避障是指移動機器人根據(jù)采集的障礙物的狀態(tài)信息，在行走過程中通過傳感器感知到妨礙其通行的靜態(tài)和動態(tài)物體時，按照一定的方法進行有效地避障，最后達到目標點。

隨著技術的日趨發(fā)展，無人駕駛汽車正在從科幻電影中的場景道具變得越來越真實，而無論是谷歌、蘋果、UBER這樣的互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)，還是奔馳、沃爾沃、凱迪拉克等傳統(tǒng)汽車廠商，都正在加入這個“戰(zhàn)團”。

傳感避障相機、雷達、GPS、車載電腦協(xié)同作用避障主要是由測距儀、雷達跟攝像頭同時得到道路信息，測距儀可以高速獲取障礙物的距離。接著由車載電腦處理信息并且通過控制算法作出線路決策為了使無人車安全、快速的到達指定目的地，從原理上來說，需要通過傳感器感知路況和周邊情況，然后傳輸?shù)街醒胩幚砥鳎醒胩幚砥鞲鶕?jù)人工智能對情況作出判斷，然后通知電傳系統(tǒng)，電傳系統(tǒng)根據(jù)信號操控機械裝置，最后由機械裝置操控車輛做出各種動作。

實現(xiàn)避障與導航的必要條件是環(huán)境感知，在未知或者是部分未知的環(huán)境下避障需要通過傳感器獲取周圍環(huán)境信息，包括障礙物的尺寸、形狀和位置等信息，因此傳感器技術在移動機器人避障中起著十分重要的作用。

避障主要是由測距儀、雷達跟攝像頭同時得到道路信息，測距儀可以高速獲取障礙物的距離。接著由車載電腦處理信息并且通過控制算法作出線路決策。谷歌從2009年至今都在為這項技術埋頭苦干，其中避障和路徑規(guī)劃是兩大核心問題。相機、雷達、GPS等用于檢測道路信息的傳感器，就仿如無人駕駛汽車的耳目。

常用的傳感器

激光傳感器

激光測距傳感器利用激光來測量到被測物體的距離或者被測物體的位移等參數(shù)。比較常用的測距方法是由脈沖激光器發(fā)出持續(xù)時間極短的脈沖激光，經(jīng)過待測距離后射到被測目標，回波返回，由光電探測器接收。根據(jù)主波信號和回波信號之間的間隔，即激光脈沖從激光器到被測目標之間的往返時間，就可以算出待測目標的距離。由于光速很快，使得在測小距離時光束往返時間極短，因此這種方法不適合測量精度要求很高的（亞毫米級別）距離，一般若要求精度非常高，常用三角法、相位法等方法測量。

視覺傳感器

視覺傳感器的優(yōu)點是探測范圍廣、獲取信息豐富，實際應用中常使用多個視覺傳感器或者與其它傳感器配合使用，通過一定的算法可以得到物體的形狀、距離、速度等諸多信息?；蚴抢靡粋€攝像機的序列圖像來計算目標的距離和速度，還可采用SSD算法，根據(jù)一個鏡頭的運動圖像來計算機器人與目標的相對位移。但在圖像處理中，邊緣銳化、特征提取等圖像處理方法計算量大，實時性差，對處理機要求高。且視覺測距法檢測不能檢測到玻璃等透明障礙物的存在，另外受視場光線強弱、煙霧的影響很大。

紅外傳感器

大多數(shù)紅外傳感器測距都是基于三角測量原理。紅外發(fā)射器按照一定的角度發(fā)射紅外光束，當遇到物體以后，光束會反射回來，如圖所示。反射回來的紅外光線被CCD檢測器檢測到以后，會獲得一個偏移值L，利用三角關系，在知道了發(fā)射角度α，偏移距L，中心矩X，以及濾鏡的焦距f以后，傳感器到物體的距離D就可以通過幾何關系計算出來了。紅外傳感器的優(yōu)點是不受可見光影響，白天黑夜均可測量，角度靈敏度高、結(jié)構(gòu)簡單、價格較便宜，可以快速感知物體的存在，但測量時受環(huán)境影響很大，物體的顏色、方向、周圍的光線都能導致測量誤差，測量不夠精確。

超聲波傳感器

超生波傳感器檢測距離原理是測出發(fā)出超聲波至再檢測到發(fā)出的超聲波的時間差，同時根據(jù)聲速計算出物體的距離。由于超聲波在空氣中的速度與溫濕度有關，在比較精確的測量中，需把溫濕度的變化和其它因素考慮進去。超聲波傳感器一般作用距離較短，普通的有效探測距離都在5-10m之間，但是會有一個最小探測盲區(qū)，一般在幾十毫米。由于超聲傳感器的成本低，實現(xiàn)方法簡單，技術成熟，是移動機器人中常用的傳感器。