闲话:数学功底好的人,对于编程来说是真的好。高精尖的东西都涉及深厚的数学知识,算法的优化也涉及各种数学知识、……编译器对于除法的优化,数学不好都搞不明白,只能记个结论算啦!如果有大把的时间用来学习的程序员,比如还在学校当学生的准程序员,那么花时间研究数学是太值得了。
上篇文章整理了关于超声波测距传感器 HC-SR04 这个模块,本篇文章来完成一个它的基本编程。
双目立体视觉,由两个摄像头组成,像人的眼睛能看到三维的物体,获取物体长度、宽度信息,和深度的信息;单目视觉获取二维的物体信息,即长度、宽度。
IR障碍物传感器根据红外反射原理来检测障碍物,当没有物体时,红外接收器不接受信号;当前方有物体阻挡并反射红外光时,红外接收器将接收信号。
python 从旋转矩阵转化到角度、从角度到转化矩阵,主要用到 scipy 库中的 Rotation。
超声波传感器使用超声波来准确检测物体并测量距离。他发出超声波并将它们转换成电信号,主要应用于汽车的倒车雷达、机器人自动避障行走、建筑施工工地以及一些工业现场。
激光,英文名称为Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation(简称LASER),意思为原子受激辐射的光,故称激光,激光的产生原理,是原子中的电子吸收能量后从低能级跃迁到高能级,再从高能级回落到低能级的时候,所释放的能量以光子的形式放出,被引诱(激发)出来的光子束(激光)。
般来说激光测距技术可分为两类:激光飞行时间测距和激光非飞行时间测距。激光飞行时间测距既利用激光到达目标所用时间来进行测距的方法。非飞行时间测距则是采用光子计数或数学统计方法进行测距的方法。 飞行时间测距主要有三种方法:相位激光测距、脉冲激光测距和调频连续波测距。其中相位激光测距和调频连续波测距都是连续波激光测距,只是两者起止时刻标识不同。脉冲激光测距和相位激光测距应用范围最为广泛。
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点,广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分:其中目标探测是红外系统的硬件基础;图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位,是后续跟踪任务的前提,具体如图1所示:
超声波传感器是一款测量距离的传感器。其原理是利用声波在遇到障碍物反射接收结合声波在空气中传播的速度计算的得出。在测量、避障小车,无人驾驶等领域都有相关应用。
作者:eckygao,腾讯 CSIG 云产品部 1.案例概述 1.1 背景 实现一个人脸识别进行开锁的功能,用在他的真人实景游戏业务中。总的来说,需求描述简单,但由于约束比较多,在架构与选型上需要花些心思。 1.2 部署效果 由于该游戏还在线上服务中,此处就不放出具体操作的视频了。 1.3 玩家体验 玩家发现并进入空间后,在显示屏看到自己在当前场景出镜的实时画面。 玩家靠近观察时,捕获当前帧进行人脸识别,实时画面中出现水印字幕“认证中” 人脸认证失败时,实时画面水印字幕变更为“认证失败”,字幕
实现一个人脸识别进行开锁的功能,用在他的真人实景游戏业务中。总的来说,需求描述简单,但由于约束比较多,在架构与选型上需要花些心思。
2019年国庆,帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能,用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定,体验良好,借着这个春节宅家的时间,整理一下这个应用的实现过程。
第一种原理大致是光速和往返时间的乘积的一半,就是测距仪和被测量物体之间的距离,以激光测距仪为例;
从做这个产品开始,就一直在坑里趴着,DW1000寄存器多且不那么好理解,摸了快一年了,好多配置还是一知半解。
买了一个rplidar A2, 做工不错,挺漂亮的,更重要的是可以软件启动停止,噪声很小,而且反射检测灵敏度比较高(可以扫描到毛玻璃, 有些差的激光雷达检测不到毛玻璃上的反射)。
本项目是基于单片机设计的超声波测距仪,主要采用了STC89C52单片机和HC-SR04超声波测距模块。通过LCD1602液晶显示屏来展示测量的距离信息。
双目视觉测距原理可分为相似三角形原理和像素尺度原理,前者是目前主流的解释,后者是凌启科技命名的一种原理,具体如下。
随着科技的不断进步和应用需求的增加,测距仪成为了许多领域必备的工具之一。传统的测距仪价格昂贵、体积庞大,使用起来不够方便。本项目采用STC89C52单片机作为主控芯片,结合XKC-KL200激光测距模块和LCD1602显示器,实现了一个简易且高效的激光测距仪。这个测距仪可以帮助用户快速准确地测量目标与测距仪之间的距离,并将结果通过LCD1602显示器直观地展示出来。
本节主要分享 为什么我会想出迭代测距的方法?我的契机是什么?我是如何思考的?不感兴趣小伙伴可以直接跳过这一小节。
景深随镜头的焦距、光圈值、拍摄距离而变化。对于固定焦距和拍摄距离,使用光圈越小,景深越大。 主要不要过光了
硬件介绍 1.使用场景 超声波测距模块在平时做电子产品、机器人、智能设备中的应用里还是非常常用的,使用非常简单,但是代码的编写和理解其实并不容易,在这里想和大家交流一下。有不同的意见和建议可以给我留言或者私信我。 2. 工作原理
激光雷达近几年越来越普及了,复杂的比如应用在无人驾驶汽车上,简单的比如用在扫地机上去。随着无人驾驶和服务机器人行业的发展,后续激光雷达的应用会更广泛。
之前我们介绍过《Python地图绘制工具folium更换地图底图样式全攻略》,今天我们就来学习基于folium进行地图绘制的基础知识点,让大家都可以用这个工具进行轻松的基于地图的可视化操作~
红外测距是一种非直接接触的测量方式,由于其结构简单、抗干扰性强、成本低等优点,在测量测绘上得到广泛的运用。
https://source.android.google.cn/devices/tech/connect/wifi-rtt Android 9 中的 WLAN 往返时间 (RTT) 功能允许设备测量与其他支持设备的距离:无论它们是接入点 (AP) 还是 WLAN 感知对等设备(如果设备支持 WLAN 感知功能)。此功能基于 IEEE 802.11mc 协议,使应用能够使用准确性更高的定位功能和增强的感知功能。 在位于 device// 的 device.mk 中,修改 PRODUCT_COPY_FILES 环境变量,以便支持 WLAN RTT 功能:
激光三角测距法作为低成本的激光雷达设计方案,可获得高精度、高性价比的应用效果,并成为室内服务机器人导航的首选方案,本文将对激光雷达核心组件进行介绍并重点阐述基于激光三角测距法的激光雷达原理。
HC-SR04 超声波测距模块可提供 2cm-400cm 的非接触式距离感测功能,测距精度可达高到 3mm;模块包括超声波发射器、 接收器与控制电路。
最近买的一堆传感器到货了,先来把玩一下超声波测距传感器。超声波传感器一般用于机器人,小车的避障,物体的测距,液位检测,停车检测等领域。
前言:因为前面几个星期在忙着准备一个面试,这个星期开始持续更新。。。今天的内容是相位式激光测距项目的整体框图及原理介绍,这部分文章链接将会加到之前的大纲中! 大纲链接:目录大纲
近期俄罗斯一位 Github 主开源了一款DIY激光雷达项目,从 PCB 到上位机软件全部开源,激光雷达实物效果图如下所示:
好久没写嵌入式代码,最近碰到两个数组越界导致程序行为异常的问题,调了近两天,才找到真正的原因,改到开始怀疑人生,到最后柳暗花明,怎么说呢,事出蹊跷必有因!
未来十年,为了完成从感知+预警到决策+执行的进化之路,高级辅助驾驶系统(ADAS)将接入更多的传感器,实现更为复杂的计算,同时具备更高的安全性。 双目视觉简介 相比于单目视觉,双目视觉(Stereo Vision)的关键区别在于可以利用双摄像头从不同角度对同一目标成像,从而获取视差信息,推算目标距离。具体到视觉ADAS应用来说,如果采用单目摄 像头,为了识别行人和车辆等目标,通常需要大规模的数据采集和训练来完成机器学习算法,并且难以识别不规则物体;而利用毫米波雷达和激光雷达进行测距的精 度虽然较高,但是成本
在计算机视觉中,可以通过双目摄像头实现,常用的有BM 算法和SGBM 算法等,双目测距跟激光不同,双目测距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要摄像头,成本非常底,也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。
超声波雷达听着很陌生,但其实一直被广泛使用在倒车上,与毫米波雷达不同的是:超声波能被任何材质的障碍物反射,毫米波只能被金属物体反射,超声波雷达的探测距离又很近,到底工作原理是什么,下面我带大家一起来来看看。
如图所示,为三角测距激光雷达的原理图。首先激光发射器(Laser)发射激光,打到物体(Object)表面时,将反射至CMOS相机处,经过相机焦点与图像交于 X 1 X_1 X1。
UWB(Ultra-Wide Band)即超宽频技术,是一种无线载波通信技术,它不采用正弦载波,而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据,因此其所占的频谱范围很宽。
摘 要:中国的盲人数量占全球盲人数量比重很大,盲人在日常交通和生活活动中都受到很大限制,盲人对于出行有很大的困扰。本篇论文利用超声波测距原理解决盲人出行问题。本文首先介绍了国内外定位的发展现状和发展趋势,其次对硬件进行选型和硬件外围电路设计,对硬件电路部分的各个模块做了详细设计说明,包括单片机最小系统、电源电路、超声波测距电路、GPS模块电路、GSM模块电路、报警电路、显示电路以及语音播放电路。根据所画流程框图编写程序,再通过仿真电路图进行调试。通过实验表明,本系统能实现距离的实时测量、语音播报、紧急报警的功能。经测试本系统具有硬件结构简单、成本低、工作可靠、流程清晰、精度高、易于推广的优点。
激光雷达能够帮助机器人快速获取其周围环境信息,且具有探测范围广、精度高、抗干扰能力强等优势,是自动驾驶汽车、扫地机器人、仓储机器人等一系列地面自主移动机器人的重要组成部分。然而,目前工业级激光雷达往往造价高昂,像谷歌、百度造的那些无人车,其激光雷达的造价甚至超过了车辆本身的价值,让普通人望而却步。即使是探测范围仅有 25m 的单线激光雷达,在某宝上也卖到了千元级别。
3. 收到主站回复的SYNC ,以及包括主站的tick,则同步tick,计算主站到从站的距离,如果超过400m(避免超过区域的主站交叉覆盖的情况发生),则设置自己为主,否则设置为从站;
虽然这些词汇一起出现的频率很高,但事实上之前在用的时候经常并不能确定某个方案所使用的技术细节究竟是什么样的,例如,扫地机器人究竟用了那个雷达,而这个雷达又用了什么技术。
超声波发射器向某一方向发射超声波,在发射时刻的同时开始计时,超声波在空气中传播,途中碰到障碍物就立即返回来,超声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波在空气中的传播速度为340m/s,根据计时器记录的时间t,就可以计算出发射点距障碍物的距离(s),即:s=340t/2 。这就是所谓的时间差测距法。 超声波测距的原理是利用超声波在空气中的传播速度为已知,测量声波在发射后遇到障碍物反射回来的时间,根据发射和接收的时间差计算出发射点到障碍物的实际距离。由此可见,超声波测距原理与雷达原理是一样的。 测距的公式表示为:L=C×T 式中L为测量的距离长度;C为超声波在空气中的传播速度;T为测量距离传播的时间差(T为发射到接收时间数值的一半)。 超声波测距主要应用于倒车提醒、建筑工地、工业现场等的距离测量,虽然目前的测距量程上能达到百米,但测量的精度往往只能达到厘米数量级。 由于超声波易于定向发射、方向性好、强度易控制、与被测量物体不需要直接接触的优点,是作为液体高度测量的理想手段。在精密的液位测量中需要达到毫米级的测量精度,但是目前国内的超声波测距专用集成电路都是只有厘米级的测量精度。
本文还是在传统机器视觉的基础上讨论单目测距,深度学习直接估计深度图不属于这个议题,主要通过mobileye的论文管中窥豹,相信离实际工程应用还有很远。
11月30日,由中国RISC-V产业联盟(CRVIC)、芯原微电子主办“第二届滴水湖中国RISC-V产业论坛”在上海召开。深圳市纽瑞芯科技有限公司在本次论坛上正式发布了面向智能手机和AR/MR的高性能UWB通信定位系统芯片NRT82800系列。
对于曾经依靠密集劳动力走向世界的“中国制造”,机器人正成为转型升级的新助力之一。在珠三角,家电业率先“机器换人”,电子信息产业紧紧跟上,汽车、纺织服装等行业也蓄势待发,一个个“无人工厂”取代了曾经工人
激光脉冲测距与雷达测距在原理上是完全相同的。在测距点激光发射机向被测目标发射激光脉冲,光脉冲穿过大气到达目标,其中一小部分激光经目标反射后返回测距点,并被测距机上的探测系统接收。测出从激光发射时刻到反射光被接收时刻之间的时间间隔t,根据已知光速,公式:S=Ct/2(S距离;C激光空气中速度;t发射和接收回波的时间差。
寄存器 DS_CHNUM(299)用于设置读取到的数字传感器数据从哪个通道开始占用,默认为 1。
让机器能像白天一样识别周围的环境,完成测距等一系列任务,对于自动驾驶等行业来说是革命性的突破。
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