工业机器人避障主要使用哪些传感器？ 

　　移动机器人需要通过传感器实时获取周围的障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，以避免障碍物。避免障碍物的传感器有很多种，如视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。

　　超声传感器的基本原理是通过d=vt/2测量超声的飞行时间，其中d为距离，v为声速，t为飞行时间。

　　上图是超声波传感器信号的示意。通过压电或静电变送器产生一个频率为几十kHz的超声波脉冲，形成一个波袋。系统检测出高于某个阈值的反向声波，然后用测量的飞行时间计算距离。超声波传感器一般工作距离短，普通有效检测距离为几米，但会有几十毫米左右的最小检测盲区。由于超声波传感器成本低，实现方法简单，技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。

　　红外线测距一般采用三角测距的原理。红外线发射器按一定角度发射红外线光束，遇到物体后，光线会反向返回，在检测到反射光后，通过结构上的几何三角关系，可以计算出物体的距离D。

　　当d的距离足够近时，上图中的L值会相当大。如果超过CCD的检测范围，虽然物体很近，但传感器看不到。当物体离D很大时，L值会很小，测量精度会变差。因此，常见的红外传感器测量距离相对较近，小于超声波，远距离测量也有最小距离限制。此外，对于透明或类似黑体的物体，红外传感器无法检测距离。但与超声相比，红外传感器带宽更高。

　　普通激光雷达是以飞行时间为基础的(ToF,timeofflight)，通过测量激光的飞行时间来测量d=ct/2，类似于上面提到的超声波测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。

　　比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，测量发射和反向信号的相移。

　　调制信号的波长为lamda=c/f，其中c为光速，f为调制频率，在测量发射和反射光束之间的相移差theta后，距离可以通过lamda*theta/4pi计算。

　　常用的计算机视觉方案有很多种，如双目视觉、基于TOF的深度相机、基于结构光的深度相机等。

　　基于结构光的深度相机发出的光会产生相对随机但固定的斑点图案，光点会打在物体上，因为与相机的距离不同，被相机捕捉到的位置也不同。首先，计算斑点与校准的标准图案在不同位置的偏移，并利用相机位置、传感器大小等参数计算物体与相机的距离。

　　双目视觉的测距本质上也是一种三角形测距方法为两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，看到的物体也不同。两个摄像头看到的同一点P在成像时会有不同的像素位置。这时，这个点的距离可以通过三角形测距来测量。

　　激光测距传感器的激光束属于二次激光，不能直接面对眼睛，以防止对人体的伤害。同时，一般激光测距仪的保...