现代机器人中传感器的应用探究

一、任务目标

通过本任务的学习，帮助学生了解现代机器人中传感器的种类和特点，掌握现代机器人中各类主要传感器的作用及工作原理。

二、任务背景

机器人是由计算机控制的机器，它的动作机构具有类似人的肢体及感官的功能，动作程序灵活易变，有一定程度的智能，且在一定程度上，可不依赖人的操纵而工作。

机器人之所以被称之为“人”，就是因为它是一种典型的仿生装置。所谓仿生，就是利用科学技术，把人体或生物体的行为和思维进行部分模拟。而传感器则是帮助没有生命的机器看、听、闻，像人一样感知的最重要的工具，如图7-29所示为机器人中一些常用的传感器。这些传感器为机器人提供了检查自身周边环境的功能，这样才能保证机器人能够在命令的控制下灵活运作，从而完成复杂的任务。因此传感器在机器人系统中具有不可替代的作用，没有传感器的支持就无从谈起机器人，因此传感器是机器人必不可少的重要部件，离开传感器机器人寸步难行。

图7-29　机器人常用传感器

三、相关知识

1.机器人中传感器的分类

机器人传感器主要包括机器人视觉、力觉、触觉、接近觉、距离觉、姿态觉、位置觉等传感器。机器人传感器可分为内部传感器和外部传感器两大类。

1）内部传感器：机器人的内部传感器是安装在机器人自身中，用来感知它自己的状态，以调整并控制机器人的行动。它通常由位移、速度、加速度传感器组成。

2）外部传感器：用来检测机器人所处环境（如是什么物体，离物体的距离有多远等）及状况（如抓取的物体是否滑落）的传感器。具体有视觉传感器、听觉传感器、接近觉传感器、滑觉传感器、力觉传感器、触觉传感器等。具体如表7-2所示。

表7-2　机器人外部传感器的分类及应用

2.内部传感器的选择

机器人内部传感器常用的有位移传感器、速度传感器、加速度传感器等。

（1）位移传感器

1）电位器式位移传感器。

直线型和旋转型电位器式位移传感器，分别用作直线位移和角位移的测量。电位器式位移传感器结构简单，性能稳定可靠，精度高，较方便选择其输出信号范围。如图7-30（a）所示，电位器式位移传感器的可动电刷与被测物体相连，物体的位移引起电位器移动端的电阻变化，阻值的变化量反映了位移的量值，阻值的增加还是减小则表明了位移的方向。

电位器式位移传感器检测的位移和电压的关系为：

式中 E——输入电压；

L——触头最大移动距离；

x——向左端移动的距离；

e——电阻右侧输出电压。

图7-30　直线型电位器式位移传感器

（a）工作原理；（b）实物图

2）编码式位移传感器（光电编码器）。

光电编码器是角度（角位移）检测装置，它通过光电转换，将输出轴上的机械几何位移量转换成脉冲数字量的传感器。光电编码器具有体积小，精度高，工作可靠等优点，应用广泛。一般装在机器人各关节的转轴上，用来测量各关节转轴转过的角度，如图7-31所示。光电编码器，有增量式与绝对值式两种形式，其中增量式光电编码器在机器人控制系统中得到了广泛的应用，测量转轴角位移的原理在项目五介绍过。

图7-31　光电编码器及其在机器人上的应用

（2）速度传感器

速度传感器在机器人中主要用于测量机器人关节速度。机器人中常用的速度传感器有测速发电机和增量式光电编码器。增量式光电编码器除了可以测量转轴角位移，也可以测量转轴角速度，测速原理在项目五中已介绍过。

测速发电机可以把机械转速变换成电压信号，输出电压与输入的转速成正比，根据结构和工作原理的不同，测速发电机分为直流测速发电机和交流测速发电机，测速原理在本项目任务二中已介绍过。测速发电机转子与机器人关节伺服驱动电动机相连，就能测出机器人运动过程中关节转动速度。测速发电机在机器人控制系统中有广泛的应用。

3.外部传感器的选择

选择合适的外部传感器可使机器人能够与环境发生交互作用并对环境具有自我校正和适应能力。外部传感器主要包括：视觉传感器、听觉传感器、触觉传感器、力觉传感器、接近觉传感器。

（1）力觉传感器

力觉是指对机器人的指、肢和关节等运动中所受力的感知，主要包括腕力、关节力、指力和支座力传感器，是机器人重要的传感器之一。关节力传感器主要测量驱动器本身的输出力和力矩，用于控制中的力反馈。腕力传感器主要测量作用在末端执行器上的各向力和力矩。指力传感器用于测量夹持物体时手指的受力情况。力觉传感器主要使用的元件是电阻应变片。

图7-32　十字梁腕力传感器

如图7-32所示为一种十字梁腕力传感器，整体为轮辐式结构，传感器在十字梁与轮缘连接处有一个柔性环节，在四根交叉梁上共贴有32个应变片（图中小方块），组成8 路全桥输出。

（2）接近觉传感器

机器人接近觉传感器主要感知机器人与物体之间的接近程，从而避开障碍和防止冲击。利用接近觉传感器可使机器人绕开障碍物，或者控制机械手抓取物体时柔性接触，传感器探测的距离一般在几毫米到十几厘米之间，采用非接触型测量元件。常用的有电涡流式、光纤式、超声波式及红外线式等类型，电涡流式和光纤式接近开关检测原理在项目四中已介绍过。

1）超声波接近觉传感器。

超声波接近觉传感器用于检测物体的存在和测量距离，不能用于测量小于30～50 cm 的距离。利用超声波检测具有迅速、简单方便、对材料的依赖性小、易于实时控制的特点，测量精度高，应用广泛。在移动式机器人上，用于检验前进道路上的障碍物，避免碰撞。超声波接近觉传感器对于水下机器人的作业非常重要。水下机器人安装超声波接近觉传感器后能使其定位精度达到微米级。

超声波接近觉传感器测距原理如图7-33（a）所示，超声波从物体发射经反射回到该物体（被接收）的时间与超声波的传播速度成反比，和距离成正比，测量出这个时间即可测得机器人与被测物体的实际距离。

图7-33　超声波接近觉传感器

（a）工作原理；（b）实物图

2）红外线接近觉传感器。

任何物质，只要它本身具有一定的温度（高于绝对零度），都能辐射红外线。红外线接近觉传感器采用非接触式测量，由红外发光管和红外光敏管组成，红外发光管发射经调制的信号，经目标物反射，红外光敏管接收到红外光强的调制信号，输出电信号。这种接近觉传感器具有灵敏度高、响应快等特点。红外发送器和接收器都很小，能够装在机器人夹手上，易于检测出工作空间内是否存在某个物体。

（3）触觉传感器(www.xing528.com)

触觉是仅次于视觉的一种重要感知形式，触觉能保证机器人可靠地抓握各种物体，也能使机器人获取环境信息，识别物体形状和表面纹理，确定物体空间位置和姿态参数。机器人触觉与视觉一样，基本上是模拟人的感觉。

图7-34　机器人抓握鸡蛋

触觉传感器主要用于测量机器人自身敏感面和外界物体相互作用时的力。触觉传感器的作用包括：感知操作手指的作用力，使手指动作适当；识别操作物的大小、形状、质量及硬度等；躲避危险，以防碰撞障碍物。如图7-34所示为机器人抓握鸡蛋示意图。

1）指端应变式触觉传感器。

指端应变式触觉传感器结构如图7-35所示，柔顺人工指端用金属弹性薄板4 作弹性元件，应变片3 作敏感元件，两个金属弹性薄板4 安装在支撑座1 上。当人工手指抓握物体时，触头7 向左滑动，由压头5 作用在弹性元件4 上。凸缘到盖板的距离为最大量程。当被抓物体重量超过最大量程时，凸缘与盖板接触，将力传到底座2 上。触头7 右侧为封装电变流体部分，两层导电橡胶11 之间用海绵隔开，海绵层填充电变流体。电变流体作为人工手指的皮下组织介质：没有通电时，电变流体层作保护层用；通电时，变成塑性体，借助电变流体的柔顺可控性稳定抓握，防止被抓物体滑落。

图7-35　指端应变式触觉传感器

1—支撑座；2—底座；3—应变片；4—金属弹性薄板；5—压头；6—盖板；7—触头；8—橡胶；9—海绵；10—电变流体；11—导电橡胶；12—凸缘

2）压阻阵列触觉传感器。

利用压阻材料（导电橡胶、碳毡和碳纤维等）制成阵列式触觉传感器，可有效地提高阵列数、阵列密度、灵敏度、柔顺性和强固性。压阻阵列触觉传感器基本结构如图7-36（a）所示，压阻材料上面排列平行的列电极，下面排列平行的行电极，行列交叉点构成阵列压阻触元。在压力作用下，触元的触觉性能可由上下电极间电阻值的变化来表示，压阻阵列触觉传感器压阻特性如图7-36（b）所示。

图7-36　压阻阵列触觉传感器

（a）基本结构；（b）压阻特性

（4）滑觉传感器

机器人滑觉传感器用于检测垂直于加压方向的力和位移，达到修正受力值、防止滑动、进行多层次作业及测量物体重量和表面特性等的目的。利用滑觉传感器判断是否握住物体，以及应该使用多大的力等。检测滑动方法主要有：①将滑动转换成滚球和滚轴的旋转；②用压敏元件和触针检测滑动时的微小振动；③检测出即将发生滑动时手爪部分的变形和压力。

1）滚球式滑觉传感器。

如图7-37（a）所示为滚球式滑觉传感器的结构，钢球表面有导体和绝缘体配置成的网眼，当工件滑动时，金属球随之转动，在触针上输出脉冲信号，脉冲信号的频率反映了滑移速度，个数对应滑移的距离，能检测全方位的滑动。

图7-37　滑觉传感器

（a）滚球式滑觉传感器；（b）滚轴式滑觉传感器

2）滚轴式滑觉传感器。

如图7-37（b）所示为滚轴式滑觉传感器的结构，当手爪中的物体滑动时，使滚轴旋转，滚轴带动光电传感器和缝隙圆板而产生脉冲信号，这些信号通过计数电路和D／A 转换器转换成模拟电压信号，通过反馈系统构成闭环控制，通过不断修正握力，达到消除滑动的目的。

（5）机器人视觉传感器

视觉传感器是智能机器人最重要的传感器之一，机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置，这种视觉又称为计算机视觉。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。如图7-38所示为二维视觉传感器。

机器人视觉传感器的工作过程可分为4 个步骤：检测、分析、绘制和识别。

1）视觉检测。视觉信息一般通过光电检测转化成电信号。光电检测器有摄像管和固态图像传感器。获得距离信息的方法有光投影法、立体视法。

2）视觉图像分析。成像图像中的像素含有杂波，必须进行（预）处理。通过处理消除杂波，把全部像素重新按线段或区域排列成有效像素集合。

3）视觉图像绘制。指以识别为目的从物体图像中提取特征。理论上这些特征应该与物体的位置和取向有关，并包含足够的绘制信息，以便能唯一地把一个物体从其他物体中鉴别出来。

4）图像识别技术。将事先物体的特征信息存储起来，然后将此信息与所看到的物体信息进行比对。

（6）机器人听觉传感器

听觉也是机器人的重要感觉器官之一。由于计算机技术及语音学的发展，现在已经部分实现用机器代替人耳，他不仅能通过语音处理及辨识技术识别讲话人，还能正确理解一些简单的语句。

机器人听觉系统中的听觉传感器的基本形态与麦克风相同，这方面的技术已经非常成熟。因此关键问题在于声音识别上，即语音识别技术。它与图像识别同属于模式识别领域，而模式识别技术就是最终实现人工智能的主要手段。听觉传感器是一种能把声音的大小变化转换成电压大小变化的器件，实物如图7-39所示。

图7-38　二维视觉传感器

图7-39　听觉传感器

当外部有声音（比如掌声或碰撞声）的时候，传感器会把接收到的声音转化为电信号，并传输给机器人的主控系统。主控系统像人的大脑一样，进行识别和判断，然后下令给机器人，按照声音的方向向左转或向右转。如果声音太刺耳，机器人会抬起脑袋，设法躲避它。机器人的听觉传感器由三部分组成：声音采集部分、声音放大部分和声音处理部分，内部结构如图7-40所示。

图7-40　听觉传感器结构

四、知识拓展

机器人系统中使用的传感器种类和数量越来越多，每种传感器都有一定的使用条件和感知范围，并且能给出环境或对象的部分信息。为了有效利用传感器信息，需要进行信息传感融合处理。

按照人脑的功能和原理进行视觉、听觉、触觉、力觉、知觉、注意、记忆、学习和更高级的认识过程，将空间、时间的信息进行融合，对数据和信息进行自动解释，对环境和态势给予判定。传感器的融合技术涉及神经网络、知识工程、模糊理论等信息、检测、控制领域的新理论和新方法。如图7-41所示为多传感器信息融合自主移动装配机器人。

图7-41　多传感器信息融合自主移动装配机器人

智能循迹机器人小车

智能循迹小车（Automated Guided Vehicle，AGV），如图7-42所示。智能循迹小车是指装备如电磁、光学或其他自动导引装置，可以沿设定的引导路径安全行驶的运输车。工业应用中采用充电蓄电池作为主要的动力来源，可通过计算机程序来控制其运动轨迹以及其他动作，也可把电磁轨道粘贴在地板上来确定其行进路线。无人搬运车可通过电磁轨道所带来的信息进行移动与动作，无须驾驶员操作，将货物或物料自动从起始点运送到目的地。

AGV 小车的另一个特点是高度自动化和高智能化，可以根据仓储货位要求、生产工艺流程等的改变而灵活改变行驶路径，而且改变运行路径的费用与传统的输送带和传送线相比非常低廉。AGV 小车一般配有装卸机构，可与其他物流设备自动接口，实现货物装卸与搬运的全自动化过程。此外，AGV 小车依靠蓄电池提供动力，还有清洁生产、运行过程中无噪声、无污染的特点，可用在工作环境清洁的地方。循迹小车从诞生开始共经历了三代技术创新变革。

第一代循迹小车是可编程的示教再现型，不装载任何传感器，只是采用简单的开关控制，通过编程来设置循迹小车的路径与运动参数，在工作过程中，不能根据环境的变化而改变自身的运动轨迹。

第二代循迹小车支持离线编程，具有一定感知和适应环境的能力，这类循迹小车装有简单的传感器，可以感觉到自身的运动位置、速度等物理量，其电路是一个闭环反馈的控制系统，能适应一定的外部环境变化。

第三代循迹小车是智能型，目前在研究和发展阶段，以多种外部传感器构成感官系统，通过采集外部的环境信息，精确地描述外部环境的变化。智能循迹小车，能独立完成任务，有其自身的知识基础，多信息处理系统，在结构化或半结构化的工作环境中，能根据环境变化作出决策，有一定的适应能力、自我学习能力和自我组织能力。

为了让循迹小车能独立工作，一方面应研究各种新型传感器，另一方面，应掌握各类传感器信息融合的技术，这样循迹小车可以更准确、更全面地获得所处环境的信息。

图7-42　智能循迹小车