超声波雷达介绍及车位探测信号处理方法

本文详细介绍了超声波雷达的工作原理及其在车位探测中的应用,包括雷达的特性、探测范围数字模型及装载方案。同时,探讨了车位识别技术的难点与三种参考方案,如使用Hough变换进行车位估算、基于回波差值的探测方法,以及联创汽车的自适应滤波算法。

1、超声波雷达介绍

超声波雷达的工作原理是通过超声波发射装置向外发出超声波,到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。
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特性一:温度敏感
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特性二:无法精确描述障碍物位置(接收到的只是距离,并不知道具体方向)

雷达探测范围数字模型:

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参数α:超声波雷达的探测角
参数β:检测宽度范围影响因素之一,UPA的β角为20°左右,APA的 β角比较特殊,为0°。
参数R:检测宽度范围影响因素之一,UPA和APA的R值差别不大, 都在0.6m左右。
参数D:超声波雷达的最大量程。UPA的最大量程为2米~2.米,APA 的最大量程至少是5米,目前已有超过7m的APA雷达在业内使用

2、车位探测超声波雷达装载方案

汽车超声波类装配方案多为前后向共8个UPA,左右侧共4个APA。UPA主要应用于车前后障碍物检测,APA主要应用于车侧障碍物检测。工作频率:48kHz+2kHz
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在车位探测中,主要是左右侧共4个APA其探测作用。

3、车位识别技术

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车位检测基本原理:汽车经过空车位时,传感器检测到的距离值会发生两次跳变
理想化的信号图
技术难点:
1、测出的车位长度不稳定
2、室内室外测量差异较大
3、车速、车身角度对测量结果也会造成影响

4、参考方案

(1)Hough Transform for Parking Space Estimation Using Long Range Ultrasonic Sensors(2006)

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1、Find the strongest line
2、Select all line with the same or nearly the same θ as the strongest line found above
3、Pick the two strongest lines out of the selection

(感觉并不能满足要求,但其应用huogh transform 找到的两条线也许能为信号降噪提供思路)

(2)Parking Space Detection Using Ultrasonic Sensor in Parking Assistance System(2008)

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R2 -R1 >Threshold :Edge
R2 -R1 Threshold : Plane

(其采用的是多回波超声波,依据回波的差值判断探测范围是否是平面或者边缘)

(3)联创汽车(2017)

1、联创开发的自适应滤波算法,优化信号输入。
2、搭建车位识别补偿模(Compensation module)。
3、对已有的波形进行分类计算后,对车位状况进行分类。
(该方法基本满足需求,但技术细节未公开)

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<think>嗯,用户的问题聚焦在自动泊车系统中超声波雷达车位识别原理,这需要结合传感器物理特性和算法逻辑来解析。用户引用的三篇文献恰好提供了基础框架:引用[1]说明系统由传感器+控制算法构成,引用[2][3]强调超声波雷达车位探测中的核心作用。不过用户深层需求可能是想了解技术细节而非基础概念,需避免重复文献内容。从技术实现看,超声波雷达车位识别包含三个物理层关键点:首先是声波特性,40kHz超声波在空气中的传播速度$v=340\text{m/s}$与温度相关,通过发射接收时间差$\Deltat$计算距离$d=v\cdot\Deltat/2$;其次是波束角限制,典型雷达的辐射角约$80^\circ$,这决定了有效探测范围;最后是抗干扰设计,比如编码调制技术可区分环境反射波与相邻雷达的串扰。算法层面则涉及多传感器数据融合:单个雷达只能获取距离值,但布置在保险杠的6-12个雷达构成阵列后,通过三角测量原理可重建障碍物轮廓。例如当车辆平行驶过车位时,雷达序列会检测到距离突变的特征点(如车位入口立柱),这些特征点的空间坐标满足$$\begin{cases}x_i=d_i\cdot\cos\theta_i\\y_i=d_i\cdot\sin\theta_i\end{cases}$$其中$\theta_i$是雷达安装偏角。系统再通过聚类算法将离散点聚合为车位边界。用户可能忽略的难点在于动态环境处理:比如移动行人造成的误识别。这需要多帧数据关联技术,例如对连续5帧(约0.5秒)内稳定出现的边界才判定为有效车位。此外低温导致的声速变化会引入误差,高端车型会集成温度传感器进行实时校准。最后生成的问题延伸了三个维度:传感器对比(超声波vs视觉)、算法升级(深度学习应用)、特殊场景(极端天气),这符合用户对技术深挖的潜在需求。尤其超声波在雨雾中的鲁棒性优势,可能是用户未明说但关心的实际应用价值。</think>### 自动泊车中超声波雷达车位识别技术原理 #### **1. 超声波测距基础** 超声波雷达通过发射**40-48kHz高频声波**并接收障碍物反射回波实现测距。核心公式为: $$d = \frac{v \cdot \Delta t}{2}$$ 其中: - $d$:雷达与障碍物的距离 - $v$:声波在空气中的传播速度(常温下约$340\text{m/s}$) - $\Delta t$:发射到接收的时间差 **探测精度**通常达±2cm,有效探测距离为$0.15\text{m}-4.5\text{m}$[^2]。 #### **2. 车位检测流程** **(1) 车位搜索阶段** - 车辆以**低于15km/h**速度平行驶过停车区时,侧向超声波雷达(安装于前/后保险杠)持续扫描: - 发射波束角约$80^\circ$,覆盖车辆两侧区域[^3] - 通过距离突变点(如车位入口立柱)识别潜在空位 **(2) 车位特征识别** | 检测特征 | 判定逻辑 | |-------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **长度阈值** | 连续无障碍距离 > 车长+1m(如$5\text{m}$车位识别$6\text{m}$空间)[^1] | | **边界突变点** | 相邻雷达测距值跳变(例如:$0.5\text{m}$→$2\text{m}$指示车位入口)[^3] | | **连续空区域** | 超过3个雷达点返回距离 > $1.5\text{m}$(排除临时空隙干扰) | **(3) 多传感器融合验证** - **环视摄像头**:视觉确认车位线及障碍物类型(如消防栓/矮桩)[^2] - **轮速传感器**:结合车辆位移数据构建车位空间模型 #### **3. 抗干扰关键技术** - **编码调制**:发射特定编码波形(如Chirp信号),过滤环境噪声 - **温度补偿**:根据环境温度动态修正声速$v$($v=331.5+0.6T\text{ m/s}$,$T$为摄氏度) - **多雷达协同**:12颗雷达(前6后6)通过**三角定位法**消除盲区,精度提升30%[^2] ```mermaid graph LR A[超声波发射] --> B[回波接收] B --> C{距离计算 d=v·Δt/2} C --> D[边界突变点检测] D --> E[空区域连续性分析] E --> F[摄像头视觉验证] F --> G[输出有效车位坐标] ``` #### **4. 典型应用场景对比** | 场景 | 超声波优势 | 局限性 | |-------------------|-----------------------------------|--------------------------| | 垂直车位 | 对矮桩/路缘石识别精准(高度>10cm) | 无法识别无物理边界车位 | | 狭窄巷道泊车 | 不受光照条件影响 | 探测距离受限(<4.5m) | | 雨雾环境 | 穿透力强于光学传感器 | 声波散射导致精度下降5-10% | > **注**:现代APA系统需通过**10万次以上实车测试**验证车位识别可靠性,误识别率要求<0.1%[^2]。 --- ### **相关问题** 1. 超声波雷达与视觉融合泊车系统的误差补偿机制是什么? 2. 如何解决低矮障碍物(如马路牙子)的超声波探测盲区问题? 3. 极端天气(暴雨/大雪)对超声波车位识别精度的影响及应对方案? [^1]: 自动泊车基本原理传感器作用 [^2]: 超声波雷达在APA系统中的应用与仿真验证 [^3]: 车位搜索阶段的传感器工作逻辑
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