聲音檢測和測距有許多與回聲定位、導(dǎo)航和地理定位相關(guān)的應(yīng)用。所有這些都依賴于使用聲音延遲準(zhǔn)確定位聲源的位置。

在這項研究中，我們組裝了一個設(shè)備，該設(shè)備可以利用聲音到達時間的差異來精確定位聲源的位置。它由連接到 Arduino 電路板的三個聲音傳感器組成，該電路板發(fā)送數(shù)據(jù)至電腦，在 Python 中進行處理。我們發(fā)現(xiàn)其誤差的大小隨聲源和傳感器的相對位置而變化，致使生成一個誤差模型，該模型讓機器將任何單個測量與設(shè)備中實驗確定的不確定性相結(jié)合，生成一個二維概率分布作為聲源位置的熱圖。概率分布通常與機器的實際輸出分布相匹配。

概述

聲音檢測和測距有許多應(yīng)用，包括民用和軍用。 通過時間延遲測量，準(zhǔn)確定位波源位置的能力在許多應(yīng)用中存在。 如，天文學(xué)領(lǐng)域，射電天文學(xué)通過使用大型射電望遠鏡，通過檢測天體的無線電發(fā)射來研究天體。 然而，單個望遠鏡實現(xiàn)的圖像分辨率受到幾個因素的限制，如望遠鏡天線孔徑的大小。 為了克服這個限制，可以使用一種稱為超長基線干涉測量的干涉測量，其中許多遙遠的望遠鏡同步在一起模擬更大的奇異望遠鏡。 為了實現(xiàn)這一點，不同望遠鏡的無線電信號到達時間之間的延遲被組合和處理。 這項研究采用了一種稱為到達時間差的類似技術(shù)，構(gòu)建一種可以精確定位聲源位置的裝置。

到達時間差

到達時間差 (TDOA) 是一種用于對射頻源進行地理定位的技術(shù)。 它需要三個或更多能夠檢測感興趣信號的遠程接收器（探針）。 每個探針在時間上同步到捕獲相應(yīng)的 I/Q 數(shù)據(jù)塊。 軟件移動每個 I/Q 數(shù)據(jù)集的時間特征以找到每個探測器到達時間的差異，這給出了源與每組探頭的距離差異。 使用多個探針提供一組曲線，指示距離的解方程。

如文中所述，這種方法廣泛用于定位系統(tǒng)。 本文設(shè)備包括三個通過 Arduino 電路板同步在一起的 Arduino 聲音傳感器。 我們假設(shè)三個聲音傳感器足夠遠且沒有干擾，可以測量到聲源的范圍和方向。

方法 | 理論

數(shù)學(xué)模型

模擬代碼片段：

def makePlot(xBoundL=-50,xBoundR=50,yBoundL=-50,yBoundR=50, xPixScal=1,yPixScal=1, micSize=1, errConst=2, xMic=[0,1],yMic=[0,0], source=[0,0], ): x = np.arange( xBoundL, xBoundR, xPixScal )y = np.arange( yBoundL, yBoundR, yPixScal )X = np.tile( x, [y.size,1])Y = np.tile( y, [x.size,1])Y = np.rot90(Y) d12 = getDelay(source[0],source[1],xMic[0],yMic[0],xMic[1],yMic[1])d13 = getDelay(source[0],source[1],xMic[0],yMic[0],xMic[2],yMic[2])d23 = getDelay(source[0],source[1],xMic[1],yMic[1],xMic[2],yMic[2])data = function(X, Y,xMic[0],yMic[0],xMic[1],yMic[1],xMic[2],yMic[2],d12,d13,d23,errConst)plt.imshow(data,extent=[xBoundL,xBoundR,yBoundL,yBoundR])plt.contour(X,Y,curve(X,Y,xMic[0],yMic[0],xMic[1],yMic[1]),[d12],colors="red") # mics 1, 2plt.contour(X,Y,curve(X,Y,xMic[0],yMic[0],xMic[2],yMic[2]),[d13],colors="red") # mics 1, 3plt.contour(X,Y,curve(X,Y,xMic[1],yMic[1],xMic[2],yMic[2]),[d23],colors="red") # mics 2, 3plt.plot(xMic,yMic,marker='o',linestyle='None',color='red',markersize=micSize)plt.show() def curve(x,y,x1,y1,x2,y2):return np.sqrt((x-x1)**2+(y-y1)**2)-np.sqrt((x-x2)**2+(y-y2)**2)

連接示意圖

趨勢圖

誤差傳遞趨勢圖

源代碼

詳情參閱 - 亞圖跨際

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python计算Arduino声音方向范围和绘制声音位置二维概率分布热图的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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