工控RTU技术智慧避障机器人探路

导语：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的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。这种动态的导航规划，或称避障，其首要步骤是对周边环境进行感知。在机器人运动期间，它们必须通过传感器不断获取自身周围障碍物信息，这包括但不限于尺寸、形状等物理特征。避障所采用的传感器种类繁多，每种都有其独特之处和应用场景。

红外传感器

红外测距主要依赖三角测距原理。红外发射者以一定角度释放红外光束，当遇到物体后，该光会反射回而被检测到，然后利用结构上的几何三角关系计算出物体与自机距离。然而，由于红外检测设备的局限性，在近距离内即可能失去目标检测位置，而在远距离下精度显著下降。此外，对于透明或黑色材料的对象，红外传感器无法执行距离测量。

超声波传感器

超声波传感者的基本工作原理涉及飞行时间测量，即d=vt/2，其中d为距离、v为声音速度（受温度和湿度影响）、t为飞行时间。当探测装置产生频率高达几十千赫兹的小波包并发送出去，并监视超过某一阈值后的反向声波，从而使用获得的飞行时间来计算相应距离。这类设备通常适用于较短范围内操作，但它们具有一个约数十毫米大小的最小探测盲区。而且由于每次信号周期需要大约20毫秒才能返回，因此对于快速移动目标来说可能不足以提供足够快地反馈。此外，由于多个超声波探头之间可能互相干扰，这使得这些系统在实际应用中的使用更加复杂。

激光雷达

激光雷达通常基于飞行时间原则，它通过确定激光信号返程所需时间来进行定位。一款典型的机械式激光雷达由带镜子旋转机构组成，这样可以覆盖整个平面，从而实现对该平面的全方位定位测量能力可延伸至数十米甚至更远，与此同时，它们具备高度分辨率，可达到零点几度级别，并且能够准确无误地评估各个方向上的深度。但是，其效果随接收到的信号强弱变化呈平方律衰减，因此对于遥远或暗淡目标提供了较差支持。此外，对于透明介质如玻璃等激光雷达同样无能为力。

视觉传感器

计算机视觉领域也有众多技术可供选择，如双目视觉、基于TOF深度摄像头以及结构照明深度摄像头等。深度相机能够同时捕捉RGB图像与深层图像，无论是基于TOF还是结构照明，都适合室内低速环境SLAM或者室户环境仅用于避免碰撞的情况。在强烈阳光条件下这类设备性能并不佳，因为它们都是需要主动发出的。如果采用的是双目视觉方案，那么它依据被动观察，不受太阳灯罩影响，所以广泛应用於双目视覺技術中。在实际操作中，我们从摄影头读取连续视频流帧，同时还可以利用这些帧来估计场景中的移动对象，以建立它们运动模型，为我们的路径规划提供帮助。