机器人传感器常用哪几种？

以下是机器人最常用的几种传感器,按照功能可以分为三大类：内部传感器、外部传感器和专用传感器。

内部传感器

这类传感器用于感知机器人自身的状态,是机器人实现精确运动和控制的基础。

位置传感器

用于检测机器人关节或末端执行器的位置。

• 电位器: 一种最简单的位置传感器，通过测量电阻的变化来确定旋转角度，成本低，但精度和寿命有限。
• 编码器:
  • 增量式编码器: 输出脉冲信号，通过计算脉冲数量来确定相对位移，常用于速度和位置反馈。
  • 绝对式编码器: 直接输出当前位置的二进制编码，一开机就知道精确位置，无需回零，精度高，成本也高。

速度传感器

用于检测机器人关节或轮子的运动速度。

• 测速发电机: 输出与转速成正比的电压信号，响应快，线性度好。
• 编码器: 也可以用来测量速度，通过计算单位时间内的脉冲数来实现，非常常用。

陀螺仪

用于测量机器人绕一个或多个轴的角速度（旋转速度），它是保持机器人平衡（如自平衡机器人）和姿态稳定的关键。

• MEMS陀螺仪: 在消费级机器人（如无人机、扫地机器人）中广泛应用，体积小、成本低。

加速度计

用于测量机器人所受的加速度，包括重力加速度，通过它可以推算出机器人的姿态（倾斜角度）。

• MEMS加速度计: 同样非常普及，常与陀螺仪结合使用，形成惯性测量单元。

IMU (惯性测量单元)

这是一个集成了三轴陀螺仪、三轴加速度计，有时还包含三轴磁力计的传感器模块，它能提供完整的姿态信息（航向、俯仰、横滚），是机器人导航和平衡的核心。

外部传感器

这类传感器用于感知机器人周围的环境,是实现机器人与环境交互、自主导航和避障的关键。

视觉传感器

机器人的“眼睛”，通过图像来感知世界。

• 摄像头: 2D摄像头可以获取图像，用于识别物体、人脸、二维码、颜色等，3D深度摄像头（如Kinect、RealSense）还能获取场景的深度信息，用于三维重建、避障和手势识别。

距离/测距传感器

用于测量机器人与周围物体或障碍物的距离。

• 超声波传感器: 通过发射和接收超声波回波来测距，成本低，但探测距离近、精度不高，易受光滑表面影响，常用于扫地机器人的防碰撞。
• 红外传感器: 通过发射和接收红外线来测距或检测是否存在障碍物，响应速度快，但易受环境光和颜色影响，常用于循迹小车和近距离避障。
• 激光雷达: 通过发射激光束并测量反射时间来创建精确的2D或3D环境地图，精度高、方向性好，是自主导航（如SLAM）和自动驾驶的核心传感器。

触觉传感器

模拟人类的皮肤,用于接触感知。

• 力/力矩传感器: 安装在机器人手腕上，用于感知接触力的大小和方向，实现精密装配、打磨、手术等需要力控制的任务。
• 触觉阵列: 分布在机器人“手掌”或“指尖”上，可以感知接触区域的压力分布，有助于抓取物体时判断是否打滑。
• 接近传感器: 在物理接触发生前，检测物体是否在附近，当机械手靠近物体时减速，实现软着陆。

其他环境传感器

用于感知特定的环境信息。

• 温湿度传感器: 感知环境温度和湿度。
• 气体传感器: 检测特定气体（如烟雾、可燃气体、酒精）的浓度。
• 声音传感器: 用于语音识别或声源定位。

专用传感器

这类传感器为特定任务而设计,在特定类型的机器人中非常关键。

GPS (全球定位系统)

用于在室外环境中获取机器人的绝对地理位置（经纬度），在GPS信号良好的地方，它是机器人全局导航的基础，但在室内、隧道或高楼林立的地方，GPS信号会失效。

磁力计

也称为电子罗盘,用于测量地球磁场的方向，确定机器人的绝对航向，常与IMU结合，校正陀螺仪的漂移。

惯性导航系统

结合IMU和轮式里程计等信息,通过积分计算来推算机器人的位置和姿态，在没有GPS的室内环境中非常常用。

总结表格

这些传感器常常需要多传感器融合，将来自不同传感器的数据结合起来，取长补短，从而获得比单一传感器更准确、更鲁棒的环境感知信息，这是现代智能机器人技术的核心之一。

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