Sonar, Lidar, Radar/optischer Fluss

Wenn also die Triangulation per Satellit keine gute Möglichkeit ist, den Boden zu meiden, versuchen wir, ihn direkt zu „sehen“!

Derzeit gibt es mindestens drei vorgefertigte Entfernungsmessungstechnologien, die Signale übertragen und sehen können, wie lange es dauert, bis sie reflektiert werden: Sonar, Lidar und Radarmodule können jetzt alle verwendet werden.

Allerdings haben diese Sensoren Schwächen:

Schwäche 1: Absorption

Manche Oberflächen springen einfach nicht.Vorhänge und Teppiche absorbieren Ultraschallwellen, dunkle Farbe absorbiert Lidar und Wasser absorbiert Mikrowellen.Man kann nicht vor dem davonlaufen, was man nicht sehen kann.

Schwäche 2: Phasenstörung

Es liegt eine Signalstörung zwischen den Sensoren vor.Was passiert, wenn Sie mehrere identische Sensoren zusammenfügen?Woher wissen Sie, dass das von Ihnen erkannte Signal zu diesem Sensor gehört?Sogar ein einzelner Sensor muss sich mit dem Übersprechen von sich selbst auseinandersetzen und lange genug warten, bis das Echo verschwindet.

Signale können „kodiert“ (im Grunde verschlüsselt) werden, sodass jedes Signal einzigartig ist, was jedoch die Komplexität des Geräts erhöht.* * Eine gute Lösung besteht darin, den Signalplan semi-randomisieren zu lassen, sodass die Zeit nicht blockiert wird und immer vom Synchronisationssignal getäuscht wird.

Der optische Flusssensor ist eine andere Methode, bei der mithilfe einer Kamera beobachtet wird, ob das Objekt im Objektiv größer wird (was anzeigt, dass der Boden/die Wand schnell ansteigt), kleiner wird (wenn das Hindernis verschwindet) oder zur Seite rutscht.Kameras stören sich nicht gegenseitig wie Sonar.Wenn Sie wirklich schlau sind, können Sie Neigung und andere 3D-Eigenschaften abschätzen.

Optische Durchflusssensoren weisen immer noch eine „Absorptions“-Schwäche auf.Sie benötigen eine gut strukturierte Oberfläche, damit sie den Fluss sehen können, genau wie ihre optische Maus nicht auf Glas funktioniert.Sie erfreuen sich immer größerer Beliebtheit, da Streaming Computing mittlerweile in ein FPGA oder einen schnellen eingebetteten Computer integriert werden kann.