一种边界信号处理方法、处理装置及自动工作系统

技术领域

本发明涉及信号处理领域，特别涉及一种边界信号处理方法、处理装置及自动工作系统。

背景技术

随着人工智能设备的快速发展，智能的自移动设备为人们所熟知，通常对自移动设备的工作范围进行控制，常用的，通过在地面铺设边界线，与边界线电性连接的信号发生装置，自移动设备上设有信号检测单元以检测边界线的信号，并将信号进行处理，判断是否超出边界线范围，以保证自移动设备处于限定的工作范围内。信号发生装置发送的边界信号流经边界线时，产生以边界线为中心向四周逐渐减弱的电磁场，即靠近边界线的位置电磁场强度强，远离边界线的位置电磁场强度弱，自移动设备通过信号处理能够判断是在边界线内或边界信号外，但若自移动设备处于边界范围中心位置，即远离边界线时，边界信号会存在干扰，导致无法准确判断位置，从当前技术嵌入式与逻辑层面解决干扰与大范围识别问题，当处于大范围场地内时，由于信号过弱，需要配合看门狗阈值调整策略，但需调整看门狗阈值，程序逻辑复杂，识别准确度不高。

因此，有必要设计一种程序简单且准确度高的边界信号处理方法、处理装置及自动工作系统，以解决上述问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种程序简单且准确度高的边界信号处理方法、处理装置及自动工作系统。

本发明解决现有技术问题可采用如下技术方案：一种边界信号处理方法，所述方法包括：自移动设备采集预设时间段内的边界信号；根据所述边界信号进行先验预测步骤，获取校正系数；根据所述校正系数对所述边界信号进行滤波；根据滤波后的边界信号判断所述自移动设备相对于边界线的位置。

进一步改进方案为：根据所述边界信号进行先验预测步骤，获取先验预测误差方差；根据所述先验预测误差方差获取校正系数；根据所述校正系数对所述边界信号进行滤波，获取当前时刻边界信号估算值；所述滤波后的边界信号由多个所述当前时刻边界信号估算值组成。

进一步改进方案为：所述先验预测步骤包括将上一时刻边界信号估算值作为当前时刻边界信号预测值，根据当前时刻边界信号实际值与当前时刻边界信号预测值得出先验预测误差，获取先验预测误差方差。

进一步改进方案为：所述当前时刻边界信号估算值由所述当前时刻边界信号预测值、所述校正系数及所述当前时刻边界信号实际值得出。

进一步改进方案为：所述预设时间段内进行多次采集，并将每次采集的边界信号进行滤波，以获取多个当前时刻边界信号估算值。

进一步改进方案为：所述边界信号为感应信号。

本发明解决现有技术问题还可采用如下技术方案：一种边界信号处理装置自移动设备，所述自移动设备包括：采集模块，用于采集预设时间段内的边界信号；信号处理模块，用于根据所述边界信号进行先验预测步骤，获取校正系数；校正模块，用于根据所述校正系数对所述边界信号进行滤波；识别模块，用于根据滤波后的边界信号判断所述自移动设备相对于边界线的位置。

进一步改进方案为：所述采集模块包括边界线传感器，所述边界信号为感应信号。

本发明解决现有技术问题还可采用如下技术方案：一种自动工作系统，所述自动工作系统包括：边界模块及自移动设备，所述边界模块包括：信号发生装置及边界线，所述信号发生装置与所述边界线电性连接；所述自移动设备包括：采集模块，用于采集预设时间段内的边界信号；信号处理模块，用于根据所述边界信号进行先验预测步骤，获取校正系数；校正模块，用于根据所述校正系数对所述边界信号进行滤波；识别模块，用于根据滤波后的边界信号判断所述自移动设备相对于所述边界线的位置。

进一步改进方案为：所述采集模块包括边界线传感器，所述边界线生成电磁场，所述边界线传感器基于所述电磁场采集所述边界信号，所述边界信号为感应信号。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：边界信号处理方法通过自移动设备采集预设时间段内的边界信号，根据边界信号进行先验预测步骤，获取校正系数，根据校正系数对边界信号进行滤波，根据滤波后的边界信号判断自移动设备相对于边界线的位置，基于数学分析的方法，通过卡尔曼滤波，抑制干扰信号，放大正常边界线信号特征，从而达到在大场地正中心也可以正确地识别边界线信号，程序简单且准确度高。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细的说明:

图1是本发明实施方式的自动工作系统的示意图；

图2是本发明实施方式的边界信号处理装置的结构框图；

图3是本发明实施方式的边界信号处理方法的流程图；

图4是本发明实施方式的边界信号滤波前的波形图；

图5是本发明实施方式的边界信号滤波后的波形图。

图中附图标记的含义：100、自动工作系统1、边界模块11、信号发生装置12、边界线2、自移动设备3、边界信号处理装置31、采集模块32、信号处理模块33、校正模块34、识别模块

具体实施方式

在本发明中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。例如下述的“上”、“下”、“前”、“后”等指示方位或位置关系的词语仅基于附图所示的方位或位置关系，仅为了便于描述本发明简化描述，而不是指示或暗示所指的装置/元件必须具有特定的方位或以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步详细说明。

请参阅图1所示，为本发明涉及的自动工作系统100的示意图，所述自动工作系统100包括：边界模块1及边界信号处理装置自移动设备2，所述边界模块1包括：信号发生装置11及边界线12，所述自移动设备2包括边界信号处理装置3，所述边界信号处理装置3采集边界信号，并将所述边界信号进行滤波。所述边界线12限定了所述自移动设备2的工作区域，所述边界线12内的区域为工作区域，所述边界线12外的区域为非工作区域，所述信号发生装置11与所述边界线12电性连接，当所述信号发生装置11通电，以在所述边界线12上产生电磁场，所述电磁场以所述边界线12为中心向四周逐渐减弱，即靠近边界线12的位置电磁场强度强，远离边界线12的位置电磁场强度弱，所述边界信号处理装置3基于所述电磁场采集所述边界信号，并基于数学分析的方法，滤波掉干扰信号，放大正常边界线信号，以根据滤波后的边界信号获取所述自移动设备2相对于所述边界线12的位置，判断所述自移动设备2是否处于工作区域内，本实施方式中，所述自移动设备2为智能割草机。

请参阅图2所示，所述边界信号处理装置3包括：采集模块31、信号处理模块32、校正模块33及识别模块34，所述采集模块31包括边界线传感器，本实施方式中，所述边界线传感器包括两块电感，利用切割磁感线的原理，感应所述边界线12产生的磁场，基于所述电磁场采集所述边界信号，所述边界信号为感应信号，本实施方式中为感应电动势；所述信号处理模块32连接于所述采集模块31，用于根据所述边界信号进行先验预测步骤，获取校正系数；所述校正模块33连接于所述信号处理模块32，用于根据所述校正系数对所述边界信号进行滤波；所述识别模块34连接于所述校正模块33，用于根据滤波后的边界信号获取所述自移动设备2相对于所述边界线12的位置，其中，所述信号处理模块32根据所述边界信号进行先验预测步骤，获取先验预测误差方差；根据所述先验预测误差方差获取校正系数；根据所述校正系数对所述边界信号进行滤波，获取当前时刻边界信号估算值；所述滤波后的边界信号由所述多个当前时刻边界信号估算值组成。

所述采集模块31采集预设时间段内的边界信号，所述先验预测步骤包括将上一时刻边界信号估算值作为当前时刻边界信号预测值，根据当前时刻边界信号实际值与当前时刻边界信号预测值得出先验预测误差，获取所述先验预测误差方差；所述当前时刻边界信号估算值由所述当前时刻边界信号预测值、所述校正系数及所述当前时刻边界信号实际值得出；所述预设时间段内进行多次采集，并将每次采集的边界信号进行滤波获取多个当前时刻边界信号估算值；滤波后的边界信号由所述多个当前时刻边界信号估算值组成。

以下举例说明本发明实施方式中采用的对所述边界信号进行滤波的数学分析方法：

步骤一：状态预测：

式中，

步骤二：获取先验预测误差

式中，

步骤三：获取先验预测误差方差

式中，

步骤四：获取校正系数

估计误差为

式中，R为测量噪声误差。

步骤五：获取当前时刻边界信号估算值

通过采集预设时间段内的多个边界信号，并将每次采集的边界信号进行滤波获取多个当前时刻边界信号估算值；滤波后的边界信号由所述多个当前时刻边界信号估算值组成。

请参阅图3所示，为所述边界信号处理方法的流程图，包括以下步骤：

S1：采集预设时间段内的边界信号。

所述采集模块31按预设时间间隔进行边界信号采集并存储，所述预设时间间隔通过采集需求进行设置，本申请实施例对此不做限定。

S2：对当前信号进行状态预测。

假设当前时刻边界信号预测值为上一时刻边界信号估算值，对于初始时刻，因没有上一时刻边界信号估算值，因此将当前时刻边界信号实际值作为上一时刻边界信号估算值。

S3：获取先验预测误差。

将所述当前时刻边界信号实际值减去当前时刻边界信号预测值，以获取先验预测误差。

S4：获取先验预测误差方差。

对先验预测误差取协方差，本实施方式中，因为系统是一阶系统，所以协方差矩阵也是一阶的，也就是1x1的矩阵。

S5：获取校正系数。

同以上，获取估计误差方差，以获取校正系数。

S6：获取当前时刻边界信号估算值。

所述当前时刻边界信号估算值由所述当前时刻边界信号预测值、所述校正系数及所述当前时刻边界信号实际值得出。且进行下一时刻的先验预测，即所述当前时刻边界信号估算值作为下一时刻的当前时刻边界信号预测值，以此类推，获取多个当前时刻边界信号估算值组成的滤波后的边界信号。所述识别模块34根据滤波后的边界信号获取所述边界信号处理装置3相对于所述边界线12的位置。通过简单的系统组成，无需额外的定位装置，简单的滤波方式，可有效获取真实地边界信号，成本低且控制效果好。

所述边界信号处理装置3根据所述边界信号获取所述自移动设备2的位置，所述识别模块34基于所述感应电动势的极性来检测所述自移动设备2的位置在所述边界线12内或边界线12外。例如，当在所述边界线12内时，检测所述边界信号为正极性，即所述感应电动势先为上升趋势；当在所述边界线12外时，检测所述边界信号为负极性，即所述感应电动势先为下降趋势。请参阅图4所示，为所述边界信号滤波前的波形图，所述边界信号受到干扰，如图中边界信号1、边界信号2、边界信号3、边界信号4被干扰信号抑制，无法正确判断边界信号的变化趋势，即无法判别到所述自移动设备2的位置。请参阅图5所示，为根据以上算法得到的边界信号滤波后的波形图，干扰信号被抑制，且边界信号1、边界信号2、边界信号3、边界信号4被放大，即可直观检测到所述感应电动势先为上升趋势，以表征所述自移动设备2的位置在所述边界线12内。通过卡尔曼滤波，抑制干扰信号，放大正常边界线信号特征，从而达到远离边界线12也能正确识别边界信号，程序简单且准确度高。

本发明边界信号处理方法通过自移动设备采集预设时间段内的边界信号，根据边界信号进行先验预测步骤，获取校正系数，根据校正系数对边界信号进行滤波，根据滤波后的边界信号判断自移动设备相对于边界线的位置，通过卡尔曼滤波，有效抑制干扰信号，程序简单且准确度高。

本发明不局限于上述具体实施方式。本领域普通技术人员可以很容易地理解到，在不脱离本发明原理和范畴的前提下，本发明的边界信号处理方法、处理装置自移动设备及自动工作系统还有其他很多的替代方案。本发明的保护范围以权利要求书的内容为准。