智能避障机器人设计文献综述
智能避障机器人设计与研究(硬件)毕业设计论文
（3）遥控移动机器人。
（4）环境与机器人集成。像人需要道路、交通信号灯等一样，机器人为了在一个动态变化的环境中行动，也同样需要基础设施。
（5）生态机器人学（生物机器人学）。
（6）多机器人系统。主要是获取机器人团队协调和控制技术，并将其应用于战略重要情况。
关键词：智能避障机器人，红外传感器，单片机，L298N，PWM调速
THEDESIGN AND STUDY OF INTELLIGENT OBSTACLE AVOIDANCE ROBOT(HARDWARE)
ABSTRACT
In scientific exploration and emergency rescue often encounter some danger or human can not directly reach the area of detection,these will need to use the robot to complete. Therobot'sautomaticobstacleavoidancemovementin complex terrainis an essential and most basic function. Therefore,the automatic obstacle avoidance system development is made. Automatic obstacle avoidancerobotdevelopment based on thissystemis made of. With the development of technology for the unknown space and mankind can not be directly accessible to gradually become a hot area of exploration,which makes the automatic obstacle avoidance robot has great significance. Automatic obstacle avoidance robotcan serve as a regional exploration and emergency rescue robot system that allows robots to automatically avoid obstacles in the road.
智能机器人避障系统设计
摘要智能避障是智能机器人的重要功能，为了实现避障我们常常会采用光波测距和超声波测距。
在本文的设计中，本文采用超声波测距。
本文设计的智能避障器工作时，CPU给出一个驱动信号，超声波的模块就会产生一个声波信息，声波信号如果在传递的过程中遇到了障碍，就会被这个障碍物给反弹回来，相应的传感器就会接收这个信号，信号被接受到之后就会被传递给CPU，CPU通过寄存器里面的程序处理一下反射回来的信号，就可以计算出距离障碍物的信息，CPU在发出一些控制信号给机器人，从而实现机器人避障。
本论文设计的智能机器人避障系统的主要控制器采用51单片机，信号发出与收集采用超声波发射接收模块，遇到障碍时机器人发出警报，还有一个报警系统模块。
将本文设计的避障系统运用在机器人的驱动系统上，加上红外光电、超声波传感器等装置对机器人运行状况及周边环境状况进行实时监测，并将相关信息送至51单片机进行处理。
设计的该系统电路结构简单易维护，在应用方面有它参考的价值所在。
关键词：单片机；超声波；机器人；相关程序设计AbstractIntelligent obstacle avoidance is an important function of intelligent robot. In order to avoid obstacles, we often use light wave ranging and ultrasonic ranging. In the design of this paper, ultrasonic ranging is used. When the intelligent obstacle avoidance device designed in this paper works, the CPU gives a driving signal, the ultrasonic sensor will send out sound waves, the sound waves will be reflected back after encountering obstacles, and then the sensor receives the rebound signal, and transmits the reflected signal to the CPU. The CPU can calculate the distance from the obstacles by processing the reflected signal through the program in the transmitter Information, the CPU is sending some control signals to the robot to avoid obstacles. The main controller of the intelligent robot obstacle avoidance system designed in this paper is 51 single-chip microcomputer. The ultrasonic transmitting and receiving module is used to send and collect signals. When the robot encounters obstacles, it will send out an alarm. There is also an alarm system module. The obstacle avoidance system designed in this paper is applied to the driving system of the robot. In addition, infrared photoelectric and ultrasonic sensors are used to monitor the operation status of the robot and the surrounding environment in real time, and the relevant information is sent to 51 single chip microcomputer for processing. The circuit structure of the designed system is simple and easy to maintain, which has certain application reference value.Key words: microcontroller; ultrasonic; robot; relevant program design1绪论1.1 引言随着现在社会的高速发展，机器人的运用越来越广泛，机器人的功能较多，我们常使用它们搬运一些较重的物料，或者是为了进行不同的或高难度等人性化的操作并且具有可改变和可编程相关动作的专家系统。
机器人的智能避障与路径规划研究
机器人的智能避障与路径规划研究智能机器人是一个结合了人工智能、计算机视觉和控制技术的复杂系统，具有感知、决策和执行的能力。
其中，避障与路径规划是智能机器人必备的功能之一，它能够使机器人在复杂环境中自主避开障碍物，并找到最优的路径完成任务。
本文将重点探讨机器人的智能避障与路径规划研究。
一、智能机器人避障算法研究：1. 环境感知智能机器人避障的第一步是对环境进行感知。
常见的环境感知方法包括激光传感器、摄像头和超声波传感器等。
这些传感器能够捕捉到机器人周围的障碍物信息，并将其转化为数字信号。
通过对传感器数据的处理和分析，机器人能够判断障碍物的位置、形状和距离。
2. 障碍物检测与分析一旦获得了障碍物的信息，机器人需要对其进行检测与分析。
传统的障碍物检测方法包括阈值分割、边缘检测和模板匹配等。
然而，这些方法往往限制在特定场景中，对于复杂环境中的障碍物检测效果较差。
近年来，基于深度学习的目标检测算法得到了广泛应用，它能够自动学习和提取特征，实现更准确的障碍物检测和分析。
3. 路径规划路径规划是指机器人在避开障碍物的前提下，找到一条最优的路径来达到目标点。
目前常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法通过对环境的建模和搜索算法的优化，能够有效地找到最短路径或最优路径。
二、智能机器人路径规划算法研究：1. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，广泛应用于路径规划领域。
它通过一个启发函数来评估未来到达目标点的代价，并结合当前已经探索的路径来决策下一步的移动方向。
A*算法具有较高的搜索效率和较好的路径质量，适用于静态环境中的路径规划。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，它通过不断扩展已经探索的节点，找到到达目标点的最短路径。
与A*算法相比，Dijkstra算法没有引入启发函数的因素，适用于在已知环境中的最短路径规划问题。
3. RRT算法RRT算法是一种基于随机采样的快速路径规划算法，常用于动态环境中的路径规划。
避障机器人设计报告
避障设计报告避障设计报告1.引言在现代社会中，技术的发展已经在很多领域展现了巨大的潜力。
其中，避障是一类具有重要潜力和应用需求的系统。
本设计报告旨在详细介绍避障的设计原理、系统架构和关键组件。
2.需求分析在避障的设计之前，我们首先需要明确设计的具体需求和目标。
需求分析阶段包括对于功能、性能、环境、使用场景等方面进行细致的研究和分析。
2.1 功能需求避障需要具备以下基本功能：- 实时感知环境中的障碍物并进行识别；- 计算并实现合适的避障策略；- 进行精确的定位和导航；- 具备良好的稳定性和鲁棒性。
2.2 性能需求在不同使用场景中需要满足一定的性能指标，如：- 实时性：需要对遇到的障碍物做出快速响应；- 精确性：的定位和导航算法需要具备较高的准确性；- 稳定性：的控制系统需要具备良好的稳定性，以适应不同的工作环境。
2.3 环境需求在不同的环境中运行，对于环境的特征和条件也有一定的要求。
例如，室内环境和室外环境所需要的传感器和算法可能会有差异。
2.4 使用场景应用的不同场景可能会对的设计产生影响。
例如，家庭环境下的自动清扫可能需要经过家具和障碍物之间狭窄通道的穿越。
3.系统架构设计基于需求分析的结果，我们可以设计出避障的系统架构。
系统架构包括硬件和软件两个方面。
3.1 硬件架构避障的硬件架构通常包括以下组件：- 传感器模块：用于感知环境中的障碍物，常见的传感器包括超声波传感器、红外线传感器和摄像头等。
- 控制系统：负责处理传感器数据，计算避障策略，并控制的运动。
- 电源模块：提供所需的电源能量，通常包括电池和电源管理电路等。
- 机械结构：的机械结构用于支持传感器模块和控制系统，并提供运动和导航功能。
3.2 软件架构避障的软件架构包括以下部分：- 感知模块：负责处理传感器数据，对环境中的障碍物进行识别和定位。
- 规划模块：根据感知模块的数据和的运动能力，计算出合适的避障策略。
- 控制模块：根据规划模块的输出，控制的运动并实施避障策略。
智能避障机器人设计文献综述
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文献综述智能避障机器人设计文献综述1前言我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。
其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。
除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。
这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。
机器人技术自上个世纪中叶问世以来，经历四十多年发展已取得长足进步，成为提高产业竞争力方面极为重要的战略高技术。
目前，机器人关键技术日臻成熟，应用范围迅速扩展，作为计算机、自动控制、传感器、先进制造等领域技术集成的典型代表，面临巨大产业发展机会。
国内外业界专家预测，智能机器人将是21世纪高技术产业新的增长方向。
20XX至20XX年间，全球智能服务机器人以每年40%左右的速度迅速增长。
当代机器人专家现已达成了共识：作为计算机技术及现代IT综合技术的一个必然延伸，机器人技术完全可能遵循“摩尔定律”，以前所未有的速度实现突破。
智能机器人将成为继家电、个人电脑之后、第三个以超常规速度走向我们日常生活的产品。
如今知识工程、计算机科学、机电一体化和工业一体化等许多领域都在讨论智能系统，人们要求系统变得越来越智能化。
显然传统的控制观念是无法满足人们的需求，而智能控制与这些传统的控制有机的结合起来取长补短，提高整体的优势更好的满足人们的需求。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时代。
计算机控制与电子技术的融合为电子设备智能化开辟了广阔前景。
避障机器人设计报告
避障机器人设计报告一、引言随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，避障机器人作为一种能够自主感知环境并避开障碍物的智能设备，具有重要的实用价值。
本报告将详细介绍避障机器人的设计过程，包括硬件设计、软件算法、传感器选择以及实验结果等方面。
二、需求分析在设计避障机器人之前，我们首先需要明确其应用场景和功能需求。
避障机器人主要应用于物流搬运、智能家居、工业生产等领域，需要能够在复杂的环境中自主移动，并避开各种静态和动态的障碍物。
根据上述需求，我们确定了避障机器人的主要性能指标：1、能够检测到距离机器人一定范围内的障碍物，并准确测量其距离和方向。
2、能够根据障碍物的信息，实时规划出合理的运动路径，避免碰撞。
3、具有较高的移动速度和灵活性，能够适应不同的地形和工作环境。
4、具备一定的续航能力，能够持续工作一段时间。
三、硬件设计1、车体结构避障机器人的车体结构采用四轮驱动的方式，以提高其稳定性和机动性。
车身采用铝合金材料制作，既轻便又坚固。
车轮采用橡胶材质，具有良好的抓地力和减震性能。
2、驱动系统驱动系统由电机、驱动器和控制器组成。
电机选用直流无刷电机，具有高效率、低噪音和长寿命的特点。
驱动器采用脉宽调制（PWM）技术，实现对电机转速和转向的精确控制。
控制器采用单片机，负责接收传感器数据、处理算法和发送控制指令。
3、传感器系统为了实现避障功能，我们选用了多种传感器，包括超声波传感器、红外传感器和激光雷达传感器。
超声波传感器：用于检测远距离的障碍物，测量精度较高，但容易受到环境干扰。
红外传感器：用于检测近距离的障碍物，响应速度快，但测量范围较小。
激光雷达传感器：能够提供高精度的三维环境信息，但成本较高。
通过合理配置和融合这些传感器的数据，可以实现对机器人周围环境的全面感知。
4、电源系统电源系统采用锂电池组，为机器人提供稳定的电力供应。
同时，配备了电源管理模块，对电池的充电和放电进行监控和保护，延长电池的使用寿命。
避障机器人设计报告
实时感知
机器人通过传感器实时感知周围环境的变化，及时调整移动轨迹以避开障碍物。
动态调整速度
根据障碍物的距离和位置，机器人动态调整移动速度，确保安全避障。
多传感器融合
将多种传感器信息融合处理，提高障碍物检测的准确性和可靠性，实现更高效的避障。
实验与测试
06
室内环境
模拟室内家居环境，包括客厅、卧室、厨房等场景。
对各个模块进行单元测试，确保模块功能正常。
单元测试
将各个模块集成在一起进行测试，确保系统整体运行正常。
系统集成测试
在仿真环境中测试机器人的避障功能，模拟各种实际场景以提高鲁棒性。
仿真测试
避障策略
05
超声波传感器
利用超声波的发射和反射原理，检测机器人周围障碍物的距离和位置，实现避障。
红外传感器
通过检测物体发射的红外线，判断障碍物的位置和距离，实现避障。
机器人在各种地面类型上表现出良好的运动性能，能够稳定地行走、转弯和爬坡。
避障算法的准确性
测试结果表明，避障算法在各种场景中均能准确识别障碍物并规划出合理的避障路径。
路径规划效率
机器人的路径规划时间较短，表明算法具有较高的计算效率和实时性。
运动性能稳定性
测试结果证明机器人的运动性能稳定，能够在不同场景中可靠地避障和移动。
主控制器
内置Wi-Fi和蓝牙模块，方便与外部设备进行数据交换。
通信模块
超声波传感器
用于检测机器人周围的障碍物，实现避障功能。
红外传感器
用于检测热源，如人体，提高机器人在特定环境下的感知能力。
软件设计
04
用于机器人自主导航，根据地图信息规划出安全、高效的路径。
路径规划算法
“机器人避障问题”论文
机器人避障问题摘要移动机器人是一种能够在工作环境中自由移动并完成预定任务的智能系统，移动机器人的避障问题则是移动机器人控制领域的研究热点。
本文针对移动机器人的避障问题，建立了最短路径及最短时间路径的数学模型。
并应用于解决本题给定的路径规划问题，获得了满足问题需求的全部最优路径。
对于最短路径问题，本文分析了障碍物对移动机器人运行的影响，给出了最优移动规则；建立了简化的路径网格模型，将其抽象为由节点及边构成的两维图，并确定了其各项参数，再使用经典的Dijkstra算法获得可行的最短路径。
由于计算机行走过程与障碍物之间还需满足一定的间隔约束，故上述结果可能并非最优，故我们实际还需对次优的几条参考路径（也可通过以上Dijkstra算法获取）进行精算，经准确计算获得各段路径的具体位置后，确定实际的最短路径。
为方便计算，文中推导了自指定点向指定圆作切线，两个相离圆的内、外切线方程的解析表达式，给出了闭式结果，作为MATLAB编程的依据，从而大大提高了运算处理的速度及精度。
考虑到移动机器人需完成由O→A→B→C→O的多点移动，且中间不能折线运行，即机器人在通过上述点时一般必须以圆弧通过，且其上下游多数也是圆弧路径，其通过点并不固定。
为此，理论推导了该未知圆弧的约束公式，以各圆心之间距离最小作为优化条件，建立数学模型，再使用MATLAB中的fmincon有约束优化工具箱获得了理想的结果。
对于最短时间路径问题，本文分析了移动机器人弯道运行的速度曲线，特别是对O→A两点间的避障问题进行了详细的理论分析与推导，通过几何关系得出了转弯半径与总的移动距离、移动时间的严格数学关系，此后借助MATLAB优化函数fminsearch获得最佳的转弯半径。
经分析计算，得到下述结果：结论1：机器人完成O→A，O→B，O→C及O→A→B→C→O的最短路径总距离分别是：471.04、853.70、1050.50、2712.68单位长度；总时间分别是96.02、179.07、235.19及570.36秒。
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智能避障机器人设计文献综述1 前言我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。
其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。
除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。
这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。
机器人技术自上个世纪中叶问世以来，经历四十多年发展已取得长足进步，成为提高产业竞争力方面极为重要的战略高技术。
目前，机器人关键技术日臻成熟，应用范围迅速扩展，作为计算机、自动控制、传感器、先进制造等领域技术集成的典型代表，面临巨大产业发展机会。
国内外业界专家预测，智能机器人将是21世纪高技术产业新的增长方向。
2003至2006年间，全球智能服务机器人以每年40%左右的速度迅速增长。
当代机器人专家现已达成了共识：作为计算机技术及现代IT综合技术的一个必然延伸，机器人技术完全可能遵循“摩尔定律”，以前所未有的速度实现突破。
智能机器人将成为继家电、个人电脑之后、第三个以超常规速度走向我们日常生活的产品。
如今知识工程、计算机科学、机电一体化和工业一体化等许多领域都在讨论智能系统，人们要求系统变得越来越智能化。
显然传统的控制观念是无法满足人们的需求，而智能控制与这些传统的控制有机的结合起来取长补短，提高整体的优势更好的满足人们的需求。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时代。
计算机控制与电子技术的融合为电子设备智能化开辟了广阔前景。
因此，智能技术的研究、应用都是非常有意义而且有很高市场价值的[1]。
智能机器人，也称轮式智能小车，是一种以汽车电子为背景，涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多科学的科技创意性设计，一般主要由单片机模块、驱动模块、红外传感器模块和电源模块等模块组成。
一般而言,智能车系统要求在运行的过程中，小车能够实行有效的避开障碍物。
其原理是，通过红外发射管发射信号，红外二极管进行接收，并将信号送于单片机，单片机通过合理的处理，来驱动伺服电机的旋转快慢，从而达到避障的目的[2]。
2 智能机器人的发展历史、现状及发展趋势在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮已席卷全球，世界上一些著名的公司开始研制移动机器人（此时的移动机器人主要用作大学实验室及研究机构的实验平台），并促进了移动机器人学等多种研究方向的出现。
90年代以来，以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术、高适应性的移动机器人控制技术和真实环境下的规划技术为标志，开展了移动机器人的更高层次的研究。
现在机器人的应用越来越广，种类也越来越多，但大体上可分为轮式机器人和足式机器人。
智能小车就是轮式机器人中的一种，虽然是最基本的机器人雏形，但其中已包含了大部分功能，综合国内外专家解释，可普遍认为机器人一般是具有如下功能的机器：（1）动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能；（2）有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变；（3）有一定程度的智能，如记忆、感知、推测、决策和学习等；（4）有独立性，完整的机器人系统在工作时不依赖于人的操纵。
随着人工智能技术、计算机技术、自动控制技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时代。
机器人领域近几年有如下几个发展趋势：（1）性价比逐步提高，性能不断提高（高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修），而单价不断下降。
（2）工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化。
同时，器件集成度提高。
从而，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维护性。
（3）传感器的作用日益重要，除传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、声觉、力觉、触觉等多种传感器的融合技术已用来进行环境建模及决策控制。
（4）虚拟现实技术在机器人中的作用已从仿真、预演发展到用于过程控制，如使遥控机器人操作者产生置身于远端作业环境中的感觉来操作机器人。
（5）当代遥控机器人系统的发展特点不是追求全自治系统，而是致力于操作者与机器人的人机交互控制，即遥控加局部自主系统构成完整的操作系统，使智能机器人走出实验室走入实用化阶段[3]。
3 智能机器人发展的有利条件目前，与智能机器人有关的技术领域进展非常迅速，这为智能机器人的快速发展提供了有力的技术支持。
3.1 传感器（1）精确的位置传感器机器人的传感器从最初的超声测距到激光测距；从低分辨率摄像头到高清晰摄像机，机器人的传感器越来越精确，这为机器人精确获得自身位置提供了良好的基础。
（2）触觉传感器人能够在自然界活动自如，很大一部分原因是人拥有灵敏的触觉。
机器人的触觉传感器担当了类似的任务，拥有了灵敏触觉传感器的机器人，动作不会像机械一样僵硬。
（3）语音识别人的语言是在长期交流过程中形成的，这方便了人与人之间交流。
语音识别技术的发展为机器人提供了听懂人的语言，与人交流的平台。
（4）图像识别人对外界信息的感知80%来自于视觉，图像处理和计算机视觉的发展为机器人能够理解图像，快速处理图像信息提供了强有力的保障。
3.2 机器人硬件（1）模块化（2） MEMS技术应用（3）物理“softness”（4）功能“softness”3.3 机器人软件（1）实时获取和集成多源(视觉、听觉、触觉、距离传感、RFID、运动) （2）快速理解复杂环境（3）基于多传感器的快速反应软件（4）可识别用户意图及喜好（5）跨平台运行（6）软件模块化4 系统方案的选择（1）主控单元的比较与选择方案一：采用各类数字电路来组成小车的控制系统，对外围避障信号，自动寻迹信号，无线遥控信号，语音控制信号进行处理。
本方案电路复杂，灵活性不高，效率低，不利于小车智能化的扩展，对各路信号处理比较困难。
方案二：采用51单片机来作为整机的控制单元。
红外线探头采用市面上通用的发射管与及接收头，经过比较芯片调制处理后由控制系统接收。
路线寻找采用红外线管对路面信号采集，送到单片机系统处理，同样包括无线遥控信号和语音控制信号。
此系统比较灵活，采用软件方法来解决复杂的硬件电路部分，使系统硬件简洁化，各类功能易于实现，能很好地满足题目的要求。
比较以上两种方案的优缺点，方案二简洁、灵活、可扩展性好，更能达到题目的设计要求，因此采用方案二来实现[4]。
（2）避障单元的比较与选择方案一：采用超声波避障，超声波受环境影响较大，电路复杂，而且地面对超声波的反射，会影响系统对障碍物的判断。
方案二：采用红外线避障，利用单片机来产生38KHz信号对红外线发射管进行调制发射，发射出去的红外线遇到避障物的时候反射回来，红外线接收管对反射回来信号进行解调，输出比较电平。
外界对红外信号的干扰比较小，且易于实现，价格也比较便宜，故采用方案二。
红外线避障方法，利用一管发射另一管接收，接收管对外界红外线的接收强弱来判断障碍物的远近，由于红外线受外界可见光的影响较大，因此通过调制信号产生38KHz的载波来减少外界的一些干扰。
只要障碍物在限定范围内就会产生相对的电平供单片机控制，实现避障功能[5][6]。
5 红外线测距的原理对某一特定物体距离的测量是光学仪器领域的热门课题之一。
在机器人视觉方面,快速精确的测距系统使机器人迅速准确地判断目标与机器人的距离,以便使机器人迅速做出相应的判断和动作。
各种测距方法很多, 目前应用较多的主要有PSD 测距法、超声时间法、带运动机构的双象比较法和反射能量法。
PSD测距法利用三角测距原理,用一种称之为位置敏感器件(Position Sensitive Device) 的PSD元件来获得二路输出信号, 根据这二路信号来获得物体的距离量值。
超声时间法测量一束超声波从发射到反射回仪器的时间来判断被测距离。
带运动机构的双象比较法则比较复杂, 系统中有二套光路对被测物体像，其中一套光路是经过可运动的反光镜获得的,接收系统及时比较二套光路来的图像, 当二者一致时, 就可根据可运动反光镜的位置来获得物体的距离信息。
反射能量法中仪器发射一束光(通常是近红外光) 照射到被测物体表面,仪器同时接收被测物体的反射光能量, 根据接收到的反射光能量来判断被测物体的距离。
我们在红外测距系统就是采用反射能量法[7]。
红外传感器的测距基本原理为红外发射电路的红外发光管发出红外光，经障碍物反射后，由红外接收电路的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，由于接收管接收的光强随是随反射物体的距离变化而变化的，因而，距离近则反射光强，距离远则反射光弱［8］。
因为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。
参考文献[1] 宗光华.《机器人的创意设计与实践》[M].北京航空航天大学出版社2004.[2] 赵海兰.基于单片机的红外遥控智能小车的设计[J],无线互联科技-2011年3期.[3] 何立民.单片机技术的现状与未来[J],中国计算机报,1995年No：30.[4] 周淑娟.基于单片机智能寻迹小车的设计方案[J],工业技术与职业教育-2011年6月第9卷第2期.[5] 韩毅,杨天.基于HCS12单片机的智能寻迹模型车的设计与实现[J].学术期刊, 2008，29（18）：1535-1955.[6] 于连国,李伟,王妍玮.基于单片机的智能小车设计[J],林业机械与木工设备-2011年4期.[7] 刘迎春,叶湘滨.《传感器原理设计与应用》[M].国防科技大学出版社,2004.[8] 宋泽清. 关于灵活避障、快速循迹.《无线电》,2009(2).。