物聯網大學第二講開課啦!都說傳感器是物聯網的核心,可你知道小體積的測距傳感器有啥大用途嗎?憋說話,看文章吧!
“請勿靠近”、“安全距離”、“到達指定位置”、“左側0.6米處”,這些都是我們平時經常在銀行、地鐵,或停車時看到的警示。這些警示對我們人身財產安全的保障非常重要,其核心便是“距離”,物聯網界亦是如此。今天,筆者就帶大家認識一下這些使“距離產生美”的傳感器們。
紅外傳感器
首先登場的是簡單、經濟的紅外傳感器。說它簡單,因為其原理為通斷檢測,其距離的判斷是在硬件設計階段調試并固定的長度,返回的結果僅僅為“通、斷”兩個狀態。主要完成避障功能與遮擋檢測,在日常生活中也是比較常見的,像是紅極一時的掃地機器人,小小圓圓的,只需放在地上一會就可以將你的屋子打掃干凈。當它檢測到前方有障礙或者懸空時就會繞開,這樣就可以躲避家具、樓梯,并且將你的地板清理干凈了,這里面的最基本技術就是避障;還有我們進入商店時的自動門,當我們靠近時,門就會自動開啟,而當我們走過時,門就會自動關閉,另外,地鐵閘機口的開啟與關閉也是利用兩個紅外傳感器依次感知通斷功能。
在詳細介紹之前,我們先近距離看一眼紅外傳感器的樣子:
(紅外傳感示例圖)
通過上面的傳感器特寫,我們可以看到其具有一對紅外線發射與接收管,發射管發射出固定38KHz頻率的紅外線,當檢測方向遇到障礙物(反射面)時,紅外線反射回來被接收管接收,此時指示燈亮起,經過電路處理后,信號輸出接口輸出數字信號,可通過電位器旋鈕調節檢測距離,有效距離2~40cm,工作電壓為3.3V-5V,由于工作電壓范圍寬泛,在電源電壓波動比較大的情況下仍能穩定工作,非常適合我們英特爾伽利略開發板,使用杜綁線連接后即可感測周圍環境的變化。
對于英特爾伽利略開發板,在軟件編程上面也是非常方便的。筆者這里僅給出編程示例,具體的項目應用還需要網友們自行編寫。
編程示例
void setup(){
pinMode(IR,INPUT);
}
void loop(){
int break;
break = digitalRead(IR);
if(break == 0){
stop();//有障礙物,躲避
}}
超聲波傳感器
紅外測距傳感器的測量范圍是10cm到80cm,所以對于要求更遠的距離與測量精度來說,超聲波測距傳感器將會更為適用,還有一點就是不受周圍環境光源干擾,在物聯網實際應用中,也是不可忽視的重要因素。我們以超聲波傳感器為例,簡單地學習一下超聲波測距原理,再在英特爾伽利略開發板上做超聲波傳感器應用實驗。
超聲波傳感器的工作方式就像聲納一樣,是通過發送器發射出來的超聲波被物體反射后傳到接收器接收,以判斷是否檢測到物體。信號反射時間越長,則目標越遠。超聲波傳感器的測量距離長度可以達到450厘米之遠,精度也可以高達0.3厘米。當然,距離是由接收時間長度反向推理,軟件計算出來的。超聲波的傳播速度V可以用下式表示:
V=331.5+0.6T(m/s)
公式中,T(攝氏度)為環境溫度,在23攝氏度的常溫下超聲波傳播速度為345.3m/s。超聲波傳感器就是利用這樣的超聲波來檢測物體的。現在已經知道了傳播速度與傳播時間,那么傳播距離是不是很容易計算出來了?
下面是超聲波傳感器的實物圖,很簡單的四根線,輸入和輸出接口只需接入英特爾伽利略任意的兩個數字接口。
接下來,筆者依然給出英特爾伽利略開發板的簡要編程示例源代碼,如下:
編程示例
int SonicSendPin = 4;
int SonicReceivePin = 5;
void setup(){
Serial.begin(9600);
pinMode(inputPin, INPUT);
pinMode(outputPin, OUTPUT);
}
void loop(){
digitalWrite(SonicSendPin, LOW);
delayMicroseconds(2);
digitalWrite(SonicSendPin, HIGH);
delayMicroseconds(10);
digitalWrite(SonicSendPin, LOW);
int distance = pulseIn(SonicReceivePin, HIGH);
distance= distance / 58;
Serial.println(distance);
delay(50);
}
當然,還有更加昂貴、精度更加精準的激光測距傳感器,也有精度不足、但是非常經濟的夏普GP2D12紅外測距傳感器,這兩款測距傳感器很少實際使用,原理大同小異。
測距傳感器的加入使得我們的物聯網能夠輕松判斷“面前”是否有物體,并能夠輕松獲取“面前”的物體離我們多遠,也讓我們物聯網的執行器能夠從容處理目標,也就意味著我們可以隨意處理目標物體,不用關心具體的位置,比如一個自動垃圾撿拾器,我們只需要隨意將垃圾扔到一個指定區域即可,不需要有姚明罰球般的投籃準確性。連接到物聯網的執行器也就可以自主測量與判斷,為后期物聯網自主思考,實現人工智能打下艱實的基礎。
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