机器人AI技术中的重点传感器技术原理与应用

目前,用于支持机器人中AI的最流行和最相关的传感器技术包括温湿度传感器、超声波传感器、飞行时间(ToF)光学传感器、听觉传感器等。

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  机器人应用的传感和智能感知非常重要,机器人系统要想获得高效性能,在很大程度上取决于为这些系统提供关键数据的传感器的性能。当今数量广泛且日益完善和精确的传感器,结合能够将所有这些传感器数据融汇在一起的系统,就可以支持机器人具有越来越好的知觉和意识。


电力巡检机器人

  目前,用于支持机器人中AI(人工智能)的最流行和最相关的传感器技术包括温湿度传感器、超声波传感器、飞行时间(ToF)光学传感器、听觉传感器等。

  温湿度传感器

  许多机器人需要测量温度,有的时候还要测量其所在环境与其部件的湿度,包括电机和主AI母板,以此确保它们在安全范围内运行。比如智能巡检机器人,通过搭载温湿度传感器,便可实现对对管廊中电缆温度、管廊隧道内温、湿度等环境数据的采集和分析,使地下管廊温湿度管理更加方便、快捷。

  超声波传感器

  如果机器人在明亮环境下,看不到东西或者在很暗的环境中找不到它自己,就说明视觉传感器没有工作。通过传输超声波和聆听从对象上反射回来的回波(类似于蝙蝠操作的原理),超声波传感器可在黑暗或明亮的环境中出色运行,克服光学传感器的局限。

  同时,超声波传感器也是移动机器人避障、测距常用传感器之一。针对这类应用,超声波传感器主要用来探测物体的距离以及相对于传感器的方位,以便可以进行避障动作。一般来说,对同一个超声波传感器来说,被测物体体积越大,反射的超声回波也越大,相应的,探测距离就会越远。反之,被测物体较小时,则超声波传感器的探测距离也会比较近。


TOF测量原理

  飞行时间(ToF)光学传感器

  飞行时间(ToF)光学传感器,即Time of Flight,直译为飞行时间。此类传感器基于ToF原理,采用光电二极管(单一的传感器元件或一个阵列)和有源照明来测量距离,把从障碍物反射的光波与发射波进行比较,从而测量延迟,该值即代表距离。此数据有助于创建对象的3D地图。

  与超声波测距不同的是,超声波测距对反射物体要求比较高,面积小的物体,如线、锥形物体就基本测不到,而TOF红外测距完全可克服此问题,同时TOF测距精度高,测距远,响应快。

  听觉传感器

  听觉传感器是一种可以检测、测量并显示声音波形的传感器,应用广泛。

  对机器人来说,其作用相当于一个麦克风,用来接收声波、显示声音的振动图像。在某些环境下,机器人需要测知声音的音调和响度、区分左右声源甚至需要判断声源的大致方位;有些条件下,机器人需要与人类进行语音交流。因此,听觉传感器的存在能够使机器人更好地完成这些任务。

  震动传感器

  工业震动传感是预防性维护所必要的条件监控的核心部分,集成式电子压电传感器是工业环境中最常用的震动传感器。

  毫米波传感器

  毫米波传感器使用无线电波及其回波来确定移动物体的方向和距离,方法是测量三个因素:速度、角度和范围。这帮助机器人基于物体接近传感器的快慢来采取更多的预防措施。雷达传感器在黑暗环境中的运行具有卓越性能,它能通过如干壁、塑料和玻璃等材料进行传感。

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