基于TDOA 算法的聲源跟蹤智能小車設計與制作

何軍全，黃明易

（1.百色職業學院，廣西百色，533000；2.廣西聯泰汽車銷售服務有限公司，廣西百色，533000）

0 引言

在科技水平的不斷提高下，工業機器人在自動化生產中取得良好的應用效果，不僅實現了對材料、工件搬運，還能嚴格按照相關標準和要求，科學操持工具。智能小車作為一種常用的自主移動機器人，在進行緊急搶險期間，經常存在人類無法直接到達指定地域探測問題，這就要求使用機器人前去完成，這是由于機器人在復雜地形中表現出強大的自動避障功能，因此，技術人員要參照機器人自動避障特點，利用TDOA 算法，加強對聲源跟蹤智能小車的設計和制作。

1 TDOA 算法概述

TDOA 算法作為一種重要的聲源定位算法，其運用原理是通過利用接收器，實時接收和求取聲音信號，確保所求取的聲音信號距離各個接收器時間通常會存在的延遲，時間延遲本質上是不同接收器與指定聲源之間存在相應的聲程差[1]，然后，利用定位方程解算法，對聲源位置坐標進行精確化求解。該算法流程主要包含以下兩個步驟：（1）在進行時延估計期間，需要從聲音信號中，獲得時間延遲整個過程，這種時間延遲主要發生于聲源、接收器之間。而廣義相關算法屬于一種典型的時延估計算法。（2）位置解算。在獲得時間延遲后，要利用接收器坐標，精確地求解聲源坐標過程[2]。在整個位置解算中，所運用的主流算法主要包含以下兩種，一種是迭代法，另一種是球面插值法。總之，TDOA 算法所對應的計算復雜度不斷降低，完全符合算法實時性應用需求。

2 系統總體設計

在進行系統總體設計期間，技術人員要嚴格按照聲音定位處理相關標準和要求，優先選用主體結構為H 型車模的智能小車，并利用TDOA 算法，保證聲源定位功能實現效果，同時，還要安裝和固定相應的避障模塊，從而達到精確地規避前方障礙物的目的。該系統主要包含以下三個模塊。（1）控制器模塊。控制器模塊在實際設計中，主要借助單片機系統化處理環境信息，這些環境信息主要是由傳感器采集的[3]，同時，結合環境信息，完成對相關信號的輸出和控制。（2）傳感器模塊。傳感器模塊主要包含編碼器、FM 傳感器等模塊，主要用于對環境信息和小車實際運行狀態等多種信息的實時化采集和整理。（3）驅動模塊。驅動模塊主要是由電機、驅動電路組成，通過對單片機控制信號進行實時接收和整理，從而智能化控制智能小車運行狀態。系統總體設計示意圖如圖1 所示，從圖1 中可以看出，系統總體流程為：首先，通過利用FM 傳感器模塊[4]，對環境信標進行實時化檢測，并向單片機安全、可靠地傳輸相關聲音信號。此外，還要利用編碼器，不斷地提高電機轉速，將采集好的信號直接傳輸到單片機，從而形成良好的速度閉環控制模式，整個電機中，所采用的控制模塊主要以增量式PID 控制模式，從而保證電機輸出功率控制水平。在單片機的應用背景下，通過利用FM傳感器模塊，獲得智能小車相對位置相關信息[5]，并對電機期望速度值進行精確化計算，并借助速度環，對智能小車速度進行實時化控制，從而達到實時化控制智能小車運動方向的目的。

圖1 系統總體方案

3 系統硬件設計

系統硬件設計示意圖如圖2 所示，從圖2 中可以看出，該系統主要包含電源模塊、聲音采集模塊、電機驅動模塊等，為了提高系統穩定性，要優先選用電源芯片，并將相關信號直接傳輸到MCU 中，從而確保供電的連續性和穩定性[6]，確保主控電路復雜度降到最低，此外，還要嚴格按照車模外形設計相關標準和要求，將驅動電路與MCU 進行分開處理。

圖2 系統硬件結構圖

■3.1 主控電路設計

該系統在實際設計中，要利用TC264 芯片的高性能、功能強大等特點，從而最大限度地提高車模控制準確度，此外，還要利用線性穩壓源[7]，為系統其他各個模塊提供穩定的電能。該系統需要利用信標燈所發出的多種音頻信號，為了確保信號噪聲降到最低，要優化處理信號電平，從而防止噪聲出現放大、衰減現象。在數字區域內，要綜合處理高品質音頻信號，最大限度地提高原有信號音質。

■3.2 電源模塊設計

電源模塊在實際設計中，要利用STC89C52 單片機，對所輸出的高低電平進行實時化控制，并為智能小車前進、后退提供一定的驅動力，并完成對相應電源電路設計，同時，還要嚴格按照輸入信號要求，利用穩壓芯片，將電源統一設置為5V，為單片機、傳感器提供源源不斷的電能，同時，還要利用驅動模塊，為電源提供穩定的電能，由于電機所對應的電流相對較高，其在實際制動期間，會出現電壓降問題，如果將其他模塊與其進行有效的并聯處理，可以避免以上不良現象的出現。

■3.3 傳感器模塊設計

傳感器模塊主要包含以下兩個部分：（1）紅外線傳感器。通過利用該傳感器靈敏度高、可靠性高、靈活方便等特點，采用高低電平形式，將相關信號直接傳輸到CPU 中。（2）聲音傳感器。通過利用聲音傳感器，可以實現對光電傳感器進行統一化發射與接收，并對四周環境聲音強度進行實時化檢測。總之，通過利用傳感器，可以實現對障礙物距離和聲源位置的實時化感知，確保智能小車能夠自動躲避前方障礙物。

■3.4 控制器模塊設計

控制器模塊作為智能小車核心模塊，主要集中化處理和分析各種輸入信號，并對其進行實時化、自動化控制。同時，技術人員要嚴格按照紅外傳感器精準、聲音傳感器精確等原則，對控制器模塊進行科學化設計。

4 系統軟件設計

為了充分發揮和利用TDOA 算法的應用優勢，提高聲源跟蹤智能小車的穩定性和實用性，技術人員必須嚴格按照如圖3 所示的系統功能模塊設計示意圖，完成對用戶登錄模塊、數據采集模塊、自動避障尋聲模塊四大模塊的科學化設計[8]。這些模塊在實際設計中，所選用的開發工具和開發語言分別是eclipse、JAVA，整個web 展示主要運用了以下三種技術，分別是JSP 技術、Spring 技術和Hibernate 技術，其中，用戶登錄模塊設計用到了JSP 技術；數據采集模塊設計用到了Spring 技術；自動避障模塊設計用到了Hibernate技術。

圖3 系統模塊設計示意圖

■4.1 用戶登錄模塊設計

為了避免因用戶訪問權限控制不當造成非法用戶登錄和訪問系統重要信息而出現信息丟失、泄露問題，需要做好對用戶登錄行為認證處理，從而保證用戶登錄模塊設計質量。首先，該系統利用各種加密技術，對用戶所提交的賬號、密碼進行加密處理[9]，然后，將加密處理好的信息數據直接傳輸到系統服務器中，由服務器集中化認證處理這些信息數據，當信息認證成功后，該系統會結合用戶訪問需求，將相關頁面呈現在用戶面前。反之，當信息認證失敗后，該系統會顯示“賬號或者密碼錯誤”彈出框，此時，用戶需要核實和提交這些信息。用戶登錄主流程如圖4 所示 。

圖4 用戶登錄主流程

用戶登錄模塊核心代碼如下：

■4.2 數據采集模塊設計

通過利用TDOA 算法，將采樣頻率統一設置為2048 次/秒，確保該系統所返回的信號與所接收到的信號完全一致，但是，由于受到環境噪聲、車模等多種因素的影響，嚴重影響了收音效果。通過利用TDOA 算法，對噪聲干擾進行過濾處理，該算法具有響應效率高、靈敏度高、資源利用率高等特點，有效地解決了嵌入式系統相關問題[10]。此外，通過利用該系統動態化模型，對相關輸入信號進行實時控制，并在綜合考慮不同時間聯合分布情況，結合單次測量，從而保證系統變化量估計結果的精確性和真實性，在此基礎上，根據不同接收器與指定聲源之間存在相應的聲程差，利用定位方程解算法，對聲源位置坐標進行精確化求解，然后，根據最終求解結果，實時監測和觀察環境噪聲隨機誤差。數據采集流程如圖5 所示。

圖5 數據采集流程

■4.3 自動避障尋聲模塊設計

智能小車在實際運動期間，為了確保小車有效地躲避處于熄滅狀態的信標燈，技術人員要利用該系統內部紅外光電傳感器模塊，完成對相關信號的采集和整理，確保小車在靠近障礙物，會自動觸發規避動作。一旦開環控制不合理，會導致車輪轉速難以精確控制問題，并引發智能小車出現打滑、甩尾等問題。此時，需要利用TDOA 算法，對智能小車進行閉環控制，確保智能小車能夠正常、穩定、安全地運行。

將小車實時位置設置為相應的坐標原點，以X 軸、Y軸、Z 軸三維坐標，實時控制該系統控制器誤差輸入值。通過對上限速度進行科學設置，確保智能小車在距離較遠位置處以上限速度運動的方式，對控制器調節速度進行設置，從而保證新一輪尋燈速度控制效果。此外，通過利用編碼器，將所采集好的小車速度直接設置為反饋量，并采用PID計算方式，利用主控芯片，統一化處理相關信息數據，然后，將所獲得消除誤差控制輸出量再次反饋給指定的小車驅動模塊中，從而實現對智能小車的穩定化控制。自動避障尋聲處理流程如圖6 所示 。

圖6 自動避障尋聲處理流程

5 結束語

綜上所述，在TDOA 算法的應用背景下，本文所設計的聲源跟蹤智能小車所運用的主控芯片以“STC89C51”單片機為主，通過采用模塊化設計思想，將傳感器、控制器組合多種類型的檢測電路，確保避障循聲功能實現效果，盡管該系統避障功能實現效果相對比較理想，但是，循聲功能靈敏度相對較低，并且很容易受到外界不良環境的影響，這就需要相關人員針對這些問題，對系統進行改進和優化。而智能小車作為一種先進、新型的智能機器人，充分發揮和應用了智能技術的應用優勢，表現出較高的應用價值和應用前景。