Tillämpning av ultraljudssensor i robotautomatisk navigering

Robot autonom positionering och navigering av ultraljudsnivåsensorn är enkel, men den måste baseras på kombinationen av kartdata + algoritm för att uppnå äkta automatisk automatisk navigering; robotnavigering kan delas in i tre delar, inklusive positionering, kartläggning och rörelsekontroll. Vad autonom navigering behöver lösa är den autonoma interaktionen mellan intelligenta mobila robotar och miljön, särskilt den autonoma punkt-till-punkt-rörelsen, som kräver mer teknisk support.

Som vi alla vet är myror och bin utmärkta navigatörer i djurriket. Saharamyror kan söka föda och överleva under svåra förhållanden över 60°C. I denna extrema miljö kan de inte använda feromoner för att spåra sitt långa avstånd tillbaka till boet som andra myror. Istället använder de en biologisk beräkning som kallas vägintegration. De använder kompassen för himlens ljusstyrka (deras sätt att se himlens ljusstyrka och färg skiljer sig mycket från människor och metrologiska stimuli för att uppskatta den aktuella positionen. Banintegrering kan användas inte bara för att säkert återvända till boet, utan också för att hjälpa till att lära sig så kallat vektorminne. Dessa minnen har visat sig vara tillräckliga för myror och bin att producera målinriktad navigering. ultraljudsavståndsgivare kan tillåta myror och bin att navigera hundratals mil, detta kontrollsystem har stor potential vid tillämpning av artificiell utrustning.

 

Med utvecklingen av teknisk automation förlitar sig människor på maskininlärning och vektorbaserade navigationssystem inspirerade av insekter. Agentenheter kan nå nyckelplatser utan att förlita sig på GPS för att uppnå verklig automatisering. Roboten kan använda informationen från kameror och andra sensorer för att lära sig att navigera självständigt baserat på sensoriska signaler från miljön.

 

Effektivt undvikande av hinder

 

Baserat på den djupa inlärningen av bildbaserad detektering av mänskliga kroppsdelar kan vi se att barnet rör sig framför roboten, vilket kan hindra roboten. Roboten måste känna igen om det är en människa eller en cykel. Därför kräver upptäckt och igenkänning av mänskliga kroppsdelar inte bara lidar , Sammanslagningen av multisensordata behövs också för att uppnå effektiv undvikande av hinder och autonom navigering. De två typerna av ultraljudssensorer som används för automatisk robotnavigering. Ultraljudssensorn för undvikande av hinder är en ultraljudssensor med hög upplösning (1 mm), hög precision och låg effekt. Den är utformad inte bara för att hantera störningsljud, utan också för att motstå störningar. Och för mål av olika storlek och varierande matningsspänning har känslighetskompensation gjorts. Den har även standard intern temperaturkompensation, vilket gör uppmätta avståndsdata mer exakta. Används i inomhusmiljö är det en mycket bra lågkostnadslösning!

 

Beröringsfri ultraljudssensor är en högupplöst (1 mm) ultraljudssensor med hög precision och låg effekt. Den är utformad inte bara för att hantera störningsljud, utan också för att motstå störningar. Och för mål av olika storlek och varierande matningsspänning har känslighetskompensation gjorts. Den har även standard intern temperaturkompensation och valfri extern temperaturkompensation, vilket gör uppmätta avståndsdata mer exakta. Direkt utmatning av exakta avståndsavläsningar sparar MCU-resurser och är mer lämpad för användning inom robotik.

 

Ultraljudspositioneringsnavigering

Arbetsprincipen för ultraljudspositionering och navigering är att ultraljudssensorn sänder ut ultraljudsvågor från sändarsonden, och ultraljudsvågorna möter hinder i mediet och återvänder till den mottagande enheten. Genom att ta emot ultraljudsreflektionssignalen som sänds ut av sig själv, och beräkna utbredningsavståndet enligt tidsskillnaden mellan ultraljudsutstrålning och ekomottagning och utbredningshastigheten, kan avståndet från hindret till roboten erhållas, det vill säga formeln: S=Tv/2 där T —Tidsskillnaden mellan ultraljudssändning och mottagning; v—våghastighet för ultraljudsutbredning i mediet.

fördel:

låg kostnad

Den kan känna igen föremål som inte kan kännas igen av infraröda sensorer, såsom glas, speglar, svarta kroppar och andra hinder;

 

Nackdelar:

Den påverkas lätt av vädret, den omgivande miljön (spegelreflektion eller begränsad strålvinkel), samt skuggan av hinder, grova ytor och andra yttre miljöer; eftersom utbredningsavståndet för ultraljudsvågor i luften är relativt kort, är applikationsområdet litet och avståndsmätningen är relativt liten och kort insamlingshastighet och dålig navigeringsnoggrannhet.