激光传感器的使用

能实现无接触远距离测量、速度快、精度高、量程大、抗光、电干扰能力强,应用于各种长距离、大区域安防检测、工业自动化光电信号检测等。


序号


arduino引脚


模块引脚


1


D2


发射管S


2


5V


发射管Vcc


3


GND


发射管GND


4


D3


接收管S


5


5V


接收管Vcc


6


GND


接收管GND

 1 int lasersend = 2;
 2
 3 int laserrev = 3;
 4
 5 int revled = 13;
 6
 7 int val;
 8
 9 void setup() {
10
11   // put your setup code here, to run once:
12
13   pinMode(lasersend, OUTPUT);
14
15   pinMode(laserrev, INPUT);
16
17   pinMode(revled, OUTPUT);
18
19   digitalWrite(lasersend; HIGH);
20
21 }
22
23
24
25 void loop() {
26
27   // put your main code here, to run repeatedly:
28
29   val = digitalRead(laserrev);
30
31   if (val == HIGH)
32
33   {
34
35     digitalWrite(revled, HIGH);
36
37   }
38
39   else {
40
41     digitalWrite(revled, LOW);
42
43   }
44
45 }
时间: 2025-01-02 03:46:45

激光传感器的使用的相关文章

2.递归状态估计

2.1 介绍 概率机器人的核心是从传感器数据中估计状态的这么一个概念.状态估计解决从传感器数据中估计的变量问题,这些估计变量并非直接可观测到,而是被推断出来的.在大多数机器人应用当中,决定做什么相对来说容易,如果仅仅知道某些变量的话.例如,移动一个移动机器人是相对容易的如果机器人以及所有附近障碍的精确位置是已知的.不幸的是,这些变量不能直接测得.相反,一个机器人不得不依靠它的传感器来获得这些信息.传感器只是携带了部分这些变量的信息,他们的测量被噪声腐蚀了.状态估计试图从数据当中恢复状态变量.概率

空間定位能力的提升

VR技术:欺骗大脑的技术. 空间定位系统,若能精确侦测到头盔的位置和移动方向,并迅速传送到电脑,对于VR低延迟有很大帮助,能有效降低眩晕感(更佳的视觉欺骗). 此外,如果也能允许在一个空间内的站姿.坐姿.蹲跳等VR体验(更佳的身体动觉欺骗),眩晕感更低了(沉浸感提高了). 在身体动觉方面,以前,使用者不能完全自由地行走. 现在的HTC Vive让人们可在10*10英尺的空间里行动. 这提升了人们身临其境的体验,例如能够在3D空间内绘图,也能从不同角度观察所绘的创作.这也赢得了迪士尼首席动画师Gl

ICCV研讨会:实时SLAM的未来以及深度学习与SLAM的比较

这篇短文写的很好,我把它copy到这里供大家学习 上一届「国际计算机视觉大会(ICCV:International Conference of Computer Vision )」成为了深度学习(Deep Learning)技术的主场,但在我们宣布卷积神经网络(ConvNet)的全面胜利之前,让我们先看看计算机视觉的「非学习(non-learning)」几何方面的进展如何.同步定位与地图构建(SLAM: Simultaneous Localization and Mapping )可以说是机器人

项目中遇到的问题(一)

暑假有个小课题要做,今天是接手的第二天.这两天在做的时候遇到了一些问题,在这里就把这些记录下来,作为自己的特殊的财富.若是可以给遇到同样问题的人,一些帮助,那我会非常高兴. 以下就是自己一开始出错的地方,有些问题很简单,但不注意或者以前没有接触过就容易死磕在那. (1)在使用STM32串口通信的时候,有个奇怪的现象:发送的第一个字节会丢失.我的代码一开始是这样的: void uart1_send(u8 *pbuffer){  while((*pbuffer))  {     USART1->DR

地下挖掘哪家强?机器小“獾”来帮忙

如今你可以在天空.水下.太空.汽车驾驶座上找到机器人的身影,但是能在地下自如活动的机器人还没有被发明.今年1月,欧盟设立了一个机器人开发项目,专门研发用于执行地下钻孔.工程定位.绘制地图.导航等任务的机器人. 这款机器人名为BAGER(roBot for Autonomous unDerGround trenchless opERations, mapping and navigation)--自动地下钻孔.绘图.导航机器人--中文名为"獾"(一种生活在地底洞穴的生物),可用于各类工程

(转)ROS导航之参数配置和自适应蒙特卡罗定位

我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物

谷歌负责人谈无人驾驶汽车背后那些事

克里斯·厄姆森 谷歌今天在 Code 大会上发布了新的无人驾驶汽车.该汽车看起来像是有轮子的缆车,它既没有驾驶盘,也没有刹车踏板和加速装置.Re/code 采访了谷歌无人驾驶汽车项目主管克里斯·厄姆森(Chris Urmson),期间谈及该项目革命背后的概念.产品何时上路等问题. 谷歌在过去的 5 年里改装了现成车型去试验无人驾驶技术.除了车顶的旋转激光装置外,它们看上去跟普通车没什么不同.而该公司今天发布的汽车看上去则非常怪异.它们又小又圆,配备各种小型黑色传感器(车顶也有旋转激光装置),用泡

路标(landmark)

一般视觉上用的比较多,因为相对来说图像还是比激光什么的信息更丰富.图像中的特征点.预先部署的图像pattern(如二维码.色块等)都可以做landmark,或者你能够做环境语义标注,直接在图像上框出来房子.树.门这些物体,也可以用作landmark,这样还不需要预先部署. 激光中,landmark一般在基于反射板的激光SLAM中用的比较多,每块反射板中心当做一个landmark点.没有反射板的情况下,一般不用landmark来做SLAM,因为确实不好找,而且就算找到了区分性也不是特别好. 3D点

ROS导航之参数配置和自适应蒙特卡罗定位

我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物