机器人/传感器/测距传感器

使用激光雷达的机器人玩家模拟

描述

测距传感器包括无需与被检测物体进行物理接触的传感器。它们允许机器人看到障碍物，而无需实际接触它。这可以防止可能的缠结，允许更好的避障（超过触觉反馈方法），并可能允许软件区分不同形状和大小的障碍物。有几种方法可以使传感器从远处检测障碍物。以下是几种常见的从非常基本到非常复杂的复杂性和能力范围的方法。以下示例仅旨在对许多常见的测距和接近传感器进行一般性了解，因为它们通常适用于机器人技术。每种类型都可以存在多种变化。

声波传感器

声波传感器使用声波（通常是超声波），通过介质作为其检测手段。介质通常是大气或水体。从某个源头发出声音脉冲。然后，一个或多个接收器在声波从任何障碍物反弹后拾取声波。然后，以各种方式解释这种回声以获取有关障碍物的信息。

声波测距

单一超声波测距仪
基本声纳操作动画

声波测距传感器，有时被称为声纳，发出声音脉冲并等待回声返回。回声返回所需的时间用于确定到障碍物的距离。由于其简单性和相对低廉的价格，它们在爱好和研究机器人中很受欢迎。这些传感器通常仅限于大约 6 米的范围。发散可能是问题，因为声波在远离声源移动时会迅速散开。传感器无法确定在该投影弧线上哪个位置发现了障碍物。当声波在返回之前从多个障碍物反弹时，'鬼影'回声也会造成问题。

• 声波测距
  • 优点
    • 便宜
    • 易于使用
  • 缺点
    • 分辨率随距离快速下降
    • 鬼影回声会导致错误读数
    • 物体的物理特性会导致截然不同的响应

扫描测距

声波扫描测距传感器通常被称为（以下也是如此）声纳或声纳阵列。声纳使用与声波测距相同的原理，但采用更复杂的检测硬件。通常，声纳系统会产生多个声音脉冲并利用多个探测器（称为阵列）来计算物体的距离和形状，其精度高于一对固定传感器/发射器可以达到的精度。然而，声纳在类似于其他声波测距系统的环境中，性能可能很差。密集的障碍物分布或复杂的表面可能会产生压倒性的鬼影回声或糟糕的回声返回。

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  具有两个发射器的红外接近传感器
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  夏普 GP2D120 红外测距传感器
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  双发射器接近传感器动画
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  简单激光雷达动画
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  红外测距传感器动画

可见光或红外光基础

另一种非常流行的方法是使用投影光波（通常是红外光）来检测障碍物。该系统投射光脉冲并寻找反射光。分析反射光的特性以确定有关检测到物体的特征。光具有传播速度极快的优势，从而实现快速的传感器响应时间、高分辨率和更少的误差。这种类型传感器的光通常形成窄光束，或者多次使用激光。这在远距离提供了良好的分辨率。

基本接近

最简单的光学障碍物传感器投射光并寻找特定强度的反射光。如果反射光足够强，则可以推断出障碍物位于传感器一定范围内。多个光源可以依次脉冲以在图中所示的传感器上提供一些分辨率。

测距光学传感器

光学测距传感器使用多种方法来检测障碍物并确定范围。最简单的方法是使用来自障碍物的反射光的强度来估计距离。但是，这会受到障碍物颜色/反射率和外部光源的显著影响。更常见的方法是使用以一定角度投射的光束和一排位于发射器附近的探测器，如右侧的动画所示。图中所示的夏普传感器使用这种方法。这种方法受物体颜色/反射率和环境光的影响较小。

激光雷达是一种更先进的测距方法，它使用激光扫描传感器视野。反射的激光光通常以两种方式之一进行分析。具有更长范围的装置有时通过测量激光脉冲返回到传感器的所需时间来实际确定距离。这需要极其快速的计时电路。另一种方法使用相位移检测通过分析入射光并将入射光与参考信号进行比较来确定范围。