活动介绍
file-type

速度测量技术:光电与磁电感应转速传感器解析

PPT文件

下载需积分: 16 | 1019KB | 更新于2024-08-17 | 84 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
download 立即下载
"本资源主要探讨了速度、转速和加速度的测量技术,特别是转速传感器的应用。其中提到了电涡流式、光电式和磁电感应式三种类型的转速传感器,并介绍了不同测量方法,如相关法、空间滤波器法、加速度积分法和位移微分法。此外,还详细讲解了光束切断法和相关法在速度测量中的应用。" 速度测量是工程和科学领域中至关重要的参数,它可以分为线速度和角速度。线速度可以通过物体在特定时间内移动的距离或时间来计算,通常用于直线运动的物体。角速度,即转速,常以每分钟转数(rpm)表示,主要用于旋转物体。为了获得更精确的速度信息,可以采用瞬时速度的概念,即在无限小的时间间隔内的平均速度。 转速传感器是将旋转速度转换为电信号的设备,常见的有电涡流式、光电式和磁电感应式。电涡流式传感器利用电磁感应原理,当金属物体接近传感器时,会在传感器内产生涡电流,进而影响传感器的电特性,从而测得转速。光电式传感器通过光源和光接收元件,利用物体遮挡光线产生脉冲信号来计算转速。磁电感应式传感器则是基于磁场变化产生的电动势来测量旋转速度。 速度测量方法多样,包括相关法和空间滤波器法。相关法利用随机过程的互相关函数,适用于物体表面特征检测,例如通过对比传感器在不同时间接收到的信号来确定物体的速度。空间滤波器法则通过滤除噪声并提取信号特征来估计速度。 光束切断法是一种非接触式的速度测量技术,适用于定尺寸材料。它依赖于两个固定距离的检测器,通过计数物体通过检测器之间的脉冲数,结合检测器间距和脉冲周期,可以计算出物体的行进速度。 此外,加速度可以通过积分法转化为速度,即通过连续累积物体的加速度信息来求得速度;而位移则可以通过微分法得到速度,即对物体的位移数据进行微分运算。这些方法在无法直接测量速度的情况下特别有用。 相关法测速原理是基于两个传感器间的信号延迟,通过计算信号的相关性最大时的时间差,可以确定物体的速度。这种方法适用于检测物体表面特性引起的随机噪声信号。 速度、转速和加速度的测量涵盖了多种技术,从简单的物理原理到复杂的信号处理方法,都是为了在各种应用场景中准确地获取动态物体的运动状态。

相关推荐

filetype

移动机器人系统设计大作业报告 第一部分:背景与意义 1.1 应用背景 在当今社会,移动机器人的应用已渗透到多个领域,具有重要的现实意义。以室内物流场景为例,随着电商行业的蓬勃发展,仓储物流的自动化需求日益增长。在大型仓库中,每天需要处理大量的货物存储和搬运工作,传统的人工操作方式不仅效率低下,而且容易出现错误。同时,在一些危险环境下,如化工仓库、核电站等,人工操作可能会对工作人员的生命安全造成威胁。因此,设计一种能够自主完成地图构建、定位和货物搬运任务的移动机器人具有重要的应用价值。 1.2 制约因素 安全因素:在室内环境中,机器人需要与人类工作人员共同作业,因此必须确保机器人的运行安全。例如,机器人在移动过程中需要避免碰撞到人员和障碍物,防止对人员造成伤害。同时,机器人的电气系统和机械结构也需要具备足够的安全性,防止发生漏电、短路等安全事故。 健康因素:如果机器人在运行过程中产生噪音、粉尘等污染物,可能会对工作人员的身体健康造成影响。因此,需要确保机器人的运行符合相关的健康标准。 法律因素:在机器人的设计和应用过程中,需要遵守相关的法律法规。例如,机器人的知识产权保护、数据隐私保护等方面都需要符合法律要求。 文化因素:在不同的文化背景下,人们对机器人的接受程度和使用习惯可能会有所不同。因此,在机器人的设计过程中,需要考虑文化因素的影响,使机器人能够更好地适应不同的文化环境。 环境因素:机器人的设计和应用需要考虑对环境的影响。例如,机器人的能源消耗、废弃物处理等方面都需要符合环保要求。 1.3 移动机器人功能 本设计的移动机器人主要具有以下功能:能够在室内环境中自主构建地图,并准确地确定自身在地图中的位置;可以根据任务需求,规划最优的运动路径,完成货物的搬运任务;具备避障功能,能够在运行过程中自动检测并避开障碍物,确保运行安全。 第二部分:移动机器人的系统构成 2.1 控制系统结构 本移动机器人采用分层控制系统结构,主要包括决策层、规划层和执行层。 决策层:是机器人的核心控制层,负责整个机器人系统的任务分配、路径规划和决策制定。它接收来自传感器的数据,进行分析和处理,然后根据任务需求和环境信息,制定出最优的行动方案。决策层通常由高性能的微处理器或工控机组成,运行复杂的算法和控制系统软件。 规划层:根据决策层制定的行动方案,生成具体的运动轨迹和控制指令。它需要考虑机器人的动力学特性、环境约束和任务要求,确保生成的轨迹可行且最优。规划层可以采用各种路径规划算法,如 A * 算法、Dijkstra 算法等。 执行层:负责执行规划层生成的控制指令,驱动机器人的各个执行机构,如电机、舵机等,实现机器人的运动和操作。执行层通常由电机驱动模块、传感器接口模块等组成,它需要快速、准确地响应控制指令,确保机器人的运动精度和稳定性。 2.2 机器人运动控制系统构成 机器人的运动控制系统主要由以下几个部分组成: 电机驱动模块:采用直流电机驱动机器人的车轮,通过 PWM(脉冲宽度调制)技术控制电机的转速和转向。电机驱动模块可以根据控制指令精确地控制电机的运行,实现机器人的前进、后退、转弯等动作。 传感器系统:包括激光雷达、深度相机、IMU(惯性测量单元)等多种传感器。激光雷达用于获取周围环境的三维点云数据,是地图构建和定位的主要传感器;深度相机可以提供近距离的深度信息,辅助激光雷达进行环境感知;IMU 用于测量机器人的加速度和角速度,提供机器人的姿态信息,辅助定位和导航。 控制器:采用 STM32 系列微控制器作为底层控制器,负责接收传感器数据和上层控制器的指令,进行数据处理和控制算法的实现。STM32 微控制器具有高性能、低功耗的特点,能够满足机器人实时控制的需求。 电源管理系统:为机器人的各个模块提供稳定的电源供应。考虑到移动机器人的便携性和续航能力,采用锂电池作为电源,并设计了电源管理电路,实现对电池的充电、放电和电量监测等功能。 2.3 硬件设计 主控制器:选择 Raspberry Pi 4B 作为主控制器,它具有较强的计算能力和丰富的接口资源,能够满足决策层和规划层的计算需求。Raspberry Pi 4B 可以运行 Linux 操作系统,支持 Python、C++ 等多种编程语言,方便开发各种算法和应用程序。 传感器配置:配备一个 16 线激光雷达(如 Velodyne VLP-16)用于环境感知和地图构建;一个深度相机(如 Intel RealSense D435)用于近距离深度信息获取;一个 IMU(如 MPU-9250)用于姿态测量和辅助定位;还配备了超声波传感器和红外传感器用于近距离避障。 驱动系统:采用四轮差速驱动方式,每个车轮由一个直流电机驱动。选用高扭矩、低转速的直流电机,并配备减速箱,以提供足够的驱动力和稳定的运行性能。 电源系统:使用 12V、10Ah 的锂电池组作为电源,为整个机器人系统供电。通过电源管理模块将 12V 电压转换为各个模块所需的电压,如 5V、3.3V 等。 2.4 软件设计 操作系统: Ubuntu Mate 操作系统,它是基于 Ubuntu 的轻量级桌面操作系统,具有良好的兼容性和稳定性。 开发环境:使用 ROS(机器人操作系统)作为软件开发平台。ROS 提供了丰富的工具和库,方便进行机器人的开发和调试。它具有良好的模块化设计和分布式计算能力,能够有效地组织和管理机器人的各个功能模块。 核心算法: SLAM 算法:采用 Cartographer 算法实现同时定位与地图构建。Cartographer 是一种基于图优化的 SLAM 算法,具有较高的精度和稳定性,能够在室内环境中构建出精确的地图。 路径规划算法:使用 A算法进行全局路径规划,DWA(动态窗口法)进行局部路径规划。A算法能够在已知地图中找到最优路径,DWA 算法则能够根据机器人的当前状态和环境信息,实时调整机器人的运动轨迹,避障障碍物。 控制算法:采用 PID 控制算法对电机进行速度控制和位置控制,确保机器人的运动精度和稳定性。给出ros仿真实验结果