7、利用超声波传感器测量距离

利用超声波传感器测量距离

1. 引言

人类拥有触觉、嗅觉、视觉、听觉和味觉这五种感官,而计算机和机器人可以根据我们的需求拥有更多的“感官”。RasPi 这类计算机能够精确且不知疲倦地感知和监测周围环境。在一些应用场景中,使用卷尺和里程表来测量距离并不实际或方便,例如测量海洋深度。而在家庭、实验室和日常生活中,超声波传感器得到了广泛应用,如监测高架水箱水位、辅助自动寻路机器人、帮助视障人士以及作为车辆停车助手等。

2. 超声波传感器原理

当我们在山区探险时,朝着高山大声呼喊会体验到回声现象,在空旷的大厅也能有类似感受。超声波传感器的工作原理与之相似。它会产生超声波并射向障碍物,然后等待回声。我们使用超声波传感器时听不到声音,是因为它工作在超声波频率,高于人类可听频率范围(20 Hz - 20 KHz)。超声波主要用于距离测量,因为它人耳听不到,且能在短距离内提供精确测量。

典型的超声波传感器(如 HC - SR04)有一个发射器和一个接收器,在 400 cm 范围内精度可达 ±3 cm。传感器下方有控制电路,负责与 RasPi 通信等工作。它有四个引脚:接地、回声、触发和电源。接地和 5V 电源可直接连接到 RasPi 引脚。当从 RasPi 向传感器的触发引脚输入信号时,发射器会发出声音脉冲,这些脉冲从固体物体或表面反射回来,我们从回声引脚获取脉冲,进而计算回声到达时间和距离。

3. 距离计算

声音的传播速度取决于传播介质、环境温度和海拔高度。在海平面,声音在空气中的传播速度约为 34300 cm/s,在水中约为 148200 cm/s。在本项目中,我们以空气为传播介质。

根据公式“距离 =

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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