鸳鸯测距使用防坑

这两天使用超声波测距(鸳鸯测距)来实现双车通信,但是使用时碰到了特别多的坑,理论上来说测到的距离是一条非常平滑的线,但是在使用的时候就出现了各种波动。
V4传说是180度测距,V5是360度测距,但是V4实际使用的时候只有90度左右,V5确实是360度,但是在前车的左右两旁会出现距离跳变。

实际测量的曲线如图:
鸳鸯测距

上面那些波动特别有规律,一般的滤波方法根本无能为力,在探索了三天之后,得到这写滤波方法

  1. 限幅滤波法(又称程序判断滤波法)
    • 方法:
      根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)
      每次检测到新值时判断:
      如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值
    • 优点:
      能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰
    • 缺点
      无法抑制那种周期性的干扰
      平滑度差
  1. 中位值滤波法

    • 方法:
      连续采样N次(N取奇数)
      把N次采样值按大小排列
      取中间值为本次有效值
    • 优点:
      能有效克服因偶然因素引起的波动干扰
      对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
    • 缺点:
      对流量、速度等快速变化的参数不宜
  2. 算术平均滤波法

    • 方法:
      连续取N个采样值进行算术平均运算
      N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低
      N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高
      N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4
    • 优点:
      适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波
      这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动
    • 缺点:
      对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用
      比较浪费RAM
  3. 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

    • 方法:
      把连续取N个采样值看成一个队列
      队列的长度固定为N
      每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)
      把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果
      N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4
    • 优点:
      对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高
      适用于高频振荡的系统
    • 缺点:
      灵敏度低
      对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差
      不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
      不适用于脉冲干扰比较严重的场合
      比较浪费RAM
  4. 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

    • 方法:
      相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”
      连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值
      然后计算N-2个数据的算术平均值
      N值的选取:3~14
    • 优点:
      融合了两种滤波法的优点
      对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
    • 缺点:
      测量速度较慢,和算术平均滤波法一样
      比较浪费RAM
  5. 限幅平均滤波法

    • 方法:
      相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”
      每次采样到的新数据先进行限幅处理,
      再送入队列进行递推平均滤波处理
    • 优点:
      融合了两种滤波法的优点
      对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差
    • 缺点:
      比较浪费RAM
  6. 一阶滞后滤波法

    • 方法:
      取a=0~1
      本次滤波结果=(1-a) 本次采样值+a 上次滤波结果
    • 优点:
      对周期性干扰具有良好的抑制作用
      适用于波动频率较高的场合
    • 缺点:
      相位滞后,灵敏度低
      滞后程度取决于a值大小
      不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号
  7. 加权递推平均滤波法

    • 方法:
      是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权
      通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大.
      给予新采样值的权系数越大,则灵敏度越高,但信号平滑度越低
    • 优点:
      适用于有较大纯滞后时间常数的对象
      和采样周期较短的系统
    • 缺点:
      对于纯滞后时间常数较小,采样周期较长,变化缓慢的信号
      不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度,滤波效果差
  8. 消抖滤波法

    • 方法:
      设置一个滤波计数器
      将每次采样值与当前有效值比较:
      如果采样值=当前有效值,则计数器清零
      如果采样值<>当前有效值,则计数器+1,并判断计数器是否>=上限N(溢出)
      如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值,并清计数器
    • 优点:
      对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果,
      可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动
    • 缺点:
      对于快速变化的参数不宜
      如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值,则会将干扰值当作有效值导入系统
  9. 限幅消抖滤波法

    • 方法:
      相当于“限幅滤波法”+“消抖滤波法”
      先限幅,后消抖
    • 优点:
      继承了“限幅”和“消抖”的优点
      改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统
    • 缺点:
      对于快速变化的参数不宜

示例程序,如有不足之处还望各位同行指教

假定从8位AD中读取数据(如果是更高位的AD可定义数据类型为int),子程序为get_ad();

  1. 限副滤波

    A值可根据实际情况调整
    value为有效值,new_value为当前采样值
    滤波程序返回有效的实际值

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    #define A 10

    char value;

    char filter()
    {
    char new_value;
    new_value = get_ad();
    if ( ( new_value - value &gt; A ) || ( value - new_value &gt; A )
    return value;
    return new_value;

    }
  2. 中位值滤波法

    N值可根据实际情况调整
    排序采用冒泡法

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    #define N 11

    char filter()
    {
    char value_buf[N];
    char count,i,j,temp;
    for ( count=0;count
    {
    value_buf[count] = get_ad();
    delay();
    }
    for (j=0;j
    {
    for (i=0;i
    {
    if ( value_buf[i]&gt;value_buf[i+1] )
    {
    temp = value_buf[i];
    value_buf[i] = value_buf[i+1];
    value_buf[i+1] = temp;
    }
    }
    }
    return value_buf[(N-1)/2];
    }
  3. 算术平均滤波法

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    #define N 12

    char filter()
    {
    int sum = 0;
    for ( count=0;count
    {
    sum + = get_ad();
    delay();
    }
    return (char)(sum/N);
    }
  4. 递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)

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    #define N 12

    char value_buf[N];
    char i=0;

    char filter()
    {
    char count;
    int sum=0;
    value_buf[i++] = get_ad();
    if ( i == N ) i = 0;
    for ( count=0;count
    sum = value_buf[count];
    return (char)(sum/N);
    }
  5. 中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)

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    #define N 12

    char filter()
    {
    char count,i,j;
    char value_buf[N];
    int sum=0;
    for (count=0;count
    {
    value_buf[count] = get_ad();
    delay();
    }
    for (j=0;j
    {
    for (i=0;i
    {
    if ( value_buf[i]&gt;value_buf[i+1] )
    {
    temp = value_buf[i];
    value_buf[i] = value_buf[i+1];
    value_buf[i+1] = temp;
    }
    }
    }
    for(count=1;count
    sum += value[count];
    return (char)(sum/(N-2));
    }
  6. 限幅平均滤波法

    略 参考子程序1、3

  7. 一阶滞后滤波法

    为加快程序处理速度假定基数为100,a=0~100

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    #define a 50

    char value;

    char filter()
    {
    char new_value;
    new_value = get_ad();
    return (100-a)*value + a*new_value;
    }
  8. 加权递推平均滤波法

    code数组为加权系数表,存在程序存储区.

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    #define N 12

    char code coe[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12};
    char code sum_coe = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12;

    char filter()
    {
    char count;
    char value_buf[N];
    int sum=0;
    for (count=0,count
    {
    value_buf[count] = get_ad();
    delay();
    }
    for (count=0,count
    sum += value_buf[count]*coe[count];
    return (char)(sum/sum_coe);
    }
  9. 消抖滤波法

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    #define N 12

    char filter()
    {
    char count=0;
    char new_value;
    new_value = get_ad();
    while (value !=new_value);
    {
    count++;
    if (count&gt;=N) return new_value;
    delay();
    new_value = get_ad();
    }
    return value;
    }
  10. 限幅消抖滤波法

    略 参考子程序1、9

我是用了第五种滤波方法得到了比较稳定的距离。