超声波传感器避障原理：无人机避障技术的实现方式——超声波避障传感器

原标题：无人机避障技术的实现方式——超声波避障传感器

避障技术，顾名思义就是无人机自主躲避障碍物的智能技术。无人机避障一直都是业界的难题，行业精英也尝试寻求解决之道。从避障技术发展历史来看，目前相对成熟的无人驾驶当仁不让。

无人驾驶汽车是一种智能汽车主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。其中无人驾驶主要原理为通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标；同时通过车载传感器感知周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

由此可知无人驾驶依靠人工智能、计算视觉、雷达、监控装置和全球定位系统协同工作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。无人机避障也可以参考同样的理论，从无人驾驶方案也就很容易看出无人机避障方案，无人车的避障方案设计对无人机的避障具有极高的的参考价值。

无人机的飞行任务主要有三大要求：

其一，是飞行姿态的稳定性要求。空中机器人（即无人机）在执行任务过程中必须保持飞行轨迹平滑，高度基本不变，这也是对飞行器的基础要求；

其二，是对障碍物的精准识别及规避；

其三，要求无人机完成规避后恢复预定轨迹。

无人机避障技术可简单分为三个阶段：

一是感知障碍物并停止阶段；

二是获取障碍物深度图像自主绕开阶段；

三是建立区域地图合理规划路径阶段。

作为一个无人机的感官系统，实时性要求更高也是硬需求，考虑到未来无人机在飞行执行任务的过程中需要保持好的飞行状态，就需要极高的安全性和稳定性，这对传感器收集到的信号信息以及同时所涉及到的应用能够做实时处理的能力是一个关键点。这三个避障技术对应到几种传感器有：超声波、毫米波、激光红外、双目视觉、电子地图等。这几种避障方式技术原理不同，因此适用的场景也会因需而议。下面我们就来说说超声波传感器在无人机避障中的相关解决方案吧。

无人机降落辅助是无人机所具有的一项功能，可以检测无人机底部与着陆区域的距离，判定着陆点是否安全，然后缓慢下降到着陆区域。现在使用的无人机一般采用GPS监测、气压传感和其他传感技术实现自主导航，检测碰撞，定位等功能。而超声波传感则有助于无人机的着陆、悬停以及地面跟踪,将无人机保持在高于地面的恒定高度。

与许多超声波传感应用一样，无人机着陆辅助系统使用飞行时间（ToF）原理。ToF是从传感器发射到目标物体，然后从物体反射回传感器的超声波的往返时间估计。无人机的超声波传感器发出声波，发送后，信号处理路径变为静音，直到回波从物体反射回来为止。

现代很多传感技术可以检测物体的接近程度，而超声波传感在无人机着陆时的探测距离，不同表面的可靠性方面表现优异。超声波传感可以检测其他技术难以解决的的表面。例如，无人机经常会遇到玻璃面，透明薄膜，玻璃天顶等。光传感技术有时会穿过玻璃和其他透明材料，以至于数据偏差，而造成在玻璃建筑物上悬停失误。超声波却能可靠地反射出玻璃表面，从而准确降落。对于无人机中超声波传感器的应用工采网推荐MaxBotix 超声波避障传感器 - MB1043 MB1033。

超声波避障传感器MB1043 MB1033是一款高分辨率（1mm）、高精度低功耗的超声波传感器，它在设计上，不仅对干扰噪音做了处理，具备抗噪音干扰能力。而且对于大小不同的目标，和变化的供电电压，做了灵敏度的补偿。另外还具备标准的的内部温度补偿，使得测量出来的距离数据更加精准。应用于室内环境，它是一款很不错的低成本解决方案！

超声波避障传感器 MB1043 MB1033 特点：

体积小低成本方案

高分辨率可达1mm

可测距离长达5米

多种输出方式，包括脉宽、模拟电压、串口

低功耗适合电池供电系统，3.3伏供电仅有2.5mA电流

抗噪音

对大小变化的目标和工作电压各有补偿

标准内部温度补偿和可选的外部温度补偿

操作温度从0?C + 65?C

超声波避障传感器MB1043 MB1033 在HRLV-MaxSonar-EZ系列中的波束角选择

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超声波传感器避障原理：比较详细的HC-SR04超声波传感器数据及机器人避障的应用方法

引言.超声波传感器概述
?超声波传感器型号繁多,价格从几元钱到几百元不等,主要用于检测距离,同时根据声速计算出物体的距离.但超声波传感器有四个缺点:
1.声音速度易受温度和风向等环境因素干扰,在室内应用可忽略.
2.超声波有可能被吸引材料吸收,如毛毯,毛衣等.
3.传感器可能受外部噪音(干扰源与传感器有同样的频率)或相同传感器干扰.
4.超声波传感器检测与自身斜角较大的物体可能出现检测不到的情况.
一.HC-SR04超声波传感器电子结构
二.HC-SR04工作原理
?采用IO触发测距,触发信号输入端(Trig)输入一个10微秒以上的高电平信号,超声发送口收到信号自动发送8个40Hz方波,同时启动定时器,待传感器接收到回波则停止计时并输出回响信号,回响信号脉冲宽度与所测距离正比.根据时间间隔可以计算距离,公式:距离=(高电平时间*声速)/2.
?使用I2C协议,一个CPU可控制多个传感器.
三.HC-SR04出厂标准参数
?
四.HC-SR04实际测量结果
测距时,被测物体面积不宜少于0.5平方米且尽量要求平整,否则影响测量结果.
1.前方有平滑物体(如图书封面,镜面,墙体)与传感器夹角大于45度(非垂直反射)时误差明显,且在5-40cm范围内读数不稳定.其中可能会出现的误差有三角误差、镜面反射、多次反射等。
2.前方有毛衣,毛毯等吸音材料时读数不稳定.
3.声波测量角度为30度,精度平均正负4cm.
五.其他研究应用方法
1.一体式超声波传感器与步进电机组成的探测系统:利用电机带动一个超声波传感器旋转测距,并与步进电机相互协调.
2.多超声波传感器共同作用,互相补偿.多见超声波和红外协同?
3.物理感应:超声波传感器和弹簧式的保护层共同工作,如保护层碰到障碍物,弹簧压缩,机器人接收到碰撞信息,调整位置.
六.在机器人上的应用设计
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。事实上,距离计算是基于超声波成功、垂直的反射名义下进行的。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。另外，超声波这种发散特性在应用于测量障碍物的时候，只能提供目标障碍物的距离信息，而不能提供目标的方向和边界信息。因此需要用多个超声传感器以及其他传感器共同工作.
应用6个超声波传感器,两边对称放置,每20度角一个,单侧角度为40,60,80度.探测盲区在15cm以内,整体探测角度150度以上,可以应用.?
建议测量周期60ms以上,防止发射信号受回响信号影响.

超声波传感器避障原理：深度：AGV如何避障，从传感器和算法原理讲起

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避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。
避障常用哪些传感器
　　不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。
　　1、超声波
　　超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。
　　上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。
　　因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。
　　另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰，这都是实际应用的过程中需要考虑的。
　　2、红外
　　一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。
　　当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，这时，虽然物体很近，但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量量精度会变差。因此，常见的红外传感器 测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。
　　3、激光
　　常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2，类似于前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ，发射器用激光照射目标，接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构，镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面，这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。
　　对飞行时间的测量也有不同的方法，比如使用脉冲激光，然后类似前面讲的超声方案，直接测量占用的时间，但因为光速远高于声速，需要非常高精度的时间测量元件，所以非常昂贵；另一种发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。
图一
图二
　　比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图二。
　　激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米，角度分辨率高，通常可以达到零点几度，测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方，因此，黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且，对于透明材料，比如玻璃，激光雷达就无能为力了。还有，由于结构的复杂、器件成本高，激光雷达的成本也很高。
　　一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制，一般几米以内，并且精度相对低一些，但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话，效果还是不错的。
　　4、视觉
　　常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境，主动光源会受到太阳光等条件的很大影响，所以双目视觉这种被动视觉方案更适合，因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。
　　双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，这样通过特征计算出来的是稀疏图。
　　要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。
　　这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差 一些，对计算能力的要求也高很多。当然，这个精度差是相对的，在实用的过程中是完全足够的，并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到实时运行。
KITTI采集的图
实际输出的深度图，不同的颜色代表不同的距离
　　在实际应用的过程中，我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流，我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动，给它们建立运动模型，估计和预测它们的运动方向、运动速度，这对我们实际行走、避障规划是很有用的。
　　以上几种是最常见的几种传感器 ，各有其优点和缺点，在真正实际应用的过程中，一般是综合配置使用多种不同的传感器 ，以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下，机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主，再辅助以多种其他传感器，保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到，保证机器人行走的安全性。
避障常用算法原理
　　在讲避障算法之前，我们假定机器人已经有了一个导航规划算法对自己的运动进行规划，并按照规划的路径行走。避障算法的任务就是在机器人执行正常行走任务的时候，由于传感器的输入感知到了障碍物的存在，实时地更新目标轨迹，绕过障碍物。
　　1、Bug算法
　　Bug算法应该是最简单的一种避障算法了，它的基本思想是在发现障碍后，围着检测到的障碍物轮廓行走，从而绕开它。Bug算法目前有很多变种， 比如Bug1算法，机器人首先完全地围绕物体，然后从距目标最短距离的点离开。Bug1算法的效率很低，但可以保证机器人达到目标。

Bug1算法示例
　　改进后的Bug2算法中，机器人开始时会跟踪物体的轮廓，但不会完全围绕物体一圈，当机器人可以直接移动至目标时，就可以直接从障碍分离，这样可以达到比较短的机器人行走总路径。
Bug2算法示例
　　除此之外，Bug算法还有很多其他的变种， 比如正切Bug算法等等。在许多简单的场景中，Bug算法是实现起来比较容易和方便的，但是它们并没有考虑到机器人的动力学等限制，因此在更复杂的实际环境中就不是那么可靠好用了。
　　2、势场法（PFM）
　　实际上，势场法不仅仅可以用来避障，还可以用来进行路径的规划。势场法把机器人处理在势场下的 一个点，随着势场而移动，目标表现为低谷值，即对机器人的吸引力，而障碍物扮演的势场中的一个高峰，即斥力，所有这些力迭加于机器人身上，平滑地引导机器人走向目标，同时避免碰撞已知的障碍物。当机器人移动过程中检测新的障碍物，则需要更新势场并重新规划。
　　上面这个图是势场比较典型的示例图，最上的图a左上角是出发点，右下角是目标点，中间三个方块是障碍物。中间的图b就是等势位图，图中的每条连续的线就代表了一个等势位的一条线，然后虚线表示的在整个势场里面所规划出来的一条路径，我们的机器人是沿着势场所指向的那个方向一直行走，可以看见它会绕过这个比较高的障碍物。最下面的图，即我们整个目标的吸引力还有我们所有障碍物产生的斥力最终形成的一个势场效果图，可以看到机器人从左上角的出发点出发，一路沿着势场下降的方向达到最终的目标点，而每个障碍物势场表现出在很高的平台，所以，它规划出来的路径是不会从这个障碍物上面走的。
　　一种扩展的方法在基本的势场上附加了了另外两个势场：转运势场和任务势场。它们额外考虑了由于机器人本身运动方向、运动速度等状态和障碍物之间的相互影响。
　　转动势场考虑了障碍与机器人的相对方位，当机器人朝着障碍物行走时，增加斥力， 而当平行于物体行走时，因为很明显并不会撞到障碍物，则减小斥力。任务势场则排除了那些根据当前机器人速度不会对近期势能造成影响的障碍，因此允许规划出 一条更为平滑的轨迹。
　　另外还有谐波势场法等其他改进方法。势场法在理论上有诸多局限性， 比如局部最小点问题，或者震荡性的问题，但实际应用过程中效果还是不错的，实现起来也比较容易。
　　向量场直方图（VFH）
　　它执行过程中针对移动机器人当前周边环境创建了一个基于极坐标表示的局部地图，这个局部使用栅格图的表示方法，会被最近的一些传感器数据所更新。VFH算法产生的极坐标直方图如图所示：
　　图中x轴是以机器人为中心感知到的障碍物的角度，y轴表示在该方向存在障碍物的概率大小p。实际应用的过程中会根据这个直方图首先辨识出允许机器人通过的足够大的所有空隙，然后对所有这些空隙计算其代价函数，最终选择具有最低代价函数的通路通过。
　　代价函数受三个因素影响： 目标方向、机器人当前方向、之前选择的方向，最终生成的代价是这三个因素的加权值，通过调节不同的权重可以调整机器人的选择偏好。VFH算法也有其他的扩展和改进，比如在VFH+算法中，就考虑了机器人运动学的限制。由于实际底层运动结构的不同，机器的实际运动能力是受限的，比如汽车结构，就不能随心所欲地原地转向等。VFH+算法会考虑障碍物对机器人实际运动能力下轨迹的阻挡效应，屏蔽掉那些虽然没有被障碍物占据但由于其阻挡实际无法达到的运动轨迹。我们的E巡机器人采用的是两轮差动驱动的运动形式，运动非常灵活，实际应用较少受到这些因素的影响。
　　具体可以看一下这个图示：
　　类似这样传统的避障方法还有很多，除此之外，还有许多其他的智能避障技术，比如神经网络、模糊逻辑等。
　　神经网络方法对机器人从初始位置到目标位置的整个行走路径进行训练建模，应用的时候，神经网络的输 入为之前机器人的位姿和速度以及传感器的输 入，输出期望的下一目标或运动方向。
　　模糊逻辑方法核心是模糊控制器，需要将专家的知识或操作人员的经验写成多条模糊逻辑语句，以此控制机器人的避障过程。 比如这样的模糊逻辑：第一条，若右前方较远处检测到障碍物，则稍向左转；第 二条，若右前方较近处检测到障碍物，则减速并向左转更多角度；等等。
避障过程中存在哪些问题
　　1、传感器失效
　　从原理上来讲，没有哪个传感器是完美的，比方说机器人面前是一块完全透明的玻璃，那么采用红外、激光雷达或视觉的方案，就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败，这时候就需要超声波这样的传感器来进行障碍物的侦测。所以我们在真正应用的过程中，肯定都需要采取多种传感器的结合，对不同传感器采集到的数据进行一个交叉验证，以及信息的融合，保证机器人能够稳定可靠的工作。
　　除此之外也有其他模式可能导致传感器失效，比如超声波测距，一般需要超声阵列，而阵列之间的传感器如果同时工作的话，会容易互相产生干扰，传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收，导致测量结果出现错误，但是如果按照顺序一个个工作，由于超声波传感器采样的周期相对比较长，会减慢整个采集的速度，对实时避障造成影响，这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好，尽可能提高采样速度，减少传感器之间的串扰。
　　还有比如说，机器人如果需要运动的话，一般都需要电机和驱动器，它们在工作过程中都会产生电容兼容性的问题，有可能会导致传感器采集出现错误，尤其是模拟的传感器，所以在实现过程中要把电机驱动器等设备、传感器的采集部分，以及电源通信部分保持隔离，保证整个系统是能够正常工作的。
　　2、算法设计
　　在刚刚提到的几个算法，很多在设计的时候都并没有完善考虑到整个移动机器人本身运动学模型和动力学模型，这样的算法规划出来的轨迹有可能在运动学上是实现不了的，有可能在运动学上可以实现，但是控制起来非常困难，比如刚刚提到的如果一台机器人的底盘是汽车的结构，就不能随心所欲地原地转向，或者哪怕这个机器人是可以原地转向，但是如果一下子做一个很大的机动的话，我们的整个电机是执行不出来的。所以在设计的时候，就要优化好机器人本身的结构和控制，设计避障方案的时候，也要考虑到可行性的问题。
　　然后在整个算法的架构设计的时候，我们要考虑到为了避让或者是避免伤人或者伤了机器人本身，在执行工作的时候，避障是优先级比较高的任务，甚至是最高的任务，并且自身运行的优先级最高，对机器人的控制优先级也要最高，同时这个算法实现起来速度要足够快，这样才能满足我们实时性的要求。
　　总之，在我看来，避障在某种程度上可以看做机器人在自主导航规划的一种特殊情况，相比整体全局的导航，它对实时性和可靠性的要求更高一些，然后，局部性和动态性是它的一个特点，这是我们在设计整个机器人硬件软件架构时一定要注意的。
问答环节
　　1、多机协同的避障策略有哪些？
　　多机协同避障策略在整个SLAM方向上都还是一个在钻研的热点领域，单纯就避障来说，目前的方案是，当有两个或多个机器人协同工作的时候，每个机器人会在一个局部各自维护一个相对的动态地图，所有机器人共享一个相对静态的地图，而对于单个机器人来说，它们会各自维护一个更加动态的地图，这样当两个机器人接近一个位置时，它们会将它们维护的动态地图合并起来。
　　这样子有什么好处呢，比如视觉只能看到前方一个方向，这时候跟后面机器人的动态地图合并之后，就能看到前后整个局部的动态信息，然后完成避障。
　　多机协同的关键在于，两个局部地图之间的分享，就是它们分别在整个相对静态的全局地图上是有一小块一个窗口的位置，到这两个窗口可能融合的话，会把它们融合在一起，同时去指导两个机器人的避障。在具体实现过程中，也要考虑整个信息传输的问题，如果是自己本身的局部地图，由于都是本机的运算，速度一般都比较快，如果是两个机器人协作的话，就要考虑到传输的延时，以及带宽的问题。
　　2、避障有无标准的测试标准和指标？
　　目前就我所了解业界并没有什么统一的测试标准和指标，我们目前测试的时候会考虑这些指标，比如在单个障碍物或是多个障碍物，障碍物是静态的或动态的情况下避障效果如何，以及实际规划出的路径完美度如何，还有这个轨迹是否平滑，符合我们观感的效果。
　　当然，这个最重要的指标我觉得应该避障是否失败就是成功率的问题，要保证这个避障不管是碰到静态的或者是动态的物体，然后那个物体不管是什么材质，比如说如果是动态的人，我们穿什么样的衣服会不会对整个避障功能造成影响，另外就是不同的环境又会有什么样的影响，比如光线充足或暗淡。对于避障来说，成功率才是最为关键的。

超声波传感器避障原理：超声波避避障传感器是怎样的原理  超声波避障传感器在哪些地方运用

近年来随着移动机器人、无人驾驶汽车以及无人机的发展，对避障传感器需求越来越多。传统的可用来避障的传感器有毫米波雷达、激光雷达、双目视觉传感器、超声波传感器、红外测距传感器、激光测距仪、光电漫反射传感器、视觉传感器等等。那么，超声波避避障传感器是怎样的原理？超声波避障传感器在哪些地方运用？
超声波避避障传感器是怎样的原理
超声波其实就是声波的一种，因为频率高于20kHz，所以人耳听不见，并且指向性更强。
超声波测距的原理比红外线更加简单，因为声波遇到障碍物会反射，而声波的速度已知，所以只需要知道发射到接收的时间差，就能轻松计算出测量距离，再结合发射器和接收器的距离，就能算出障碍物的实际距离。
超声波测距相比红外测距，价格更加便宜，相应的感应速度和精度也逊色一些。同样，由于需要主动发射声波，所以对于太远的障碍物，精度也会随着声波的衰减而降低，此外，对于海绵等吸收声波的物体或者在大风干扰的情况下，超声波将无法工作。
超声波避障传感器在哪些地方运用
超声波避障传感器在无人机中的应用
无人机使用各种传感技术实现自主导航、碰撞检测。随着无人机的功能不断增加，避障技术作为增加无人机安全飞行的保障也随着技术的发展日新月异。「避障功能」作为无人机在飞行过程中，通过其传感器收集周边环境的信息，测量距离从而做出相对应的动作指令，从而达到「避障」的作用，带来的最直接的好处就是，以往一些人为疏忽造成的撞击，现在都能经由避障功能去避免，既保障了无人机飞行安全的同时，也避免了对周围人员财产的损害，让飞无人机的门槛进一步得到了降低。
超声波避障传感器在机器人中的应用
机器人自主定位导航看是简单实则需根据地图数据+算法的结合实现真正的自动化自动导航，机器人中使用的超声波传感器是一个电子模块，测量距离在3cm到400cm之间。它可以用于帮助机器人避开障碍物，或用于其他相关项目的距离测量和避障工程。传感器可谓是用来检测机器人自身的工作状态，以及机器人智能探测外部工作环境和对象状态的核心部件。不仅能感受规定的被测量，还能按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。由于超声波指向性强，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量，如测距仪和物位测量仪等,都可以通过超声波来实现。利用超声波检测往往比较迅速、方便、计算简单、易于做到实时控制，并且在测量精度方面能达到工业实用的要求，因此在移动机器人的研制上也得到了广泛的应用。
超声波避障传感器在AGV中的应用
近几年随着物流搬运市场需求和劳动力成本的不断提高，工厂规模扩大和管理模式的革新，工作效率与成本控制等众多因素，AGV产品的功能及系统需更进一步快速满足客户对产品高适应性的需求。对于复杂的工厂环境来说，不管是人工操作还是机器操作，安全都是不容忽视的问题。根据AGV小车在工厂的应用，AGV小车避障系统直接关系到AGV小车在运行过程的安全。因此障碍物检测是自动导航车研究的一个基本问题，是实现安全、正常工作的前提。
就避障来说，AGV行业安全首要考虑，AGV防撞避障可分为两类设计：一是接触式设计，起到防撞保护作用，常用接触类传感器（如压电传感器，机械式开关等）安装在车体的底部，检测外围非接触式传感器（红外线，超声波，激光等）探测死角，起到缓冲保护作用；二是非接触式设计，起到避障作用，常用非接触类传感器安装在车体稍高正前方和正后方部位，用于车辆前进或者后退时起到避开障碍作用。
而超声波传感器以其价格低廉、测距精度高、测量稳定、体积小等优点，被广泛用于AGV的避障检测。在防撞应用中超声波传感器防撞的原理是利用超声波遇到障碍物能反射的特性，根据超声波发射与接收的往返时间及声速检测与障碍物的距离，防止与障碍物碰撞。因为超声波发射出来波束是一定的范围空间发射出去的，所以超声波防撞弥补了激光防撞只有水平面防撞的弊端，使得激光无轨导航叉车防撞更全面安全。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。
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