基于超聲波雷達的自動泊車自適應測距與定位設計

張海煥 陳彩霞 馬逸行

（廣州汽車集團股份有限公司汽車工程研究院，廣東 廣州 511434）

0 引言

隨著自動駕駛技術迅速發展，自動泊車給用戶提供便捷的泊車輔助功能。泊車關鍵是準確判斷車身周圍的環境，需要通過在車身四周安裝傳感器識別障礙物和探測位置[1]。其中，超聲波雷達在自動泊車系統使用廣泛，具有成本低、安裝方便、指向性強、能量衰減比較慢等特點[2]，采用超聲波雷達進行障礙物測距和定位，提高系統對外界感知能力，對泊車應用具有十分重要的意義。

在實際應用中，超聲波受環境溫度影響較大[3]，同時與發波頻率、硬件檢波電路、驅動方式等密切相關，導致測量誤差增大。 本文根據傳感器硬件特征參數、安裝位置、環境溫度、驅動邏輯等要素綜合，提出一種在自動泊車系統中超聲波雷達自適應的測距與定位方法，可得到更準確的測距和定位信息。

1 超聲波雷達測距系統介紹

本系統中超聲波雷達主要在車身左右側邊安裝4 路長距和前后共8 路短距超聲波雷達。 自動泊車ECU 以特定方式驅動超聲波，并根據自適應算法不斷感知的障礙物距離和位置信息，提供上層應用算法。超聲波雷達測距原理主要是通過發送20 kHz 以上的機械波[4]，然后根據障礙物反射的回波時間計算距離[5]。車載集成式超聲波雷達部件接口主要有IO 接口驅動、LIN 接口驅動、DSI 接口驅動等。

本系統選用IO 接口驅動的奧迪威超聲波雷達探頭（URS），內置 ELMOS E24.09 驅動芯片。 MCU 使用RH850F1L 系列作為主控芯片， 該芯片主頻可達96 MHz， 具有多達56 路輸入捕捉和定時IO 輸出通道，可連接多達16 路DMA 通道，滿足多路IO 脈寬輸入輸出。 MCU 通過電平轉換IC 分別接入12 路傳感器，如圖1 所示。

車輛的URS 安裝位置直接影響測距準度和驅動流程， 本系統的12 路URS 設定其布置如圖2 所示，FA、FB、FC、FD 是 車前 方的 短距 URS，RA、RB、RC、RD 是車后方的短距URS， 其作用主要是探測車輛前后及邊角的障礙物，為車輛在倒車、低速前進行駛時提供障礙物提示，避免車輛的碰撞[6]。 FF、FE，RE、RF分別是車前后方的長距URS，其作用主要是探測車輛側面環境，為自動泊車功能尋找合適的車位空間及探測車位前后環境，為泊車軌跡的計算提供數據。

圖1 超聲波雷達測距系統圖

圖2 系統的超聲波雷達安裝示意圖

2 自適應測距與定位設計

自適應測距與定位方法主要對系統的12 路超聲波雷達設計合理的發波時序邏輯， 融合溫度校準、時間校準、自適應算法校準，通過使用不同的超聲波參數，最終得到更準確的障礙物距離信息。

2.1 發波時序邏輯設計

單個超聲波雷達測距流程分為三步， 首先ECU通過驅動特定的IO 指令控制URS。 然后URS 收到指令后發送超聲波信號，檢測回波，信號放大、模擬與數字濾波、閾值檢測等過程得到障礙物信息，通過IO 接口反饋到ECU。 其中，IO 控制方式是以一根硬線，通過不同的脈寬實現多個指令通信。 最后，ECU 解碼并計算得到初步距離信息，再通過自適應算法進一步得到校準后的準確距離。

超聲波雷達可實現自發自收和只收不發兩種工作方式，由此可實現一發多收，從而在同一時刻得到更為準確的障礙物信息，實現三角測距。FB 發波，FA、FB、FC 收波，當 FB 發波時，RE、RF 可以自發自收，其他不發不收，否則會產生干擾，導致檢測誤差大。設定軟件運行8 次為一個大循環， 每次有3 個URS 同時發波，5 個 URS 同時收波， 即前后兩側的 URS（FE、FF、RE、RF）依次交替自發自收，其余前后的8 路URS（FA、FB、FC、FD、RA、RB、RC、RD）各自執行一次自發自收，同時側邊的兩路URS 則執行一發多收模式。 每次發波間隔最大設為50 ms。 如表1 所示。

表1 自動泊車超聲波雷達運行分配表

2.2 測距基礎校準設計

測距基礎校準是針對URS 回波數據進行融合溫度校準和測量時間校準。通過基礎校準可減少溫度影響和測距的系統誤差。

基礎校準與URS 設置、環境溫度和發波邏輯密切相關。 環境溫度影響超聲波速率[7]，從而影響實際的障礙物距離識別，聲速速度與溫度關系如公式（1）所示。

式中，V 是聲速；Tc是當前環境溫度。

當前環境溫度來源于每個URS 的溫度Tu和車輛外部溫度Te的融合， 前者由ECU 通過發波間隙發送命令獲取溫度值，設定每1 s 主動取得URS 傳感器的實時溫度，車輛外溫可通過相應CAN 總線獲取。 溫度融合算法以自身URS 溫度為基準， 通過旁路的URS和車輛的外溫度進行修正得到Tc，修正系數按實際車況標定，最后通過滑動窗口濾波（窗系數N 一般取值5～10）取平均值作為最終溫度值，如公式（2）所示。

式中，Tc是算法計算的當前環境溫度；Tu是當前URS 獲取的溫度；Te是獲取的車輛外部溫度；Tb是當前 URS 附近的獲取的 URS 溫度；α、β、η 分別是各溫度權重系數，本文分別取值為0.6，0.3，0.1。

在實際軟件中，本算法采用查表方式計算得到聲波速度，以減少資源使用，設定溫度設定范圍在[-40℃～120℃]，每0.2℃對應一個速度，通過數組索引方式即可快速得到V。

時間校準主要是由于多路超聲波雷達同時收發波時， 在ECU 驅動URS 過程中不可避免地產生計時起點不同步問題。 因此，通過設計在收發波的過程中加入更高精度的時間戳， 對各通道進行時間對齊校準，其校準算法如公式（3）所示。

式中，tm是最終得到的校準回波時間；th是回波原始數據；tsend是當前發波通道的發波時間戳；trev是當前收波通道的時間戳。

2.3 自適應算法校準設計

自適應算法校準方法是針對基礎校準的不足和實際的測量誤差進行算法修正，根據修正結果自適應使用預設的URS 參數測距，得到更優的測距信息。

實際上，各URS 在安裝位置、角度、震動、環境等因素綜合影響下，由基礎校準計算得到的障礙物距離和一發多收得到的三角定位有一定的誤差。需要通過實驗進行標定， 涉及URS 多次回波距離和URS 間接回波距離，算法校準主要是針對一次回波校準，需要通過實驗和整車環境標定，其標定方法如下：

（1）使用標準障礙物針對各超聲波雷達，通過多次測量不同位置的距離，得到固定位置的平均距離數據線性表。

（2）以距離間隔10 cm 設定分界，通過兩點線性插值法得到相應的距離校準系數λ 和δ， 如公式（4）所示。

其中，Y 是算法校準后的距離，X 是基礎校準的初步距離，λ 和 δ 分別是校準系數。

本系統使用的URS 可設置參數包括閾值設置、測量參數設置、探頭參數設置等。 閾值設置的主要作用是設置超聲波回波范圍內各次閾值。測量參數置的主要作用是配置發波數、測量時間、放大系數、靈敏度等。 更重要的是該URS 可通過同時在線存儲3 組預設的配置Profile A/B/C， 即可預設3 組不同的閾值設置和部分測量參數。 因此，可設計一種基于算法校準距離的自適應配置選擇機制，可根據距離選擇不同的URS 參數命令進行收發波，以適應不同的測量范圍和障礙物特點。

本文實際的Profile A/B/C 組參數的設置區分短距URS 是 0.5 m、2 m、3 m，長距 URS 是 1 m、4.5 m、6 m，對各URS 在車輛實際環境調校好，提供算法使用。

總之， 自適應測距與定位方法通過時間校準、融合溫度校得到基礎距離，然后通過算法校準得到最終測量距離，并根據超聲波雷達安裝位置和一發多收關系得到定位信息和其他幅值信息，最后選擇配置好的組參數作為下次運行參數，更好地適應不同距離和特點的障礙物，如圖3 所示。

圖3 自適應測距校準算法圖

3 實驗驗證

以廣汽GE3 車為載體，在自動泊車硬件ECU 集成軟件，使用奧迪威超聲波雷達探頭，對所設計的自適應測距與定位方法進行實驗室靜態條件驗證。實際測試的障礙物在4.5 m 范圍內使用直徑75 mm 且長度 1 000 mm 的 PVC 管作為標準[8]，4.5 m 后的障礙物一般選擇40 mm 方形板或20 mm 路沿塊，如圖4 所示。

圖4 靜態超聲波雷達測試環境

通過實驗環境使用以10 cm 為間隔的標定布置，短距超聲波雷達從0.2 m～3.0 m， 長距從0.3 m～6.0 m范圍設置相應障礙物。 對各個傳感器分別隨機采集測量數據， 然后用實際的距離為基準計算相應的誤差。其中車輛前方4 路短距超聲波雷達驗證結果部分如表 2、 表 3 所示。 結果顯示， 在 30 cm 以內誤差小于2.8 cm，大于30 cm 小于3 m 時誤差小于3.0 cm，且在50 cm～1.5 cm 范圍準確度較高， 誤差小于 2.0 cm；其中1 m 左右誤差小于1 cm；大于50 cm 誤差百分比小于2%。

表2 前排超聲波雷達測距數據1 cm

表3 前排超聲波雷達測距數據2 cm

4 結論

本文提出了一種基于超聲波雷達的自適應測距與定位方法，通過介紹自動泊車系統的超聲波雷達測距系統，分析其特點及影響因素，提出了使用融合溫度校準、時間校準，然后通過標定數據和兩點插值法實現算法校準，并結合3 組超聲波參數進行自適應調整，最終得到更準確的測距與定位信息。同時，算法應用于泊車ECU 中，運行穩定可靠。 測試結果表明本算法提高了測距精度和穩定性，提高了車輛對泊車環境的感知能力和智能化水平，具有較好應用價值。