机器人多传感器数据采集系统
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》一、引言随着科技的发展，移动机器人技术在工业、医疗、服务等多个领域得到广泛应用。
准确的定位技术是实现移动机器人自主导航、完成任务的关键。
传统单一的传感器在复杂环境下难以实现精准定位，因此，基于多传感器融合的移动机器人定位系统成为当前研究的热点。
本文将深入探讨基于多传感器融合的移动机器人定位系统的研究与应用。
二、多传感器融合技术概述多传感器融合技术是将多种传感器的数据通过一定的算法进行融合，以获得更加准确、全面的信息。
在移动机器人定位系统中，常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）、轮速传感器等。
这些传感器在不同的环境中具有不同的优势和局限性，通过多传感器融合技术可以互相弥补，提高定位的准确性和鲁棒性。
三、多传感器融合定位系统的组成与原理（一）系统组成多传感器融合定位系统主要由传感器模块、数据处理模块和定位算法模块组成。
传感器模块包括激光雷达、摄像头、IMU等，用于获取环境信息和机器人自身的运动信息。
数据处理模块负责对传感器数据进行预处理和特征提取。
定位算法模块则根据融合后的数据，采用合适的算法进行定位。
（二）工作原理多传感器融合定位系统的工作原理是：首先，各种传感器获取环境信息和机器人自身的运动信息。
然后，数据处理模块对传感器数据进行预处理和特征提取，包括去除噪声、校正畸变等。
接着，定位算法模块采用合适的算法对融合后的数据进行处理，得到机器人的位置和姿态信息。
最后，将定位结果输出给移动机器人的控制系统，实现自主导航。
四、多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用（一）激光雷达与摄像头的融合激光雷达和摄像头是移动机器人定位中常用的两种传感器。
激光雷达可以获取环境的三维信息，具有较高的测量精度和距离分辨率；而摄像头则可以获取环境的颜色、纹理等视觉信息。
通过将激光雷达和摄像头的数据进行融合，可以实现更加准确的物体识别和障碍物检测，提高机器人的定位精度和鲁棒性。
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究
移动机器人论文：基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究【中文摘要】导航定位技术作为移动机器人关键技术之一,是十分热门的研究课题。
特别是未知环境中移动机器人导航定位已经成为移动机器人研究的一个新方向。
移动机器人导航定位需要通过传感器来检测环境的信息,采用单传感器存在很大的局限性,采用多传感器来实现移动机器人定位是必然的。
多传感器信息融合为移动机器人在各种复杂、动态、不确定或未知的环境中工作提供了一种有效的技术解决途径。
本论文以多传感器信息融合技术作为研究重点,结合移动机器人导航定位理论和实践进行探讨,提出了以各种导航定位传感器组合为融合单元,以联合卡尔曼滤波器为融合结构的移动机器人导航定位方法。
论文首先介绍了国内外移动机器人的发展状况、移动机器人的导航定位技术以及多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用。
然后详细分析了移动机器人导航定位的基本原理和常用的导航定位方法,并提出了移动机器人导航定位系统的一种新方法。
论文对移动机器人导航定位的传感器和传感器系统进行了分析,重点研究了移动机器人导航定位传感器的信息融合方法,以联合卡尔曼滤波作为融合算法基础,设计了包括惯性导航系统、全球定位系统、里程计、电子罗盘和地图匹配系统在内的多传感器信息融合算法。
论文最后设计制作了一个简化移动机器人系统,在“多传感器数据采集平台”上,进行了移动机器人多传感器信息融合实验和分析,验证了本文提出的技术方法和算法的有效性,可供移动机器人实际研制参考。
【英文摘要】The navigation and localization technology of mobile robot is one of the key technologys, and becoming more and more important. Mobile robot navigation and localization technology in the unknown environment is an emerging robot research direction. The Mobile robot localization needs sensors to detect environmental information, single sensor has limitation and the multiple sensors are needed for robot localization. The integration of multiple sensors provides an effective technical solution for robots’ working in the complex, dynamic, uncertain or unknown environment.The multiple sensors information fusion technology is described in this thesis. The theory and practice of mobile robot localization are combined in the discussion. An information fusion method is proposed for multiple sensors, which fusion unit is the combinations of navigation and localization sensors, and fusion structure is the federated Kalman filter.Firstly, the development and key technology of mobile robot in China and abroad are introduced. The navigation and localization technology and the applications of the multiple sensors information fusion in mobile robot are approached. A new method is also proposed for the mobile robot navigation andlocalization system.The sensor and the sensor system areanalyzed for the mobile robot navigation and localization. The method of data focuses is mainly studied for the mobile robot navigation and localization. A multi data fusion algorithm is designed based on the federated Kalman filter. The multiple sensors system is consisted by inertial navigation system, GPS, odometer, electronic compass and map matching system.Finally,a simplified mobile robot system is designed and made, and the physical experiment of multiple sensors is finished based onthe “Multiple Sensors Data Acquisition Platform”, thevalidity of the algorithm.is verified by simulation andanalysis of measured data.【关键词】移动机器人导航定位多传感器信息融合联合卡尔曼滤波【英文关键词】Mobile Robot Navigation andLocalization Multiple Sensors Information Fusion Federated Kalman Filter【目录】基于多传感器信息融合的移动机器人导航定位技术研究摘要6-7Abstract7第1章绪论11-17 1.1研究背景11-12 1.1.1 移动机器人的发展11-12 1.1.2移动机器人的应用12 1.2 移动机器人导航技术12-13 1.2.1 导航概念12-13 1.2.2 导航关键技术13 1.2.3 移动机器人导航研究意义13 1.3 多传感器信息融合13-16 1.3.1 信息融合技术13-14 1.3.2 机器人技术中的信息融合14 1.3.3 多传感器信息融合的主要方法14-16 1.4 主要研究内容与论文安排16-17第2章导航定位原理与系统17-25 2.1 导航定位原理17-20 2.1.1 机器人模型假设17 2.1.2 机器人位姿表示17-18 2.1.3 机器人运动学模型18-20 2.2 导航定位方法20-22 2.2.1 定位方法分类20-21 2.2.2 常用的定位方式21-22 2.3 导航定位系统实现概述22-24 2.3.1 导航定位系统22-23 2.3.2 导航定位系统实现方法23-24 2.4 本章小结24-25第3章导航定位传感器25-40 3.1 传感器概述25-27 3.1.1 传感器定义25 3.1.2 传感器数学模型25-26 3.1.3 传感器的特性指标26 3.1.4 传感器坐标转换26-27 3.2 传感器分类27-29 3.3 常用的定位传感器29-39 3.3.1 光电编码器29-31 3.3.2 超声波测距传感器31-33 3.3.3 红外测距传感器33-35 3.3.4 电子罗盘35-36 3.3.5 角速率陀螺仪36-37 3.3.6 GPS接收机37-39 3.4 本章小结39-40第4章多传感器信息融合40-56 4.1 信息融合技术概述40-43 4.1.1 信息融合基本概念40 4.1.2 信息融合系统40-41 4.1.3 数据融合常用方法和结构41-42 4.1.4 多传感器信息融合的关键问题42-43 4.2 卡尔曼滤波器43-47 4.2.1 卡尔曼滤波器简介43 4.2.2 卡尔曼滤波器模型43-45 4.2.3 联合卡尔曼滤波器45-47 4.3 多传感器导航定位算法47-54 4.3.1 导航定位多传感器系统47-48 4.3.2 多传感器信息融合方案分析48-49 4.3.3 联合卡尔曼滤波算法设计49-51 4.3.4 子滤波器系统模型51-54 4.4 容错系统设计54-55 4.4.1 故障检测方法54 4.4.2 容错系统54-55 4.5 本章小结55-56第5章实验与结果分析56-65 5.1 移动机器人实验平台56-57 5.2 传感器实验与性能分析57-61 5.2.1 编码器57-58 5.2.2 GPS接收机58-59 5.2.3 电子罗盘59-60 5.2.4 超声波测距传感器60-61 5.2.5 红外测距传感器61 5.3 联合卡尔曼定位实验与分析61-64 5.4 本章小结64-65总结与展望65-67 1 总结65 2 展望65-67致谢67-68参考文献68-72附录1 STM32核心模块电路图72-73附录2 编码器与GPS信息融合仿真程序73-75攻读硕士学位期间发表的论文75。
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]。
机器人多模态感知技术研究
机器人多模态感知技术研究随着科技的飞速发展，人工智能技术也不断地被应用于各个领域。
机器人作为一种代替人类劳动的设备，其多模态感知技术的研究对于实现机器人的自主性非常重要。
本文将从多模态感知技术的定义、应用、技术原理等方面进行探讨。
一、多模态感知技术概述多模态感知技术是指通过多个传感器来获取不同模态的信息，并将这些信息进行合并和处理，以提高信息获取的准确性和可靠性。
目前常用的传感器有视觉传感器、声学传感器、力传感器等。
多模态感知技术的研究应用领域非常广泛，特别是在机器人领域，它的应用更是得到广泛关注。
通过多模态感知技术，机器人能够更加准确地感知外部环境，进行更加智能化的工作。
二、多模态感知技术的应用1. 机器人导航机器人在进行导航任务时，需要准确地掌握周围环境，包括障碍物、路标等信息。
利用多模态感知技术，机器人能够同时获取视觉和声学信息，通过先进的算法进行融合处理，从而使机器人更加智能化地完成导航任务。
2. 机器人机器视觉机器视觉是指机器利用数字图像处理技术进行物体识别、测量、检测等操作。
通过多模态感知技术，机器人能够更加准确地获取物体的特征信息，从而实现更加高效的机器视觉操作。
3. 机器人控制机器人的精度是机器人操作的关键因素。
在机器人控制中，利用多模态感知技术，机器人可以获得更为准确的位置和角度信息，从而提高机器人的运动精度。
三、多模态感知技术的技术原理多模态感知技术的技术原理包括数据融合、机器学习、神经网络等。
通过数据融合，将不同传感器采集到的信息进行合并，进而分析和识别目标物体。
机器学习是指机器能够从大量数据中学习并具有自我学习能力。
神经网络是通过模拟生物神经系统工作原理的模型，建立起一种用于处理信息的数学模型。
同时，基于多模态感知技术的机器人控制模型，我们可以利用传感器获取各种物理、化学和机械信息的原始数据，并进行数字处理和分析，形成更加精准、高效的机器人控制策略。
从而，大大提高机器人工作效率，降低人工干预的需要。
机器人智能控制系统中的多传感器融合与定位技术研究
机器人智能控制系统中的多传感器融合与定位技术研究在机器人智能控制系统中，多传感器融合与定位技术发挥着重要的作用。
通过融合多种传感器的数据，机器人能够更准确地感知周围环境，并精确定位自身位置。
本文将详细介绍多传感器融合与定位技术在机器人智能控制系统中的研究和应用。
首先，多传感器融合技术是指将来自不同传感器的数据进行融合，以提高感知信息的可靠性和准确性。
在机器人智能控制系统中，常见的传感器包括摄像头、激光雷达、惯性导航系统等。
摄像头可以捕捉到图像信息，激光雷达可以测量距离和形状，惯性导航系统可以测量加速度和角速度。
将这些传感器的数据融合起来，可以获得更全面、准确的环境感知信息。
多传感器融合技术主要包括数据融合算法和融合框架。
数据融合算法根据传感器的数据特点，采用合适的数学模型和算法进行数据融合。
常见的数据融合算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器等。
融合框架用于将不同传感器的数据进行整合和管理，确保数据的协调与一致性。
常用的融合框架包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合等。
其次，定位技术是指机器人通过感知环境和自身位置，确定自己在空间中的具体位置。
定位技术对于机器人的导航和路径规划等任务至关重要。
目前，常用的机器人定位技术有惯性导航定位、视觉定位、激光定位和无线定位等。
惯性导航定位是利用惯性传感器对机器人的加速度和角速度进行测量，通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航定位具有精度高、实时性好的特点，但其误差会随时间累积，导致定位的不准确。
视觉定位是利用机器人的摄像头获取环境中的图像信息，并通过图像处理和计算机视觉算法提取特征点或者匹配目标物体，从而确定机器人的位置。
视觉定位具有环境信息丰富、定位精度高的优势，但对环境光线和视角的变化比较敏感。
激光定位是利用激光雷达对周围环境进行扫描，通过测量物体的距离和形状，实现机器人的定位。
激光定位具有精度高、实时性好的特点，但对于透明物体或者反射物体的定位存在困难。
医疗机器人的多传感器融合与自适应控制
医疗机器人的多传感器融合与自适应控制随着人口老龄化的不断加剧，医疗的需求也越来越大，医疗机器人作为一种新兴的医疗设备，其在治疗、康复、手术等方面都有着很大的应用前景。
而医疗机器人的多传感器融合与自适应控制技术则是保证医疗机器人稳定、准确运行的关键。
医疗机器人不同于其他的智能机器人，其要求更高的精确度和响应速度，因此采用多传感器融合技术可以提高机器人的数据采集精度和准确性。
例如，在手术机器人中，通过采用多传感器融合技术来获得医生手势的动态位置信息，从而精细控制机械臂的运动，确保手术的准确性。
该技术的具体实现方式有很多，其中一个常用的方法是利用多个传感器完成数据的采集，并将其融合到一个统一的数据流中，从而提高数据的可靠性、准确性和精度。
例如，在采集医生手势的信息时，可以使用视觉传感器、惯性传感器、压力传感器等多种传感器，将它们采集的数据通过信号融合算法进行处理，获得更加准确和可靠的手势信息。
另一方面，医疗机器人自适应控制技术也是保证机器人准确性和稳定性的重要手段。
自适应控制技术可以根据环境和任务的变化，及时调整机器人的姿态和动作，充分发挥其性能优势。
例如，在进行手术操作时，随着手术部位、手术器械的变化，医疗机器人需要自适应地调整自己的动作和姿态，以满足手术的需求。
实现医疗机器人自适应控制技术的关键是对控制算法的设计和实现。
常用的自适应控制算法包括模型参考自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。
其中模型参考自适应控制是医疗机器人中广泛应用的一种方法，其主要思想是针对不同的工作状态和环境变化，通过不断更新自身模型参数来实现控制器自适应调节。
值得注意的是，尽管多传感器融合和自适应控制技术已经在医疗机器人中得到了广泛的应用，但是由于医疗机器人的特殊性质，控制算法和传感器选择依然需要针对具体应用场景进行优化。
因此，未来需要进一步深入研究多传感器融合和自适应控制技术，以满足医疗机器人在不同场景下的需求，推动医疗机器人技术的快速发展。
水下机器人多传感器数据融合技术研究
水下机器人多传感器数据融合技术研究水下机器人作为一种具有广泛应用前景的技术设备，其使用范围涉及到了水下勘探、水下救援、水下科学研究、水下管道检测等多个领域。
但是，由于水下环境的复杂性，水下机器人需要同时具备高精度、长探测距离、稳定性强等多种特点，才能顺利完成各项任务。
针对这一难点，目前的水下机器人大多采用了多传感器数据融合技术来提高其综合检测能力。
下文将从多传感器数据融合的原理、实现方式、相关算法及未来发展趋势等方面，来探讨水下机器人多传感器数据融合技术的研究进展。
一、多传感器数据融合的原理传感器是水下机器人进行信息采集的重要装备。
然而，单一传感器由于受到环境因素、检测对象、误差等多种因素的影响，具有一定的局限性。
为了提高水下机器人的检测准确度和鲁棒性，研究人员开发了多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合技术是指通过将多个传感器的数据结合起来，并在其基础上进行数据处理和分析，最终得到高精度、高可靠性的信息输出。
其中，传感器的种类包括但不限于声学传感器、光学传感器、机械传感器、GPS卫星定位系统等多个方面。
在水下机器人中，传感器将获得的信息经过数据融合算法之后，得到的数据将比单个传感器获得的数据质量更高。
同时，通过数据融合技术也可以在数据的空间分布上得到增强。
值得指出的是，单一传感器的测量值可能存在误差和不确定性，而多传感器数据融合能够通过这些不确定性降低单传感器带来的影响，进而提高检测精度。
二、多传感器数据融合的实现方式当下，数据融合技术的实现方式主要有基于模型和基于数据两种方式。
其中，基于模型的数据融合是基于统计学原理建立一个统一的数学模型，并以此来描述各传感器之间的相关度，进而获得最终的信息输出；而基于数据的数据融合则是直接将各传感器获得的数据结合起来，再依托算法进行信息处理。
但是，如何选取不同传感器获得的数据并结合在一起，还是数据融合技术的难点之一。
根据研究人员提出的改进方法，常用的数据融合方案分为类别决策、平均值决策和矢量决策等方式。
移动机器人的多传感器测距系统设计
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ｃ ｍ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
ｅ ｒ ｒｉ ｅ ｓ ｈ ％ ．Ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ ｍｓ ｃ ｎ ｔ ｕ ｅ ｙ ｌｒｓ ｎｃ ｅ ｓ ｒ ｎ ｉ ｆ ｒ ｄ ｅ ｓ ｒ ｏ ａ ｈ ｒ ｅ ８ ｌｓ ｔ ａ １ ｏ ｎ ｈ ｈ ｅ ｙ ｔ ｏ ｓｉ ｔｄ ｂ ｕ ｔ ｏ ｉ ｓ ｎ ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｅ ｓ ｎ ｏ ｔ ｇ ｔ ｅ ｅ ｔ ａ ｏ ａ ｓ
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Ｋｅ ｒ ｓ： ｂｌ ｏ ｔ ｌ ａｏ ｉ ｅ ｓｒ ｎｒｒｄ ｓｎ ｏ ；ｍｅｓ ｒ ｇｄｓａ ｃ ｙｗｏ ｄ ｍｏ ｉ ｒｂ ；ｕｔ ｓ ｎｃｓ ｎｏ ；ｉｆ ｅ ｅ ｓｒ ｅ ｏ ｒ ａ ａｕ ｎ ｉｔｎ ｅ ｉ
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５ Ｏ
传感器与微 系统 （ ｒ ｓｕｅ ａｄ ｉ ｓ ｔ ｅｈｏ ｇ ｓ Ｔａ ｄｃｒ ｎ ｃ ｙ ｅ Ｔｃｎｌ ｉ ） ｎ Ｍ ｒ ｓｍ ｏ ｏ ｅ
２０ ０６年 第 ２ ５卷 第 ２ 期
移动机器人的 多传感器测距 系统设计
孙骁苗， 东辉 ， 周 栗 欣， 李 立
０ 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 ， 知障碍物 的存 在 ， 感 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 、 光及视觉传感 器 。激光 传感 器和视 觉传 感器 价 激
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从图中可以看出，系统由DSP 主控制器、超声波环境探测电路、 红外传感器数据采集电路、方位传感器数据采集电路和通讯模块 等部分组成。
系统的核心为TMS320LF2407A，主要完成对各种传感器的控制， 信号的发射与接收，信息融合及与上位机进行通讯等功能。
超声波环境探测电路
激励脉冲波
发射信号 接收信号
虚假反射波
盲区
超声回波
超声波环境探测电路
超声波的接收部分必须与发射部分协调一致工作，才能保证信号 准确灵敏地接收。该部分主要由接收换能器、放大滤波、整形输 出等环节组成。由于超声波在传播过程中，能量会随传播距离的 增大而减小，从远距离障碍物反射的回波信号一般比较弱（mv 级），需要经过多级信号放大处理。本系统采用了三级放大处理 ，将信号放大2000倍，然后经整形电路输出。
机器人多传感器数据采集系 统
引言
在全自主移动机器人系统中，机器人需要实时地采集未知环
ห้องสมุดไป่ตู้
境中的信息，以完成避障、定位、导航、环境地图绘制等任务，
然后进行路径规划等工作。这些任务必须依靠能实时感知环境信
息的传感器系统来完成。
为了在复杂环境中获取更有效的信息， 移动机器人系统往往
安装了种类各异的传感器。目前，各种机器人上常用的有视觉、
红外传感器数据采集电路
为了解决超声波传感器的盲区问题，系统加入了红外测障传感器 。该模块由16路红外测障传感器组成。将16路红外测障传感器直 接接入DSP TMS320LF2407A的数据口，而不使用IO口，这样既可 以节约系统资源，又可以同时并行读入16路红外测障传感器的状 态，保证了系统的实时性。该红外测障传感器可以在0－20cm的 距离范围内判断出障碍物的有无，很好地弥补了超声波传感器的 盲区问题。
在我们自行研制的超声波传感器中，采用MAX232来进行生压放 大，产生幅值位24V的方波。
超声波在发射的瞬间，有部分声波会直接进入接收端，从而产生 很强的虚假反射波，造成所谓的振铃现象。为了有效地避免振铃 现象，需要进行软件延时处理，从而导致所谓的探测“盲区”问题 。
在软件上，就是在DSP发射激励脉冲波以后这段时间内将相应的 CAP中断关闭，盲区间隔过了以后再将CAP中断打开。
超声波环境探测电路
指向特性
除频率特性之外，指向特性也是超声传感器一个很重要的指标之 一。实际的超声传感器中压电晶片是一个小圆片，其表面上的每 个点都可以看作一个振荡源，辐射出一个半球状的子波。这些子 波本身并没有指向特性，但它们迭加衍射后的结果却可以有很强 的指向特性，如图所示。从图中可以看到：超声传感器发射的波 束是由一个主瓣和多个副瓣组成。其物理意义是：在偏离角（即 偏离声波主轴线的角度）时声压最大；随着偏离角的增大，声压 逐渐减小。第一个副瓣峰值较主瓣峰值衰减了近30dB，其余的副 瓣衰减更大。
超声传感器的基本特性有：频率特性和指向特性。
超声波环境探测电路
频率特性
超声发射器的频率特性曲线如图所示。图中，f0为超声发射器的 中心频率，在f0处超声发射器所产生的声压能级最高，而在中心 频率f0两侧，声压能级迅速衰减。也就是说，当超声发射器工作 在中心频率f0附近时，超声传感器的有效探测范围大，声波最强 ；而在其它频率点处时，要么探测的有效范围缩小，要么难以达 到超声接收电路所要求的声压强度。因此，要提高超声传感器的 工作灵敏度，一定要使用非常接近中心频率f0的驱动交流电压来 进行激励。
激光、红外、超声等传感器。激光传感器价格昂贵，而且在室内
的结构化环境中存在镜面反射的问题。同时，超声波传感器以其
性价比高，硬件实现简单等优点，被广泛地应用到机器人感知系
统中。由于视觉信息量巨大，将由专门的嵌入式采集电路进行处
理。本系统将只对红外、超声、方位等非视觉传感器的信息进行
采集和预处理。
系统硬件结构
超声波环境探测电路
超声测距的原理较简单，一般采用渡越时间法，即：
d = Ct / 2
其中d为传感器与被测障碍物之间的距离，C为声波在传播介质中 的传播速率。声波在空气中的传输速率为：
其中，Ｔ为传播介质的绝对温度。在不要求测距精度很高的情况 下，一般可以认为C为常数。渡越时间法主要是测量超声波从发 射到返回之间的时间间隔t，即“渡越时间”，然后根据公式计算 距离。
系统硬件结构
超声波环境探测电路
超声波探测电路主要由超声波多路选通电路和超声波传感器电路 等模块组成。
移动机器人在运动中需要实时地了解环境信息，常常根据实际需 要将超声传感器均匀或者有重点地布置在机器人四周，从而构成 环境探测系统。
在我们自行研制的全自主机器人中，我们采用16棱柱的结构，将 超声波传感器均匀分布在机器人的四周。
超声波环境探测电路
频率特性图
指向特性图
超声波环境探测电路
超声波发射过程是：首先由DSP 控制多路模拟开关，循环启动16 路发射电路中的6 路。然后由DSP 的脉宽调制（PWM）通道产生 脉宽为25us的40Khz的调制脉冲波，经升压放大电路产生幅度达 24V的瞬间高能激励信号，激发超声波换能器产生超声波信号。
在我们自行研制的超声波传感器中，采用MC3403分别进行×100 ，×10，×2三次放大和滤波，来出发超波声换能器。
为了满足多种需要，我们研制的超声波传感器测距范围分为2m和 4.5米两种，重复测距精度在1％以内，满足一般移动机器人的要 求。
红外传感器数据采集电路
如前所述，为解决串扰现象所引入的时间延迟势必会为超声波传 感器带来一定的探测盲区。同时，超声波传感器在使用中还存在 多次反射等问题。因此我们加入新的传感器以保证探测范围的完 整性以及探测信息的正确性。
超声波环境探测电路
超声测距传感器一般分为通用型超声传感器和宽带型超声传感器 。通用型超声传感器只有一个谐振频率，接收和发射传感器是分 开工作的，也就是平时所说的收发异体型传感器。宽带型超声传 感器由于具有两个谐振点，所以一个传感器可兼作接收与发射传 感器，也就是常说的收发同体型传感器。在我们课题组研制的 AIM机器人上应用的是通用型超声传感器。