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　移動機器人避障常用的傳感器

　　1、激光傳感器

　　激光測距傳感器利用激光來測量到被測物體的距離或者被測物體的位移等參數(shù)。

　　比較常用的測距方法是由脈沖激光器發(fā)出持續(xù)時間極短的脈沖激光，經過待測距離后射到被測目標，回波返回，由光電探測器接收。根據(jù)主波信號和回波信號之間的間隔，即激光脈沖從激光器到被測目標之間的往返時間，就可以算出待測目標的距離。

　　由于光速很快，使得在測小距離時光束往返時間極短，因此這種方法不適合測量精度要求很高的（亞毫米級別）距離，一般若要求精度非常高，常用三角法、相位法等方法測量。

　　2、視覺傳感器

　　視覺傳感器的優(yōu)點是探測范圍廣、獲取信息豐富。

　　實際應用中常使用多個視覺傳感器或者與其它傳感器配合使用，通過一定的算法可以得到物體的形狀、距離、速度等諸多信息?；蚴抢靡粋€攝像機的序列圖像來計算目標的距離和速度，還可采用SSD算法，根據(jù)一個鏡頭的運動圖像來計算機器人與目標的相對位移。

　　但在圖像處理中，邊緣銳化、特征提取等圖像處理方法計算量大，實時性差，對處理機要求高。且視覺測距法檢測不能檢測到玻璃等透明障礙物的存在，另外受視場光線強弱、煙霧的影響很大。

　　3、紅外傳感器

　　大多數(shù)紅外傳感器測距都是基于三角測量原理。

　　紅外發(fā)射器按照一定的角度發(fā)射紅外光束，當遇到物體以后，光束會反射回來，如圖所示。反射回來的紅外光線被CCD檢測器檢測到以后，會獲得一個偏移值L，利用三角關系，在知道了發(fā)射角度α，偏移距L，中心矩X，以及濾鏡的焦距f以后，傳感器到物體的距離D就可以通過幾何關系計算出來了。

　　紅外傳感器的優(yōu)點是不受可見光影響，白天黑夜均可測量，角度靈敏度高、結構簡單、價格較便宜，可以快速感知物體的存在，但測量時受環(huán)境影響很大，物體的顏色、方向、周圍的光線都能導致測量誤差，測量不夠精確。

　　4、超聲波傳感器

　　超生波傳感器檢測距離原理是測出發(fā)出超聲波至再檢測到發(fā)出的超聲波的時間差，同時根據(jù)聲速計算出物體的距離。由于超聲波在空氣中的速度與溫濕度有關，在比較精確的測量中，需把溫濕度的變化和其它因素考慮進去。超聲波傳感器一般作用距離較短，普通的有效探測距離都在5-10m之間，但是會有一個zui小探測盲區(qū)，一般在幾十毫米。由于超聲傳感器的成本低，實現(xiàn)方法簡單，技術成熟，是移動機器人中常用的傳感器。

　　機器人避障算法有哪些？

　　目前移動機器人的避障根據(jù)環(huán)境信息的掌握程度可以分為障礙物信息已知、障礙物信息部分未知或*未知兩種。

　　傳統(tǒng)的導航避障方法如可視圖法、柵格法、自由空間法等算法對障礙物信息己知時的避障問題處理尚可，但當障礙信息未知或者障礙是可移動的時候，傳統(tǒng)的導航方法一般不能很好的解決避障問題或者根本不能避障。

　　而實際生活中，絕大多數(shù)的情況下，機器人所處的環(huán)境都是動態(tài)的、可變的、未知的，為了解決上述問題，人們引入了計算機和人工智能等領域的一些算法。同時得益于處理器計算能力的提高及傳感器技術的發(fā)展，在移動機器人的平臺上進行一些復雜算法的運算也變得輕松，由此產生了一系列智能避障方法，比較熱門的有：遺傳算法、神經網(wǎng)絡算法、模糊算法等。

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