超音波距離検出のための装置、方法、プログラム、及びモバイルプラットフォーム |
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| 申请号 | JP2016548358 | 申请日 | 2015-07-09 | 公开(公告)号 | JP6327656B2 | 公开(公告)日 | 2018-05-23 |
| 申请人 | エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッド; SZ DJI TECHNOLOGY CO.,LTD; | 发明人 | シエ、ジエビン; ザン、リチアン; レン、ウェイ; | ||||
| 摘要 | |||||||
| 权利要求 | 超音波距離検出の方法であって、 モバイルプラットフォームの動き予測によりオブジェクトから受信された超音波エコーを識別するステップと、 前記超音波エコーに基づいて前記モバイルプラットフォームと前記オブジェクトとの間の距離を決定するステップと を含み、 前記動き予測は、動的モデルに従って前記モバイルプラットフォームの位置を予測することを含み、 前記動き予測は、前記モバイルプラットフォームの前記予測された位置に従って設定されるタイミングの制約内で前記超音波エコーを識別することをさらに含み、 前記識別するステップは、受信された音波波形上のノイズから前記超音波エコーを区別するステップを含み、 前記識別するステップは、前記音波波形を複数のパケットに分割し、前記超音波エコーに対応する一つのパケットを識別するステップを含む、方法。前記区別するステップは、前記受信された音波波形上のホワイトノイズから前記超音波エコーを区別するステップを含む、請求項1に記載の方法。超音波距離検出の方法であって、 モバイルプラットフォームの動き予測によりオブジェクトから受信された超音波エコーを識別するステップと、 前記超音波エコーに基づいて前記モバイルプラットフォームと前記オブジェクトとの間の距離を決定するステップと を含み、 前記識別するステップは、受信された音波波形上のノイズから前記超音波エコーを区別するステップを含み、 前記識別するステップは、前記音波波形を複数のパケットに分割し、前記超音波エコーに対応する一つのパケットを識別するステップを含む、方法。前記動き予測は、動的モデルに従って前記モバイルプラットフォームの位置を予測することを含む、請求項3に記載の方法。前記動き予測は、前記モバイルプラットフォームの前記予測された位置に従って前記超音波エコーを識別することをさらに含む、請求項1、請求項2、及び請求項4のいずれか一項に記載の方法。前記動的モデルは、線形動的モデル、非線形動的モデル、固定速度の動的モデル、平面動的モデル及び非平面動的モデルのうち少なくとも1つである、請求項1、請求項2、請求項4、及び請求項5のいずれか一項に記載の方法。前記識別するステップは、閾値を利用して前記複数のパケットをフィルタリングするステップをさらに含む、請求項1または請求項3に記載の方法。前記フィルタリングするステップは、それぞれのパケットの帯域幅に従って前記複数のパケットをフィルタリングするステップを含む、請求項7に記載の方法。前記フィルタリングするステップは、それぞれのパケットの振幅に従って前記複数のパケットをフィルタリングするステップを含む、請求項7または請求項8に記載の方法。前記識別するステップの前に、 余震波形を決定するステップと、 前記受信された音波波形から前記余震波形を減算するステップと をさらに備える、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。前記余震波形を前記決定するステップは、低減されたエコーおよび低減されたノイズ条件のうち少なくとも1つの下、超音波波形を受信するステップと、前記受信された超音波波形に基づいて前記余震波形を決定するステップとを含む、請求項10に記載の方法。前記余震波形を前記決定するステップは、対応する超音波放射に対する前記余震波形のタイミングを決定するステップを含み、 前記余震波形を前記減算するステップは、前記タイミングに従って前記余震波形を減算するステップを含む、請求項10または請求項11に記載の方法。請求項1から12のいずれか一項に記載の方法が備える各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。超音波距離検出のための装置であって、 オブジェクトから超音波エコーを受信するための超音波受信機と、 プロセッサと を備え、 前記プロセッサは、 モバイルプラットフォームの動き予測により前記受信された超音波エコーを識別し、 前記超音波エコーに従って、前記モバイルプラットフォームと前記オブジェクトとの間の距離を決定するように構成され、 前記プロセッサは、 動的モデルに従って、前記モバイルプラットフォームの位置を予測し、前記モバイルプラットフォームの前記予測された位置に従って設定されるタイミングの制約内で前記超音波エコーを識別するように構成され、 前記プロセッサは、受信された音波波形上のノイズから前記超音波エコーを区別し、 前記プロセッサは、前記音波波形を複数のパケットに分割し、前記超音波エコーに対応する一つのパケットを識別する、装置。前記ノイズは、ホワイトノイズである、請求項14に記載の装置。超音波距離検出のための装置であって、 オブジェクトから超音波エコーを受信するための超音波受信機と、 プロセッサと を備え、 前記プロセッサは、 モバイルプラットフォームの動き予測により前記受信された超音波エコーを識別し、 前記超音波エコーに従って、前記モバイルプラットフォームと前記オブジェクトとの間の距離を決定するように構成され、 前記プロセッサは、受信された音波波形上のノイズから前記超音波エコーを区別し、 前記プロセッサは、前記音波波形を複数のパケットに分割し、前記超音波エコーに対応する一つのパケットを識別する、装置。前記プロセッサは、動的モデルに従って、前記モバイルプラットフォームの位置を予測するように構成される、請求項16に記載の装置。前記プロセッサは、前記モバイルプラットフォームの前記予測された位置に従って、前記超音波エコーを識別するようにさらに構成される、請求項14、請求項15、及び請求項17のいずれか一項に記載の装置。前記動的モデルは、線形動的モデル、非線形動的モデル、固定速度の動的モデル、平面動的モデル及び非平面動的モデルのうち少なくとも1つである、請求項14、請求項15、請求項17、及び請求項18のいずれか一項に記載の装置。前記プロセッサは、閾値を利用して前記複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される、請求項14または16に記載の装置。前記プロセッサは、それぞれのパケットの帯域幅に従って、前記複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される、請求項20に記載の装置。前記プロセッサは、それぞれのパケットの振幅に従って、前記複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される、請求項20または請求項21に記載の装置。前記プロセッサは、前記超音波エコーを識別する前に、 余震波形を決定し、 前記受信された音波波形から前記余震波形を減算するようにさらに構成される、請求項14〜22のいずれか一項に記載の装置。前記余震波形は、低減されたエコーおよび/または低減されたノイズ条件の下、超音波波形を受信することにより決定される、請求項23に記載の装置。前記プロセッサは、対応する超音波放射に対する前記余震波形のタイミングを決定し、前記タイミングに従って、前記受信された音波波形から前記余震波形を減算するように構成される、請求項23または請求項24に記載の装置。請求項14から25のいずれか一項に記載の装置を備える、モバイルプラットフォーム。前記モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)である、請求項26に記載のモバイルプラットフォーム。 |
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| 说明书全文 | 超音波は、測距または注目のオブジェクトに対する距離の測定のための有用な技術であり、モバイルプラットフォーム上の環境センシングにとって特に重要である。超音波距離検出は、超音波源から注目のオブジェクトに送信される超音波を伴う。超音波は、注目のオブジェクトから反射し、超音波源へ返送される。音波は、比較的一定な速度を有するので、注目のオブジェクトから反射し、超音波源に戻る超音波パルスの移動時間は、ソースとオブジェクトとの間の距離に正比例する。つまり、超音波パルスの移動時間を測定することにより、距離が決定され得る。 距離検出は、反射された超音波(または「エコー」)の正確な識別を要求するので、背景ノイズの存在がエコーの誤認識および距離検出不良につながり得る。移動のための機械的動作、例えば、無人航空機(UAV)のプロペラ、エコーとともに検出される強力な高周波音の原因となり得るので、背景ノイズの問題は、そのような機械的動作に依存するモバイルプラットフォームにとって特に深刻である。超音波送受信機により受信された結果として生じる複数の波形は、それゆえに、デコンボリュートすることが困難となり得る。ノイズ低減のための既存の複数の技術は、しばしばそのような複数の状況下で役に立たなくなる。 上記を考慮すると、超音波距離検出のために、ノイズから信号をより確実に分離する複数のシステムおよび複数の方法が必要である。 概要 本明細書に開示された第1の態様によれば、超音波距離検出の方法が記載されており、方法は、 モバイルプラットフォームの動き予測によりオブジェクトから受信された超音波エコーを識別するステップと、 超音波エコーに基づいてモバイルプラットフォームとオブジェクトとの間の距離を決定するステップとを備える。 いくつかの実施形態において、識別するステップは、受信された音波波形上のノイズから超音波エコーを区別するステップを含む。 いくつかの実施形態において、超音波エコーを区別するステップは、受信された音波波形上のホワイトノイズから超音波エコーを区別するステップを含む。 いくつかの実施形態において、識別するステップは、音波波形を複数のパケットに分割し、超音波エコーに対応する一つのパケットを識別するステップを含む。 いくつかの実施形態において、識別するステップは、閾値を利用して複数のパケットをフィルタリングするステップをさらに含む。 いくつかの実施形態において、フィルタリングするステップは、それぞれのパケットの帯域幅に従って複数のパケットをフィルタリングするステップを含む。 いくつかの実施形態において、フィルタリングするステップは、それぞれのパケットの振幅に従って複数のパケットをフィルタリングするステップを含む。 いくつかの実施形態は、識別するステップの前に、 余震波形を決定するステップと、 受信された音波波形から余震波形を減算するステップとをさらに備える。 いくつかの実施形態において、余震波形を決定するステップは、低減されたエコーおよび/または低減されたノイズ条件の下、超音波波形を受信するステップと、受信された超音波波形に基づいて余震波形を決定するステップとを含む。 いくつかの実施形態において、余震波形を決定するステップは、対応する超音波放射に対する余震波形のタイミングを決定するステップを含み、余震波形を減算するステップは、タイミングに従って余震波形を減算するステップを含む。 いくつかの実施形態において、動き予測は、動的モデルに従ってモバイルプラットフォームの位置を予測することを含む。 いくつかの実施形態において、動き予測は、モバイルプラットフォームの予測された位置に従って超音波エコーを識別することをさらに含む。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、線形動的モデル、非線形動的モデル、固定速度の動的モデル、平面動的モデル及び非平面動的モデルのうち少なくとも1つである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非線形動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、固定速度の動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、平面動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非平面動的モデルである。 本明細書に開示された他の態様によれば、超音波距離検出のための装置が記載されており、装置は、 オブジェクトから超音波エコーを受信するための超音波受信機と、プロセッサとを備え、プロセッサは、 モバイルプラットフォームの動き予測により受信された超音波エコーを識別し、 超音波エコーに従って、モバイルプラットフォームとオブジェクトとの間の距離を決定するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、受信された音波波形上のノイズから超音波エコーを区別する。 いくつかの実施形態において、ノイズは、ホワイトノイズである。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、音波波形を複数のパケットに分割し、超音波エコーに対応する一つのパケットを識別する。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、閾値を利用して複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、それぞれのパケットの帯域幅に従って複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、それぞれのパケットの振幅に従って複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、超音波エコーを識別する前に、 余震波形を決定し、 受信された音波波形から余震波形を減算するようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、余震波形は、低減されたエコーおよび/または低減されたノイズ条件の下、超音波波形を受信することにより決定される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、対応する超音波放射に対する余震波形のタイミングを決定し、タイミングに従って、受信された音波波形から余震波形を減算するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、動的モデルに従って、モバイルプラットフォームの位置を予測するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、モバイルプラットフォームの予測された位置に従って、超音波エコーを識別するようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、線形動的モデル、非線形動的モデル、固定速度の動的モデル、平面動的モデル及び非平面動的モデルのうち少なくとも1つである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非線形動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、固定速度の動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、平面動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非平面動的モデルである。 本明細書に開示された他の態様によれば、モバイルプラットフォームの超音波距離検出のためのコンピュータプログラムが記載されており、コンピュータプログラムは、プロセッサに、 モバイルプラットフォームの動き予測によりオブジェクトから受信された超音波エコーを識別するための命令と、 超音波エコーに基づいてモバイルプラットフォームとオブジェクトとの間の距離を決定するための命令とを実行させるためのものである。 いくつかの実施形態において、識別することは、受信された音波波形上のノイズから超音波エコーを区別することを含む。 いくつかの実施形態において、超音波エコーを区別することは、受信された音波波形上のホワイトノイズから超音波エコーを区別することを含む。 いくつかの実施形態において、識別することは、音波波形を複数のパケットに分割すること、および、超音波エコーに対応する一つのパケットを識別することを含む。 いくつかの実施形態において、識別することは、閾値を利用して、複数のパケットをフィルタリングすることをさらに含む。 いくつかの実施形態において、フィルタリングすることは、それぞれのパケットの帯域幅に従って、複数のパケットをフィルタリングすることを含む。 いくつかの実施形態において、フィルタリングすることは、それぞれのパケットの振幅に従って、複数のパケットをフィルタリングすることを含む。 いくつかの実施形態は、識別する前に、 余震波形を決定することと、 受信された音波波形から余震波形を減算することとをさらに含む。 いくつかの実施形態において、余震波形を決定することは、低減されたエコーおよび/または低減されたノイズ条件の下、超音波波形を受信することと、受信された超音波波形に基づいて余震波形を決定することと含む。 いくつかの実施形態において、余震波形を決定することは、対応する超音波放射に対する余震波形のタイミングを決定することを含み、余震波形を減算することは、タイミングに従って、余震波形を減算することを含む。 いくつかの実施形態において、動き予測は、動的モデルに従って、モバイルプラットフォームの位置を予測することを含む。 いくつかの実施形態において、動き予測は、モバイルプラットフォームの予測された位置に従って、超音波エコーを識別することをさらに含む。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、線形動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非線形動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、固定速度の動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、平面動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非平面動的モデルである。 本明細書に開示された他の態様によれば、モバイルプラットフォームが記載されており、モバイルプラットフォームは、 オブジェクトから超音波エコーを受信するための超音波受信機と、 プロセッサとを備え、プロセッサは、 モバイルプラットフォームの動き予測により受信された超音波エコーを識別し、 超音波エコーに従って、モバイルプラットフォームとオブジェクトとの間の距離を決定するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、受信された音波波形上のノイズから超音波エコーを区別するように構成される。 いくつかの実施形態において、ノイズは、ホワイトノイズである。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、音波波形を複数のパケットに分割し、超音波エコーに対応する一つのパケットを識別するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、閾値を利用して、複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、それぞれのパケットの帯域幅に従って、複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、それぞれのパケットの振幅に従って、複数のパケットをフィルタするようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、超音波エコーを識別する前に、 余震波形を決定し、 受信された音波波形から余震波形を減算するようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、余震波形は、低減されたエコーおよび/または低減されたノイズ条件の下、超音波波形を受信することにより決定される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、対応する超音波放射に対する余震波形のタイミングを決定し、タイミングに従って、受信された音波波形から余震波形を減算するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、動的モデルに従って、モバイルプラットフォームの位置を予測するように構成される。 いくつかの実施形態において、プロセッサは、モバイルプラットフォームの予測された位置に従って、超音波エコーを識別するようにさらに構成される。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、線形動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非線形動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、固定速度の動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、平面動的モデルである。 いくつかの実施形態において、動的モデルは、非平面動的モデルである。 いくつかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、UAVである。 図1は、モバイルプラットフォームと注目のオブジェクトとの間の距離を決定するための超音波距離検出システムを有するモバイルプラットフォームの実施形態を示す例示的な図である。
図2は、図1の超音波距離検出システムの実施形態を示す例示的な最上位のブロック図である。
図3は、超音波送受信機を含む、図1の超音波距離検出システムの代替的な実施形態を示す例示的な図である。
図4は、超音波を利用して、図1の距離を決定するための方法の実施形態を示す例示的な最上位のフローチャートである。
図5は、ノイズと同様に超音波エコーを含む図1の超音波距離検出システムにより検出された波形を示す例示的な図である。
図6は、受信された波形をパケット化し、かつ、フィルタリングすることにより距離が決定される、図4の方法の実施形態を示す例示的なフローチャートである。
図7は、図6のパケット化され、かつ、フィルタされた波形を示す例示的な図である。
図8は、不感帯を含む波形を示す例示的な図である。
図9は、超音波送信機の振動に起因する余震波形を減算することにより、距離が超音波を利用いて決定される、図4の方法の実施形態を示す例示的なフローチャートである。
図10は、余震波形を減算することにより不感帯が除去される、図8の波形を示す例示的な図である。
図11は、波形上の超音波エコーを見つけるための動的モデルを利用することで超音波を利用した距離が決定される、図4の方法の実施形態を示す例示的なフローチャートである。
図12は、超音波エコーの可能な位置上の複数の制約が設定された、波形を示す例示的な図である。
複数の図面は一定の縮尺で描かれているものではなく、同様の複数の構造または複数の機能の複数の構成要素は、例示目的のために、複数の図面を通して、概して、同様の複数の参照番号によって表されることを理解されたい。複数の図面は、複数の好ましい実施形態の説明を容易にすることのみを意図するものであることをさらに理解されたい。複数の図面は、記載された複数の実施形態のあらゆる態様を示すものではなく、本開示の範囲を限定するものではない。 本開示は、超音波を利用した距離検出におけるノイズを低減し、従来の複数のシステムおよび複数の方法の欠点を克服するための複数のシステムおよび複数の方法を記載する。 図1を参照すると、モバイルプラットフォーム200の実施形態が、超音波距離検出システム100をその上に搭載された状態で図示される。モバイルプラットフォーム200は、モバイルプラットフォーム200により回避されるべき障害物となり得る注目のオブジェクト250に関連して図示される。モバイルプラットフォーム200は、位置x(t)、障害物250からの距離dに位置し、障害物250に対して速度vで移動している。超音波距離検出システム100は、超音波の送信および障害物250からの超音波の後続のエコーに基づく距離dを決定するように構成される。反射された超音波エコーは、例えば、モバイルプラットフォーム200の動き予測により、識別され得る。動き予測は、機能のセットおよび/またはモバイルプラットフォーム200の状態を継時的に追跡する変数を含む動的モデル260を利用することを含む。図1に示されるように、動的モデル260は、例えば、位置x(t)、速度 例示的なモバイルプラットフォーム200は、自転車、自動車、トラック、船、ボート、電車、ヘリコプター、航空機、それらの様々な混成等を含むが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、モバイルプラットフォーム200は、無人航空機(UAV)である。口語的に「ドローン」と呼ばれるUAVは、その飛行が自動的にまたは遠隔操作(または、時に双方)により制御される、機内に人間のパイロットがいない航空機である。UAVは、例えば、データ収集または配信など、様々な空中動作を伴う民間用途での利用の増加を現在探している。本願の複数の制御システムおよび複数の方法は、クアッドコプター(また、クアッドローターヘリコプターまたはクアッドローターと呼ばれる)、シングルローター、デュアルローター、トリローター、ヘキサローターおよびオクトローターの回転翼機UAV、固定翼UAVおよびハイブリッド回転翼機−固定翼UAVを、これらに限定されることなく、含むUAVの多くのタイプに適している。いくつかの実施形態において、動的モデル260は、モバイルプラットフォーム200のタイプおよび/またはモデルに応じてカスタマイズされ得る。例えば、クアッドコプターUAVは、大幅な横方向および鉛直移動を行い、クアッドコプターUAVの動的モデル260は、そのような複数の移動特性を反映することができる。実施形態において、UAVは、超音波距離検出システム100または複数の構成要素をそこに含むことができる。 図2を参照すると、例示的な超音波距離検出システム100は、少なくとも1つの超音波送受信機(または変換器)110を含むものとして図示される。超音波送受信機110は、超音波を電気信号に変換でき、かつ、その逆も同様にできる。例示的な超音波変換器は、圧電変換器および容量型変換器を含むことができる。いくつかの実施形態において、超音波送受信機110は、例えば、個々の送受信機要素が一次元または二次元配置に配列された、アレイ型超音波送受信機であり得る。 図2に図示されるように、超音波送受信機110は、プロセッサ120と通信することができる。限定されることなく、プロセッサ120は、1または複数の汎用目的のマイクロプロセッサ(例えば、シングルまたはマルチコアプロセッサ)、アプリケーション固有の集積回路、アプリケーション固有の命令セットプロセッサ、グラフィック処理ユニット、物理処理ユニット、デジタル信号処理ユニット、コプロセッサ、ネットワーク処理ユニット、オーディオ処理ユニット、暗号化処理ユニット等を含むことができる。プロセッサ120は、本明細書に記載された複数の方法のいずれかを実行するように構成され、超音波パルスの識別およびフィルタリング、動的モデル解析および/または距離解析に関する複数の動作を含むが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、プロセッサ120は、超音波パルスの識別およびフィルタリング、動的モデル解析および/または距離解析に関する複数の特定動作を処理するために、少なくともいくつかの専用ハードウェアを含むことができる。 図2に図示されるように、超音波距離検出システム100は、1または複数の追加のハードウェア構成要素を所望に応じて含むことができる。例示的な追加のハードウェア構成要素は、メモリ130を含むが、これに限定されるものではない。メモリ130は、例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、スタティックRAM、ダイナミックRAM,リードオンリメモリ(ROM)、プログラマブルROM、消去可能なプログラマブルROM、電気的に消去可能なプログラマブルROM、フラッシュメモリおよび/またはセキュアデジタル(SD)カードを含むことができる。メモリ130は、1または複数の入出力インタフェース(例えば、ユニバーサルシリアルバス(USB)、デジタルビジュアルインタフェース(DVI)、ディスプレイポート、シリアルATA(SATA)、IEEE1394インタフェース(また、ファイヤワイヤとして知られる)、シリアル、ビデオグラフィックスアレイ(VGA)、スーパービデオグラフィックアレイ(SVGA)、スモールコンピュータシステムインタフェース(SCSI)、高精細度マルチメディアインタフェース(HDMI(登録商標))、オーディオポート、および/または独自の入出力インタフェース)をさらに含むことができる。メモリ130は、本明細書に開示された1または複数の処理を実行するための複数の命令を含む非一時的な記憶媒体を含むことができる。いくつかの実施形態は、本明細書に開示された1または複数の処理を実行するためのコンピュータプログラムを備える。 超音波距離検出システム100は、1または複数の入出力デバイス140を含むことができる。例示的な入出力デバイス140は、複数のボタン、キーボード、キーパッド、トラックボール、複数の表示部、およびモニターのうち少なくとも1つを含むことができる。 図3を参照すると、超音波送受信機110の例示的な実施形態は、超音波送信機150および超音波受信機160を含むように図示される。超音波送信機150は、エネルギー(例えば、電気的エネルギー)を超音波に変換するいずれかのデバイスであり得る。例えば、超音波送信機150は、圧電変換器であり得る。圧電変換器は、電圧が印加されたときにサイズを変更する性質を有する圧電結晶を含む。圧電材料の両端に印加された交流電流は、材料を印加された電流の周波数で振動させ、高周波音波を生成する。例えば、材料は、高周波電流が印加されるとき、高周波音波を生成し、低周波電流が印加されるとき低周波音波を生成する。超音波送信機150の他のタイプは、例えば、交流電流により駆動される振動膜を利用して超音波を生成する容量型超音波変換器に基づくことができる。さらにおよび/または代替的に、他の非圧電変換器(例えば、磁歪型変換器)が超音波送信機150の利用に適し得る。 超音波受信機160は、超音波送信機150と同様に機能するが、逆に、受信された超音波エコーを電気信号または他の形式のエネルギーに変換する。一度電気信号に変換されると、電気信号に埋め込まれた受信された超音波信号に関する情報は、例えば、障害物250(図1にまとめて図示される)に対する距離dを分析するためにプロセッサ120(図2に図示される)に通信され得る。説明の目的のためだけに別個のデバイスとして図示されるが、超音波送信機150および超音波受信機160は、共通の物理装置に少なくとも部分的に組み込まれ得る。いくつかの実施形態において、シングル超音波変換器は、超音波送信機150および超音波受信機160の双方としての役割を同時に果たすことができる。他の実施形態において、超音波送信機150および超音波受信機160は、別個および異なるデバイスである。 周波数が超音波を利用して検出され得る距離に反比例するので、放射され受信された超音波の周波数は、所望の検出の範囲に依存する。いくつかの実施形態において、超音波送信機150は、20kHzおよび200kHzの間、例えば、25kHzおよび150kHz、50kHzおよび100kHz、60kHzおよび80kHzまたは約75kHzの間、の周波数で動作することができる。いくつかの実施形態において、超音波は、短距離距離検出アプリケーションに利用され、周波数は、200kHzを超えることができ、300kHz、400kHz、500kHz、1MHzと同等に高いまたはさらに高くてよい。超音波送信機150の周波数または周波数範囲は、所望の検出範囲に有利に同調され得る。さらに、超音波送信機150の周波数は、注目のオブジェクト250の音響反射率、入射超音波パルスに対する注目のオブジェクト250の表面の角度、および/または超音波の送信および反射に影響する他の要因に応じて調節され得る。 図3に図示されるように、超音波送信機150は、注目のオブジェクト250に向けて所望の周波数で超音波(または「パルス」)301を放射する。超音波301は、注目のオブジェクト250から反射し、超音波受信機160により検出される。送信イベントおよび検出イベントの間に経過した時間は、超音波の速度が一定でかつ既知であると仮定して、モバイルプラットフォーム200および注目のオブジェクト250の間の距離dを見つけるのに利用され得る。 しかしながら、距離検出に対するこの手法の困難性は、図3に示されるように、関連する超音波エコー302がノイズ303と区別しにくいことである。ノイズは、多くのタイプを取ることができ、多くの異なるソースから生じ得る。例えば、ノイズは、例えば、ガウスノイズ、ポアソンノイズ、コーシーノイズ等のホワイトノイズの形式、つまり、一定のパワースペクトル密度を有するランダム信号を取ることができる。他の場合において、ノイズは、不規則な事象から生成される非ホワイトノイズの形式を取ることができる。超音波エコー302およびノイズ303は、単一波形500(図5に図示される)に一緒に混合し、超音波受信機160により検出される。エコー302は、その後、ノイズ303からデコンボリュートされる。エコー302の位置は、注目のオブジェクト250に対して往復する超音波の移動時間を推測することに利用され得る。 図4を参照すると、モバイルプラットフォーム200と障害物250(図1にまとめて図示される)との間の距離dを決定するための例示的な方法400は、モバイルプラットフォーム200の動き予測を利用して、注目のオブジェクト250から受信された超音波エコー302を識別するものとして図示される。方法400の利点は、超音波受信機160(図3に図示される)により受信された超音波波形における超音波エコー302の位置がモバイルプラットフォーム200の動き予測に基づいて特定の範囲に絞り込まれ得ることである。この範囲の外側の複数の信号は、推測的に、破棄されるべきノイズ303(図3に図示される)である。つまり、401において、注目のオブジェクト250から受信された超音波エコー302は、モバイルプラットフォーム200の動き予測により識別される。402において、距離dは、超音波エコー302に基づいて測定され得る。 図5を参照すると、例示的な超音波波形500が示される。波形500は、継時的(横軸)に音波振幅(縦軸)を表す。例えば、超音波波形500は、超音波受信機160(図3に図示される)により受信された複数の音波の組み合わせを表すことができる。超音波波形500は、注目のオブジェクト250(図1に図示される)から反射されるような所望の超音波エコー302および複数のバックグラウンド源からのノイズ303(図3に図示される)の双方を含むことができる。 図5に示されるように、超音波波形500は、第1および第2の波形ピーク510、520を含む。第1の波形ピーク510は、超音波エコー302(図3に図示される)に対応し、比較的高い振幅で狭められたものとして示される。一方、ノイズ303(図3に図示される)に対応する第2の波形ピーク520は、第1の波形ピーク510よりも広げられたものとして図示され、第1の波形ピーク510と比較して低い振幅を有する。第1および第2の波形ピーク510、520は、それぞれ、超音波信号およびノイズの一般的な際立った特性である。これら一般的な際立った特性は、超音波エコーが高い周波数(通常10kHzより大きい)を有する一方、ノイズが低い周波数(一般に1kHz未満)を有する傾向があるという事実に起因する。これら際立った特性は、下記の方法600に記載されているように、波形500において信号からノイズをフィルタリングするための基準となり得る。 図6を参照すると、例示的な方法600は、例えば超音波受信機150(図3に図示される)により受信された波形500において信号からノイズを除去するために図示される。方法600は、超音波信号が高い(つまり、大きい振幅)が狭い一方、ノイズが比較的に低くて広いという性質を利用する。601において、波形500を複数のパケット550に分割する予備ステップが実行され得る。波形500を複数のパケット550に分割することを実行するための様々な技術が利用され得る。例えば、波形500は、単に複数の時間間隔に分割され得る。複数の時間間隔は、いずれかの適切な予め定められた継続時間を含むことができ、予め定められた継続時間は、複数の時間間隔のなかで、不変および/または異なり得る。複数の時間間隔の予め定められた継続時間は、例えば、波形500の周波数に基づくことができる。代替的および/または追加的に、いくつかの実施形態において、ピーク選択技術(例えば、ベンジャミン−ホッホバーグベースの技術(a Benjamini-Hochberg-based technique))は、波形500におけるピークに基づいて、複数のパケット550を選択することに利用され得る。 602において、波形500の複数のパケット550は、単位時間あたりの幅によりフィルタされ得る。閾値幅が確立され、閾値を超える幅を有する複数のパケット550は、ノイズとして破棄される。閾値は、予め定められた値であり、および/または、例えば、周知のエコー302に基づいて、動的に決定され得る。いくつかの実施形態において、閾値は、予め知られたエコー302の平均(例えば、移動平均)幅の倍数として決定され得る。閾値に利用される倍数は、例えば、1、1.2、1.5、1.8、2.0、3.0、4.0またはそれらより大きくてよい。説明に役立つ実例として、エコーパケットの平均幅が0.1ミリ秒であり、閾値倍数が2.0である場合、0.2ミリ秒またはそれより大きい幅を有する全ての複数のパケットは、幅フィルタを適用した結果、ノイズとして破棄される。 603において、複数のパケット550は、振幅の閾値(または、同様に、高さの閾値)を利用してフィルタされ得る。振幅の閾値未満である振幅を有する複数のパケット550のいずれかは、ノイズとして破棄され得る。閾値は、予め定められた値であり、および/または周知のエコー302に基づいて動的に決定され得る。いくつかの実施形態において、閾値は、予め知られたエコー302の平均(例えば、移動平均)振幅の端数として決定され得る。振幅の閾値の利用される端数は、例えば、0.3、0.5、0.7、0.8またはそれらより大きくてよい。 ここで、602における幅フィルタおよび603における振幅フィルタが適用される順序は、柔軟性があり、必要に応じて構成され得る。いくつかの実施形態において、幅フィルタは振幅フィルタの前に適用される。他の実施形態において、振幅フィルタは、幅フィルタの前に適用される。いくつかの実施形態において、フィルタは、連続的に適用されないが、一緒に考慮される。例えば、高いパケット550Aは、幅選択のために制限の少ない基準を有し得る一方、低いパケット550Bは、幅選択のためにより制限的な基準を有し得る。同様に、狭いパケット550Cは、高さ選択のために制限の少ない基準を有し得る一方、広いパケット550Dは、高さ選択のためにより制限的な基準を有し得る。いくつかの実施形態において、(高さおよび幅を構成する)パケット550のエリアは、フィルタ処理の要因となり得る。例えば、予め定められた閾値未満であるエリアを有する複数のパケット550は、ノイズとして破棄され得る。 図7を参照すると、波形500を複数のパケット550に分割し、複数のパケットをフィルタリングする方法600は、例示的な波形に示される。ここで、波形500の中央における領域のパケット化は、波形500の中間におけるいくつかのピークについて図示される。振幅の閾値の形式におけるフィルタは、エコー302として中央のパケット550のみを残して、適用される。 幅および振幅のうち少なくとも1つによるフィルタリングは、波形500の前処理の形式として、動き予測を利用して波形500のフィルタリングの前に適用される。代替的および/または追加的に、幅および振幅のうち少なくとも1つによるフィルタリングは、動き予測を利用した波形500のフィルタリングの後に実行される。少し異なった言い方をすれば、方法600のフィルタリングは、前処理、後処理または双方として適用され得る。 図8を参照すると、超音波送信機150(図3に図示される)により受信された超音波波形500が図示される。超音波波形500は、超音波エコー302(図3に図示される)に対応する第1の波形ピーク510およびノイズ303(図3に図示される)に対応する第2の波形ピーク520を含む。超音波波形500は、余震波形910に対応する第3の波形ピーク530をさらに含む。余震波形910は、超音波受信機160(図3に図示される)により受信された超音波送信機150における残留振動(または「余震」)に起因する。余震は、超音波301(図3に図示される)が放射された後、一定の時間の間に発生し、不感帯を作り出す。不感帯の間、超音波受信機160により受信されたエコー302は、余震と重ね合さり、超音波301を放射した直後のエコー302の検出を妨げる。不感帯は、したがって、モバイルプラットフォーム200に近過ぎる障害物250の検出を妨げる。 図9を参照すると、波形500から余震波形910を取り除くために、例示的な方法900が図示される。不感帯問題は、余震が超音波送信機150の物理的特徴による作用であるという事実に基づいて解決される。したがって、それぞれの超音波送信機150は、特徴的な余震波形910を有する。特徴的な余震波形910は、最初の超音波301が放射された後、特定の時間に発生する。いくつかの実施形態において、余震波形910は、超音波送信機150の動作条件、例えば、気温および気圧、に対して影響を受けない。それぞれの超音波送信機150の余震波形910は、いずれかの画像操作に先立って決定されるので、余震波形910は、不感帯を緩和すべく、超音波受信機160により受信されたいずれかの波形500から除去され得る。 そのため、901において、余震波形910が決定され得る。超音波送信機150は、低減されたエコーおよび低減されたノイズのうち少なくとも1つ条件の下(例えば、大きな防音室において)、動作され得る。そのような条件の下、超音波受信機160により受信された波形500は、余震波形910の良好な推定となり得る。余震波形910は、推定されると、メモリ130に記録および格納され得る。いくつかの実施形態において、超音波310の対応する放射に関連した余震波形910のタイミングは、メモリ130に記録および格納され得る。 902において、超音波距離検出システム100の動作時に、余震波形910は、メモリ130から取り出され、超音波受信機160により受信された波形500から減算される。余震波形910を減算することは、好ましくは余震波形910のタイミングに基づく。例えば、余震波形910が、最初の超音波の生成の後、10ミリ秒で記録された場合、その後、余震波形910は、同様に10ミリ秒で、後続の受信された波形500から減算され得る。 図10は、余震除去後の図8の波形500を示す。余震波形910(図8に図示される)は、除去される一方、波形ピーク510および520は、影響を受けない。 余震波形除去のための方法900は、波形500の前処理の形式として、動的モデル260を利用する波形500のフィルタリングの前に適用される。代替的および/または追加的に、余震波形除去ステップは、動的モデル260を利用した波形500のフィルタリングの後に実行され得る。少し異なった言い方をすれば、方法900の不感帯除去ステップは、前処理、後処理または双方として適用され得る。 図11を参照すると、動き予測を利用して適当なエコー302の範囲を制限し、そして、受信された波形500(図5に図示される)からのノイズ除去を容易にするための例示的な方法1100が図示される。1101において、超音波エコー302が超音波受信機160(図3に図示される)により受信されることが予想されるときに、動き予測は、モバイルプラットフォーム200の位置を予測するために利用される。少し異なった言い方をすれば、超音波301が放射された時と超音波エコー302が受信された時との間にモバイルプラットフォーム200がどのように移動したかを知ることにより、エコー302の識別は容易になる。 いくつかの実施形態において、動き予測は、動的モデル260(図1に図示される)を利用して実行され得る。動的モデル260は、どのようにモバイルプラットフォーム200が継時的に移動するかのモデルである。動的モデル260は、例えば、位置および速度のような既知のパラメータに基づいて、将来の時刻におけるモバイルプラットフォーム200の位置の予測を可能にしている。動的モデル260は、離散的または連続的であり得る。1つの例示的な実施形態において、動的モデル260は、以下の方程式(1)として表される。 方程式(1) x(t)は、時刻tにおけるモバイルプラットフォーム200の状態を表し、 制御入力u(t)およびノイズw(t)が不明でありまたは確かめることが困難であるという特定の状況の下、方程式(1)に示される動的モデル260は、線形動的モデル260、つまり、状態の変化が現在の状態および入力の線形関数である動的モデル260、に低減され得る。他の実施形態において、動的モデル260は、非線形動的モデル260であり得る。特定の実施形態において、簡略化した仮定では、u(t)=0(つまり、制御入力が与えられない)、かつ、w(t)が0の平均値およびバール(w)の分散を有するホワイトノイズであるとすることができる。つまり、動的モデル260は、固定速度の動的モデル260であり得る。他の実施形態において、動的モデル260は、可変速度の動的モデル260であり得る。さらに簡略化した仮定は、モバイルプラットフォーム200がx−y平面上の動作を制限され、Z軸における動作が無視可能であるという特定の実施形態において行うことができる。つまり、動的モデル260は、平面動的モデル260であり得る。他の実施形態において、動的モデル260は、非平面動的モデル260であり得る。 平面動的モデル260について、モバイルプラットフォーム200の状態は、以下のように、5次元ベクトルとして表される。 方程式(2) これらの仮定の下、時刻kおよびk+1の間におけるモバイルプラットフォーム200の状態の間の関係は、以下のように表され得る。 方程式(3) Fは、F=diag[F2、F2、1]として表される5×5行列、 上記に示された1または複数の動的モデル260を利用して、時刻k+1におけるモバイルプラットフォーム200の状態が発見され得る。方程式(3)に示される線形モデルが適用された場合、wkが0の平均値およびバール(wk)の分散を有し、 他の実施形態において、他の動的モデル260は、モバイルプラットフォーム200の状態を決定することに利用され得る。例えば、動的モデル260は、モバイルプラットフォーム200の既知の加速度を構成する可変速度の動的モデル260であり得る。モバイルプラットフォーム200の加速度は、例えば、モバイルプラットフォーム200内の慣性測定装置(IMU)により提供され得る。いくつかの実施形態において、動的モデル260は、ホワイトノイズ分布ではないノイズ分布を構成することができる。 1102において、一度、動的モデル260を利用して平均値および状態 エコー302(図3に図示される)のタイミングの制約の設定が図12に示される。ここで、エコー302のタイミングに関する上限および下限制約は、縦の破線で示され、幅の制約および位置の制約は、動的モデルに従う平均値および状態 開示された複数の実施形態は、様々な複数の変更及び代替的な複数の形式の対象たり得るものであり、これらの複数の具体例は、複数の図面において、例示を目的として示されたものであり、本明細書において詳細に記載されている。しかしながら、開示された複数の実施形態は、開示された特定の複数の形式または複数の方法に限定されるものではなく、反対に、開示された複数の実施形態は、全ての変更、均等物及び代替物を包含するものであることを理解されたい。 |
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