单位代码01
学号1103100080
分类号TN929.3
密级
文献翻译
院（系）名称信息工程学院
专业名称通信工程
学生姓名雷海峰
指导教师王缓缓
2013 年 4 月3日
用于开发避障系统声纳仿真
摘要：海岸线的安全威胁或事件的响应时间是一个需要改进的地方。目前，美国海岸警卫队的任务是使用船只或飞机监测沿海地区，潜水部署检查在海岸线或在任何港口潜在水下的威胁。这会显著阻碍事件的响应时间。解决这个问题的方案是使用自主水下航行器（AUV）持续监测端口。自主水下航行器必须在它运行的环境中不碰撞到物体。因此避障系统是自主属水下航行器活动所必备的。传统的水下航行器通常使用成像或避障扫描声纳。航行器必须有够大的空间和可用功率来支持这些系统。小型水下航行器可能无法容纳一个用于躲避障碍的扫描声纳系统。因此，它需要确定适当的声纳系统以及相应的信号处理方法来解决海岸线的安全问题。本文提出了一套系统的方案从环境、障碍、声纳配置和信号处理方法的建模与仿真来描述避障系统的性能。声纳模拟器是基于一组圆形活塞换能器建模并基于镜面反射产生的回波。光线跟踪算法应用于模拟从平面、球形和圆柱形物的反射。所提出的主要贡献有三点1）帮助我们更好的了解与返回信号相关的障碍和环境，2）帮助我们优化了海岸线的避障传感器的复杂性，3）帮我们更好的设计了一个特定情况下所需的回避策略。 厦门px项目
与海岸线安全相关的一个主要问题是威胁或灾难的响应时间。这样的考虑不仅基于安全环境，也基于
经济因素。目前，美国海岸警卫队和地方执法机构通过船只或飞机监视这些区域。然而，很少有监测活动发生水下。任何可能存在的水下威胁必须要潜水员检测和检查。因此，由于威胁的位置不确定响应时间可能很广泛。解决这个问题的方法是用自主水下航行器（AUV）连续监视一个端口或推出针对某一特定事件的方案。在任意一种情况下，自主水下航行器必须能够航行在端口不触碰到任何障碍、海堤或海底。这是特别具有挑战性的一个港口环境，因为障碍一般没有静态位置。因此，一个可靠地避障能力是自主水下航行器，可以动态的更新其路径安全导航的需要。
一个避障系统（OAS）对于保证自主水下航行器（AUV）的生存能力是至关重要的。传统的水下避障系统使用扫描声纳感应环境。这些系统能够提供有关航行器周围高分辨的信息。然而，这些声纳系统的分辨率与其复杂性的增加是成比
例。扫描声纳需要在航行器上有足够大的空间和数量安装它。小型水下航行器提供较小的空间、较小的电子设备并需要较小的声纳扫描功率[1]。在一个小型的、低功率的自主水下航行器上使用声纳扫描系统可能并不总是可行的。处理数据所需的计算时间也有问题的被针对性回避。扫描声纳系统会收集大量的环境数据。这个数据必须经过处理，在航行器的航行环境中提取有用的功能。从原始的声纳数据生成实时信息是很难完成的。
北京卫生防疫站
通过降低系统的复杂性，可以满足功率、大小和时间的限制。单一的、分离的传感器可以被换能器阵列代替。这将大大减少有关环境可以收集到的数据量。
化学在生活中的应用
多功能避障的研究是基于假设环境和障碍已知的环境。因此，车辆路径规划基于1）在一个任务中全局优化能源消耗的小车不碰到任何一个障碍物，2）分区周围的任何障碍都能被检测到。79se
此项研究的目的是创建使用圆形活塞换能器检测未知环境的避障系统。这项研究的结果将用于实现水下海岸线的安全。
本文提出了在弗罗里达大西洋大学开发的3D声纳模拟器。在模拟器中，障碍可以定义在球体，圆柱体，和平面的组合，并且可以调节其几何属性，如位置、方向和目标强度。环境包含底部和表面边界。就车辆运动而言，基本的运动学属性，如转弯速率、位置、速度和方向可被编程。所提出的三个主要贡献是：1）帮助我们更好地了解返回信号相关的障碍和环境。2）帮助我们优化传感器的避障功能3）帮助我们更好的设计了为一个特定情况下所需的回避策略。
本文的其余部分将用于介绍创建仿真模型。第二节提供了一些常用的自主避障车声纳系统的类型和背景资料。第三节包含了讨论车辆、环境和模拟的声学模型。模拟结果的能力可以在第四节被到。
二背景
篮球规则的演变
传感环境是避障的第一步。了解更多的有关环境会产生更简单的避障方法。由于声音水下的传播特性声纳成了水下传感的主要选择。因此，两种类型的声纳进行比较，以确定哪些将执行避障系统。第一
个是飞行时间（TOF）测距系统常用于地面车辆。第二种系统是扫描声纳。性能，如大小和功率的限制，在测试车
辆选择一种声纳类型是需要考虑。
A 时间飞行系统
飞行时间（TOF ）测距声纳是考虑的第一类型声纳系统。这些系统通常用于登陆、实验室的基础机器人和陆地避障。在这样一个系统中，传感器发出爆炸声能量和接收返回的回声。在往返延迟的爆炸用来进行测量以确定引起反射物体的距离[2].范围通常发现在方程（1）c 是声音的速度，Tm 是飞行时间。
m ×2c T range
（1）
TOF 传感器的宽声纳束，如宝丽来600系列变频器[3]，在确定一个物体的位置时就会成为问题。虽然目标的范围是准确的，轴承的目标必须落在传感器波束的某一个地方。波束宽度可以为15°到40°取决于传感器的大小和功率。一些TOF 系统通过用重叠多个转换器的波束宽度克服轴承的误差。这些传感器可以被当做一个离散阵列[4]。轴承的估算可以由每个重叠范围估算。取决于精确度和覆盖角度TOF 河南省政法管理干部学院
系统的复杂性将会增加。在[5]每三个接收器一组来确定25°视角内的物体位置。[6]利用这种方法进利用24个重叠的传感器来覆盖360°。
传统的TOF 系统对于多个对象也存在问题。只有距离最近的物体能够被测量。这不一定是对于航行器最相关的一个对象。像大多数声纳系统，飞行时间也会遭受到镜面反射的影响。镜面反射是声波从一个镜像表面的反射。声音从一个单一的入射方向反射到一个单一的出射方向。这种类型的反射在发射脉冲被接受前可以发生多次。因此，TOF 系统必须处理传入的范围信息以减少这种类型的传感误差。
在TOF 系统处理范围读数包括三个主要的步骤[6]：阈值，平均和聚类。阈值，范围读数超过某一最大范围将被丢弃。这一步试图消除多径反射产生的接近设备最大范围的范围读数。此外，在一定范围内阅读的最小距离将被认为是小故障然后消除。多传感器数据融合是另一种用来消除范围误差的方法。
在同一时间从不同的传感器平均结合几个独立的范围估计。如果这些传感器有声波从同一个物体传回，这时一个更确定的范围可以被估算。范围估计的波动
是受环境和传感器灵敏度的影响的。平均多个读数将减少波动的传播。如果平均显示大约两个平均值，那么聚类是用来区分不同的对象。
聚类是一个收集类似范围读数提取平均值的过程。所有传感器读取包含在来自同一物体的一个特定的
集[7]。不同的测量范围将会发现来自工作区的多个对象。通常，为了区分每个对象这些对象都必须通过一定的距离错开。
执行TOF传感是有利的由于其成本低、能耗低[3]和相对较低的计算要求。此外，这些传感器耐冲击和辐射易于和电脑连接。TOF系统不能从一个单一的抽样提供关于环境精确的信息。相反，测距信息的历史记录必须被保存以及分析。环境仍然可以从历史数据中粗略的提取。
B扫描系统
在前一节声纳系统使用传感器的操作，最重要的部分，在于他们自己。每个换能器的波束形成被认为是相互独立的。只有整个系统的范围值被分析执行了检测算法。此外，TOF系统不能直接确定回波的方向。概率设计法需要对物体的位置粗略的估计。扫描声纳系统从声音的反射可以用于确定物体的位置。这些系统是由多个传感器一起密切分组创立的。传感器将在传输、接受和检测阶段互相合作。
许多用于水下机器人的避障系统采用高功率扫描声纳系统感知环境。声纳系统与测距系统相比可以提供一个关于环境更高分辨率的视图。扫描系统的一个缺点是需要增加功率、空间和计算时间。典型的扫描系统可以用50到200个元阵列用于发送和接受声音。这远远大于在前面章节中的任何测距系统。扫描系统将从环境中提取大量的信息。额外的处理这些数据意味着跟长的计算时间、更大的存储器，以及更大的处理模块空间。
在一般情况下，较大的一个阵列或投影系统，光束项目越窄的主瓣[8]。主瓣的大小确定在声纳图像分辨率的量。较小的主瓣意味着更高的分辨率是可能的。一个好的近似的主辩宽度在等式（2）中被发现，其中N是元素的数目，d是厘米的元素的间隔，和λ为以厘米为单位的发射波的波长，可以发现的主瓣宽度的一个好的近似。
Beamwidth(deg.)= 50.6×λ/（（N - 1）×d）（2）等式（2）对于多束或扫描系统提出了一个重要的设计点。高分辨率声纳需要
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