控制传感器啊 模块9 超声波传感器原理与控制

模块9 超声波传感器原理与控制

超声波传感器原理与控制—任务书

问题

学生的回答

1、下图是淘宝购买HY-SRF04给的传感器接口参数

HY-SRF04有几个接口？

分别是做什么的

传感器需要5V电源

1号口和4号口要接树莓派5v电源正负极

2号口是超声波指令接收端，接收到一个指令工作一次（测一次距离）

3号口把测到的距离用一个高电平形式返回给树莓派

2、树莓派要怎么接超声波？

分别接到树莓派broad编码的哪个口？

树莓派11口 输出 告诉超声波我要测距离

12口 接收接收超声波的距离值输入

3、请通过网络搜索HY-SRF04

时序图

4、请按照时序图说一下读取超声波传感器距离值的步骤1、步骤2、步骤3

信号时序图：

步骤1、Trig接口号口触发10µs秒信号给超声波传感器，让他开始工作。

步骤2、 超声波收到触发开始工作，发射了8个频率脉冲，触发了以后，间隔一段时间发射脉冲。

步骤3、如果有探测到物体，Echo接口接收到1个高电平，在如下图3.1处低电平变高，开始计时时间s1，图3.2处高电平变低电平，停止计时时间s2。可以求得脉冲宽度（时间）

5、控制超声波传感器步骤：

步骤1

树莓派怎样在11口输出，10μs的高电平

步骤2 超声波收到信号开始工作，发射的是什么信号

循环发出40kHz的脉冲

步骤3 树莓派怎么知道超声波一去一回的时间是多少？

通过测量12接口的高电平维持时间，维持时间就是超声波一去一回的时间

6、树莓派怎样检测12接口高电平时间？

While循环，怎样判断电平是否转换？

while GPIO.input(12) == 0:

pass

图3.1处，没收到信号，持续维持低电平，程序不断循pass空指令。直到3.1处信号由0变1，while GPIO.input(12) ==0条件不再成立，跳出循环。

while GPIO.input(12) == 1:

pass

图3.2处，收到信号维持1，，持续维持高电平电平，程序不断循环pass空指令。直到信号结束，while GPIO.input(12) == 1条件不再成立，跳出循环。

上面两个while是判断电平转换经典写法，非常有用。

7、得到高电平开始时间了，怎样计算超声波的往返时间

总时间=stop（结束时间）-start（开始时间）

8、怎样通过总时间elapsed计算探测距离？

声音速度v=34300cm/s

往返路程distance=34300cm/s×elapsed（时间）

实际距离distance要除以2

return又有什么用？

整个控制过程函数封装，调用后返回距离值

@get 什么意思？

树莓派Web服务器端创建一个@get服务器，供app手机客户端调用，收到一个请求，返回一个超声波的值给手机app

成像雷达：一个传感器控制所有传感器

业界对三种主要传感器（摄像头、雷达和LIDAR）在汽车中的不同作用，以及它们各自如何满足先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶的感测需求仍然存在一些困惑。

4级和5级自动驾驶车辆可能需要摄像头、LIDAR和雷达这三种传感器来提供高可靠性和全自动驾驶体验。但是，对于更多需要部分自动驾驶且已经开始大规模量产的2级和3级经济型车辆来说，使用TI毫米波传感器的成像雷达能够实现高性能和成本效益，并能够广泛采用ADAS功能。"

那么，什么是成像雷达呢？

成像雷达是雷达的一个子集，因其高角分辨率能够提供清晰的图像而得名。成像雷达由一个传感器配置启用，其中多个低功率TI毫米波传感器级联在一起，且作为一个单元同步运行。它具有多个接收和发射通道，能够显著提高角分辨率和雷达距离性能。当毫米波传感器级联在一起时，可以使用集成移相器来创建波束成形，从而达到400米的扩展范围。下图显示了评估模块上的级联毫米波传感器及其天线。

一种具有四个级联TI毫米波传感器的成像雷达评估模块

用于成像雷达的毫米波技术

典型的雷达传感器直到最近才被视为车辆中的主传感器，其主要原因在于角分辨率性能较为有限。

角分辨率是指在相同范围内和相同相对速度下区分物体的能力。一个凸显成像雷达传感器优势的常见用途是能够以高分辨率识别静态物体。典型的毫米波传感器具有高速度、高距离分辨率的性能，可以很轻松地识别和区分运动物体，但对静态物体来说，其识别能力却非常有限。

例如，为了让传感器"看到"车道中间停下来的车辆并将其与灯杆或栅栏区分开来，传感器需要在仰角和方位角上都有一定的角分辨率。

下图显示了一辆被困在隧道中的车，车内不断冒烟。该车辆停在约100米远处，隧道高度为3米。

来车的前雷达需要足够高的角分辨率来区分隧道和停止车辆。毫米波传感器可以穿透任何能见度情况，比如烟。

毫米波传感器如何利用多输入多输出（MIMO）雷达实现高仰角分辨率

为了识别隧道中的车辆，传感器需要将其与隧道顶棚和壁区分开来。实现场景分类需要利用这些仰角和方位角分辨率：

ɸ (仰角) = 反正切 (2 m/100 m) = 1.14度

ɸ (仰角) = 反正切 (3.5 m/100 m) = 2度

其中，2 m是隧道高度减去车辆高度的值，100 m是带成像雷达的来车与停在隧道内的车辆之间的距离，3.5 m是停在隧道内的车辆与隧道壁之间的距离。

在某些天气和能见度情况下，依赖于其它光学传感器可能具有挑战性。烟、雾、恶劣天气以及明暗对比都是具有挑战性的能见度情况，这些情况会抑制光学被动和主动传感器，如摄像头和LIDAR，从而导致这些传感器可能无法识别目标。然而，在恶劣的天气和能见度情况下，TI毫米波传感器仍能保持强劲的性能。

目前，成像雷达传感器是唯一能在各种天气和能见度情况下保持强劲性能的传感器，其在方位角和仰角上都能达到1度的角分辨率（使用超分辨率算法计算数值时甚至更低）。

TI毫米波传感器的成像雷达具有很高的灵活性

采用TI毫米波传感器的成像雷达具有很高的灵活性，能够以非常高的分辨率感知和分类近场中的物体，同时能够在400米以外的远场中跟踪目标。这种成本高效的高分辨率成像雷达系统能够使2级和3级ADAS应用以及高端4级和5级自动驾驶车辆成为可能，并可用作车辆中的主传感器。

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作者：E2E社区 Kevin Chen1

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