基于超声波传感器和红外传感器的移动机器人感测系统
基于myrio的移动机器人测距系统设计
当遇到障碍物再返回给传感器[３] ꎮ 由此计算前方障碍物的距
离ꎬ式(１) 为距离计算公式ꎮ
Ｓ
＝
ｖ∗ｔ ２
(１)
超声波测距传感器实物如图 １ 所示ꎮ
ＬａｂＶＩＥＷ 是一种编程语言ꎬ由美国国家仪器( ＮＩ) 研发ꎬ类似于 Ｃ 语言编程ꎬ但又与 Ｃ 语言编程有很大区别[４] ꎮ 如图 ３ 所示ꎬ ＬａｂＶＩＥＷ 使用的是图形化编辑语言 Ｇ 编写程序ꎬ编译环境包括 前面板和程序框图ꎬ前面板可以创建很多控件ꎬ程序框图主要 用来编写常见的逻辑结构[５] ꎮ 这种编程方式容易理解ꎬ方便初 学者学习和使用ꎮ
移动机器人多传感器测距系统研究与设计
关键词 ： 超声波传感 器； 红外测距传感 器； 比较 器整形 电路 ；Ｐ Ａ 双 ＦＧ
中 图分 类号 ： Ｐ １ ；Ｐ ４ Ｔ ２ ２ Ｔ ２２ 文 献 标 志 码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｄ ｓ ｎ ｏ ｌｉｓ ｎ ｏ ａ ｇ ｎ ｙ ｔ ｍ ｎ ｍｏ ｉ ｏ ｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｅ ｉ ｆｍｕ ｔ－ｅ ｓ ｒ ｒ ｎ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ０ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ ｇ ｅ
摘
要： 设计 了多传感器测距 系统 的硬件 电路和相应的软件 ， 用高速 运放 和 高速 比较 器减小信号传输延 时， 采 用
双 比较 器整形 电路 消除回波前沿 时间误差 ， 用 Ｆ Ｇ 利 Ｐ Ａ进行 高速计 时， 对声速进行 温度补偿 ， 并对其 盲 区采 用红外线
测距传感 器和碰撞 开关进行 弥补 ， 高超 声波测距精度。实验表 明 ， 近距 离测量 范围 内， 提 在 该超声波 测距 方法可 以达
ｓｎｏ ｒ ｇｎ ｓ ｍ ｃｎｓｔｔ ｔ ｅｄ ｆ ｖｉ ｎ ｂｔｃ ｓ ｎ ｃｔ ｎ ｅｓｒ ａｉ ｇｓ ｔ ａ ａｓ ｅｎｅｓ ｏｄ ｇｏｓ ｌ ｄｌ ａ ｏ． ｎ ｙｅ ｉｙ ｈ ｏａ ｉ ａｅａ ｏ ｉ Ｋ ｙｗ ｒ ｓ ｌ ｒ ｏｉ ｓｎｏ；ｉｆ ｅ ａｇ ｇｓｎｏ；ｄ ｕｃｍ ａ ｔ ｓａｉｇｃ ｃｉ Ｐ Ａ ｅ ｏｄ ：ｕ ａ ｎｃ ｅｓｒ ｎｒ ｄ ｒ ｉ ｅｓｒ ｏ—ｏ ｐｒ ｏ ｒ ｈ ｐｎ ｉ ｕ ；Ｆ Ｇ ｔ ｓ ｒ ａ ｎ ｎ ａｒ ｅ ｒ ｔ
移 动 机器 人 多传 感 器 测 距 系统 研 究 与设 计
梁毓 明 ， 立 鸿 徐
（． １ 同济大学 电子与信息 工程学院 ， 上海 ２ １０ ； ２ 江西理工大学 机电工程学 院， ０８ ４ ． 江西 赣州 ３ １ ０ ４０ ） ０
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航一、概述随着科技的快速发展，室内移动机器人已成为智能家居、物流运输、医疗护理等领域的重要组成部分。
要实现机器人的高效、准确运作，其定位与导航技术至关重要。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术，通过集成传感器、控制算法和路径规划算法，使机器人能够在复杂的室内环境中实现自主定位与导航。
嵌入式系统作为机器人的核心部分，具备体积小、功耗低、实时性强等特点，能够满足机器人对于硬件资源的需求。
通过集成多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，机器人可以获取环境中的距离、障碍物、图像等信息，为定位与导航提供丰富的数据支持。
在定位方面，基于嵌入式系统的室内移动机器人可以采用多种技术，如SLAM（同时定位与地图构建）、惯性导航、WiFi指纹定位等。
这些技术各有优缺点，可以根据具体应用场景进行选择和优化。
通过实时获取机器人的位置信息，可以实现对机器人的精确控制。
在导航方面，嵌入式系统可以根据定位信息以及预设的目标位置，结合路径规划算法，为机器人规划出最优的行驶路径。
同时，机器人还需要具备避障功能，能够在遇到障碍物时及时调整行驶方向，确保安全到达目的地。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术是实现机器人自主化、智能化的关键。
通过不断优化算法和硬件设计，可以提高机器人的定位精度和导航效率，为各领域的应用提供更加便捷、高效的解决方案。
1. 嵌入式系统概述及其在机器人技术中的应用嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，被设计用于执行特定的控制、监视或辅助功能。
它通常嵌入在设备或系统内部，是设备智能化、自动化的核心所在。
嵌入式系统结合了硬件和软件，具有体积小、功耗低、实时性强、可靠性高等特点，因此广泛应用于各种领域，如智能家居、医疗设备、航空航天以及机器人技术等。
在机器人技术中，嵌入式系统发挥着举足轻重的作用。
嵌入式系统为机器人提供了强大的计算和控制能力。
通过嵌入式处理器和相应的算法，机器人能够实时地处理传感器数据、执行复杂的运动控制任务，并实现自主导航和定位。
超声波 红外避障
移动机器人的多传感器测距系统设计一、引言在自主移动机器人的实时避障和路径规划过程中，机器人须依赖于外部环境信息的获取，感知障碍物的存在，测量障碍物的距离。
目前，机器人避障和测距传感器有红外、超声波、激光及视觉传感器。
激光传感器和视觉传感器价格贵，对控制器的要求较高，因而，在移动机器人系统中多采用红外及超声波传感器。
多数系统采用单一传感器进行信息采集，但超声波传感器因为存在测量盲区的问题，测距范围一般在30～300cm之间；而红外测距传感器的探测距离较短，一般在几十厘米之内，它可以在一定程度上弥补超声波传感器近距离无法测量的缺点。
因而，本系统采用多路红外和超声波传感器进行距离信息的测量和采集。
二、测距原理及方法（一）超声波传感器超声波是指谐振频率高于20 Hz的声波，频率越高反射能力越强。
超声波传感器价格低廉，其性能几乎不受光线、粉尘、烟雾、电磁干扰的影响，并且，金属、木材、混凝土、玻璃、橡胶和纸等可以反射近乎100％的超声波，因而，可以用来探测物体。
超声波测距的方法为回声探测法，发射换能器不断发射声脉冲，声波遇到障碍物后反射回来被接收换能器接收，根据声速及时间差计算出障碍物的距离。
距离与声速、时间的关系表示为式中：s为与障碍物间的距离，m; c为声速，m/s；t为第一个回波到达的时刻与发射脉冲时刻的时间差，s。
c与温度有关，空气中声速与温度的关系可表示为式中c为声速，m/s;θ为环境温度，℃。
（二）提高超声波测距精度的方法1．采用合适的频率和波长：使用超声波传感器测距，频率取得太低;外界杂音干扰较多；频率取得太高，在传播过程中衰减较大。
并且，超声波传感器在测量过程中容易产生盲区，接收端易接收到泄漏波。
改善这一缺点，须减少发射波串的长度，增高发射波频率。
但发射波串长度过短会使得发射换能器不能被激振或激振达不到最大值；发射波频率过高则衰减大，作用距离下降、有试验表明：使用40 kHz的超声波，发射脉冲群含有10-20个脉冲，具有较好的传播性能。
机器人定位技术详解
机器人定位技术介绍前言随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。
那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。
移动机器人超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。
通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。
在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。
由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。
而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。
同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。
超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。
移动机器人视觉导航定位技术在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。
在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。
视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。
《基于扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人设计与实现》范文
《基于扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人设计与实现》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，自主移动机器人成为了智能设备中一个重要的分支。
它能在未知或半未知环境中，实现导航、定位、规划、决策等功能。
扩展卡尔曼滤波作为一种高效的滤波算法，在移动机器人的定位和导航中有着广泛的应用。
本文将介绍基于扩展卡尔曼滤波的自主移动机器人的设计与实现。
二、系统概述本系统主要由移动机器人硬件平台和软件算法两部分组成。
硬件平台包括电机、轮子、传感器等，用于实现机器人的运动和感知功能。
软件算法则以扩展卡尔曼滤波为核心，结合路径规划、控制算法等，实现机器人的自主导航和定位。
三、移动机器人硬件平台设计3.1 电机与轮子机器人采用差速驱动方式，通过两个电机分别控制左右轮的转速，实现机器人的前进、后退、左转、右转等基本运动。
3.2 传感器传感器是机器人实现自主导航和定位的关键部件。
本系统采用激光雷达、超声波传感器、红外传感器等，用于感知机器人周围的环境信息。
四、扩展卡尔曼滤波算法设计4.1 扩展卡尔曼滤波原理扩展卡尔曼滤波是一种用于非线性系统的滤波算法，通过扩展非线性模型的方式，实现状态估计。
在移动机器人的定位和导航中，扩展卡尔曼滤波能够有效地处理传感器噪声和模型误差，提高定位精度。
4.2 扩展卡尔曼滤波在机器人导航中的应用在机器人导航中，扩展卡尔曼滤波用于估计机器人的位置和姿态。
通过融合多种传感器数据，实现机器人的实时定位。
同时，根据机器人的运动学模型，预测下一时刻的位置和姿态，为路径规划和决策提供依据。
五、软件算法设计与实现5.1 路径规划算法路径规划是自主移动机器人的核心任务之一。
本系统采用基于A算法的路径规划方法，结合地图信息和传感器数据，实现全局和局部路径规划。
5.2 控制算法控制算法用于实现机器人的运动控制。
本系统采用PID控制算法，根据机器人的当前状态和目标状态，计算控制量，驱动电机实现机器人的运动。
5.3 软件架构与实现软件架构采用分层设计思想，分为感知层、决策层、执行层。
基于超声波技术的避障检测系统设计
避障检测传感器简介——基于超声波技术的避检测系统的文献综述陈香敏10807030202摘要：避障系统技术在工业现场、车辆导航、水声工程等领域都具有广泛的应用价值，目前已经应用于物位测量、机器人自动导航以及空气中与水下的目标探测、识别、定位等场合。
本文主要介绍避障使用的传感器，主要有超声波传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。
0.引言：随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人的研究又出现了新的高潮。
以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术，高适应性的移动机器人控制技术，真实环境下的规划技术为标准，开展了移动机器人更高层次的研究。
避障是智能移动机器人基本的功能，具体的实现方法多种多样。
在自主移动机器人的实时避障和路径规划过程中，机器人须依赖于外部环境信息的获取，感知障碍物的存在，测量障碍物的距离。
目前，机器人避障和测距传感器有红外、超声波、激光及视觉传感器。
激光传感器和视觉传感器价格贵，对控制器的要求较高，因而，在移动机器人系统中多采用红外及超声波传感器。
多数系统采用单一传感器进行信息采集，但超声波传感器因为存在测量盲区的问题，测距范围一般在30～300cm之间；而红外测距传感器的探测距离较短，一般在几十厘米之内，它可以在一定程度上弥补超声波传感器近距离无法测量的缺点。
因而，一般情况下多采用多路红外和超声波传感器进行距离信息的测量和采集。
关键字：避障系统超声波传感器红外传感器激光传感器视觉传感器1、激光传感器1.1、基本工作原理激光传感器工作时，先由激光发射二极管对准目标发射激光脉冲。
经目标反射后激光向各方向散射。
部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。
雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号，并将其转化为相应的电信号。
常见的是激光测距传感器，它通过记录并处理从光脉冲发出到返回被接收所经历的时间，即可测定目标距离。
激光传感器必须极其精确地测定传输时间，因为光速太快。
《简易机器人常用传感器作业设计方案》
《简易机器人常用传感器》作业设计方案第一课时一、设计背景：随着科技的不息进步，机器人技术已经逐渐走进人们的平时生活。
而机器人的核心功能之一就是能够感知四周环境，并依据环境的变化做出相应的反应。
因此，传感器作为机器人的“感觉器官”，在机器人设计中起着至关重要的作用。
本次作业旨在让同砚了解并精通常用的机器人传感器，并利用这些传感器设计一个简易机器人。
二、设计目标：1. 了解机器人传感器的种类和作用；2. 精通传感器与控制系统之间的协作原理；3. 进行实际操作，设计一个具有基本感知能力的简易机器人。
三、设计内容：1. 机器人传感器介绍：本次设计将涉及到以下常用机器人传感器：- 光敏传感器：用于检测光线强度，实现机器人对光线的感知；- 超声波传感器：用于测量距离，实现机器人对四周环境的距离感知；- 红外传感器：用于检测物体的距离和避障，实现机器人在前进过程中的避障功能；- 陀螺仪传感器：用于检测机器人的角度和方向变化，实现机器人的姿态控制。
2. 传感器与控制系统协作原理：传感器卖力感知四周环境，并将感知到的数据传递给控制系统，控制系统依据接收到的数据做出相应的决策和控制机器人的挪动。
这种协作原理是实现机器人智能感知和自主运动的关键。
3. 简易机器人设计：基于上述传感器和控制系统的协作原理，设计一个简易机器人，要求具有以下功能：- 能够感知光线强度，并依据光线强度的变化调整自身运动方向；- 能够测量前方距离并避障；- 能够保持水平姿态并依据陀螺仪传感器调整角度。
四、设计步骤：1. 硬件部分：- 搭建机器人底盘，安装电机和轮子；- 毗连光敏传感器、超声波传感器、红外传感器和陀螺仪传感器；- 搭建控制系统，包括单片机和电机驱动模块。
2. 软件部分：- 编写传感器数据得到程序，并将数据传递给控制系统；- 编写控制系统程序，依据传感器数据调整机器人的运动和姿态。
3. 测试部分：- 对机器人进行光线强度、距离、避障和姿态稳定性的测试；- 调整程序，优化机器人的运动和姿态控制。
基于多传感智能移动机器人环境探测系统研究与设计
所接 收 ， 产生 一个 与光 强 相对 应 的 电流 ， 电流 经
放大电路放 大后 ， 出模 拟 电压信 号 ， 输 电压越 高， 红外 线 反射 功率 越 强 ， 检测 距 离越 近 ； 之 ， 反 电压低 ， 检测距离就相对较远 。模拟 电压经 Ａ／ Ｄ转换位数字信号后输入单 片机 。单片机对该 数字信号进行处理计算 ， 所得结果就是前方障 碍 物 的距离 。
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第 ２卷 ７
２０ 年 ０７
第６ 期
１ 月 １
核 电子学 与探 测技 术
Ｎｕ ｌ ｒＥ ｅｔｏ ｉｓ＆ Ｄｅｅ ｔ ｎＴｅｈ ｏｏ ｙ ｃ ａ ｌｃｒｎｃ ｅ ｔｃｉ ｃ ｎ ｌｇ ｏ
Ｖｏ ７ Ｎ０ ６ Ｌ２ ．
ｎ ． ２０ ｏｖ ０７
基 于 多传 感 智 能移 动 机 器 人 环 境 探 测 系统 研 究 与 设 计
陈宇 ， 温欣玲
（ 郑州航空工业管理学 院 机电工程 系 ， 河南 郑 州 ４０１） ５ ０ ５
摘 要 ： 出了一种基 于单片机 ＭＣ ８ ９ ８ Ｐ 智能移动 机器人 环境 探测 系统 的设计 方法 。系统 提 ６ ＨＣ Ｏ Ｇ ３ 利用 超声波和红外两种传感器组成 ４ 组感知采集模块 ， 采集机器人前后左 右各方 向的障碍物 信息 ， 实现 了超声 波和红外传感功能互补 ， 解决了超声波传感器 测距 盲区问题 。利用 脉 冲发射 、 号选 通 、 信 温度补
利 用红 外测 距 原 理可 对 超声 波 盲 区 内进 行 距 离 检测 。克 服 了 超声 波盲 区测距 问题 。 电压 信 号 经 电 压 比较 器 处 理 后 ， 出端输 出低 电平 输
Ｔ ２ ｝２ ｉ Ｒ ２ Ｄ２
Ｔ３ Ｈ３ Ｒ３ Ｄ３
超声红外复合测距系统设计
（ 长春工业大学 机 电工程学院 ，长春 １ ０ １ ） ３ ０ ２ 摘 要 ： 为了满足 移动机器人对 障碍物信 息处理及其数据采集的准确性、快速性要求 ，在对超声波及红
外线测距原理研究的基础上 ，综合二者优 点 ， 基于Ｍｅ ａ ６ 单片机 ，设计了超声红外复合测距 ｇ ｌＬ 系统。设计了复合 测距 系统 的硬件 ， 包括传感器的选择 、发送 电路设计、接收电路设计 、无线 传输模块 、测距系统总体设计。测距系统采用红外传感器补偿超声测量近距离时的盲区 ，进一 步提 高了测距的准确度 。实验 结果表明 ， 计开发的复合测距 系统在０ ０ｃ 之 间测 量误 差 设 ￣３０ ｍ
定 向精度 。现 有 的测距机 器人 大 多以单 一 的传感 器 为主 ，难 免存 在着 测距误 差 ，而且 不能 实现人 机 分
离 ，作业场 所 及范 围都具 有一 定的局 限性 。 为 了解决移 动机器 人动 态测距 存在 的缺 陷， 在 对 超 声 波 及 红 外 线 原 理 研 究 的 基 础 上 ，结合 超 声 波 与 红 外 线 的优 点 ，设 计 了一 款 多 功 能 、 低 成
为 士１ ｍ，达到了设计的要求。 ｍ
关键词 ： 超声波传感器 ；红外传感器 ；复合测距 ；硬件 设计
中图分类号 ：Ｔ ２ ４ Ｐ３ １ １ 文献标识码 ：Ａ Ｐ ７ ；Ｔ １ ．
Ｄ ｉ １ ． ９ ９ Ｊ ｉｓ ． ０ ９ １ ４ ２ １ ． （ ） ３ ｏ ： ３ ６ ／ ． ｎ １ ０ －０ ３ ． ０ １ ７ 下 ． ４ Ｏ ｓ
圃
图 １ 超 声 波 测 距 原 理 框 图
兰 ｌ
超 声 波 测距 原 理 是 通 过 检 测 超 声 波 发 射 后 遇 到障 碍 物 反 射 的 回波 Ｈ ，记 录从 发 射 到接 收 回波
移动机器人的多传感器测距系统设计
ｓｎｏ ｉａ ｃ ｅｓｒ ｇｓｓ ｍ ｏ ｏ ｉ ｂ ｔｓｄ ｓ ｎ ｄ Ｔ ｉ ｓｓ ｍ ｃｎｄｔ ｔ ｂｅｔ ｗｔｉ ０～２０ｃ ｅ ｓｒ ｓ ｎ ｅｍ ａｕｉ ｙｔ ｆ ｂｌ ｒ ｏ ｉ ｅｉ ｅ． ｈｓ ｙｔ ａ ｅｅ ｊｃ ｉ ｎ ｄｔ ｎ ｅ ｍ ｅ ｏ ｇ ｅ ｃｏ ｓ ｈ ０ ａ，
ｃ ｍ之 间； 而红 外测距 传感 器的探 测距 离较 短 。 一般 在几 十 厘米之 内， 它可 以在一定 程度上 弥补 超声 波传感器 近距 离
ｅ ｒ ｒｉ ｅ ｓ ｈ ％ ．Ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ ｍｓ ｃ ｎ ｔ ｕ ｅ ｙ ｌｒｓ ｎｃ ｅ ｓ ｒ ｎ ｉ ｆ ｒ ｄ ｅ ｓ ｒ ｏ ａ ｈ ｒ ｅ ８ ｌｓ ｔ ａ １ ｏ ｎ ｈ ｈ ｅ ｙ ｔ ｏ ｓｉ ｔｄ ｂ ｕ ｔ ｏ ｉ ｓ ｎ ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｅ ｓ ｎ ｏ ｔ ｇ ｔ ｅ ｅ ｔ ａ ｏ ａ ｓ
ｄ ｓｇ ｄ ｓ ｆ ａ ｅ ｄ ｓｇ ｓ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｉ ｅａｌ ｅ ｉｎ ａ ｏｔ ｒ ｅ ｉ ｉ ｎ ｒ ｕ ｅ ｎ ｄ ｔｉ ｎ ｗ ｎ ｏ ．
Ｋｅ ｒ ｓ： ｂｌ ｏ ｔ ｌ ａｏ ｉ ｅ ｓｒ ｎｒｒｄ ｓｎ ｏ ；ｍｅｓ ｒ ｇｄｓａ ｃ ｙｗｏ ｄ ｍｏ ｉ ｒｂ ；ｕｔ ｓ ｎｃｓ ｎｏ ；ｉｆ ｅ ｅ ｓｒ ｅ ｏ ｒ ａ ａｕ ｎ ｉｔｎ ｅ ｉ
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５ Ｏ
传感器与微 系统 （ ｒ ｓｕｅ ａｄ ｉ ｓ ｔ ｅｈｏ ｇ ｓ Ｔａ ｄｃｒ ｎ ｃ ｙ ｅ Ｔｃｎｌ ｉ ） ｎ Ｍ ｒ ｓｍ ｏ ｏ ｅ
２０ ０６年 第 ２ ５卷 第 ２ 期
移动机器人的 多传感器测距 系统设计
孙骁苗， 东辉 ， 周 栗 欣， 李 立
０ 引 言 在 自主移动机器人 的实 时避 障和路径 规划 过程 中 ， 机 器人 须依赖于外部环境信 息的获取 ， 知障碍物 的存 在 ， 感 测 量障碍物的距离 。 目前 ， 机器人避 障和测距传感 器有红外 、 超声波 、 光及视觉传感 器 。激光 传感 器和视 觉传 感器 价 激
超声波传感器在移动机器人的应用(探测障碍物)
超声波传感器在移动机器人的应用（探测障碍物）摘要：移动机器人通过各种传感器系统感知外界环境和自身状态，在复杂的环境自主移动并完成相应的任务，超声波传感器以其独有的特征而被青睐，关键词：超声波传感机器人障碍物探测前言：随着机器人技术的发展，自主移动机器人以其灵活性和智能性等特点，在人们的生产生活中应用越来越广泛，移动机器人要获得自主行为，其最重要的任务之一是获取关于环境的知识。
这是用不同的传感器测量并从那些测量中提取有意义的信息而实现的。
视觉、红外、激光、超声波等传感器都在移动机器人中得到实际应用。
超声波是一种在弹性介质中的机械振荡，有两种形式：横向振荡（横波）及纵和振荡（纵波）。
在工业中应用主要采用纵向振荡。
超声波可以在气体、液体及固体中传播，其传播速度不同。
另外，它也有折射和反射现象，并且在传播过程中有衰减。
在空气中传播超声波，其频率较低，一般为几十KHZ，而在固体、液体中则频率可用得较高。
在空气中衰减较快，而在液体及固体中传播，衰减较小，传播较远。
利用超声波的特性，可做成各种超声传感器，配上不同的电路，制成各种超声测量仪器及装置，并在通迅，医疗家电等各方面得到广泛应用。
超声波传感器以其性价比高、硬件实现简单，成本低，不易受电磁、光线被测对象颜色烟雾影响等优点，在移动机器人感知系统中得到了广泛的应用。
但是超声波传感器也存在一定的局限性，主要是因为波束角大、方向性差、测距的不稳定性(在非垂直的反射下)等，因此往往采用多个超声波传感器或采用其他传感器来补偿。
超声波传感器在移动机器人的应用由于用超声波测量距离并不是一个点测量。
超声波传感器具有一定的扩散特性，发射的超声能量主要集中在主波瓣上，沿着主波轴两侧呈波浪型衰减，左右约30°的扩散角，但对于移动机器人很难保证其自身运动姿态的稳定性，采用超声波传感器固定在移动机器人车身的探测方式，当移动机器人偏离平行墙面时，探测系统往往很难得到实际的距离。
《2024年基于ROS的机器人移动平台的设计与实现》范文
《基于ROS的机器人移动平台的设计与实现》篇一一、引言随着科技的快速发展，机器人技术已经成为现代工业、服务、军事等多个领域的重要应用。
机器人移动平台作为机器人技术的重要组成部分，其设计与实现显得尤为重要。
本文将介绍基于ROS（Robot Operating System）的机器人移动平台的设计与实现过程，从系统架构、硬件组成、软件设计等方面进行详细阐述。
二、系统架构设计1. 整体架构基于ROS的机器人移动平台整体架构包括硬件层、驱动层、ROS中间层和应用层。
硬件层主要包括电机、轮子、传感器等设备；驱动层负责控制硬件设备的运行；ROS中间层则负责实现机器人运动控制、传感器数据采集等功能；应用层则负责实现机器人的具体任务。
2. 通信架构机器人移动平台的通信架构采用分布式架构，通过ROS的节点（Node）进行通信。
各个节点之间通过发布/订阅（Publish/Subscribe）的方式进行信息交互，实现机器人运动控制、环境感知、任务执行等功能。
三、硬件组成机器人移动平台的硬件组成主要包括电机、轮子、传感器等设备。
其中，电机和轮子负责机器人的运动，传感器则负责机器人的环境感知和状态监测。
具体硬件设备包括：1. 电机与轮子：采用直流电机和轮子组成移动平台，通过驱动器控制电机的运行，实现机器人的运动。
2. 传感器：包括激光雷达、超声波传感器、红外传感器等，用于实现机器人的环境感知和状态监测。
四、软件设计1. ROS系统集成机器人移动平台的软件设计基于ROS系统进行集成。
首先需要在ROS环境中创建工作空间（Workspace），并安装相关软件包和依赖库。
然后，根据机器人的任务需求，编写节点程序，实现机器人的运动控制、环境感知、任务执行等功能。
2. 运动控制设计运动控制是机器人移动平台的核心功能之一。
通过编写ROS 节点程序，实现机器人的运动规划、路径跟踪、速度控制等功能。
具体包括：（1）运动规划：根据机器人的任务需求，生成合理的运动轨迹。
基于ARM的移动机器人红外测距系统的设计
基 于 Ａ Ｍ 的移 动 机 器人 红 外测 距 系统 的设 计 Ｒ
王 慧娟 袁 全 波 房 好 帅
（ 北华航天工业学院 计算机科 学与工程系，河北 廊坊 ０ ５ ０ ） ６ ０ ０ 摘 要 ：为实现机器 人安全蔽 障 ，设计 了一种基 于 ￥ Ｃ ４ ０ ３ ２ ４ Ａ微控制器 的红外测距系统 ，具体介绍了该测距系统
ＰＣ ６ ８ ７ Ａ Ｉ１Ｆ ７ 、 ＶＲ系列 单 片机 、 ＴＭＥ Ａ１ 控 制 Ａ Ｇ ６微 器等 。这些 系统 的控 制器 虽然可 以实 现对 红外发 光 管和光 敏接 收管 的选通 控 制 、 光 敏 接 收管 的输 出 对
２ 硬 件设计
２ １ 系统 组 成 ．
口
图 １ 主 控 制 系统 硬 件 结 构 设 计
激光 传 感器 和 视 觉传 感 器 价格 比较 贵 ， 控 制 对 器 的要 求 高 ， 因此 ， 移动 机器人 系统 中多采 用红 外 在
由于 Ａ Ｍ系列处理器在数字信号 的处理、 Ｒ 多
线程 ， 在运 算速 度 和通 用 性 以及 开发 周 期 方 面均 具
ｍ研 究 ２ 有单 片机不 可 比拟 的优 势 ， 以 目前 国 内外各ｗ： Ｋ 所 ．．
机构 都在 实验将 Ａ ＲＭ 系列 处 理器 应用 在 对 移动 机 器人 的 控 制 。本 文 采 用 三 星 公 司 的 ￥ Ｃ ４０ 片 ３ ２４ Ａ，
及超声波传感器。超声波传感器因为存在测量盲区 问题 ， 测距范围一般在 ３ — ０ 厘米之间； ０ ３０ 而红外传
感 器测距 系统 的 探测 距 离 较 短 ， 般在 几 十厘 米 之 一 内， 它可 以在 一定 程 度 上弥 补 超 声 传感 器 近 距 离无
将红外测距系统具体实现过程为 ： 将由红外测距
agv智能搬运机器人原理
agv智能搬运机器人原理概述AGV智能搬运机器人（Automated Guided Vehicle，简称AGV）是一种基于先进自动化技术的机器人系统，具备自主导航和智能搬运能力。
本文将分别介绍AGV智能搬运机器人的原理，包括导航定位技术、传感器系统、智能控制算法以及应用案例等方面。
一、导航定位技术AGV智能搬运机器人的导航定位技术是实现自主移动和避障的关键。
常见的导航定位技术包括激光导航、视觉导航和惯性导航等。
激光导航主要通过扫描激光雷达获取周围环境信息，并实时构建地图，从而实现机器人的自主导航。
视觉导航则利用相机等视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和计算机视觉算法实现机器人的导航定位。
惯性导航则利用惯性测量单元（IMU）等传感器获取机器人的姿态和加速度信息，通过运动模型和滤波算法进行定位。
二、传感器系统AGV智能搬运机器人依靠传感器系统来感知环境、获取位置信息，并进行实时决策和控制。
传感器系统可以包括激光雷达、相机、红外传感器、超声波传感器等多种传感器。
激光雷达可以实时获取周围障碍物的距离和形状信息，用于避障和路径规划。
相机能够捕捉环境图像，并通过图像处理算法进行目标检测和识别。
红外传感器和超声波传感器则可以检测距离和避免碰撞。
三、智能控制算法AGV智能搬运机器人的智能控制算法包括路径规划、动态障碍物避障和运动控制等方面。
路径规划算法通过结合地图信息和导航定位结果，确定最优的行进路径，并生成相应的运动指令。
动态障碍物避障算法利用传感器数据实时检测周围障碍物，通过智能决策和机器学习算法避免碰撞。
运动控制算法则根据导航定位结果和路径规划结果，控制驱动系统实现机器人的精确运动和搬运操作。
四、应用案例AGV智能搬运机器人具有广泛的应用潜力，在物流、制造业、仓储等领域得到了广泛应用。
例如，在工厂生产线上，AGV机器人可以根据订单需求，自主搬运物料和成品，提高生产效率和减少人力成本。
在仓储场所，AGV机器人能够实现货物的自动装卸和储存，提高管理效率和降低错误率。
基于超声波传感器与红外传感器的移动机器人感测系统研制
第 ７卷 第 ２期
２ｏ ０ ８年 ６ 月
南通大学学报 （ 自然 科 学 版 ） Ｊｕｎ ｌｏ ｎｏ ｇＵｎｖｒｉ Ｎａｕａ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ） ｏ ｒａ ｆＮａ ｔｎ ｉｅｓ ｙ（ ｔｒｌＳ ｉｎ ｅＥ ｉｏ ｔ ｉ
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简析自动避障小车的硬件设计
简析自动避障小车的硬件设计避障小车是一种采用了红外、超声波、CCD和激光等传感器设计的移动机器人。
其工作原理是：避障小车在复杂环境自主移动时，通过传感器系统感知外界环境从而完成避障。
避障控制系统的总体设计思路是基于自动引导小车系统，这种系统使用传感器感知路线和障碍，根据智能小车实现自动识别路线，在遇到障碍时自动避让，并且选择正确的路线行进。
1 设计任务1.1 设计思想本系统要求自行设计制作一个智能小车，该小车在前进的过程中能够检测到前方障碍并自动避开，达到避障的效果。
设计思想是采用单片机为控制核心，利用位置传感器检测道路上的障碍，通过采集数据并处理后由单片机产生PWM波驱动直流电机对车进行转向和行动控制，控制电动小汽车的自动避障、快慢速行驶以及自动停车。
1.2 功能概述本系统主要由微控制器模块、避障模块、直流电机及其驱动模块电源模块等构成。
微控制器模块：通过采用STC89C52作为微控制器接受传感器部分收集到的外部信息进行处理，并将结果输出到电机驱动模块控制电机运行。
避障模块：采用位置传感器的漫反射检测来检测前方是否有障碍，通过红外光电开关将采集到的信号送到微控制器。
驱动模块：通过接收微控制器产生的信号来驱动电机运行，实现快慢速行驶，转向控制以及自动停车。
电源模块：为保证正常工作，为整个电路模块提供电源支持。
2 硬件电路设计关键元件选择讨论：2.1 单片机的选择单片机全称单片微型计算机（Single Chip Microcomputer），简称SCM，把一个计算机系统集成到一个芯片上，具有质量轻、体积小、价格便宜的特点。
单片机内部也有着内存、CPU、类似硬盘一样具有存储功能的器件等与电脑功能类似的模块。
单片机的核心是集成电路芯片，该芯片采用了规模超大的集成电路技术，将各种模块集成在一起，包括对数据进行处理的中央处理器CPU、模拟多路转换器、显示驱动电路、中断系统、数据存储器RAM、程序存储器ROM、定时器/计时器、A/D转换器等，这些功能模块被集成在硅片上，形成了一个小型的、完善的计算机系统。
电动扫地机器人导航工作原理
电动扫地机器人导航工作原理现代科技的迅速发展，为人们的生活带来了许多便利。
其中，电动扫地机器人便是一个十分受欢迎的家用电器。
它能够代替人们进行日常打扫，让居家环境变得更加整洁。
那么，电动扫地机器人是如何实现自主导航的呢？本文将详细介绍电动扫地机器人导航的工作原理。
一、传感器系统电动扫地机器人的导航能力主要依赖于其搭载的精密传感器系统。
这个系统包括了一系列传感器，如触碰传感器、跌落传感器、红外传感器、超声波传感器以及激光雷达传感器等。
它们协同工作，为电动扫地机器人提供环境感知和障碍物检测的能力。
触碰传感器能够感知到机器人是否与障碍物发生碰撞，一旦发生碰撞，机器人会通过反馈信号来调整自身行进方向。
跌落传感器则可以检测到地面的高度变化，以避免机器人从楼梯等危险区域坠落。
红外传感器和超声波传感器则可以探测到周围障碍物的距离和方位，从而帮助机器人进行避障。
激光雷达传感器是一种高精度传感器，能够实时生成环境的三维地图，并通过不同的距离和方位信息，使机器人能够更加精准地感知周围环境。
二、算法控制除了传感器系统之外，电动扫地机器人还需要依靠先进的算法控制来实现自主导航。
常见的导航算法包括随机漫游算法、墙壁跟随算法和SLAM算法等。
随机漫游算法是一种基本的导航算法，它通过随机选择行进路径来遍历整个室内空间，虽然效果有限，但能够在一定程度上完成清扫任务。
墙壁跟随算法则是利用传感器探测到的墙壁信息，使机器人始终保持在墙壁附近行进，从而能够高效地清扫整个室内环境。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是一种高级导航算法，它通过将传感器获取到的环境数据与自身位置信息进行实时融合，实现对环境的建模和自身位置的估计，从而实现智能的路径规划和导航。
三、路径规划与导航电动扫地机器人在感知到周围环境后，需要根据环境特征进行路径规划与导航。
这一过程是通过将传感器获取到的环境数据输入到导航控制系统中，再利用预先设定的导航算法进行处理。
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超声波发射模块设计 外加信号频率等于两压电晶片的固有振动频
率时 将会发生共振 课题中采用的超声波传感器 中心频率为 &' :;< 因此在超声波发射电路中 通 过软件编程方式 对单片机 =9> 口置高和置低 产 生 &' :;< 脉 冲 信 号 输 出 到 发 射 电 路 中 " 由 于
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丁立军 等 5 基于超声波传感器与红外传感器的移动机器人感测系统研制
减速度变慢 多次折射返回信号可能会使接收探头 误触发 ! 而且发射脉冲数 越多 串扰时 间越长 测 量盲区也越大 ! 因此本文中采用 " 个发射脉冲! 由于本文设计的测量电路发射功率较弱 最远 可测距离在 #!# $ 左右 如需测量更远距离 可将 单片机输出的调制波通过脉冲变压器升压后驱动 超声波探头%&'#(!
第7卷 第"期 &**, 年 ' 月
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基于超声波传感器与红外传感器的 移动机器人感测系统研制
丁立军 ! 华
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引
言
波测控系统应用于移动机器人上的研究 # 超声波传 感器在应用 领域的代表 作 是 !((7 年 美 国 的 =+>+ 火星探测 车上运用的 超声障碍 物 检 测 设 备 5$6# "&&& 年 ?4. 和 ?4@.5%6首次利用两组超声波传感器检测 障碍物表面形状及位置 # 其后 国内外很多学者也
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分立式超声波传感器测控系统设计 发射探头与接收探头的距离 设 ! 为传感器两探头中心距离 " 为超声波波 速 # 为超 声波传播时 间 $ 为障碍 物 距 离 传 感 器 的实际距离 " 发射探头与入射探头的距离越远 测 量误差越大 " 因此我们希望两探头尽量靠近 但两 探头距离较近 会存在串扰问题 " 在本文中两探头 中心的距离为 *"4 12 测量存在一定误差 实际距 离 $ 5 %. & !6. . ' 5 "#6. 但在单片机中执 行 该计算会 耗费很多资 源和时间 3 由 于 在 本 文 中 我们将盲区范围设置为 '34)* 2 因此两探头 距离 带来的最大误差为 ( *346.. ) 4)3* 7 4)"* 5
引起 发射信号未经反射就被接收探头感应到 ! 由 于 +,*-)-. 接收到超 声波反射信 号后 就 输 出 低 电 平 示波器采集到的串扰信号及有效信号如图 " 所 示 ! 可见超声波发射后 立即引起了接收探头误动 作 如果此时计算从发射到接收的时间后计算出的 距离为错误值! 因此在设计中必须给串扰信号加上加窗信号 加窗信号实质就是盲区信号 ! 盲区信号可以采用软 件延时打开中断的方法 在发射完闭后延时一段时 间避开串扰信号后再打开单片机外部中断! 为留有一定的裕量 本文将盲区时设置为
./ 传 感 器 安 装 在 机 器 人 上 时 距 离 地 面 不 能 太 近
太近容易产生干扰信号 而且容易将可以翻越的障 碍物当成无法逾越的障碍物 " 传感器两探头间的距 离不能太远也不能太近 太远测量误差过大 太近 串扰信号过强" 本文中传感器距离地面的高度为
0. 12 传感器间宽度 *34 12" )") )")")
!"#$"%&"'$()"&"#* !+$*"& ,"$-.# /0) 102-3" 4020* 5$-#. 53*)'$0#-6 '#7 8#/)')"7 !"#$0)$
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?+!@A4) 单片机 =6> 口使用时能提供 .' 2? 灌电流
能力 而吸电流能力较小 所以用 B&;('& 来提高 其输出电 流的能力 保 证 &' :;< 的脉冲 信号有 一
#
超声波传感器测控系统设计
本课题采用分立式超声波传感器 $%&'()*+,定的功率3 超声波发射模块原理图如图 ) 所示3
超声波传感器是移动机器人避障 测距常用传 感器之一 # !((- 年 +./0 及 12345!6利用分立式超声 波传感器 设计了一套能使机器人沿墙走的测控系 统# !((7 年 8493:.;< 等人5"6进行了将复合频率超声
收稿日期 "&&,A&$A&$ 基金项目 南通市应用研究计划项目 B"&&7&"$ 南通大学自然科学基金项目 &7C&%7 作者简介 丁立军 !(7(A 男 嘉兴学院机电学院电气系助教 硕士 主要从事模式识别及智能检测技术方面的研究 #
" $0 在红外辅助测距范围内 将盲区设置大点可
以提高系统可靠性而且不会影响测距 ! 盲区设置为
" $0 则盲区距离为 1 "&&-!--"2* 1 -!#). $! )!#
传感器的多次反射问题 当周围障碍物较杂乱的时候 超声波存在多次 反射现象 ! 实验中 将传感器指向房间一个堆有杂 乱物体的角落 超声波经过多次折射后 引起的接 收系统不断动作 ! 此时对单次测距影响不大 只需 增加盲区时间 在盲区时间过后感测到第一个脉冲 下降沿后 第一个下降沿是离传感器最近物体的反 射信号 就关闭单片机中断! 但对连续测距来说 两 次测距间必须保持一定时间间隔 等前一次发射的 超声波基本衰减消失后 再启动下一次测距!
亮 " 陈
峰"
""'&!(
$!%&&! "# 南通大学 江苏 南通
摘
要 文章利用超声波传感器与红外传感器各自的优点 设计了基于超声波传感器和红外传感器的移动机器人
感测系统 # 该系统采用红外传感器补偿了超声波传感器的 检测盲区 使移动机器人具有更大的感测范围 # 文章完成 了感测系统软硬件设计 并进 行了详细的理论和 实 验 研 究 # 实 验 结 果 表 明 本 文 设 计 的 感 测 系 统 结 构 简 单 精 度 高 重复性好 成本低 具有普遍的应用意义和广泛的应用价值 # 关键词 超声波传感器 红外传感器 测距 移动机器人 中图分类号 )*"$" 文献标识码 + 文章编号 !"#$%&'() &**, *"+**!$%*-