移动机器人的多传感器测距系统设计
移动机器人多传感器的实时动态测试与控制
移 动机器 人 多传 感器 的实时动态测试 与控 制
戴 娟 ．胡 鹏
（ 明 理 工大 学 机 电工 程 学 院 ，云 南 昆 明 昆 ６０９） ５ ０ ３
摘 要 ：在 对 移 动 机 器 人 自动 导 航 、 碍 回避 以及 多传 感 器 系 统 研 究 的基 础 上 ． 计 了一 种 用 于移 动机 器 人 自动 导 航 障 设
原理 和设 计过 程进 行 了分析 ．
１ 超 声 波传 感 器 的 工 作 原 理
超 声 波是人 耳 听不 见 的一种 机械 波 ， 频率 在 ２ Ｈｚ以上 ．超声 波 波长 短 、 ０ｋ 绕射 小 ， 作为 声 波射线 并 定 可
向传播 ． 动机 器人 的超 声传 感 器主要 用 于对 周 围物体 的探 测 与测距 ．超声 测距 一般 采用 渡 越时 间法 ． ： 移 即
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第 ２ ０卷 第 ２期
２０ ０ ６年 ６月
河
海
大
学
常
州
分
校
学
报
Ｖｏ１２ Ｎｏ２ ．０ ．
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＨＯＨＡＩ ＵＮ ＶＥＲＳ Ｔ Ｉ Ｉ Ｙ ＣＨＡＮＧＺ Ｈ０Ｕ
Ｊｎ ０ ６ ｕ ．２ ｏ
文 章 编 号 ： ０ ９ ３ （ ０ ６ ０ — ０１ － ４ １ ０ —１ ０ ２ ０ ） ２ ０ ８ ０ １
２ 多传 感器 测试 系 统 的硬 件 设 计
测试 系 统 的硬件 结 构 如 图 １ 示 ． 所 系统 主要 由多路 超 声信 号 数 据采 集 模块 、 数据 分 析 处理 模 块 和 Ｃ ＡＮ
收 稿 日期 ：２ ０ — ０ １ ０ ５ １— ０ 基０ ） Ｔ大 １ ０ ８ ５１
基于myrio的移动机器人测距系统设计
当遇到障碍物再返回给传感器[３] ꎮ 由此计算前方障碍物的距
离ꎬ式(１) 为距离计算公式ꎮ
Ｓ
＝
ｖ∗ｔ ２
(１)
超声波测距传感器实物如图 １ 所示ꎮ
ＬａｂＶＩＥＷ 是一种编程语言ꎬ由美国国家仪器( ＮＩ) 研发ꎬ类似于 Ｃ 语言编程ꎬ但又与 Ｃ 语言编程有很大区别[４] ꎮ 如图 ３ 所示ꎬ ＬａｂＶＩＥＷ 使用的是图形化编辑语言 Ｇ 编写程序ꎬ编译环境包括 前面板和程序框图ꎬ前面板可以创建很多控件ꎬ程序框图主要 用来编写常见的逻辑结构[５] ꎮ 这种编程方式容易理解ꎬ方便初 学者学习和使用ꎮ
移动机器人多传感器测距系统研究与设计
关键词 ： 超声波传感 器； 红外测距传感 器； 比较 器整形 电路 ；Ｐ Ａ 双 ＦＧ
中 图分 类号 ： Ｐ １ ；Ｐ ４ Ｔ ２ ２ Ｔ ２２ 文 献 标 志 码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｄ ｓ ｎ ｏ ｌｉｓ ｎ ｏ ａ ｇ ｎ ｙ ｔ ｍ ｎ ｍｏ ｉ ｏ ｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｅ ｉ ｆｍｕ ｔ－ｅ ｓ ｒ ｒ ｎ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ０ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ ｇ ｅ
摘
要： 设计 了多传感器测距 系统 的硬件 电路和相应的软件 ， 用高速 运放 和 高速 比较 器减小信号传输延 时， 采 用
双 比较 器整形 电路 消除回波前沿 时间误差 ， 用 Ｆ Ｇ 利 Ｐ Ａ进行 高速计 时， 对声速进行 温度补偿 ， 并对其 盲 区采 用红外线
测距传感 器和碰撞 开关进行 弥补 ， 高超 声波测距精度。实验表 明 ， 近距 离测量 范围 内， 提 在 该超声波 测距 方法可 以达
ｓｎｏ ｒ ｇｎ ｓ ｍ ｃｎｓｔｔ ｔ ｅｄ ｆ ｖｉ ｎ ｂｔｃ ｓ ｎ ｃｔ ｎ ｅｓｒ ａｉ ｇｓ ｔ ａ ａｓ ｅｎｅｓ ｏｄ ｇｏｓ ｌ ｄｌ ａ ｏ． ｎ ｙｅ ｉｙ ｈ ｏａ ｉ ａｅａ ｏ ｉ Ｋ ｙｗ ｒ ｓ ｌ ｒ ｏｉ ｓｎｏ；ｉｆ ｅ ａｇ ｇｓｎｏ；ｄ ｕｃｍ ａ ｔ ｓａｉｇｃ ｃｉ Ｐ Ａ ｅ ｏｄ ：ｕ ａ ｎｃ ｅｓｒ ｎｒ ｄ ｒ ｉ ｅｓｒ ｏ—ｏ ｐｒ ｏ ｒ ｈ ｐｎ ｉ ｕ ；Ｆ Ｇ ｔ ｓ ｒ ａ ｎ ｎ ａｒ ｅ ｒ ｔ
移 动 机器 人 多传 感 器 测 距 系统 研 究 与设 计
梁毓 明 ， 立 鸿 徐
（． １ 同济大学 电子与信息 工程学院 ， 上海 ２ １０ ； ２ 江西理工大学 机电工程学 院， ０８ ４ ． 江西 赣州 ３ １ ０ ４０ ） ０
移动机器人系统多传感器信息融合研究
收稹 日期 ：０ ８ ０ ～ ８ ２０ — ３ ２
基 金 项 目 ： 庆 市科 学技 术 计 划 基 金 资 助 项 目（ ０ Ｇ０３ 肇 ２ ７ １） ０ 作 者 简介 ： 建 平 （９ ５ ）男 ， 南 衡 阳 人 ， 庆 学 院 计 算 机 科 学 与 软 件 学 院 讲 师 。 东 工 业 大 学 自动 化 学 院 博 士 研 究 生 陈 １７一 ， 湖 肇 广
对 于 多 移 动机 器 人 系 统 而 言 ， 器 人 经 常共 存 于 一 个 部 分 未 知或 完 全 未 知 的 动 态 环 境 中 ． 器 人 的 机 机
自主性 、 作 性 与 机 器 人 的 自规 划 、 协 自推 理 能 力 密 切 相 关 ， 正 确 且 有 效 的 规 划 、 理 则 依 赖 于 机 器 人 而 推
陈 建 平 １ ， 陈 学松 ， ２ ，蔡 文 伟
（ ． 庆学院 计 算机 科学与 软件 学院 。广东 肇庆 １肇 ５ ６６ ；２ 广东工 业大 学 自动 化学 院 ，广 东 广州 ２０ １ ． ５０９ ） １０ ０
摘 要 ： 多传 感 器信 息 融 合 是 目前 移 动 机 器 人 领 域 的 主 要 研 究 热 点 ． 面 讨 论 了 多 传 感 器信 息 融 合 技 术 的 全
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第２ ９卷 第 ５ 期
２０ ０ ８年 ９月
肇 庆 学 院 学 报 Ｊ ＯＵＲＮ Ｌ ＯＦ Ｚ ＯＱＩ Ａ ＨＡ ＮＧ ＵＮＩＥ ＩＹ Ｖ ＲＳＴ
Ｖ０ ＿ Ｉ ２９． Ｎ ｏ． ５ Ｓｐ ２０ ｅ． ０８
移 动机 器人 系统 多传 感 器信 息 融合 研 究
主 要 研 究 进 展 及 其 在 移 动 机 器人 系统 中的 典 型 应 用 情 况 ； 要 介 绍 了 多传 感 器 信 息 融 合 的 基 本 实 现 方 法 ； 简 系统 分 析 了移 动 机 器 人 系 统 中 多传 感 器信 息 融 合 的 主要 研 究 目标 与 研 究 内 容 ； 此 基 础 上 ， 出 一 种 基 于 多传 感 器 在 提 信 息 融合 的 足 球 机 器 人 定 位 与 导航 系统 的 设 计 实 现 方 案 ． 关 键 词 ： 感 器 信 息 融 合 ； 移 动 机 器 人 ；足 球 机 器人 ；模 糊 神 经 网 络 传 中 图 分 类 号 ： Ｐ ４ ． ； Ｐ １ Ｔ ２２６ Ｔ ２ ２ 文献标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ ８ ４ （ ０８ ０ — ０２ ０ １０ —４ ５ ２ ０ ）５ ０ ２ — ５
超声波 红外避障
移动机器人的多传感器测距系统设计一、引言在自主移动机器人的实时避障和路径规划过程中，机器人须依赖于外部环境信息的获取，感知障碍物的存在，测量障碍物的距离。
目前，机器人避障和测距传感器有红外、超声波、激光及视觉传感器。
激光传感器和视觉传感器价格贵，对控制器的要求较高，因而，在移动机器人系统中多采用红外及超声波传感器。
多数系统采用单一传感器进行信息采集，但超声波传感器因为存在测量盲区的问题，测距范围一般在30～300cm之间；而红外测距传感器的探测距离较短，一般在几十厘米之内，它可以在一定程度上弥补超声波传感器近距离无法测量的缺点。
因而，本系统采用多路红外和超声波传感器进行距离信息的测量和采集。
二、测距原理及方法（一）超声波传感器超声波是指谐振频率高于20 Hz的声波，频率越高反射能力越强。
超声波传感器价格低廉，其性能几乎不受光线、粉尘、烟雾、电磁干扰的影响，并且，金属、木材、混凝土、玻璃、橡胶和纸等可以反射近乎100％的超声波，因而，可以用来探测物体。
超声波测距的方法为回声探测法，发射换能器不断发射声脉冲，声波遇到障碍物后反射回来被接收换能器接收，根据声速及时间差计算出障碍物的距离。
距离与声速、时间的关系表示为式中：s为与障碍物间的距离，m; c为声速，m/s；t为第一个回波到达的时刻与发射脉冲时刻的时间差，s。
c与温度有关，空气中声速与温度的关系可表示为式中c为声速，m/s;θ为环境温度，℃。
（二）提高超声波测距精度的方法1．采用合适的频率和波长：使用超声波传感器测距，频率取得太低;外界杂音干扰较多；频率取得太高，在传播过程中衰减较大。
并且，超声波传感器在测量过程中容易产生盲区，接收端易接收到泄漏波。
改善这一缺点，须减少发射波串的长度，增高发射波频率。
但发射波串长度过短会使得发射换能器不能被激振或激振达不到最大值；发射波频率过高则衰减大，作用距离下降、有试验表明：使用40 kHz的超声波，发射脉冲群含有10-20个脉冲，具有较好的传播性能。
智能化移动机器人系统的设计与控制
智能化移动机器人系统的设计与控制第一章：引言随着科技的不断进步，人们对人工智能和机器人等先进技术的需求逐渐增加。
智能化移动机器人系统作为一种典型的人工智能应用，其研发和应用受到了越来越多的关注和重视。
本文将详细探讨智能化移动机器人系统的设计和控制等方面，旨在为该领域的研究和应用提供一些有益的参考。
第二章：智能化移动机器人系统的组成智能化移动机器人系统由多个部分组成，包括机器人本体、传感器、控制器等。
在这些部分中，机器人本体是智能化移动机器人系统的核心组成部分。
机器人本体主要由底盘、摄像头、机械臂等组成。
传感器则主要包括激光雷达、摄像头、声纳、距离传感器等。
控制器则是整个智能化移动机器人系统的“大脑”。
控制器通过接收传感器捕捉到的数据和机器人本体的反馈信号来进行决策和控制。
第三章：智能化移动机器人系统的设计智能化移动机器人系统的设计是整个系统的关键。
设计的好坏直接影响系统的性能和稳定性。
设计时需要考虑的因素包括机器人本体的重量、形状、速度、功率以及传感器的种类和数量等。
同时还需要考虑传感器和控制器之间的信息传递速度，以及控制系统是否可以快速响应机器人的变化。
在设计智能化移动机器人系统时，需要确定机器人的目标和应用环境。
例如，若机器人用于室内清洁，则需要考虑机器人本体的大小，以便在狭小的空间内行走。
同时还需要考虑机器人本体的动力是否充足，以覆盖室内较大的面积。
如果机器人用于监测环境，则需要考虑传感器的种类和数量，以便获取与任务相关的数据。
第四章：智能化移动机器人系统的控制智能化移动机器人系统的控制是整个系统的关键。
控制系统需要实现机器人的自主导航和控制。
机器人的自主导航需要通过传感器获取周围环境的数据，然后通过控制器对机器人进行决策和控制。
同时，控制系统还需要具备自我学习的能力，以提高机器人的智能性。
在智能化移动机器人系统的掌控下，机器人可以行走、转向、提取和运载物品、进行信息传递、调整自身位置、检测和记录环境变化等。
论文--多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用
智能信息处理技术论文论文题目：多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用学院：自动化学院专业：控制理论与控制工程学号：XX：序号：多传感器数据融合技术在移动机器人中的应用摘要机器人多传感器数据融合是当今科学研究的热点问题。
综述了多传感器数据融合技术在移动机器人几个工作阶段中的应用。
指明了移动机器人领域中多传感器数据融合技术的开展趋势。
关键词移动机器人多传感器数据融合AbstractNowadays, the multi-sensor data fusion of robots is an intensive topicin scientific research. The application of multi-sensor data fusion technology in mobile robots' several sessions is described. At last, future development trends of this technology arealso presented.Key Wordmobile robot multi-sensor data fusion前言随着传感器种类的日益丰富和传感器技术的飞速开展，多传感器数据融合技术得到了越来越多的关注。
并且由于其在解决探测、跟踪和识别等问题上具有生存能力强，能够增强系统检测性能、可信度、鲁棒性和可靠性，可以提高测量数据精度，扩展系统的时间和空间覆盖X围[1]等优势，多传感器数据融合在军事、农业、工业等各个领域上的应用越来越频繁。
其中，数据融合技术在机器人研究领域的应用也正处在快速开展的阶段，特别是在移动机器人中，数据融合技术的应用就更为广泛了。
本文比拟分析了现有移动机器人上所应用的多传感器数据融合技术，并对未来移动机器人研究领域内数据融合技术的开展进展了合理的展望。
正文1 移动机器人技术简介移动机器人是一类能够通过传感器感知自身状态和周围环境，实现在复杂未知中面向目标的自主运动，并完成预定任务的机器人系统[2,3]。
基于多传感器融合的移动机器人SLAM
传感器 的漏检信息 ，以提高 多传感器 系统 的检测概 率。 如对属于同一特征的数据进行融合合成 ， 还可 以 进一步提高特征的测量精度 。
多传感器数据 关联可以建立各 个传感器 测量数 据和特征源之间的对应关系， 并保证这种对应关 系在
值为 ０ 、方差为Ｒ 七 的高斯白噪声。 （） 在 Ｅ ＦＳ Ａ 中，将 厂．￣ ｈ． Ｋ —Ｌ Ｍ （ ｔ （ 分别作线性化处 ）Ｔ ） 理 ， 并 假 设 所 有 的 分 布 都 为 高 斯 分 布 ， 即 ） ～Ｎ（ ， ，其中 （） （） （） ） ∑ ｋ 、ｚｋ 分别为 ｋ时刻
以位置不随 时间变化 ，即下式成 立 ：
（） （ 一１ 。 ｋ＝ ｋ ）
将 Ｓ Ａ 问题 中 的运动 与观测 模型 看作是 一个 马 Ｌ Ｍ
尔可夫过程 ，即假定系统 ｋ时刻的状态完全由 ｋ ～１时 刻的信息所决定 ，这是运用概率方法处理 Ｓ Ａ Ｌ Ｍ 的关键。机器人系统的运动方程如下 ：
多著名学者认为是实现真正全 自主移动机器人的关键
。
据关联非常敏感 ，错误的关联不仅会影响机器人的定
位， 还会改变已建立的地图， 导致算法不一致和发散 。 好的数据关联算法要求准确度高、计算复杂度低 ， 这两 项要求必须同时满足。 Ｌ Ｍ 问题中， ＳＡ 常用的数据关联
目前，扩展卡尔曼滤波器（ｘｅｄｄＫ ｌａ ｉ ｒ Ｅ ｔ ｅ ａ ｎＦｌ ， ｎ ｍ ｔ ｅ
Ｌｉ ｉｌａ ｇ， Ｓ ｕ ｉ ， Ｇｕ Ｍ ｉｇ ｉ Ｊａ ｅ ｎ ｉｎ Ｊ ｕｎＹｏ ｘ ａ ｎ ｘ ａ， ｉｎｇＸｕ
（ｃ ｏ ｌｆＭｅｈ ｎｃｌ ｎ ｌ ｔ ｎ ｓ ｎ ｉ ｅｉ ，ｈ ｎ ｏ ｇＵ ｉ ｒｉ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｃｎ ｌｇ ， Ｓ ｈ ｏ ｏ ｃ ａ ｉ ｄ ｅ ｒ ｉ ｇｎ ｒ ｇ Ｓ ａ ｄ ｎ ｎｖ ｓｔｏ ｃ ｎｅ ｄＴ ｈ ｏｏｙ ａａ Ｅ ｃ ｏ ｃ Ｅ ｅ ｎ ｅ ｙｆ ｅ ａ ｅ
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移动机器人的多传感器测距系统设计
2010-08-11 12:26:07 作者：孙骁苗周东辉栗欣李立来源:传感器与微系统
关键字：移动机器人超声波传感器红外传感器测距
一、引言
在自主移动机器人的实时避障和路径规划过程中，机器人须依赖于外部环境信息的获取，感知障碍物的存在，测量障碍物的距离。
目前，机器人避障和测距传感器有红外、超声波、激光及视觉传感器。
激光传感器和视觉传感器价格贵，对控制器的要求较高，因而，在移动机器人系统中多采用红外及超声波传感器。
多数系统采用单一传感器进行信息采集，但超声波传感器因为存在测量盲区的问题，测距范围一般在30～300cm之间；而红外测距传感器的探测距离较短，一般在几十厘米之内，它可以在一定程度上弥补超声波传感器近距离无法测量的缺点。
因而，本系统采用多路红外和超声波传感器进行距离信息的测量和采集。
二、测距原理及方法
（一）超声波传感器
超声波是指谐振频率高于20 Hz的声波，频率越高反射能力越强。
超声波传感器价格低廉，其性能几乎不受光线、粉尘、烟雾、电磁干扰的影响，并且，金属、木材、混凝土、玻璃、橡胶和纸等可以反射近乎100％的超声波，因而，可以用来探测物体。
超声波测距的方法为回声探测法，发射换能器不断发射声脉冲，声波遇到障碍物后反射回来被接收换能器接收，根据声速及时间差计算出障碍物的距离。
距离与声速、时间的关系表示为
式中：s为与障碍物间的距离，m; c为声速，m/s；t为第一个回波到达的时刻与发射脉冲时刻的时间差，s。
c与温度有关，空气中声速与温度的关系可表示为
式中c为声速，m/s; θ为环境温度，℃。
（二）提高超声波测距精度的方法
1．采用合适的频率和波长：使用超声波传感器测距，频率取得太低;外界杂音干扰较多；频率取得太高，在传播过程中衰减较大。
并且，超声波传感器在测量过程中容易产生盲区，接收端易接收到泄漏波。
改善这一缺点，须减少发射波串的长度，增高发射波频率。
但发射波串长度过短会使得发射换能器不能被激振或激振达不到最大值；发射波频率过高则衰减大，作用距离下降、有试验表明：使用40 kHz的超声波，发射脉冲群含有10-20个脉冲，具有较好的传播性能。
2．提高系统的计时精度也可提高超声波的测距精度，计时器的计数频率越高，则由于时间的量化误差所引起的测距误差就越小。
3．对系统电路的时间延迟进行补偿可以减小测距误差，提高测距精度。
延迟时间
式中△t为延迟时间，s;s1,s2为2个已知的测量距离，m；t1，t2为对应的测量时间，s。
（三）红外避障传感器
红外线是介于可见光和微波之间的一种电磁波，因此，它不仅具有可见光直线传播、反射、折射等特性，还具有微波的某些特性，如较强的穿透能力和能贯穿某些不透明物质等。
红外传感器包括红外发射器件和红外接收器件。
自然界的所有物体只要温度高于绝对零度都会辐射红外线，因而，红外传感器须具有更强的发射和接收能力。
红外传感器的的测距基本原理为发光管发出红外光，光敏接收管接收前方物体反射光，据此判断前方是否有障碍物。
根据发射光的强弱可以判断物体的距离，它的原理是接收管接收的光强随反射物体的距离而变化的，距离近则反射光强，距离远则反射光弱。
目前，使用较多的一种传感器-红外光电开关，它的发射频率一般为38 kHz左右，探测距离一般比较短，通常被用作近距离障碍目标的识别。
本系统采用的即为此种传感器。
（四）红外测距的缺陷
受器件特性的影响，一般的红外光电开关抗干扰性差，受环境光影响较大；并且，探测物体的颜色、表面光滑程度不同，反射回的红外线强弱就会有所不同。
三、硬件系统构成
（一）系统组成
该测距系统由单片机、超声波发射接收电路、红外发射接收电路、数码显示电路及串口通信电路等模块组成，见图1。
控制核心为凌阳16位单片机SPCE061 A，芯片上集成有2个16位可编程定时器/计时器，14个中断源，32位通用可编程输人/输出通道，7通道10位A/D转换器。
移动机器人的前方、左方、右方各安装一套超声波及红外传感器，使机器人能够感知3个方位的障碍信息。
单片机在接收到传感器的信息后，将传感器的信号转换为距离信息，在LED数码管上显示，并通过串口RS - 232接口与上位PC机通信，传输距离信息。
（二）超声波传感器电路
凌阳单片机的I/O9-I/O11口接三路超声波发射电路，I/O3-I/O5接三路超声波接收电路。
单片机产生的40 kHz信号由I/O输出，经反相器4049B组成的升压放大电路，最后，由超声波发射换能器UCM40T发射；声波遇到障碍物返回，被接收换能器UCM40R接收，信号经OP07组成的两级放大电路放大，通过锁相环音频译码器LM567选频，滤除干扰信号，最后，通过I/O口输入单片机。
单片机通过声波的传输时间计算障碍物距离。
（三）红外传感器电路
凌阳单片机的I/O0～I/O6可作为10位A/D转换器。
本系统中，凌阳单片机的I/O0～I/O2口作为A/D转换器使用，I/O6～I/O8接三路红外发射电路，I/O0～I/O2接三路红外接收电路。
单片机I/O口输出高电平时与红外发光管TLN205导通，发射红外光；光波在遇到障碍物后反射，被红外接收管TPS708接收，产生一个与光强相对应的电流，电流经L M358组成的两级放大电路放大后，输出一个0～3V的模拟电压，经A/D口输人单片机。
单片机通过电压的大小计算、判断障碍物的距离。
四、软件设计
单片机SPCE061 A选用系统时钟频率fosc＝20.480MHz，CPU时钟频率（CPUCLK）为fosc/2＝10. 24 MHz，时钟源A选用频率32768 Hz，时钟源B选用频率1 Hz,,SPCE061A提供2个16位的定时／计数器：TimerA和TimerB。
TimerA的时钟源由时钟源A和时钟源B 进行与操作形成；TimerB的时钟源仅为时钟源A。
40 kHz的超声波脉冲为高低电平各占12.5μs的方波，CPU时钟计数延迟123个指令周期即为12.5μs。
单片机通过不断的交替产生12.5μs的高低电平即可产生40 kHz的脉冲信号，每次发射20个脉冲的脉冲群，持续0.5 ms，脉冲发射、间隔时间至少20 ms，从I/O口输出。
系统选用定时器A作为产生20 ms的定时中断，选用定时器B作为超声波计数器。
由于超声波传感器存在测量盲区，因而，在程序设计中，将远于30 cm的测距由超声波传感器完成，30 cm以内由红外传感器完成。
红外测距过程中，选用定时器A产生0.1S的中断进行A/D采样，并将采样的电压值转换为距离信息。
主程序中，首先，进入红外探测子程序，如果探测到障碍物，则进人数据传输、显示及运动控制子程序；没有探测到障碍物，则进入超声波探测子程序。
超声波探测到障碍物，则进人数据传输、显示及运动控制子程序，没有探测到障碍物，则循环进行红外探测。
图2、图3分别为红外及超声波探测子程序。
五、测量结果
试验过程中，采用同大小、质地、颜色的障碍物进行测量。
试验表明：系统在0～200 cm 的范围间测距精度在1％之内，能够较为准确对障碍物进行测距。
在30 cm以内的测距由红外传感器完成，30～200 cm之间的测距由超声波传感器完成，试验结果见表1。
六、结束语
本文研究了一种低成本、低功耗、高效能的移动机器人侧距系统，采用超声波和红外传感器的多传感器系统，有效地解决了单一传感器测距系统中测量盲区的缺陷问题；并且，采用3组传感器组装配在机器人的3个不同位置，使得机器人可完成3个不同方位的测距任务。