传感器在机器人视觉避障中的应用 https://t.cn/EMWC6of
避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。
避障常用哪些传感器
不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器 实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。
超声波
超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是 飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。
上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。
因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。
另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰，这都是实际应用的过程中需要考虑的。
红外
一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。
当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，这时，虽然物体很近，但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量量精度会变差。因此，常见的红外传感器 测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。
激光
常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2，类似于前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ，发射器用激光照射目标，接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构，镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面，这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。
对飞行时间的测量也有不同的方法，比如使用脉冲激光，然后类似前面讲的超声方案，直接测量占用的时间，但因为光速远高于声速，需要非常高精度的时间测量元件，所以非常昂贵；另一种发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。
图一
图二
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，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图二。
激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米，角度分辨率高，通常可以达到零点几度，测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方，因此，黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且，对于透明材料，比如玻璃，激光雷达就无能为力了。还有，由于结构的复杂、器件成本高，激光雷达的成本也很高。
一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制，一般几米以内，并且精度相对低一些，但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话，效果还是不错的。
视觉
常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。
像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境，主动光源会受到太阳光等条件的很大影响，所以双目视觉这种被动视觉方案更适合，因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。
双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，这样通过特征计算出来的是稀疏图。
要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。
这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差 一些，对计算能力的要求也高很多。当然，这个精度差是相对的，在实用的过程中是完全足够的，并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到实时运行。
KITTI采集的图
实际输出的深度图，不同的颜色代表不同的距离
在实际应用的过程中，我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流，我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动，给它们建立运动模型，估计和预测它们的运动方向、运动速度，这对我们实际行走、避障规划是很有用的。
以上几种是最常见的几种传感器 ，各有其优点和缺点，在真正实际应用的过程中，一般是综合配置使用多种不同的传感器 ，以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下，机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主，再辅助以多种其他传感器，保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到，保证机器人行走的安全性。
避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。
避障常用哪些传感器
不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器 实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。
超声波
超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是 飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。
上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。
因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。
另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰，这都是实际应用的过程中需要考虑的。
红外
一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。
当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，这时，虽然物体很近，但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量量精度会变差。因此，常见的红外传感器 测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。
激光
常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2，类似于前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ，发射器用激光照射目标，接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构，镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面，这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。
对飞行时间的测量也有不同的方法，比如使用脉冲激光，然后类似前面讲的超声方案，直接测量占用的时间，但因为光速远高于声速，需要非常高精度的时间测量元件，所以非常昂贵；另一种发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。
图一
图二
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，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图二。
激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米，角度分辨率高，通常可以达到零点几度，测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方，因此，黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且，对于透明材料，比如玻璃，激光雷达就无能为力了。还有，由于结构的复杂、器件成本高，激光雷达的成本也很高。
一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制，一般几米以内，并且精度相对低一些，但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话，效果还是不错的。
视觉
常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。
像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境，主动光源会受到太阳光等条件的很大影响，所以双目视觉这种被动视觉方案更适合，因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。
双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，这样通过特征计算出来的是稀疏图。
要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。
这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差 一些，对计算能力的要求也高很多。当然，这个精度差是相对的，在实用的过程中是完全足够的，并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到实时运行。
KITTI采集的图
实际输出的深度图，不同的颜色代表不同的距离
在实际应用的过程中，我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流，我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动，给它们建立运动模型，估计和预测它们的运动方向、运动速度，这对我们实际行走、避障规划是很有用的。
以上几种是最常见的几种传感器 ，各有其优点和缺点，在真正实际应用的过程中，一般是综合配置使用多种不同的传感器 ，以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下，机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主，再辅助以多种其他传感器，保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到，保证机器人行走的安全性。
概 述
成丰电磁流量计由电磁流量传感器和电磁流量转换器两 大部分组成。
成丰电磁流量计测量原理是成丰仪表基于法拉第电磁感应定律。传 感器主要组成部分是测量管、电极、励磁线圈、铁芯与 磁轭、壳体。传感器的测量管，是一内衬绝缘材料的非 导磁合金短管，其直径为D。两只电极沿管径方向穿通管 壁固定在测量管上，其电极头与衬里内表面基本齐平。 励磁线圈由双向方波脉冲励磁时，在与测量管轴线垂直 的方向上产生一磁通量密度为B的工作磁场。此时，如果 具有一定电导率的流体以平均流速V流经测量管，将切割 磁力线感应出电动势E。电动势E正比于磁通量密度B、测 量管内径D与平均流速V的乘积，即E∝BVD。电动势E（流 量信号）由电极检出并通过电缆送至转换器。转换器将 流量信号放大处理后可显示流量、总量，并能输出脉冲、 模拟电流等信号。LDG型电磁流量计的转换器具有汉字 LCD显示的智能化仪表。
成丰电磁流量计由电磁流量传感器和电磁流量转换器两 大部分组成。
成丰电磁流量计测量原理是成丰仪表基于法拉第电磁感应定律。传 感器主要组成部分是测量管、电极、励磁线圈、铁芯与 磁轭、壳体。传感器的测量管，是一内衬绝缘材料的非 导磁合金短管，其直径为D。两只电极沿管径方向穿通管 壁固定在测量管上，其电极头与衬里内表面基本齐平。 励磁线圈由双向方波脉冲励磁时，在与测量管轴线垂直 的方向上产生一磁通量密度为B的工作磁场。此时，如果 具有一定电导率的流体以平均流速V流经测量管，将切割 磁力线感应出电动势E。电动势E正比于磁通量密度B、测 量管内径D与平均流速V的乘积，即E∝BVD。电动势E（流 量信号）由电极检出并通过电缆送至转换器。转换器将 流量信号放大处理后可显示流量、总量，并能输出脉冲、 模拟电流等信号。LDG型电磁流量计的转换器具有汉字 LCD显示的智能化仪表。
横河涡街流量计DY200-DALSS4-0D
AXF015C-E2AT1T-CD41-21B AXF050C-E2AP1N-BD21-21B/NF2/CH DY050-DALSS4-0D/Q1 C DY040-DALSS4-0N UT150-VN/HBA UT150-AN/AL UM33A-000-00/DC UT35A-000-11-00 UM330-01 UP350-00 SDBT-110*B/A2/TB UT351-00 DX2020-1-4-3 DY050-DALSS4-0D
DY080-DALSS4-0D
DY100-DALSS4-0D
DY150- DALSS4-0D
DY200-DALSS4-0D
DY300-DALSS4-0D
DY050-DALSR4-0D
DY080-DALSR4-0D DY100- DALSR4-0D DY200-DALSR4-0D 日本横河YOKOGAWA 横河的模块 F3BU04-0N F3BU05-0D F3BU06-0N F3BU09-ON F3BU13-0N F3BU16-0N F3PU10-0N F3PU10-0S F3PU20-ON F3PU20-OS F3PU16-ON F3PU26-0N F3PU30-0N F3PU30-0S F3PU36-ON F3PU36-0S F3SP21-ON F3SP25-2N F3SP35-5N F3SP28-3N F3SP28-3S F3SP38-6N F3SP38-6S F3SP53-4H F3SP53-4S F3SP58-6H F3SP58-6S F3SP59-7S F3SP66-4S F3SP67-6S F3FP36-3N F3BP20-ON F3BP30-ON F3SC22-1F F3SC22-2F F3SC22-1A F3SC23-1F F3SC23-2F F3SC23-1A F3SP05-OP F3SP08-OP F3SP08-SP F3XA08-1N F3XA08-2N F3XH04-3N F3XC08-ON F3XC08-OC F3XD08-6N F3XD08-6F F3XD16-3N F3XD16-3F F3XD16-3H F3XD16-4N F3XD16-4F F3XD32-3N F3XD32-3F F3XD32-4N F3XD32-4F F3XD32-5N F3XD32-5F F3XD64-3N F3XD64-3F F3XD64-4N F3XD64-4F F3XD64-6M F3YA08-2N F3YC08-ON F3YC08-0C F3YC16-0N F3YD04-7N F3YD08-6A F3YD08-6B F3YD08-7A F3YD14-5A F3YD14-5B F3YD32-1A F3YD32-1B F3YD32-1H F3YD32-1P F3YD64-1A F3YD64-1F F3YD64-1M F3YD64-1P F3WD64-3N F3WD64-3F F32D64-4N F3WD64-4F F3AD04-0N F3AD04-0V F3AD04-0R F3AD08-1N F3AD08-1V F3AD08-4V F3AD08-1R F3AD08-4R F3AD08-5R F3AD08-6R F3DA02-0N F3DA04-1N F3DA08-5N F3CT04-0N F3CT04-1N F3CR04-0N F3CR04-1N P3CU04-0N F3CU04-1N F3CU04-0S F3CU04-1S F3CX04-ON F3CV04-1N F3LC11-1N F3LC11-2N F3LC11-1F F3LC11-2F F3LC12-1F F3LC51-2N F3LD01-ON F3LE01-5T F3LE11-0T F3LE12-0T F3NX01-0N F3RS22-0N F3RS41-0N F3RZ81-0N F3RZ81-0F F3RZ82-0F F3RZ91-0F F3RZ91-0N F3GB01-ON F3LP02-ON F3LP12-0N F3LR01-0N F3LR02-0N F3XP01-0H F3XP02-0H F3XS04-3N F3XS04-4N F3XP04-0N F3YP08-0N F3YP14-0N F3YP18-0N F3NC11-0N F3NC12-0N F3NC32-0N F3NC34-0N F3NC51-0N F3NC52-0N F3NC61-0N F3NC96-0N F3YP04-ON KM60-001
。涡街流量计是经过现场检验的传感器和本体组件(已安装在全世界260，000个YEWFLO单元中)与包含SSP(频谱信号处理)技术的独特数字电子元件有机结合的产物。即使在恶劣的工况条件下也可提供高精度和高稳定性。结合其高可靠性和鲁棒设计，它可以提高设备的效率从而降低运行成本。
SSP(频谱信号处理)技术的新功能
SSP分析digitalYEWFLO涡街流量计内的流体情况，根据分析数据自动选择与该工况对应的zui好调节，从而提供以往的涡街流量计所无法实现的性能。
SSP可精确感知低流量范围内的旋涡，从而显著地提高了流量输出的稳定性。
DY040-DALSS4-0D涡街流量计??? 日本横河YOKOGAWA 原装正品现货特价热卖
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SSP(频谱信号处理)技术的新功能
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