xù)處理。主控微控制器選用意法半導(dǎo)體的CortexM4芯片STM32F407，其內(nèi)部集成了3個獨立的12位AD，完全滿足雙通道音頻信號的同步采集。

音頻處理及小車控制電路如圖2所示。假設(shè)信標(biāo)音頻為fKHz，濾波電路設(shè)計成帶通濾波，通頻帶為[fK-ΔfK，fK+ΔfK]，帶寬為2[ΔfK]。為了后面相關(guān)算法處理方便，此處帶寬不要設(shè)得過窄。根據(jù)香農(nóng)采樣定理，AD采樣速率不應(yīng)低于2*fkHz。智能小車使用了多種傳感器，本文主要討論音信標(biāo)的處理，其他的不展開討論。

2 音頻信標(biāo)相關(guān)定向算法

2.1 雙聲道定向原理

左拾音器ML與右拾音器MR間距為L。假設(shè)聲信標(biāo)F在小車的左上方，F(xiàn)與左拾音器距離DL，與右拾音器距離DR，VS為空氣中的音速。

則聲信標(biāo)F發(fā)出的聲音傳到左拾音器ML與右拾音器MR時間TL和TR分別為：

[TL=DL/VS] [TR=DR/Vs] （1）

則左、右拾音器接收到音頻延時不一致，接收的信號存在相位差。時間差為：

[ΔT=TR-TL=DR-DLVS] （2）

式（2）可以建立一個方程，但要想定位F在平面上的具體位置，需要至少兩個方程。也就是說，如果需要定位出信標(biāo)的具體位置，至少需要三個拾音器才可以。

在只有兩個拾音器的情況下，可以求出時間差[ΔT]。根據(jù)聲速，可以得到F距離兩個拾音器的距離差[ΔD]，如圖3所示。此時，滿足條件的是以MR為中心，半徑為[ΔD]的圓上的點。由于可以保證信標(biāo)是在車的前方（[ΔD]>0說明是在左前方，[ΔD]<0時，要以ML為中心畫圓），因此對于一個測定的時間差[ΔT]，F(xiàn)結(jié)果應(yīng)該是在[θ]∈[0，90°]變化的射線上，做射線與圓的交點以及ML連線的中垂線，該中垂線與射線的焦點就是F的定位點。所以，對于一個給定的時間差[ΔT]，F(xiàn)位置應(yīng)該按圖3[θ]∈[0，90°]變化時的一條軌跡。所以兩個拾音器不能定位，只能定向[2]。

2.2 求[ΔT]的相關(guān)算法

聲信標(biāo)經(jīng)過空氣信道傳播，會帶來衰減和噪聲。由于聲信標(biāo)到拾音器的距離遠(yuǎn)大于兩組拾音器之間的距離，因此，當(dāng)信標(biāo)信號先后到達(dá)兩個拾音器時，可以認(rèn)為兩個不同傳播路徑上的噪聲對于兩個拾音器是基本一致的，因此采用相關(guān)分析法來確定其接收信號的相位差（時間差[ΔT]）。

如圖4所示，[SL（t）]，[SR（t）]分別表示左、右兩個拾音器接受的信號，其互相關(guān)函數(shù)可以記為：

[RLR=-∞+∞SLt-τ?SR（t）dt] （3）

由于是同一個信源發(fā)過來的信號，假定信源信號為[Ft]，兩個拾音器信道脈沖響應(yīng)函數(shù)分別為[H1（t）]和[H2（t）]，則有：

[SLt=Ft*H1（t）] （4）

[SRt=Ft*H2（t）] （5）

由于兩個信道路徑基本相同，因此，可以認(rèn)為一個信道相對另外一個信道只是多了一個延時。式（5）可以寫成復(fù)平面的表達(dá)式：

[SRS=H2S*FS=H1S*FS*DS=SLS*DS ]（6）

式中，[DS]是時延環(huán)節(jié)傳遞函數(shù)，式（6）寫成時域表達(dá)式：

[SRt=0∞D(zhuǎn)α?SLt-αdα] （7）

在有限的積分時間內(nèi)，式（3）可以寫作：

[RLR=1T0TSLt-τ?0∞D(zhuǎn)α?SLt-αdαdt]

[=0∞D(zhuǎn)α?1T0TSLt-τ?SLt-αdtdα] （8）

[=0∞D(zhuǎn)α?RSLL（τ-α）dα]

D（S）是一個簡單的時延脈沖，式（8）進(jìn)一步改寫為：

[RLR=0∞δt-τ0?RSLLτ-tdt=RSLLτ-τ0] （9）

式（9）表明，兩個拾音器接收信號的互相關(guān)函數(shù)在其相位時延[τ=τ0]處具有最大值。也就是說，通過對兩路拾音器信號做互相關(guān)計算，找到最大值時刻，就可以求出信號的相對時延。

3 時延算法的仿真實驗

通過計算機采集信標(biāo)音頻信號模擬拾音器的接收信號。由于目前計算機的采集聲卡都是單聲道的，無法同時模擬兩路拾音器，所以，對采集的兩路信號做不同時延處理，模擬不同路徑上的時延差，然后對采集的兩路信號進(jìn)行相關(guān)處理得到時延。實驗結(jié)果如圖5所示。

圖5（b）是對雙拾音器獲得的音頻信號進(jìn)行相關(guān)運算的結(jié)果，縱坐標(biāo)是相關(guān)函數(shù)值，橫坐標(biāo)是數(shù)據(jù)采集碼元數(shù)量，峰值出現(xiàn)在2 056個碼元位置（2 048是零延遲位置），采樣率是20kHz，碼元寬度是0.05ms，則可以知道通道延時差是0.4ms。剛好與設(shè)置的通道延遲差一致。通過仿真結(jié)果可以看出，當(dāng)改變麥克風(fēng)位置（通過改變延時），算法可以正確跟蹤時延。

4 小車尋跡控制算法

雙拾音器只能做定向，無法定位信標(biāo)源，要想完成準(zhǔn)確定位，還需要和小車的控制結(jié)合起來。

在完成一次定向計算后，可以控制小車朝信標(biāo)源方向進(jìn)行轉(zhuǎn)向，小車在一個節(jié)拍控制的行駛位置變化是可以通過幾何模型計算出來。在新的位置又可以進(jìn)行一次定向計算，這樣聯(lián)立兩個方程就可以完成信標(biāo)源的定位[3]。

在實際智能車控制中，通常不需要進(jìn)行信標(biāo)源定位，因此，每步只需要定向，然后結(jié)合小車單節(jié)拍的控制算法就可以實現(xiàn)尋跡。比如，一個簡單有效的控制算法是，當(dāng)[τ>0]，控制小車左轉(zhuǎn)向；當(dāng)[τ<0]，控制小車右轉(zhuǎn)向，這樣就可以控制小車完成尋跡。在實際控制算法中，為了防止過度調(diào)向引起小車左右搖擺，通常在控制時會給出一個死區(qū)閾值，只有大于這個閾值，才會進(jìn)行調(diào)節(jié)。

5 結(jié)語

本文通過理論建模和分析，對雙聲道信號使用相關(guān)分析法處理得到相位差的方法來實現(xiàn)聲信標(biāo)源的定向，并將算法引用到智能小車的尋跡控制中。通過仿真和實際實驗得出，該算法能較好地實現(xiàn)定向作用，提高小車的目標(biāo)識別能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]付海生，涂曾兵，戴宗明，王博.實現(xiàn)信標(biāo)識別及定向運動的智能車設(shè)計[D].焦作：河南理工大學(xué)，2017.

[2]陳涓.移動信標(biāo)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究[D].長沙：中南大學(xué)，2009.

[3]梁宇，馬良，納霞，陳晨. 基于廣義互相關(guān)算法的時延估計[D].昆明：云南大學(xué)，2011.