智能吸尘器传感器布局及其避障策略研究
基于全自动吸尘器的设计
基于全自动吸尘器的设计引言全自动吸尘器是一种智能家居设备，能够自动清扫地面上的污垢和灰尘，为用户提供更加便捷的家居清洁解决方案。
本文将详细介绍基于全自动吸尘器的设计，包括其工作原理、功能特点以及相关技术。
工作原理基于全自动吸尘器的设计主要基于以下工作原理：1.避障与导航：全自动吸尘器采用激光、红外线和超声波等传感器来感知周围环境，并根据地图算法进行导航，避免碰撞和坠落。
2.吸尘与清洁：吸尘器设备搭载高效的电机和吸尘装置，能够吸入地面上的灰尘和污垢，并收集到储存盒中。
3.充电与续航：当电池电量低时，全自动吸尘器能够自动返回充电座进行充电，并在充满电后继续工作。
功能特点基于全自动吸尘器的设计具有以下功能特点：1.智能调度：全自动吸尘器能够根据用户设定的时间表进行自动清扫，无需人工干预。
2.远程操控：用户可以通过手机APP或远程控制器对全自动吸尘器进行远程操控，如启动、暂停和设置清洁计划等。
3.高效清洁：全自动吸尘器配备高效的吸尘系统和多种清洁模式，能够全面清洁地面上的灰尘和污垢。
4.自动充电：当电池电量低时，全自动吸尘器能够自动返回充电座进行充电，充满电后继续工作，无需人工干预。
5.智能避障：全自动吸尘器搭载多种传感器，能够感知周围环境，并根据地图算法进行导航，避免碰撞和坠落。
技术实现基于全自动吸尘器的设计主要依赖以下技术实现：1.传感技术：全自动吸尘器采用激光、红外线、超声波等传感器来感知周围环境，以实现避障和导航功能。
2.电池与充电技术：全自动吸尘器搭载高容量锂电池，并具备智能充电功能，能够实现自动充电和续航工作。
3.吸尘技术：全自动吸尘器配备高效的电机和吸尘装置，能够高效吸入地面上的灰尘和污垢，并存放到储存盒中。
4.算法与导航技术：全自动吸尘器采用先进的地图算法和导航技术，能够根据传感器感知到的环境信息进行智能导航和避障。
5.远程控制技术：用户可以通过手机APP或远程控制器对全自动吸尘器进行远程操控和设置清洁计划等功能。
2023年新型智能吸尘器用户使用反馈报告
2023年新型智能吸尘器用户使用反馈报告随着科技的不断进步和人们生活水平的提高，智能家居产品正在逐渐走进千家万户。
作为智能家居的一部分，新型智能吸尘器在市场上越来越受欢迎。
本文将对2023年新型智能吸尘器的用户使用反馈进行报告，为消费者提供参考。
一、产品介绍2023年新型智能吸尘器采用先进的技术，在功能、性能和用户体验方面都有了较大的提升。
它不仅可以自动感应周围的灰尘和污垢，还能根据地面类型和环境自动调整吸力，从而提高清洁效果。
此外，新型智能吸尘器还配备了蓄水功能，可以实现湿拖地。
操作简单，用户可以通过智能手机应用进行远程控制。
二、用户反馈通过对2023年新型智能吸尘器用户的调查和反馈，我们得到以下结果：1. 强大的吸力用户普遍反映，新型智能吸尘器的吸力非常强大，能够有效吸附地毯、地板以及家具上的灰尘和污垢，提高了清洁效果。
一位用户评价道：“以前使用的传统吸尘器吸力不够，清理效果一般。
但是新型智能吸尘器的吸力非常强，每次使用后地面都干干净净。
”2. 智能控制方便实用用户对新型智能吸尘器的智能控制功能非常满意。
通过智能手机应用，用户可以远程操控吸尘器的工作模式、清扫计划和清洁区域，非常方便。
一位用户表示：“我可以在外出时通过手机打开吸尘器，回到家就能享受干净的环境。
而且可以根据不同的需求自定义地面清扫模式，非常实用。
”3. 低噪音设计新型智能吸尘器在噪音控制方面做得很好，减少了传统吸尘器的噪音干扰，提供更加宁静的使用体验。
一位用户评价道：“以前使用吸尘器的时候噪音非常大，有时候会影响到其他人的休息。
但是新型智能吸尘器的噪音很小，几乎听不到，非常适合家庭使用。
”4. 定位和避障能力提升新型智能吸尘器配备了先进的定位和避障技术，可以准确感知周围环境，避免与家具等障碍物碰撞。
用户反馈称：“新型吸尘器高效避开桌子和沙发等家具，不会损坏家具也不会卡住。
”这样的功能大大提升了使用的便利性和安全性。
三、改进建议在用户反馈的基础上，我们总结出以下改进建议，希望能够对吸尘器的制造商有所帮助：1. 进一步提高吸力尽管新型智能吸尘器已经在吸力方面取得了显著的提升，但用户仍希望能够有更强大的吸力，以更好地清洁地面和家具。
智能吸尘器自动路径规划说明
智能吸尘器自动路径规划说明在如今快节奏的生活中，智能吸尘器已逐渐成为家庭清洁的得力助手。
而其中，自动路径规划功能更是决定其清洁效果和效率的关键因素。
要理解智能吸尘器的自动路径规划，我们先得知道它的目标是什么。
简单来说，就是要在尽可能短的时间内，全面且有效地清洁房间的各个角落，同时避免重复清扫和遗漏区域。
那智能吸尘器是如何实现这一目标的呢？首先，它会通过各种传感器来感知周围环境。
常见的传感器包括碰撞传感器、红外传感器和激光传感器等。
碰撞传感器就像是智能吸尘器的“触角”，当它碰到家具或墙壁时，会发出信号让吸尘器改变方向。
红外传感器则可以检测到前方是否有障碍物，并提前做出避让动作。
而激光传感器就更加厉害了，它能够快速而精准地扫描周围环境，获取房间的大致布局和尺寸信息。
有了这些传感器收集到的信息，智能吸尘器就能开始规划自己的路径了。
一种常见的路径规划方式是随机式。
这种方式下，吸尘器会在房间里随机移动，碰到障碍物就改变方向。
虽然看起来有点“盲目”，但在一定程度上也能完成清洁任务。
不过，它的效率相对较低，可能会有一些区域被遗漏。
相比之下，规划式路径规划就显得更加智能和高效。
其中，有一种叫做“弓字形”的路径规划方法。
吸尘器会像耕地的犁一样，沿着直线前进，到达尽头后转弯，再沿着平行的直线返回，如此反复，覆盖整个房间。
这种方式可以确保清洁的全面性和有序性，大大提高了清洁效率。
另外，智能吸尘器还会考虑房间的不同区域和清洁需求。
比如，对于灰尘较多的区域，它可能会停留更长时间或者增加清扫次数。
对于狭窄的过道，它会调整自身的尺寸或者选择合适的角度通过。
在实际使用中，智能吸尘器的自动路径规划还会受到一些因素的影响。
比如房间的布局是否复杂、家具的摆放是否规整等。
如果房间里堆满了杂物，吸尘器可能会在行进过程中频繁受阻，影响清洁效果和效率。
为了进一步优化自动路径规划，一些高端的智能吸尘器还具备了学习和记忆功能。
它们在第一次清洁时会对房间进行详细的探测和记录，然后在后续的清洁中根据之前的经验优化路径，从而更加快速和准确地完成清洁任务。
机器人避障技术研究与实现
机器人避障技术研究与实现当今社会，机器人成为热门的研究方向之一。
机器人可以减轻我们的工作负担，提高工作效率，同时还可以处理一些危险或高风险的任务，如火灾救援等。
而机器人避障技术是机器人实现自主行动的关键技术之一。
本文将介绍机器人避障技术的研究与实现。
一、机器人避障技术的研究1. 传感器技术机器人要实现避障，首先需要通过传感器来获取环境信息，主要包括视觉传感器、声音传感器、触觉传感器等。
其中，视觉传感器是机器人获取环境信息最为常用的手段，通过摄像头拍摄环境图像，并通过图像处理技术来识别障碍物。
2. 人工智能技术人工智能技术是机器人避障的另一项重要技术。
通过人工智能可以让机器人自主学习，根据获取的信息进行判断和决策，从而实现自主避障。
目前，机器人避障的算法主要有基于神经网络的算法、基于遗传算法的算法、基于模糊逻辑的算法等。
3. 路径规划技术机器人避障的第三项重要技术是路径规划技术。
在获取环境信息后，机器人需要通过路径规划找到一条避开障碍物的最佳路径。
路径规划主要有A*算法、Dijkstra算法等。
二、机器人避障技术的实现在研究了机器人避障的技术之后，我们需要考虑如何将这些技术实现在机器人上。
下面我们将介绍一种基于开源硬件平台Arduino的机器人避障技术实现方式。
1. 材料清单Arduino Uno开发板红外传感器模块小型直流电机小型轮胎面包板线材2. 硬件连接将Arduino Uno开发板与面包板相连，将红外传感器模块与开发板连接，然后把电机与轮胎相连。
最终设计图如下：3. 程序设计机器人的程序设计分为两部分：一个是遥控程序，用于控制机器人的方向；另一个是自主程序，包括避障和运动控制。
遥控程序代码：```#include <SoftwareSerial.h>SoftwareSerial mySerial(8,9);void setup(){Serial.begin(9600);mySerial.begin(9600);}void loop(){if (Serial.available()){mySerial.write(Serial.read());}if (mySerial.available()){Serial.write(mySerial.read());}}```自主程序代码：```#define Motor1 5 // 定义电机1输出引脚#define Motor2 6 // 定义电机2输出引脚#define eatPin 2#define right 3#define left 4int isOnEat = 0; // 判断是否在黑线上int middleSensorValue; // 中间红外传感器的值void setup(){pinMode(eatPin, INPUT);pinMode(left, INPUT);pinMode(right, INPUT);digitalWrite(eatPin, HIGH);Serial.begin(9600);pinMode(Motor1, OUTPUT);pinMode(Motor2, OUTPUT);}void loop(){middleSensorValue = digitalRead(eatPin);if (middleSensorValue == 0){goStraight(); // 如果机器人在黑线上，则直行}else // 否则寻找路径进行避障{if (digitalRead(left) == LOW && digitalRead(right) == HIGH) {turnLeft();else if (digitalRead(left) == HIGH && digitalRead(right) == LOW){turnRight();}else{back();}}}void goStraight(){analogWrite(Motor1, 180);analogWrite(Motor2, 180);}void turnLeft()digitalWrite(Motor1, LOW); analogWrite(Motor2, 150); }void turnRight(){digitalWrite(Motor2, LOW); analogWrite(Motor1, 150); }void back(){digitalWrite(Motor1, LOW); digitalWrite(Motor2, LOW); delay(500);digitalWrite(Motor1, LOW); analogWrite(Motor2, 150); delay(500);}这段程序代码是基于Arduino开发板的，通过红外传感器模块识别障碍物，通过电机控制机器人的移动方向。
智能吸尘器原型机避障行为的设计与实现
Ｋ ｙｗｏ ｄ ： ｓｎｏ ￣ ｔｎ ｍｏ ｓ ａｕ ｍ ｌｌ ｅ；ｂ ｔｃｅａｏｄｎ ； ｚｙａｇ ｒｔｍ： ｕｔｏｅａ ｃ ｅ ｒｓＩ ｅ ｓ ｒ ｕｏ ｏ ｕ ｃ ｕ ｃｅｎ ｒ ｓ ｌ ｖ ｉｉｇｆ ｚ ｌｏｉ Ｒ ａ ｖ ｏ ａ ｕ ｈ ｆ ｌ ｌｒｎ ｅ ａ ｔ
１引 言
全 自主智 能 吸尘 器 是 一种 典 型 的 清 洁 机 器 人 ， 其 主要 要 求 对 之 一是 高效 率 全 覆 盖 任 务 下 的 避 障 。所 以 ． 键 之 一 是 障碍 物 探 关 测 传 感 器及 其使 用 ． 括 合 理 确 定 本体 结 构 、 计 驱 动 机 构 、 择 包 设 选 及安 装 传感 器 、 用 避 障算 法 和 容 错 纠 错 技 术 等 诸 多 方 面 。 本 文 采 设 计制 作 了智 能 吸 尘 器 原 型 样 机 ．并 主要 结 合 Ｇ ２ ０ Ｐ Ｄ ２红 外 测 距 传 感器 的应 用 ． 介绍 提 高 原型 样 机 避 障 行 为 性 能 的 措 施 。
Ｍａｈｎ ｒ ｒｏ ａ ｏ ｔ．Ｓ ｚ ｏ １ ０ ８Ｃｈｎ ） ｃ ｉｅｙ Ｃｏｐ ｒｔ ｎＬｄ， ｕ ｈ ｕ２ ５ ０ ， ｉ ａ ｉ
Ａｂ ｔａ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｏ ｔ ｏ ｓ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ａ ｔ ｎ ｑ ￣ ｔ ｆ ａ ｔ ｎ ｍｏ ｓ ｖ ｃ ｕ ｃｅ ｎ ｒＳ ａ ｏ ｄ ｎ ｂ ｔｃｅ．Ｔｈ ｓ ｒ ｃ ： ｓ ａ ｅ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｓ ｍｅ ｍｅｈ ｄ Ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｃｉ ｕ ｉ ｏ ｕ ｏ ｏ ｕ ａ ｕ ｍ ｌａ ｅ ｖ ｉ ｉｇ ｏ ｓ ｌｓ Ｔｈ ｏ ｙ ａ ｅ
ｍ ｅｈｏ ｎｃｕ ｅ ｅｅ ｔ ｎｒ ｒ ｄ ｔａ ｓ ｕｃ ｒ，ｈｅ ｎｕ ｂｅｓ ｏ ｈ ｍ ｎｄ ｔ ｉ ｉ ｔｌａｉ ｉｅ ，ｐｒ ｅ ｓｎ ａａ ａ ｄ ａ ｔ—ｉ ｔ ｒｅ ｅ ｅ ｔ ｄｓｉ ｌ ｄ ｄ ｓｌ ｃ ｎｇ ｉｆａｅ ｎ ｄ ｅ ｔ ｍ ｒ ｆｔ ｅ ａ ｈｅｒ ｎｓａｌｔ ｉ ｒ ｓ ｏｎ ｓｔｓ ｏｃ ｓｉ ｇ ｄ ｔ ｎ ｎ ｉ ｎ ｅｆ ｒｎｃ ，ｕｓｎ ｈｅ ｉｇ ｔ
《2024年智能扫地机器人技术的研究与实现》范文
《智能扫地机器人技术的研究与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能扫地机器人逐渐成为现代家庭中不可或缺的清洁工具。
它不仅能够自动完成地面的清洁工作，还能在复杂的家居环境中自主导航、规划路径和避开障碍物。
本文将探讨智能扫地机器人技术的原理、发展历程、研究现状及实现方法，以期为相关研究提供参考。
二、智能扫地机器人技术概述智能扫地机器人技术主要涉及机器视觉、传感器技术、路径规划算法、机器学习等领域。
它利用先进的传感器和算法，实现对家居环境的自动识别和定位，然后按照设定的清洁路径进行扫地作业。
三、研究现状及发展趋势（一）研究现状目前，国内外学者和企业对智能扫地机器人技术进行了广泛的研究和开发。
在技术方面，主要研究内容包括机器视觉的改进、传感器技术的优化、路径规划算法的完善等。
在应用方面，智能扫地机器人已经广泛应用于家庭、酒店、医院等场所，成为现代生活的重要助手。
（二）发展趋势随着人工智能技术的不断发展，智能扫地机器人技术将朝着更加智能化、自主化的方向发展。
未来，智能扫地机器人将具备更强的环境感知能力、更高效的清洁能力和更便捷的操控方式。
此外，随着物联网技术的普及，智能扫地机器人将与其他智能家居设备实现互联互通，为家庭生活带来更多便利。
四、技术实现方法（一）硬件设计智能扫地机器人的硬件设计主要包括电机、电池、传感器和控制系统等部分。
电机用于驱动扫地机器人的运动，电池为其提供动力，传感器则用于感知环境信息，控制系统负责控制机器人的行为。
此外，根据不同需求，还可以增加摄像头等设备，以便实现远程监控和操作。
（二）软件算法软件算法是智能扫地机器人的核心部分，主要包括环境感知、路径规划和控制算法等。
环境感知算法通过传感器获取环境信息，识别障碍物和可清洁区域；路径规划算法根据环境信息和清洁需求，制定最优的清洁路径；控制算法则负责控制电机的运动和机器人的行为。
此外，随着机器学习技术的发展，智能扫地机器人还可以通过学习优化路径规划和控制策略，提高清洁效率和效果。
《2024年智能扫地机器人技术的研究与实现》范文
《智能扫地机器人技术的研究与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，人们对于家庭生活品质的要求也在逐步提高。
智能扫地机器人作为现代智能家居的重要组成部分，以其高效、便捷的特性，逐渐成为家庭清洁的得力助手。
本文将就智能扫地机器人的技术进行深入研究，并探讨其实现过程。
二、智能扫地机器人技术概述智能扫地机器人技术主要包括机器人控制技术、传感器技术、人工智能算法等。
其中，机器人控制技术是扫地机器人的核心，负责机器人的运动控制、路径规划等；传感器技术则用于实现机器人的环境感知和障碍物识别；人工智能算法则使机器人具备自主学习和决策能力，提高清洁效率。
三、智能扫地机器人的核心技术1. 机器人控制技术机器人控制技术是智能扫地机器人的核心技术之一。
它通过精确控制机器人的电机、轮子等部件，实现机器人的直线行走、转弯、避障等功能。
同时，通过路径规划算法，使机器人能够高效地完成清洁任务。
2. 传感器技术传感器技术是智能扫地机器人的另一核心技术。
机器人配备多种传感器，如红外传感器、超声波传感器、激光雷达等，用于实现环境感知和障碍物识别。
这些传感器能够实时感知机器人周围的环境变化，为机器人提供精确的避障和导航信息。
3. 人工智能算法人工智能算法使智能扫地机器人具备自主学习和决策能力。
通过深度学习、机器学习等技术，机器人能够根据实际清洁情况，自主调整清洁策略，提高清洁效率。
此外，人工智能算法还可以使机器人实现语音交互、远程控制等功能，提升用户体验。
四、智能扫地机器人的实现过程1. 硬件设计智能扫地机器人的硬件设计主要包括电机、轮子、电池、传感器等部件。
在硬件设计过程中，需要充分考虑机器人的运动性能、续航能力、环境适应性等因素，以确保机器人能够在各种环境下稳定运行。
2. 软件设计软件设计是智能扫地机器人的关键环节。
在软件设计中，需要实现机器人控制系统的设计、传感器数据的处理、人工智能算法的集成等功能。
同时，还需要考虑软件的用户界面设计，以便用户能够方便地使用和控制机器人。
扫地机器人的智能路径规划
扫地机器人的智能路径规划扫地机器人作为一种智能家居设备，为我们的日常清洁提供了极大的便利。
然而，要让扫地机器人能够高效地完成清扫任务，关键在于其智能路径规划能力。
本文将探讨扫地机器人的智能路径规划的原理和方法。
一、基于传感器的路径感知扫地机器人通常配备了多种传感器，例如红外线传感器、超声波传感器和视觉传感器等，用于感知周围环境。
这些传感器能够检测到墙壁、家具等障碍物，并将获取的信息传输给扫地机器人的智能控制系统。
二、随机路径规划法随机路径规划法是较简单的一种方法，即扫地机器人在清扫过程中随机选择移动方向，直到遇到障碍物才改变方向。
这种方法简单易行，但效率较低，容易重复清扫某些区域，造成能源和时间的浪费。
三、规则路径规划法规则路径规划法通过预先设定的规则来指导扫地机器人的移动路径。
例如，可以设置优先清扫靠墙的区域或避开家具等。
这种方法能够提高清扫效率，减少重复清扫的情况。
四、基于地图的路径规划法基于地图的路径规划法是目前较为先进和常用的方法。
扫地机器人利用激光雷达等传感器获取房间的布局信息，并生成一个虚拟的地图模型。
然后，通过算法对地图进行分析和处理，确定最佳的路径规划策略。
常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法和蚁群算法等。
五、智能学习路径规划法智能学习路径规划法是一种基于机器学习的方法。
扫地机器人通过不断地与环境互动和学习，逐渐建立起对清扫任务的理解和规划能力。
利用强化学习算法，机器人能够根据不同清扫结果获得奖励或惩罚，从而调整和优化自身的路径规划策略。
六、多机器人协作路径规划随着智能家居的发展，多机器人协作清扫成为可能。
多台扫地机器人可以通过通信和协调，共同完成清扫任务。
多机器人协作路径规划需要考虑各个机器人的位置和状态，以及任务的分配和协同。
七、发展前景和挑战扫地机器人的智能路径规划技术在不断发展和创新中，其前景非常广阔。
随着人工智能和机器学习的不断进步，扫地机器人将能够更加智能地理解和适应不同环境，提高清扫效率和质量。
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智能吸尘器传感器布局及其避障策略研究
【摘要】智能吸尘器能够在陌生复杂环境中完成全方位无死角清扫，完全依赖于多种传感器合理布局的相互配合。
本文介绍了几种由简单到复杂的布局方案及其对应避障行走策略。
【关键词】吸尘器;智能;传感器;避障
Abstract：intelligent cleaner can in a strange environment to complete the complex full range and no dead corner cleaning，cooperate fully dependent on the rational distribution of a plurality of sensor.This paper introduces several by the layout scheme of simple to complex and its corresponding avoidance running strategy.
Keywords：cleane;intelligent;sensor;obstacle avoidance
1.引言
智能吸尘器是一种无需人为干预即可完成对所处环境的侦测并完成预定清扫任务的全智能家用电器，由于其优良的工作性能儿获得了广大消费者的青睐和关注，但目前的智能吸尘器仍存在诸如覆盖率不高、避障能力有限、价格持续居高不下等亟待完善解决的问题，针对该问题下文提出了几种可供参考的设计方案。
2.智能吸尘器的总体设计方案
智能吸尘器自启动后，传感器采集到的相关数据交由微处理器MCU进行综合分析判断，再根据分析结果驱动两电机，完成吸尘器自身姿态的校正任务。
本文由于采用了多种不同类型的传感器，所占用的单片机片上资源也各不相同，为了很好的完成不同方案下的任务，我们采用了STC89C52和MC9S12两种单片机;吸尘器的机身采用了两驱一辅的圆盘设计，这样的设计可以很好的保障机器行走的灵活性，减小自身的摩擦阻力;吸尘器的外盒及其支撑材料均由铝合金和ABS工程塑料构成，可大大降低机器的重量;内置了陀螺仪、超声波传感器、红外传感器、接近开关、电子罗盘等模块，可用于采集机器的各种运行参数，及时的修正自身的运动轨迹，充分保障系统运行的安全性和稳定性。
图1是对智能吸尘器设计的简单逻辑描述。
图1 智能吸尘器整体布局
3.传感器设计方案
3.1 红外传感器
红外传感系统是用红外线为信息传播介质的测量感知系统，采用发射固定波
长的红外线并接收同一波长的回波信号。
常见传感器有红外对管等。
有点：原理构造简单，探测角度小，方向性强，灵敏度较高;缺点：容易受到光照强度、灰尘、雾霾等因素影响，所以，综合上述优缺点分析，其单独使用往往不能很好的满足我们的控制精度。
3.2 超声波探测传感器
超声波是一种震动频率高于常见声波的机械波，其声波范围大于16KHZ以上。
超声波传感器通常有压电陶瓷晶片、锥形辐射喇叭、金属网格组成，换能网片在电压的激励下发生机械振动产生超声波。
超声波传感器要比红外传感器拥有交由的环境适应性，在各种恶略环境中，依然可以免受影响，顺利完成数据采集任务。
与红外传感器搭配使用则可以较好地解决常见避障问题。
其优点可总结为：穿透能力强，灵敏系数高，可对障碍物进行测距处理;缺点依然是红外类似，无法较好辨别障碍物的物理特性。
测距工作就是依据其良好的方向性和单向反射性来完成的，从由单片机控制发出声波开始计时，波形遇到障碍后反射被传感器的接收装置所接收，停止计时，计时时间为T1，由声波在空气中传播速度公式即可把距离计算出来，具体计算公式为D=340T/2=KT（K值由于常常受到电子电路、晶振频率和单片机相应速度的影响而常常在165-175之间变动，具体实际数据需要实验测得）。
3.3 接触开关
接触开关是一种静态被动式传感器，当物体接近接触开关的动作距离时，不需要发生接触式的机械形变就可以使装置可靠动作，从而为单片机提供一个的稳定的数字量。
将接触开关安置在车体的适当位置即可大体采集到周围环境障碍物的大小尺寸，选择出一条最优的避障路径。
3.4 陀螺仪
陀螺仪简单来说就是一个可以精确控制装置的运动角度的电子器件，一个旋转物体的旋转轴所指的方向不受外力影响，不会发生改变，利用陀螺仪这一特性就可以精准控制吸尘器的运动轨迹。
3.5 电子罗盘
三维电子罗盘由三维磁阻传感器、双轴倾角传感器、和MCU构成。
三维磁阻传感器用来测量地球磁场，倾角传感器是在磁力仪非水平状态时进行补偿。
4.传感器布局探索与避障算法
4.1 沿边行走算法
将超声波传感器至于车体右侧中央位置，控制超声波传感器的测量值，比较
测量值与设定值，当设定值与测量值不一致产生偏差时，微处理器做出相应的判断处理，并变成测试其靠右贴墙行走效果。
由实验效果得出当PWM值输出较小时，可保持直行一段距离后迅速偏离原先运动轨迹。
为了更好的解决上述问题，我们大胆提出了增加红外辅助传感器和改进调用超声波返回的测量值的具体算法的两种改进措施。
图2 沿边算法示意图
该方案采用了三支红外传感器的设计，安装前调整红外传感器的灵敏距离，将2、3调整到同一灵敏距离，单纯的沿边仅有2，3传感器即可实现，而传感器1则是为了保持一个适当的墙距，保障车体和障碍物的安全距离，以减轻重复碰撞对车体和障碍物的损伤程度。
通过对传感器采集到的不同信号来调整车体的运动姿态。
如若传感器2采集信号由无障碍的高电平“1”变为低电平“0”时，此时前部右倾，单片机控制电机驱动部分，及时向左调整机身姿态，从而保持靠墙前行;同理车体后部左倾;在缺少红外1传感器的情况下，由于车体惯性，在调姿过程中不断的与障碍物发生碰撞，故在车体右侧中央位置安装红外1传感器，传感器1的灵敏具体设置为1-2cm，常态设置为无障碍，当车体距离障碍物过近时，单片机可以及时做出向左调整处理。