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基于热释电传感器的位置相关算法研究 | |
吴顺伟 朱丽娜 朱磊 王春玲 | |
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摘要:简要分析了热释电传感器的探测原理和特性,详细讨论了利用三个传感器实现人员定位的位置相关算法的实现,算法能适用恶劣条件下的人员定位及其它需要界位划分的场合。
关键词:热释电传感器;被动定位;位置相关;算法
1热释电传感器及其探测原理
1.1PIR(Pyroelectric infrared Sensor)简介
热释电传感器是一种新型被动红外探测元件,由铁电介质材料制成,辐射加热作用使材料自发极化强度变化。温度升高,极化强度降低,相当于释放出一部分电荷。制备热释电传感器的铁电材料有:硫酸三甘肽(TGS)、铌酸锶钡(SBN)和钛酸铅(PbTiO3)等。热释电传感器内有两个关键性的元件:(1)热释电红外感应单元(PIR Unit),能将波长为8~12μm之间的红外信号变化转变为电信号,并能对自然界中的白光信号具有抑制作用。(2)菲涅尔透镜组(Fresnel Lens Array),是由若干个Fresnel Lens组成。菲涅尔透镜包括两种形式,即折射式和反射式,有两个作用:①聚焦作用,将热释的红外信号折射(或反射)在PIR上;②通过区域性遮断技术将警戒区内分为若干个明区和暗区,使进入警戒区的移动物体能以温度变化的形式在PIR上产生变化热释电红外信号,这样PIR就能产生变化的电信号。
1.2探测原理[1]
热释电传感器是利用目标物体所发出的红外辐射信号实现被动探测的,目标物体辐射能量的大小与物体绝对温度有关,其关系遵循普朗克定律,关系式为: Wλ=2πhc2[λ5(ehc/kT-1)]-1(1) 式中 h为plank常数(6.626×10-34Js);c为光速(2.9979×108m/s);T为绝对黑体的温度(K);λ为波长;K为Bolzman常数(1.38110-21J/K)。Wλ为绝对黑体的光谱辐射发射量,由(1)式,可知: (1)目标物体的辐射能量随温度的升高而增大; (2)随着温度的升高,物体辐射能量的峰值向短波方向移动,其变化符合维恩定律,即:λpT=2897.8,λp为峰值时红外线波长; (3)相同温度下,不同目标物体的辐射能量是不同的。 1.3信号调理电路 由于热释电传感器输出信号频率和幅度比较低,易受外界环境的影响产生干扰,除了设置抗干扰电路外,选用放大器时应选低噪声、低漂移、低功耗、具有温度补偿的高增益精密运算放大器,实际电路见图1。图1热释电传感器与信号调理电路实际连接图热释电传感器的输出信号直流电平为1V,幅度为1mV的交变信号,该信号通过热释电传感器内部场效应管的源极输出,即图1中的节点1。第一级运算放大器(U1)是低频小信号放大电路,输出节点为3。第二级运算放大器(U2)为具有微分补偿电路的直流放大电路,由元件C1、R6、R7、R8和U2组成,输出电压V3波形如图2。图2信号调理电路输出电压波形图中t1~t2之间的曲线表示当人员进入传感器时波形变化情况,t2~t3之间的曲线表示当人员在传感器内部时波形变化情况,t3~t4之间的曲线表示当人退出传感器时的波形变化情况。从波形的变化可以看出:当人员进入传感器时,在直流电平2.5V的基础上迭加了一个正的电压波形,而退出时,迭加了负的电压波形,由此得出结论:人员进入时信号幅度正向增大,而退出时信号幅度间反向增大,该结论作为人员定位与移动相对位置匹配算法的判定依据。 2位置相关算法 2.1算法的设计思想 定位软件是指通过特定的算法确定人员具体位置的软件,从而确定是否进行预报警或者报警,若预报警,则单片机发送预报警指令,进行声光报警;如报警,除了启动声光报警装置外,同时应将大型机械停车,以确保人员安全。为此,算法设计的关键是将探测区域进行合理的划分。 2.2算法的具体实现 图3是由三个热释电传感器辐射区域交叉组成的平面结构图。三个传感器辐射区域两两相交,共分为8个区域,将这些区域划分为安全区、预报警区和报警区。其中1、2、3、4、6、7为预报警区,5为危险区,若有人进入该区则报警并输出闭锁控制信号,使转载机停车。图3三个传感器辐射交叉平面结构图2.2.1具体数据格式 前一时刻的位置表示人员上一时刻在探测范围内的具体位置,作为移动方向判定的基本依据;传感器1、传感器2和传感器3表示三个传感器检测信号经A/D转换后的数值;PLAST为上一时刻人员的位置(0~7),称之为保留字,初值为0,表示人员在报警区以外的安全位置。②X=[ X1,X2,X3]。XK表示人进入(或者退出)由K号传感器所确定的平面区域时,传感器的检测信号经过模数转换后的值,它的范围为00~FFH,对应模拟量0~5V。设无人进出时,信号调理电路的输出直流电平为2.5V,但是由于环境噪声的存在(如:气流的变化、湿度的变化、大型机械的的开停等),信号调理电路的输出信号迭加了一定的噪声电平△A,总输出为2.5+△A,△A可正可负,它的值可通过单片机学习功能得到。表1具体的数据格式 (图片)表2与保留字2相邻的位置和条件对应关系 (图片) | |
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