7、利用超声波传感器测量距离

树莓派驱动超声波测距

利用超声波传感器测量距离

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配备更多的“感官”。像树莓派(RasPi)这样的计算机能够精确且不知疲倦地感知和监测周围环境。树莓派的计算和接口能力使我们可以将各种传感器与之相连。

在某些应用场景中,使用卷尺和里程表来测量距离并不实际或方便。例如,要测量海洋深度,卷尺显然无法胜任,此时最好使用声纳或卫星等技术。而在家庭、实验室甚至日常生活中,我们经常会使用超声波传感器来实现各种应用,比如监测高架水箱的水位、为自动寻路机器人提供支持,还能辅助视障人士、作为车辆停车助手等等。

1. 神秘的超声波传感器

当你在山区探险时,朝着高山大声呼喊,可能会体验到回声现象。在没有窗帘和家具等内饰的大厅(如新房子)里,也能感受到这种现象。超声波传感器的工作原理与之类似。它会向障碍物发射超声波,然后等待回声返回。

为什么使用超声波传感器时我们听不到声音呢?这是因为该传感器工作在超声波频率,高于人类的可听频率范围。人类理论上的平均可听频率范围是 20Hz 到 20kHz,而超声波传感器发射的声波(也称为声脉冲)频率高于 20kHz。超声波之所以被广泛使用,是因为它人类听不到,并且在短距离内能够提供精确的距离测量。虽然也可以使用可听声波来实现相同目的,但让一个机器人每隔几秒就发出嘈杂的声音显然不太合适。

具体来说,超声波传感器会产生声脉冲并计算回声。同一个传感器接收回声,通过计算信号发射和回声接收之间的时间间隔来确定到目标的距离。这种传感器的原理与雷达类似,但雷达工作在更高的频率范围(甚高频),精度更高。

以 HC - SR04 传感器为例,它有两个带有金属网的圆柱体,通

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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