第二章 传感器基础：避障系统的“眼睛”
做避障机器人，说白了就是让机器“看见”障碍物。但机器没有眼睛，它靠的是传感器。这一章，我带你看看三种最常用的避障传感器：超声波、红外、激光雷达。它们各有脾气，选对了，你的机器人才能跑得稳。
核心观点：没有完美的传感器，只有合适的搭配。避障系统的灵魂，在于多传感器融合。
2.1 超声波传感器：原理与选型
超声波传感器，原理其实很简单。它发出人耳听不到的高频声波，声波碰到障碍物弹回来，传感器接收回波。通过计算发射和接收的时间差，就能算出距离。公式是：距离 = 声速 × 时间 / 2。声速在空气中大约是340m/s，但会随温度变化，这点后面会讲。
我个人习惯用HC-SR04这款，便宜又皮实。它的工作电压是5V，测距范围2cm到400cm，精度大概在3mm左右。嗯，这里要注意：它有个盲区，大概2cm以内测不准。为什么？因为发射的余震还没消，回波就被淹没了。
选型建议：如果你做室内小车，HC-SR04够用了。要是做户外或工业级，建议选IP67防水型，比如MB1240，贵是贵点，但不怕雨淋。
我在项目中遇到过一个问题：超声波对软性物体（比如海绵、布帘）反射很差，经常测不到。你想想看，声波打上去被吸收了，回波太弱，传感器就以为没障碍物。所以，超声波适合检测硬质平面，比如墙壁、木板、金属。
避坑指南：温度补偿
我曾经在冬天调试一台AGV，超声波测距突然不准了。查了半天，发现是温度从25℃降到了0℃，声速变了。声速公式是：v = 331.4 × √(1 + T/273.15)，T是摄氏温度。0℃时声速只有331m/s，比常温慢了近10m/s。如果不补偿，测3米远的物体，误差能到8厘米。我的做法是：加一个温度传感器，实时修正声速。代码很简单：
// 温度补偿示例
float temperature = 25.0; // 从DS18B20读取
float soundSpeed = 331.4 * sqrt(1 + temperature / 273.15);
float distance = soundSpeed * duration / 2.0 / 10000; // duration单位微秒2.2 红外传感器：原理与选型
红外传感器，用的是光，不是声。它发射红外光，碰到物体反射回来，通过接收到的光强或三角测距原理来判断距离。常见的型号有GP2Y0A02YK（测距20-150cm）和GP2Y0A41SK（测距4-30cm）。
红外的优点是：响应快，没有盲区。它不像超声波那样有2cm的死角，近距离也能用。而且它不受声音干扰，在嘈杂环境里很稳。但缺点也明显：受环境光影响大。大太阳底下，红外光被太阳光淹没，传感器就瞎了。
警告：红外传感器对黑色物体几乎无效。黑色吸光，反射回来的红外光太弱，测距会严重偏大甚至报错。我试过用黑色亚克力板做测试，测距直接从50cm跳到了200cm，差点撞车。
我记得有一次做服务机器人，客户要求能在强光下工作。我一开始用了红外，结果在落地窗旁边，机器人直接往墙上撞。后来换成超声波+激光雷达的组合，问题才解决。所以，室内弱光环境用红外，室外强光环境慎用。
选型对比表
| 传感器 | 测距范围 | 精度 | 盲区 | 环境光影响 | 典型价格 |
|---|---|---|---|---|---|
| HC-SR04（超声波） | 2-400cm | ±3mm | 2cm | 无 | 5元 |
| GP2Y0A02YK（红外） | 20-150cm | ±5cm | 无 | 大 | 30元 |
| TFmini（激光雷达） | 0.1-12m | ±1cm | 10cm | 小 | 200元 |
2.3 激光雷达（LiDAR）：避障的“天眼”
激光雷达，简称LiDAR。它用激光束扫描周围环境，通过测量激光的飞行时间（ToF）或相位差来构建点云图。说白了，就是用激光给周围世界拍一张3D照片。在ROS里，最常用的是单线激光雷达，比如RPLIDAR A1、思岚A2、镭神N10等。
激光雷达的优点是：精度高、速度快、不受环境光影响。它每秒能测几千甚至几万个点，生成360°的扫描数据。在ROS里，这些数据以
# 启动RPLIDAR A1的ROS驱动
roslaunch rplidar_ros rplidar.launch
# 查看激光数据
rostopic echo /scan但激光雷达也有坑。它怕灰尘和雾霾，激光打在悬浮颗粒上会散射，导致噪点。还有，它对透明物体（比如玻璃）无效，激光直接穿透了，反射不回来。我曾经在玻璃幕墙的走廊里测试，激光雷达完全没检测到玻璃，机器人一头撞了上去。嗯，后来我加了超声波做互补。
核心建议：激光雷达做主传感器，超声波和红外做辅助。激光负责远距离和360°扫描，超声波负责近距离和玻璃检测，红外负责盲区补盲。三者配合，才能做到万无一失。
2.4 知识体系：传感器选型逻辑
下面这张图，是我自己总结的传感器选型逻辑。你一看就明白：
你看，室内环境我推荐两种方案：激光雷达+超声波（精度高，适合复杂场景），或者红外+超声波（成本低，适合简单场景）。室外环境，红外基本不能用，所以激光雷达+超声波是主流。记住，没有一种传感器能包打天下，融合才是王道。
个人经验：我做过一个项目，预算有限，只用了两个超声波和一个红外。结果在墙角处，超声波来回反射，测距乱跳。后来加了一个激光雷达做全局扫描，问题才解决。所以，预算允许的话，激光雷达是避坑的最佳投资。
好了，这一章的内容就到这里。传感器是避障系统的基础，选对了，后面的参数整定才能事半功倍。下一章，我们会把这些传感器接到ROS里，看看数据怎么读、怎么用。