1、自动无人控制驾驶系统毕业设计模板自动无人驾驶控制系统第一章 设计目的及意义经过我国人们多年的奋斗，现在已经逐渐奔向小康生活,交通工具也在不断地更新。自行车是一种发明比较早的交通工具，自行车行驶的速度大约是步行速度的四倍，自行车出现不久就有了摩托车、电动车等，速度相比较提高了很多。后来又发明了汽车，汽车渐渐得替代了自行车和摩托车等交通工具，有了汽车之后，人们又想发明生产让我们更加便利的交通工具，只有交通工具性能更好、功能更齐全才能给我们的生活带来更多的方便。物联网和互联网技术的迅速发展也推动了汽车的智能化技术发展，因为智能汽车要车联网，所以物联网和互联网的发展给智能汽车创造了一定条件，促进它的迅
2、速发展，使智能汽车的驾驶得更加精确，速度更快，且汽车的安全性能也得到了很大的提高。自动无人驾驶汽车，实质上就是比普通汽车多装载了计算机控制系统使汽车在没有人驾驶也能够自动驾驶的汽车。自动无人驾驶汽车采用了360度全方位监控、北斗卫星导航系统、图像识别技术、人工智能技术和传感器识别技术，在计算机系统的控制下实现自动无人驾驶。1.1 无人驾驶系统设计目的设计一款更加符合现代社会需求的自动无人驾驶汽车，它具有以下其他汽车不具备的优点，本次设计的一款自动无人驾驶汽车的优势有以下两点： （1）更安全、更舒适。就目前来说,无论是发达国家还是发展中国家道路上车辆的数目总体呈现明显上升趋势,造成交通安全形势非
3、常严峻,据报道,在美国每年会发生大约600万次交通事故,在这600万次交通事故中,由于人的主观原因,操作错误造成的交通事故占94%,造成了约35000人死亡,经济损失2306亿美元。那么,为了减少这样的事情发生，唯一的方法，我们要制造出功能更齐全的交通工具（不用驾驶员驾驶的汽车），它可以大大减少醉酒驾驶、疲劳驾驶和分心驾驶造成的交通事故。自动无人驾驶汽车有一个能够自动导航的模块。它对车辆起着关键作用：无论在何种道路上行驶，智能汽车都能获得连续不断且准确的车辆位置信息。本设计的定位方法符合这一要求，采用卫星导航、惯性导航、超宽无线定位和机器视觉距离算法四种定位相结合，实现自动驾驶汽车在各种道路上
4、的高精度定位，让自动驾驶汽车能够毫不费力地到达驾驶员想去的地方。自动无人驾驶汽车无需驾驶员进行驾驶，减少了驾驶员人员的体力脑力运动，使驾驶汽车变得更加舒适便捷。（2）更高效、更节能。随着生活水平的提高和对高品质生活的不断追求，道路上的汽车数量在不断增加，导致道路上的交通拥堵越来越严重。根据调查统计信息可知,每年在美国,因为交通拥堵造成的经济损失约872亿美元,浪费时间长达42小时的时间(在美国每年由于交通延误要浪费美国一周时间),约28亿加仑(106亿公升)的汽车燃料的额外消费(所有在美国汽车三周需要消耗燃料)。然而，自动驾驶汽车可以解决这个问题，避免如此严重的车辆拥堵，因为它们可以自动选择最
5、佳的驾驶路线，从而大大减少交通拥堵现象。 1.2无人驾驶系统设计意义随着通信技术、计算机技术、人工智能技术等高新技术的迅速发展，国际上研究设计的开发水平速度的提高是我们可以亲眼目睹的。在中国开展智能车系统的研究，具有的意义是非常重要的。具体的意义有以下四点：（1）智能汽车系统的研究中有了新的突破，解决了许多关于理论和技术基础上出现的各种难题，使中国汽车在工业整体上跃上一个新的台阶；（2）“智能汽车”研究水平在不断地提高和改善。从开始的零起点，经过我国一些研究人员不懈努力和奋斗，目前我国智能汽车技术已经与国际先进技术水平的差距越来越小；（3）新一代高新技术“自动无人驾驶汽车 ”不但在国际上拥有一
6、定的地位，而且对我国智能运输系统的发展具有很大的促进作用。（4）智能汽车研究队伍和研究基地在中国被建立起来，这是一件具有十分重要意义的事情。第二章 无人驾驶系统介绍2.1自动无人驾驶系统基于北斗导航和5G通信系统的背景知识自动无人驾驶系统是一个多功能的综合系统。本设计选用具有高性能芯片和多种传感器，这些传感器各具特点，发挥着不同的作用。在基于北斗导航系统和5G通信技术设计的自动无人驾驶系统中，北斗卫星导航的精确定位和智能导航功能是汽车行驶到预定目的地的基本条件，而5G通信具有更快的传输速度和更高的实时性能。车载传感器的主要功能是对车数据进行全面采集,实现对汽车外部环境条件的识别。计算机控制系统
7、的任务是对大量数据的分析和处理,并在控制器的作用下实现环境意识、智能决策、协调控制、自动巡航、停车和其他自动驾驶的功能。2.2系统的控制对象（1）STM32MP1芯片：系统的控制核心，相比于其他型号的芯片，它的优点：可靠性高，抗干扰能力强，工作频率可保障系统的实时性。（2）北斗卫星导航定位模块：不但可以准确导航，而且定位也很精确。（3）外界GPS 模块：它的定位范围是整个地球且具有实时性，车辆定位，行驶路线监控等功能都由导航系统来提供。（4）5G通信模块：相比于其他的无线通信其传输速度更快，可靠性更高。（5）雷达感受器：雷达感受器的原理是多普勒效应原理。其显著特点是灵敏度高，穿透能力强，能穿透
8、非金属物质。因此，它不受空气中漂浮的灰尘等微小颗粒的影响，也不随温度和环境的变化而变化。此外，该雷达感受器还具有空间感应范围广、距离远的特点。采用的天线为平面天线，安装方便，抗干扰能力强，能有效抑制高次谐波及其它杂波的干扰。（6）激光测距仪：可检测固定和移动目标的物体位置。体积小、质量轻、测量操作简单且速度快，最关键的是测出目标位置的距离精确。（7）加速计：测量车辆的运动速度、加速度和方向，协助进行车辆的定位。（8）电能计量模块：具有对电源电量实时监控的功能，在需要充电时，及时进行智能充电。第三章 系统总体方案及思路3.1系统总体结构本次设计是一款基于北斗卫星导航和5G通信系统的自动无人驾驶汽
9、车。自动无人驾驶汽车核心流程图如图3-1所示，图3-1 无人驾驶汽车核心框架图定位系统以北斗导航为基础，以惯性定位、超宽带无线定位和视觉距离算法定位为辅，一共四种定位方式相融合，实现车辆的高精度定位。利用各种雷达和摄像设备采集车辆内外环境信息，通过车辆联网技术将车辆运行数据发送到交通系统中央处理单元(CPU)。选择5G通信模块实现智能交通系统中车辆之间的互联。通过计算机控制系统对车辆获得的信息进行分析处理，计算出最佳行驶路线。计算机控制系统控制着自动驾驶汽车的行驶速度和方向。同时，电能计量模块可以实时监测电动汽车的电量，使电动汽车能够及时智能充电。自动无人驾驶系统主要包括:环境感知系统、智能决
10、策系统、高精度区域定位导航系统、轨迹规划系统和自适应巡航系统。环境感知系统,不仅实现检测路边基础设施、传感器校准,障碍检测、交通标志、交通信号灯、道路周围检查和车辆检测还有理解能力,根据它们的颜色,颜色有红色,绿色和黄色,也可以根据图案的形状，交通标志形状有三角形,正方形和圆形。在遵守交通规则的前提下，理解道路上的交通灯、交通标志和车道线是自动驾驶汽车安全行驶到目的地的必要条件。智能决策系统是为在危险的交通条件或复杂的驾驶环境下提供决策和解决方案而准备的，避免给车辆错误的方案使车辆碰撞到障碍物。高精度的区域定位导航系统可以为车辆的行驶提供准确的定位和正确的引导方向，使当前行驶的无人驾驶汽车在正
11、确的方向上以稳定的速度行驶。轨迹规划系统首先进行空间建模，对二维、三维或更高维物理空间建模，然后通过“模型图”比较各种复杂算法的路径，最终找到最佳路径。自适应巡航系统不断地完善，增加了启停功能、自动换道功能，同时它还适用于高速跟车控制。3.2 控制机构自动无人驾驶汽车的控制机构采用freescale16位单片机MC9S12DG128B。在Code Warrior软件平台上完成了计算机控制系统的设计。选择的编程语言是C语言和汇编语言。提供了电池检测模块、车辆故障诊断模块、路径识别模块。3.3控制规律系统采用了三种控制算法，有经典的PID控制算法、模糊控制算法和改进的模糊控制算法，它们之间相互融合
12、，有效避免了它们各自的不足，起到取长补短的效果。在技术上，PID控制算法比模糊控制要成熟，它的结构不仅简单，参数的调整也比较容易，而模糊控制比经典的PID 控制速度更快，改进的模糊控制算法比PID控制和模糊控制算法效果更明显。 3.4系统各模块的主要功能（1）控制核心模块：采用freescale16位单片机MC9S12DG128B主要功能是完成采集信号的处理和控制信号的输出。对信号的处理和输出功能，（2）感知系统模块：功能是对车辆自身内部环环境以及车辆周围外部环境的感知，外部环境的感知主要有障碍物识别、障碍物跟踪、车道线检测、交通标志识别、交通信号灯识别、行人检测、车辆检测。（3）无线通信模块
13、：利用无线通信网络功能传输车辆行驶路线到智能交通系统；（4）高精度道路导航模块：该模块主要采用的是超宽带无线定位，进行车道级和地理位置信息数据检测，它的精度可达到厘米级，使导航的方向更正确，汽车行驶的速度更稳定。（5）北斗卫星导航模块：功能是进行车辆导航信息的接收和处理，获得更高精度信号信息，（6）路径识别模块：功能是对汽车车辆的行驶数据进行采集和保存，采集的数据包括车辆的运动速度、加速度、方向等。（7）电源监控模块：功能是对电量进行管理，实时检测，以防自动无人驾驶汽车在行驶过程中出现缺电情况。 3.5系统的开发平台该系统的软件开发平台是建立在Metrowerks公司的Code Warrior
14、 for S12上的，Code Warrior主要针对的软件工具是属于Free scale范围内的嵌入式应用的MCU与DSP，而Code Warrior for s12主要针对的嵌入式应用软件包是以HC12或S12为CPU的单片机。其中包括处理器专家库、连接器、集成开发环境IDE、可视化参数显示工具、C交叉编程器项目、工程管理器以及汇编器等。3.6 系统的主要特色自动无人驾驶汽车控制系统的设计是以北斗卫星导航系统和5g通信系统为基础而设计的，北斗卫星导航系统是一种借助卫星实现定位，通过北斗卫星定位系统在地球表面实时修复汽车位置从而获得车辆的当前准确位置的信息。现在的北斗卫星定位技术更加成熟,使
15、用方法简单，能够确定自动无人驾驶汽车车辆的经纬度，精度可达10米。但是使用卫星定位具有不确定性，因为在传输过程中，卫星信号容易受到高障碍物的阻挡，卫星信号会减弱甚至消失，将会使北斗卫星导航系统的定位不准确。因此，仅使用北斗卫星导航系统进行位置定位是不可靠的。自动驾驶汽车的导航定位系统还采用了惯性定位、机器视觉里程算法和超宽带定位。惯性定位方法是通过陀螺仪和加速度计将运动物体的运动状态随时间积分，然后计算出运动速度、运动姿态和物体的位置等信息。惯性定位的独立性强，不需要依赖卫星、基站等。建设成本低，并能实现高精度的方位输出。惯性定位方法是通过陀螺仪和加速计将正在运动物体的运动状态对时间进行积分，
16、解算出物体的运动速度、运动姿态和所在位置等信息。但由于车辆在行驶过程中的偏差和抖动，惯性定位的积分误差会随着时间的增加而积累，导致自动无人驾驶车辆的定位信息偏差越来越大。当卫星信号极弱或消失时，惯性定位可以实现飞行器的高精度方位角输出，但不能长期保持。机器视觉里程计采用机器视觉，根据使用的摄像机数量分为单目和多目。使用两个或多个摄像机称为多目视觉定位。该算法可分为两种类型，即特征法和直接法。多目视觉可以快速恢复移动车辆的形状，但当物体深度达到一定程度时，多目视觉的效果与单目视觉类似。为了解决这个问题，使用可视距离算法的特征点，通过搜索图像中特征点的帮助下建立的特征匹配方法建立相应的关系方程计算
17、信息，自动无人驾驶汽车在道路使用摄像头获取图像，机器视觉能得到丰富的彩色图像信息，更准确地检测车辆的环境信息，但是当你遇到强光，背光或黑暗的环境将大大影响相机的图像，使图像曝光。当汽车在高速下摄相图像模糊和扭曲，还可使机器视觉的角度变化，使特征点算法的计算更加复杂。深度学习在视觉领域发展迅速。深度学习方法可以对运动物体的不确定性进行建模，从而大大提高了车辆在环境中的定位精度。UWB无线定位，由图可知实现UWB定位它的组成部分有定位终端、参考基站和基站，但基站的个数至少要有三个。超宽带定位终端称为超宽带标签，其定位方式示意图如图3-2所示：图3-2 UWB定位方式超宽带无线定位是借助于基站实现定
18、位，同时要满足每个基站到参考基站的距离相等和每个基站到UWB标签的距离不相等。只有每个基站与UWB标签距离的远近程度都不相等，才能产生时间差。因为UWB标签发出信号后，信号的传播需要时间，距离越近，它传播的时间越短，距离越远，传播时间就越长。一旦基站接收到UWB标签发出的信号，会立即把接收的信号传给参考基站，由于它们接收信号的时间不同，所以参考基站也会按照时间的先后顺序依次接收到它们发来的信号，参考基站的作用是根据它们发来信息的先后时间算出时间差，最后可以算出UWB标签的位置。根据算出的时间差的大小，可采用不同的计算方法，当时间差不小于三小时，可直接带入以下公式进行计算，利用公式 , 算出UW
19、B标签的位置，观察公式中可得里面含有三个未知数，分别是x、y、z，它表示的是UWB标签的空间位置，而Xi、yi、zi、ti、t0都是已知量，其中Xi、yi、zi表示的是UWB基站空间位置，ti和t0分别表示的是UWB标签发送信号的时间和基站接收到信号的时间。c为常数，c表示光的传播速度三亿米每秒，如果想算出x、y、z至少要列出三个方程，因此基站的个数至少要建立三个。如果参考基站的数目越多，方程解的相同解的个数越多，求得UWB标签的位置坐标就越接近它的真实位置，误差微乎其微。相比其他定位方式，UWB定位可以达到精度最高，自动无人驾驶汽车采用这种定位方式是再合适不过了，但是我们设计还有一个理念是在
20、满足要求的情况下，尽量地节约成本，尽量选择性价比比较高的那个。建立UWB基站所需要的成本很高，而实现 UWB定位需要至少三个基站，而建立基站需要的成本很高，显然在自动无人驾驶汽车上使用的全部是UWB定位方式是不可取的，也不符合我们的设计理念。每种定位方式都有自己的独特一面，但是同时也有不足的一面，如UWB定位虽然定位精度高，但是成本较高。为了让我们的设计的自动无人驾驶汽车的定位精度高，而又尽量降低成本。我们采用了多种定位方式互相融合使用的方法，在一辆自动无人驾驶汽车上同时使用卫星定位、机器视觉里程算法定位、惯性定位和UWB定位4种方式的定位方式，多种方式组合使用，不仅可以充分发挥它们的优点，同
21、时可以用一种方式的优点去弥补另一种方式不足,起到了取长补短的作用。首先使用卫星定位确定车辆的位置范围，然后使用惯性的定位缩小车辆位置信息范围,卫星定位再对惯性定位误差修正,惯性的功能不仅可以定位,它还可以使用陀螺仪,加速度计和电子罗盘姿态算法,确定汽车的当前速度,运动的方向,实现了自动无人驾驶汽车在各种道路环境下提供连续稳定的位置信息，从而实现了高精度的定位。而5G通信系统的选择使其传输速率更快，其速度是4G移动网络的数百倍，在实际应用过程中表现出更明显的优势和更强大的功能。3.7系统设计3.7.1系统的硬件设计这款基于北斗导航和5G通信系统的自动无人驾驶汽车，该系统的主要构成部分包括STM3
22、2MP1芯片、北斗定位模块、外界GPS 模块、5G通信模块、雷达感受器、激光测距仪、加速计、磁力计、电能计量模块、汽车导航接收模块等。如图3-3所示。图3-3 无人驾驶汽车系统硬件组成框图控制核心选择的是STM32MP1芯片，STM32MP1属于通用微处理器产品系列，基于混合的双Arm Cortex-A7核和Cortex-M4核架构产品，该产品在充分满足多种应用的灵活新需求的同时，又实现了它的最佳性能、功耗低和较高的安全性能。具有计算、3D图形处理和电源管理IC功能，让设计更加精简；高效处理HMI和外部通信+电机驱动和传感器控制能力，兼备高能效实时控制和高功能集成度。在系统中做中央处理器，处理
23、接收到的各模块的信息，然后发送各个控制命令。北斗定位模块是由芯星通的BDS/GPS双模授时模块UM220-III和收发器MAX3232构成，用于定位汽车的当前行驶位置以及要到达的目的地。在本次设计中，模块UM220-III是通过串行口与处理模块建立通信和数据传送，最初由有源天线或无源天线接收到的射频信号传送给UM220的射频输入引脚，然后经过一系列处理，最后由UM220-III的串行口将数据送至控制内核做进一步处理。外界GPS用于自动无人驾驶汽车的行驶道路追踪，本设计采用的接收模块是增强型LEA-6H模块。该模块不但是一个增强型GPS接收模块，同时还支持GLONASS卫星导航系统。相比较于GP
24、S的其他型号模块，精度要高得多。自动无人驾驶汽车通过5G通信模块获取行驶道路信息，本设计选用的系统和路由器分别是open WRT系统和TP-LINKWR703N路由器，open WRT系统本质上是一个Linux操作系统，它的优点是可以从零开始编写、容易修改，功能齐全。在open WRT 系统在TP-LINKWR703N路由器下实现与汽车进行无线连接。在有些接收信号弱甚至信号接收不到的地方，如隧道和地下停车场等，我们采用的是蜂窝和Wi-Fi实现与网联车辆和其他基本设施的通信，用来确定它们的位置。 车载三维激光扫描仪实际上是车载激光雷达，它由发射、接收和后置信号处理以及协调三部分工作的机构共同组成
25、。它是一种利用电磁波来探测目标位置的电子设备。电磁波的传播不需要介质。微波和毫米波波段是常用雷达的载体，激光雷达以激光为载体。它的波段是光波波段，光波的波长比微波和毫米波的波长短得多，它有以下优点：（1）无线波产生的波对激光雷达没有影响，只有激光雷达处在高仰角工作时，才会引起地面的多路径效应发生改变。（2）分辨率和灵敏度高，能量集中，它的激光束的发射角小。（3）它不仅可以探测很大范围，还能探测正在高速运动和低速运动的物体，获取物体的幅度、频率和相位等信息（4）无论是在有光还是在无光的条件下，它都可以进行工作。（5）激光雷达的波长长度更短，可以把探测系统的尺寸做的更小，从而能够探测到更小的探测目
26、标。激光雷达的功能有：不断地向外寻找目标，一旦目标出现，就会立即被检测到。目标的距离、速度、位置等运动参数可以准确测量出来；无论是目标的反射率、散射截面还是形状等参数都可以用激光雷达都可以进行测量。车载激光雷达在探测路面信息时，工作过程如下。首先由发射机向外部发射一串具有周期性的高频窄脉冲，探测周围的物体，激光雷达一旦探测到目标，发射出去的波遇到目标后会立刻反射回来，根据公式，便求得目标与激光雷达的距离s。因为电磁波的能量传播速度与光速相同，所以式中c为光速3亿米/秒。s表示的是电磁波从目标到激光雷达的一趟距离，单位是米，t表示的是电磁波从目标到激光雷达和电磁波从激光雷达到目标的一共需要的传播
27、时间，单位是秒。由于电磁波传播速度很快，所以激光雷达技术常用作单位。能够测量目标距离是激光雷达的独特之处，发射出的脉冲宽度与它的测量精度和分辨率有很大的直接关系，发射的脉冲宽度越窄，性能就越好。通过激光雷达与目标之间产生的回波可以获得很多有关目标的信息，不仅有目标到激光雷达的距离还有目标的运动速度。车载激光雷达是如何测出目标的实际速度的呢？第一步是要先把目标到激光雷达的距离测量出来，车载激光雷达探测路面上运动的车辆和其它物体的实际速度。第二步测出目标的实际速度是建立在第一步的基础完成的。测量径向相对速度有两种计算方法，第一种方法是利用距离的变化率，第二种方法是利用多普勒频移，但用距离的变化率求
28、得的数值精度不高，所以多普勒频移测速法是我们的最佳选择，它的测速基本原理如下，首先是车载激光雷达发射一定频率的超声波，然后根据多普勒效应，当被测物体移动或者汽车自身的移动产生相对位置距离的变化，都会使反射回来的波的频率发生变化，反射回来的波的计算频率公式为（声速物体运动速度）/波长，公式中的声速和波长是已知条件（虽然声速会随着温度的变化而变化，但是它可以用数学方法进行纠正），然后将反射回来波的频率转换成电压，最后把转换出的电压与原来的数据进行比较和计算，就可以获得被测物体的实际运动速度。 感知系统是将各种传感器获取的数据和高精度地图信息输入，然后对一系列数据信息进行处理和计算，对无人驾驶汽车周
29、围环境进行精确感知的系统。高精度地图可以提供精确的地理信息，辅助无人驾驶汽车实现高精度定位。解决了特定情况下传感器失效的问题，弥补了环形传感设备的不足，有效降低了无人驾驶汽车的感知难度。基于地图的经验知识和动态交通信息，通过全局路径规划车辆的最优行驶路线和合理的行驶策略，可以有效实现车辆行驶的主动性和安全性，降低行驶道路的复杂性，极大地缓解道路拥堵。高精度地图对自动驾驶汽车的安全行驶也起到不可或缺的作用。高精度地图实际上是一个信息更精确导航电子地图，计算机的硬盘、软盘或胶带都可以存储导航电子地图，电子地图以数字形式表示的信息量比纸质地图表达内容信息丰富，如：协调公路道路,车辆和行人十字路口和其
30、他信息。它可以全面、详细地描述道路状况，高精度地图可以直接查询目的地信息，以及大量关于如何引导到达目的地的信息。在指导过程中，要不断更新现场信息，扩大信息的收集范围。与普通地图相比，高精度地图有两个突出优点:一是电子地图的精度高，即地图的绝对坐标精度高；二是高精度地图具有更丰富和更详细的信息，即地图包含更全面的元素。高精度地图的采集过程如下:(1)定位时，采用GPS和惯导系统的共同数据获取地图采集车的航迹点和车载摄像机的位置坐标；(2)利用车载摄像机采集道路图像数据，通过视觉定位方法获得道路要素与摄像机的空间位置关系。同时，利用深度学习算法对图像数据进行分类，获取图像上的道路、车辆路径、道路标
31、志等信息。(3)根据相机的高精度位置坐标以及道路要素与相机的空间位置关系，得到道路要素的绝对位置坐标，从而制作出车道级的高精度地图。其流程图如图3-4所示。图3-4 一种高精度地图数据模型感知系统模块采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、红外传感器和超声波传感器，感知系统是自动无人驾驶汽车安全行驶的关键部分，用来检测车辆周围的障碍。在自动无人驾驶汽车行驶时,感知路边基础设施、路况检测、行人检测、交通信号灯检测、交通标志检测、车辆检测，同时结合高分辨率的地图，感知系统对车辆环境信息更加具体。激光雷达通常安装在汽车的顶部和两侧，相机提供360度的车辆视图。毫米波雷达的观测距离虽然不远，但它
32、具有高分辨率的目标检测和目标截获功能，具有较强的穿透能力，可用于视觉系统捕捉车道线、交通灯等颜色。毫米波雷达与远摄相机相结合，可以观察远处的前方视野，距离可达200米左右，可以探测到更多的目标信息。相机与激光雷达的结合使激光雷达可以通过旋转实现感知环境的360度方向，旋转一周需要100毫秒。相机曝光是在一瞬间完成的，为了使相机曝光与激光雷达的旋转同步，需要两者之间的时间同步。相机的曝光可由相应位置的激光雷达的位信息触发，使相机与激光雷达保持精确的时间同步。激光雷达与相机相结合，既能发挥各自的优势，又能避免它们的不足，使感知系统得到更准确的输出。超声波传感器的超声波信号可以转化为电信号或其他信号。超声波具有振动频率高、波长短、方向性好、穿透力强、易获得集中能量等特点。当前方障碍物或界面被超声波触及时，会产生明显的反射，形成反射回波。当它接触到相对运动的物体时，就会产生多普勒效应。红外传感器由光学系统、检测元件和转换电路组成，光学系统可分为透射型和反射型两种，根据检测元件工作原理的不同，将其分为热敏检测元件和光电检测元件。热敏电阻用于热敏元件中，当热敏电阻受到红外辐射时，温度升高，电阻发生变化。光电检测元件是光敏元件，红外传感器用于测量人
