多传感器数据融合在小车避障上的应用

倪 瑛，张小明

(南京工业职业技术学院 能源与电气工程学院，江苏 南京 210023)

近二十年来，传感器技术获得了迅速发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统大量涌现，在一个系统中装配的传感器在数量上和种类上也越来越多。因此需要有效地处理各种各样的大量的传感器信息。在这些系统中，信息表现形式的多样性，信息容量以及信息的处理速度等要求已经大大超出人脑的信息综合能力。处理各种各样的传感器信息意味着增加了待处理的信息量，很可能会涉及到在各传感器数据组之间的矛盾和不协调。

1 多传感器数据融合基本原理

数据融合［1，2］是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。传感器数据融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化。

多传感器数据融合的基本原理如图1所示，在监测对象上装配多个传感器，通过传感器采集到各种大量的信息，这些传感器可以是同类型的，也可以是不同类型的传感器。采集到的各种数据送到数据融合中心去融合，因为传感器都是对同一个检测对象监测的，势必存在冗余信息，所以在数据融合的过程中，要提取到重要的信息，并且摒弃冗余信息，提取到被监测对象的特征，识别并最后通过决策层决策执行。

图1 多传感器数据融合原理图

多传感器数据融合之所以被广泛地研究［3］，是由于它与单一传感器信息利用相比具有如下特点:

(1)容错性。在单一传感器出现误差或失效的情况下，系统仍能正常可靠地工作。

(2)互补性。各传感器除提供对象的共性反映外，还提供与各传感器本身有关的特性反映，因而利用信息融合就能实现不同传感器之间的信息互补，从而提高信息的利用率、减少系统认识的不正确性。

(3)实时性。能以较少的时间获取更多的信息，大大提高系统的识别效率。

与单传感器相比，多传感器集成与融合技术具有冗余性、互补性、实时性及低成本等的优点。因此，为了解决单传感器进行环境描述的局限性，人们通常会利用多个传感器来完成环境信息的采集并实现信息的融合。本论文结合智能小车的硬件资源，合理选择多传感器集成和融合技术，进行实时、高效、低成本的设计，实现小车在移动过程中自主探测避障［4］。

2 设计方案

2.1 硬件设计

探测避障小车主要由超声波感应模块、电机驱动和单片机系统三部分组成，原理图如图2所示。单片机系统为小车的控制中心，起到数据融合处理、提取特征并驱动电机的作用，从而实现小车自主避障的功能。为了实现全方位的探测周围障碍物信息，并及时做出避障反映，在小车上采用了六个超声波感应模块，如图3所示，实现对周围各个方向障碍物的识别。单片机系统控制直流电机，直流电机驱动小车，单片机根据超声波模块返回的数据，判断障碍物，同时驱动相应的电机使小车避开障碍物。通过超声波进行方向性的测距，再由单片机系统进行数据读取、处理和判断，通过多次连续不同时间的方向性测距，最终确定障碍物的方位，然后由单片机系统通过控制驱动模块来控制小车的运动，做出避障反应。最终的实物如图4所示。

图2 自主避障小车原理框图

图3 超声波传感器布局示意图

2.2 软件设计

在软件设计中主要涉及三个方面:第一是单个传感器数据的采集;第二是六个传感器数据的融合处理;第三是单片机根据数据融合处理的结果，做出决策并执行。

图4 自主避障小车实物图

(1)单个超声波传感器数据采集程序设计

超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器。超声波是一种振动频率高于声波的机械波，由换能晶片在电压的激励下发生振动产生的，它具有频率高、波长短、绕射现象小，特别是方向性好，能够成为射线而定向传播的特点。

单个传感器数据获取的主要程序如下:

(2)多个传感器数据的融合处理

在本设计中有六个超声波传感器模块，分别探测360度各60度区域的障碍物情况，在前面已经介绍了单个超声波传感器探测到的障碍物距离信息，其他五个超声波传感器采集的程序类似，不再赘述。采集到的六个超声波传感器送到process程序中处理，由于各个超声波传感器采集到的是附近障碍物的距离，因此将六个返回的距离信息进行对比，确定没有障碍物的区域，便于程序后期处理并确定小车的行进方向，从而达到避障的目的。

3 结束语

由于超声波模块有盲区，距离过长过短都会导致超声波失去作用，所以要使得超声波正常工作必须保证距离在超声波的有效范围内。依据系统需求，采用六个超声波传感器分别监视以系统为中心的六个区域，对周围360°的物体进行跟踪，并获取整个识别范围内的跟踪对象的坐标，识别运动对象的坐标。系统能够自动根据反馈信息调节速度和转弯等各种目标跟踪功能，根据信息的反馈作出相应的方向性变化，从而带动驱动使小车达到自主避障的目的。经过实物测试反映，该方案能够满足小车自主探测避障的需求，与单一的超声波相比，避障精准度更高。

［1］ 王耀南，李树涛.多传感器信息融合及其应用综述［J］.控制与决策，2001(9):518-521.

［2］ 王艳平.多传感器信息融合技术在移动机器人障碍探测中的应用［J］.信息化研究，2009(1):55-57.

［3］ 康耀红.数据融合理论与应用［M］.西安:西安电子科技大学出版社.1997(11):24-28.

［4］ 宋强，王爱民，张运素.基于多传感器数据融合技术的应用研究［J］.自动化与仪表，2013(7):8-10.